Propuesta presentada al reto Midnight Network Privacy First Challenge en la categoría Protect That Data. Este trabajo reimagina la trazabilidad de cadenas de suministro con un enfoque radical de privacidad desde el diseño.
Qué construí
ClearPath es un panel moderno para rastrear bienes de alto valor como farmacéuticos o artículos de lujo. El mayor problema actual en las cadenas de suministro es la confianza. Las empresas necesitan demostrar dónde han estado sus productos sin exponer en un registro público información sensible como listas de proveedores, clientes o volúmenes de transacción. ClearPath resuelve este dilema combinando pruebas de conocimiento cero con una experiencia de usuario clara, ofreciendo un historial verificable de cada producto mientras mantiene en privado la identidad de los propietarios.
Demo
Puedes explorar el funcionamiento y revisar el código en el repositorio público. La aplicación se ejecuta íntegramente en el navegador. Video de demostración y Repositorio en GitHub . El reto original puede verse en Midnight Network Privacy First Challenge.
Cómo utilicé la tecnología de Midnight
Para priorizar la experiencia de desarrolladores, ClearPath simula los componentes clave de Midnight y permite ejecutar todo en el navegador sin instalaciones complejas. El objetivo es acelerar el ecosistema y facilitar que cualquier equipo cree primero un gran frontend para una DApp con privacidad y luego sustituya la simulación por contratos y SDK reales.
Se construyeron dos objetos principales que imitan un backend real:
MockChainDB actúa como una base de datos tipo cadena privada y almacena productos e historiales de transferencias como si fueran una contabilidad inmutable.
ZKCircuits simula el sistema de pruebas de conocimiento cero con métodos como generateTransferProof y verifyTransferProof, emulando la experiencia de desarrollo de MidnightJS.
Protección de datos como rasgo central
En ClearPath la privacidad es el cimiento. Cada transferencia está protegida por una prueba de conocimiento cero simulada. Piensa en un apretón de manos secreto. Para transferir un producto no revelas tu identidad al mundo, solo demuestras que conoces el apretón de manos correcto para ese ítem. El sistema valida la prueba y aprueba la operación sin exponer quién eres. Así, las empresas obtienen trazabilidad auditable al 100 por ciento con confidencialidad total sobre socios, clientes y proveedores.
Arquitectura y experiencia de desarrollo
Frontend en React con Tailwind para una interfaz fluida y moderna.
Capa de simulación con JavaScript que incluye MockChainDB para el almacenamiento en memoria e historiales y ZKCircuits para generar y verificar pruebas realistas.
Capa de IA con integración a un modelo generativo para descripciones automáticas y auditorías inteligentes, mostrando cómo IA para empresas potencia una DApp moderna.
Guía de inicio
Requisitos un navegador moderno. Ejecutar es tan simple como descargar el archivo index.html y abrirlo en el navegador. Podrás crear usuarios, registrar productos, transferir activos y probar las funciones con IA sin despliegues ni compilaciones.
Lógica de negocio de una transferencia privada
El flujo tipo incluye generar una prueba que acredita el derecho de transferencia sin revelar la identidad, verificar la prueba, actualizar el estado del producto a nivel de la cadena simulada, registrar un evento en el historial privado y refrescar la interfaz. Este patrón es idéntico al de una DApp real y bastaría con reemplazar las llamadas simuladas por el SDK de Midnight al pasar a producción.
Funciones de IA integradas
Descripciones de producto generadas automáticamente para ahorrar tiempo y mejorar la calidad de datos.
Auditorías con IA que resumen el historial de transferencias, detectan anomalías y proponen acciones, proporcionando visibilidad operativa sin sacrificar la privacidad.
Por qué esto importa para la empresa
En sectores como farma, lujo y electrónica sensible, la combinación de trazabilidad verificable, ciberseguridad y privacidad operativa marca la diferencia entre un piloto y una solución lista para auditar. ClearPath demuestra cómo una arquitectura privacy by design supera las limitaciones de cadenas públicas cuando hay datos confidenciales involucrados.
Q2BSTUDIO y el salto a producción
En Q2BSTUDIO ayudamos a convertir prototipos como ClearPath en plataformas escalables y listas para auditoría, combinando software a medida, aplicaciones a medida, ciberseguridad avanzada y despliegues en servicios cloud AWS y Azure. Diseñamos soluciones de inteligencia artificial y agentes IA centradas en negocio, con integraciones de servicios inteligencia de negocio y analítica con power bi para decisiones basadas en datos. Si buscas un partner para IA para empresas y seguridad extremo a extremo, nuestro equipo puede acompañarte desde el discovery hasta la operación. Soluciones de inteligencia artificial para tu empresa y Servicios de ciberseguridad y pentesting disponibles para impulsar tu proyecto.
Conclusión
Camino Claro Cadena de Suministro con Privacidad y IA es una base lista para que equipos técnicos prueben experiencias de usuario, validen casos de negocio y luego conecten contratos y redes reales. Un enfoque que acelera el time to value y al mismo tiempo preserva la confidencialidad que exige la empresa moderna.