Dr. Pratik Sarkar at Supra - Blockchain and Web3 Research

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Dr. Pratik Sarkar

Científico Investigador, Criptografía

Doctorado en Informática

Universidad de Boston, EE.UU.

Acerca de

El Dr. Sarkar es Investigador Científico en el equipo de Criptografía de Supra Research. Anteriormente, completó su doctorado (2018-23) en Informática en la Universidad de Boston bajo la supervisión del profesor Ran Canetti, especializándose en Computación Segura y Cero Conocimiento. Anteriormente ha realizado prácticas como Investigador Científico en prácticas en el equipo de Criptografía Avanzada de VISA Research, donde trabajó en cuestiones fundamentales en post-cuántica. También ha realizado prácticas como Ingeniero de Investigación en el equipo de Estadística y Privacidad de Meta, donde trabajó en tecnologías de publicidad que preservan la privacidad.

Antes de embarcarse en el viaje del doctorado, completó su máster (2015-18) en el Departamento de Informática del Instituto Indio de Ciencias de Bangalore, bajo la supervisión de la Dra. Arpita Patra en el Laboratorio de Criptografía y Seguridad de la Información. También se licenció en Informática en el IIEST de Shibpur (2011-15).

Intereses y experiencia

El objetivo principal del Dr. Sarkar es crear soluciones que preserven la privacidad con altos niveles de garantía, que puedan demostrarse mediante modelos formales de seguridad y diversas técnicas criptográficas. Estas técnicas pueden incluir la Computación Segura y el Conocimiento-Cero, entre otras.

En Supra, trabaja en la mejora de las primitivas de vanguardia utilizadas en el espacio blockchain, principalmente los Servicios de Aleatoriedad Verificable, los Criptosistemas de Umbral y el Conocimiento Cero.

Recientemente, también le ha intrigado el potencial de la Criptografía Aplicada para utilizar el análisis estadístico de los datos de los clientes sin comprometer su privacidad.

Comentario

a Computación Segura es una herramienta poderosa que permite a partes mutuamente desconfiadas calcular una función conjunta sobre sus entradas privadas, sin comprometer la confidencialidad de sus datos. Esto permite diversas aplicaciones como el aprendizaje automático que preserva la privacidad, el intercambio de datos privados entre hospitales, la medición privada de la efectividad de la publicidad, entre otros.

Sin embargo, la computación segura en general es costosa en términos de comunicación y cómputo. Su investigación se centra en construir protocolos de computación segura personalizados para diferentes casos de uso en el mundo real que sean más rápidos en la práctica.