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Il 17 maggio 2025, scientifici del Tecnico Università di Monaco (TUM) hanno introdotto un metodo criptografico rivoluzionario che consente di confermare il proprio posizionamento... senza divulgare le coordinate esatte. Questa innovazione si fonda sulla tecnologia dei zero-knowledge proof combinata con tecniche avanzate di numeri in virgola mobile. Pubblicati sui materiali dell'IEEE Symposium on Security and Privacy 2025, i risultati segnano un significativo progresso nella protezione della privacy.
I geodati rappresentano una delle categorie più sensibili di informazioni personali. Un’indagine del 2019 del The New York Times ha evidenziato come i dati di movimento possano facilmente condurre all’identificazione di persone e alla localizzazione di siti strategicamente importanti. Il nuovo metodo affronta questo problema consentendo la conferma della presenza in una determinata area senza esporre le coordinate precise.
Il principio alla base prevede l'uso dell'algoritmo zero-knowledge proof insieme alla geolocalizzazione a griglia esagonale. La superficie terrestre è suddivisa in celle esagonali variabili in scala, da regioni intere fino a singole strade. Così, un individuo può dimostrare di trovarsi, ad esempio, in una specifica città o parco, senza dover rivelare la sua posizione esatta.
Un'essenza chiave dell'innovazione risiede nelle operazioni numeriche con virgola mobile, che permettono calcoli più precisi rispetto ai metodi tradizionali a numeri interi, eliminando errori che avrebbero potuto aprire a vulnerabilità di sicurezza. In meno di un secondo, l'algoritmo ottimizzato conferma la posizione, e nei test effettuati, la verifica della vicinanza a una zona era completata in appena 0,26 secondi.
"Il nostro metodo dimostra che l'uso degli zero-knowledge proof per i geodati è non solo possibile e efficiente, ma anche sicuro", afferma il professor Sebastian Steinhurst, che ha guidato la ricerca. Questa tecnologia apre nuovi orizzonti anche in altri campi, come la verifica delle misurazioni fisiche, la protezione dell'identità e il machine learning. In futuro, potrebbe essere implementata in settori come la sanità digitale, le soluzioni per la mobilità e molti altri ambiti che richiedono calcoli sicuri e affidabili.
