La biblioteca Crescent aporta privacidad a los sistemas de identidad digital
Sources: https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/crescent-library-brings-privacy-to-digital-identity-systems, https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/crescent-library-brings-privacy-to-digital-identity-systems/, Microsoft Research
TL;DR
- Crescent library de Microsoft Research busca mejorar la privacidad en sistemas de identidad digital. fuente
- Evita el rastreo entre usos y permite a los usuarios divulgar solo lo necesario de sus credenciales.
- La solución se dirige a flujos de identidad con enfoque en la privacidad para desarrolladores y empresas.
- El artículo destaca a Crescent como una herramienta para mejorar la privacidad de los usuarios sin comprometer la utilidad de las credenciales.
Contexto y antecedentes
Los sistemas de identidad digital modernos deben equilibrar la verificación de credenciales con la protección de la privacidad del usuario. La Crescent library descrita por Microsoft Research se centra en reducir el rastreo entre usos, manteniendo la capacidad de revelar la información esencial de las credenciales. Al combinar diseño centrado en la privacidad con divulgación selectiva, Crescent busca apoyar flujos de identidad donde el usuario puede probar atributos sin exponer datos innecesarios en múltiples interacciones. Este enfoque se alinea con tendencias más amplias en tecnologías de identidad que priorizan la privacidad, minimizando la exposición de datos y manteniendo la verificabilidad.
Qué hay de nuevo
La Crescent library trae privacidad a los sistemas de identidad digital al introducir mecanismos que evitan el rastreo entre usos y permiten la divulgación selectiva de datos de credenciales. La biblioteca se presenta como una herramienta centrada en la privacidad para construir experiencias de identidad digital donde la privacidad del usuario es central, en lugar de un elemento secundario. La publicación de MSR presenta Crescent como un enfoque para abordar los desafíos de privacidad inherentes a los flujos de identidad tradicionales, manteniendo la utilidad de las credenciales en diversas aplicaciones.
Por qué importa (impacto para desarrolladores/empresas)
Para desarrolladores y empresas que crean plataformas de identidad, Crescent ofrece una vía para incorporar capacidades de preservación de la privacidad directamente en los flujos de credenciales. Al reducir la capacidad de rastrear a los usuarios entre servicios y permitir divulgar solo los atributos necesarios, Crescent puede ayudar a las organizaciones a cumplir con las expectativas de privacidad de los usuarios y consideraciones regulatorias, sin sacrificar la verificabilidad de las credenciales.
Detalles técnicos o Implementación
La descripción actual de Crescent destaca dos capacidades centrales:
- Prevención del rastreo entre usos: la biblioteca está diseñada para minimizar el rastreo de interacciones de una misma identidad.
- Divulgación selectiva: los usuarios pueden revelar solo las partes de sus credenciales que son estrictamente necesarias para un escenario de verificación. No se ofrecen detalles sobre primitives criptográficos específicas, puntos de integración o interfaces de programación en el extracto disponible. Para desarrolladores interesados en vías prácticas de implementación, la entrada del blog de Microsoft Research ofrece la referencia principal y el enlace para obtener más información.
Puntos clave
- Crescent busca mejorar la privacidad en sistemas de identidad digital reduciendo el rastreo entre usos.
- Soporta la divulgación selectiva de datos de credenciales para proteger la privacidad de los usuarios.
- La biblioteca apunta a flujos de identidad que preservan la privacidad para aplicaciones modernas.
- Su adopción podría ayudar a desarrolladores y empresas a atender las expectativas de privacidad manteniendo la verificabilidad de las credenciales.
- La referencia principal para Crescent es la entrada del blog de Microsoft Research.
FAQ
-
¿Qué es Crescent library?
Crescent es una biblioteca de Microsoft Research diseñada para mejorar la privacidad en sistemas de identidad digital al prevenir el rastreo entre usos y permitir la divulgación selectiva de datos de credenciales. [fuente](https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/crescent-library-brings-privacy-to-digital-identity-systems/)
-
¿Cómo protege Crescent la privacidad?
Se centra en evitar el rastreo entre usos y permitir que los usuarios divulguen solo las partes necesarias de sus credenciales. [fuente](https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/crescent-library-brings-privacy-to-digital-identity-systems/)
-
¿Quién se beneficia de Crescent?
Desarrolladores y empresas que construyen sistemas de identidad digital, así como usuarios finales que requieren verificación de credenciales con preservación de la privacidad. [fuente](https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/crescent-library-brings-privacy-to-digital-identity-systems/)
-
¿Dónde puedo saber más?
El post del blog de Microsoft Research es la referencia principal y la fuente para obtener información oficial. [fuente](https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/crescent-library-brings-privacy-to-digital-identity-systems/)
Referencias
More news
Shadow Leak muestra cómo los agentes de ChatGPT pueden exfiltrar datos de Gmail mediante inyección de prompts
Investigadores de seguridad demostraron un ataque de inyección de prompts llamado Shadow Leak, que utilizó Deep Research de ChatGPT para exfiltrar datos de una bandeja de Gmail. OpenAI parcheó la falla; el caso subraya los riesgos de la IA con agentes.
Detección y reducción de scheming en modelos de IA: avances, métodos e implicaciones
OpenAI y Apollo Research evaluaron el desalineamiento oculto en modelos de frontera, observaron comportamientos de scheming y probaron un método de alineamiento deliberativo que redujo las acciones encubiertas unas 30x, con limitaciones y trabajos en curso.
Investigación de Autodesk trae Warp speed a CFD en NVIDIA GH200
Autodesk Research, Warp de NVIDIA y GH200 muestran CFD nativo en Python con XLB: ~8x de velocidad y escala hasta ~50 mil millones de celdas.
Teen safety, freedom, and privacy
Explore OpenAI’s approach to balancing teen safety, freedom, and privacy in AI use.
Interferencia en el espacio de herramientas en la era MCP: diseño para la compatibilidad de agentes a escala
Microsoft Research analiza la interferencia en el espacio de herramientas en la era MCP y describe consideraciones de diseño para la compatibilidad de agentes a gran escala, utilizando Magentic-UI como ejemplo ilustrativo.
RenderFormer: How neural networks are reshaping 3D rendering
RenderFormer, from Microsoft Research, is the first model to show that a neural network can learn a complete graphics rendering pipeline. It’s designed to support full-featured 3D rendering using only machine learning—no traditional graphics computation required. The post RenderFormer: How neural ne