Este artículo es una presentación para el reto Midnight Network Privacy First Challenge en la categoría Protect That Data, traducido y reescrito al español para acercar su propuesta a equipos técnicos y de producto que buscan experiencias reales de privacidad aplicada con pruebas de conocimiento cero.
Qué construí
ZK Job Board es un portal de empleo con preservación de la privacidad que permite a las personas candidatas demostrar que cumplen los requisitos de una oferta sin revelar sus datos personales. Basado en Compact, el lenguaje de circuitos de Midnight Network, y en el SDK MidnightJS, el sistema ofrece tres pilares clave: pruebas anónimas de elegibilidad para demostrar que se poseen las habilidades, la experiencia mínima y la pertenencia a regiones permitidas sin exponer la lista exacta, los años o la ubicación precisa; confianza para empleadores gracias a verificación criptográfica en cadena que evita afirmaciones falsas; y antispam con nullifiers que garantizan una única postulación por vacante sin vincular identidades entre diferentes ofertas.
Demostración
Repositorio en GitHub: https://github.com/depapp/zk-job-board
Componentes principales
Diseño de circuitos en circuits/job_eligibility.cmp con Compact. Interfaz en app/src con React, TypeScript y Tailwind. Integración con Midnight en app/src/lib/midnight.ts gestionando ciclo de vida de pruebas. Artefactos de pruebas en artifacts/zk con claves de prueba y verificación.
Cómo utilicé la tecnología de Midnight
1. Compact para la lógica de privacidad. El circuito de elegibilidad separa entradas públicas como jobId, policyHash y nullifier, de entradas privadas como skillsBitset, experienceYears, regionIndex y secret. Las restricciones validan que las habilidades del perfil cubren el subconjunto requerido, que los años de experiencia superan el umbral mínimo, que la región está en la lista permitida y que el nullifier se derive de forma única por oferta para evitar postulaciones duplicadas.
2. MidnightJS SDK. El módulo midnight.ts opera en dos modos: real, usando proveedores de pruebas y configuración ZK del SDK para generar y verificar pruebas en red, y simulado, para desarrollo, generando pruebas mock con la misma interfaz pública para acelerar la iteración.
3. Scripts de construcción y despliegue. Un script compila los circuitos y produce claves y artefactos ZK; otro despliega el verificador en la red de prueba de Midnight y persiste la dirección del contrato para que la app lo consuma.
Protección de datos como rasgo central
Qué permanece privado: la lista completa de habilidades, los años exactos de experiencia, la región exacta y cualquier dato de identidad personal. Qué se demuestra: que se cumplen todas las habilidades requeridas, que la experiencia supera el mínimo, que se pertenece a una región permitida y que solo se realiza una postulación por oferta gracias al nullifier. La interfaz refuerza la privacidad con iconografía y textos explicativos, una ruta informativa dedicada y un resumen claro de lo protegido y lo probado en el proceso.
Guía de instalación
Requisitos previos: Node.js 18 o superior, npm, Git y un navegador moderno.
Paso 1. Clonar e instalar dependencias. Ejecuta git clone del repositorio, entra en la carpeta y usa npm install.
Paso 2. Configurar entorno. Copia el archivo de ejemplo a .env.local. Opción A modo simulado estableciendo VITE_MIDNIGHT_ENABLED=false. Opción B integración real con Midnight fijando VITE_MIDNIGHT_ENABLED=true junto con la URL RPC, ID de red, clave de API, dirección del servidor de pruebas y el verificador en cadena tras el despliegue. Para credenciales, regístrate en el sitio oficial de Midnight Network.
Paso 3. Compilar el circuito. Ejecuta npm run compile-circuits para compilar circuits/job_eligibility.cmp, generar claves de prueba y verificación y depositar artefactos en artifacts/zk.
Paso 4. Desplegar el verificador en modo real con npm run deploy-verifier para publicar el contrato de verificación en testnet, guardar la dirección en .env.local y habilitar la verificación on-chain.
Paso 5. Iniciar la aplicación con npm run dev y acceder desde el navegador al puerto de desarrollo.
Paso 6. Probar el flujo completo. Como empresa, crea una vacante con título, habilidades requeridas, experiencia mínima y regiones permitidas, y conserva el ID de la oferta. Como candidata o candidato, accede a la vacante, genera credenciales simuladas que cumplen los requisitos, crea la prueba ZK y envía la postulación. Comprueba el resumen de privacidad protegida. Verifica que el nullifier impide una segunda postulación a la misma oferta pero no relaciona postulaciones entre distintas vacantes.
Paso 7. Revisar logs. En modo simulado se omite la carga del SDK y se utiliza generación mock. En modo real se registran la carga de módulos, la conexión a testnet y la verificación en cadena.
Paso 8. Resolución de problemas. Si fallan módulos del SDK, reinstala dependencias. Si no hay configuración ZK, recompila los circuitos. Si falta la dirección del verificador, despliega o usa modo simulado. Si hay fallos de conexión, revisa clave y red. Si falla la generación de pruebas, la app hace fallback a modo simulado y lo notifica en consola.
Paso 9. Personalización avanzada. Para añadir habilidades, edita el archivo de allowlist correspondiente. Para modificar restricciones del circuito, ajusta circuits/job_eligibility.cmp, recompila y vuelve a desplegar el verificador. Para cambiar de modo, alterna la variable VITE_MIDNIGHT_ENABLED y reinicia el servidor.
Paso 10. Despliegue a producción. Ejecuta la construcción con npm run build, valida con npm run preview y publica en tu hosting estático preferido.
Arquitectura
El empleador define políticas de la oferta y se almacenan de forma accesible para la verificación. La persona candidata genera la prueba ZK en su dispositivo con el SDK de Midnight y envía la prueba para verificación en el contrato verificador desplegado. El diseño prioriza el cómputo en cliente para que los datos sensibles nunca salgan del dispositivo.
Decisiones clave
Operación dual para desarrollo rápido y producción real. Generación de pruebas en cliente. Nullifiers por oferta para prevenir spam y preservar no vinculabilidad entre vacantes. Representación de habilidades con bitsets para comprobaciones eficientes en circuito.
Próximas mejoras
Integración DID para atestaciones de identidad descentralizadas. Reputación de empleadores visible solo para candidaturas verificadas. Atestaciones de habilidades por terceros sin revelar la fuente. Pruebas por lotes para postular a múltiples vacantes similares con una única prueba.
Sobre Q2BSTUDIO
Q2BSTUDIO es una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida especializada en inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud AWS y Azure, servicios inteligencia de negocio, power bi, automatización de procesos, agentes IA e ia para empresas. Diseñamos soluciones de privacidad avanzada como ZK Job Board aprovechando criptografía aplicada y mejores prácticas de arquitectura para llevar la innovación a entornos regulados. Si tu organización necesita crear plataformas de software a medida con requisitos estrictos de cumplimiento y protección de datos, o impulsar casos de valor con inteligencia artificial y agentes IA integrados con tus sistemas, nuestro equipo puede acompañarte end to end, desde el diseño de producto hasta la puesta en producción segura, incluyendo servicios cloud aws y azure y analítica avanzada con power bi.
Conclusión
ZK Job Board muestra cómo Midnight Network permite construir aplicaciones prácticas que preservan la privacidad sin sacrificar funcionalidad ni confianza. Al convertir la privacidad en el valor por defecto, no solo protegemos a las personas candidatas frente a filtraciones, sesgos o fraudes, también damos a las empresas un marco verificable y escalable para procesos de selección modernos. Este enfoque es un habilitador directo para iniciativas de aplicaciones a medida, software a medida, ciberseguridad y ia para empresas que quieran diferenciarse con confianza digital desde el diseño.
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