Los sistemas criptográficos de cifrado totalmente homomórfico (FHE) permiten cálculos ilimitados sobre datos cifrados, proporcionando soluciones a muchos de los problemas de seguridad de datos actuales. Si bien las plataformas FHE efectivas pueden abordar las preocupaciones modernas de seguridad de datos en entornos inseguros, el tiempo de ejecución prolongado de estas plataformas obstaculiza su aplicación más amplia. Este proyecto tiene como objetivo mejorar los sistemas FHE a través de un marco paralelo eficiente, construyendo específicamente sobre el sistema FHE de toro existente (TFHE). Se eligió el sistema TFHE por sus superiores cálculos de arranque y resultados precisos para innumerables evaluaciones de puertas booleanas, como AND y XOR. Nuestro primer enfoque fue expandir las operaciones de puertas dentro del sistema actual, cambiando hacia circuitos algebraicos y utilizando unidades de procesamiento gráfico (GPU) para gestionar operaciones criptográficas en paralelo. Luego, implementamos este marco FHE paralelo con GPU en una operación de datos genómicos necesaria, específicamente la búsqueda de cadenas. Utilizamos métricas populares de distancia de cadenas (distancia de Hamming, distancia de edición, coincidencias máximas de conjuntos) para determinar las disparidades entre múltiples secuencias genómicas en un contexto seguro, con todos los datos y operaciones ocurriendo bajo cifrado. Nuestros datos experimentales revelaron que nuestra implementación con GPU supera con creces el método anterior, proporcionando una aceleración de 20 veces para cualquier operación booleana de 32 bits y un aumento de 14.5 veces para multiplicaciones. Este documento presenta mejoras únicas a los sistemas criptográficos FHE existentes utilizando GPU y algoritmos adicionales para acelerar cálculos fundamentales. Mirando hacia el futuro, el marco presentado puede desarrollarse aún más para acomodar aplicaciones del mundo real más complejas.