Tecnologia quer deixar seus dados invisíveis até para os servidores da nuvem

Uma tecnologia capaz de permitir que servidores processem informações sem conhecer seu conteúdo está avançando em centros de pesquisa e começa a alcançar aplicações comerciais. Chamada de criptografia completamente homomórfica, ou FHE, ela é estudada no Instituto de Computação da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp) em um projeto apoiado pela FAPESP desde fevereiro de 2025, com duração prevista até janeiro de 2030.

Os sistemas atuais protegem informações durante a transmissão, mas geralmente precisam decifrá-las quando chegam ao servidor responsável pelo processamento. É nesse momento que prontuários médicos, dados financeiros, senhas e outras informações sensíveis podem ficar expostos a falhas, ataques ou acessos indevidos.

A FHE propõe uma mudança nesse modelo: o servidor recebe os dados cifrados, realiza os cálculos necessários sem conseguir lê-los e devolve um resultado que somente o proprietário da chave pode decodificar. É como entregar um cofre fechado a alguém capaz de trabalhar sobre o que está dentro sem precisar abri-lo.

Tecnologia funciona, mas ainda é lenta

A primeira cifra completamente homomórfica funcional foi apresentada em 2009 pelo criptógrafo norte-americano Craig Gentry. O avanço tornou possível executar sucessivas operações sobre informações protegidas, mas exigiu uma técnica conhecida como bootstrapping, responsável por controlar o ruído matemático acumulado durante o processamento.

Essa limpeza exige grande capacidade computacional e representa um dos principais obstáculos à disseminação da tecnologia. Dependendo da tarefa, processar dados com FHE pode ser de milhares a milhões de vezes mais demorado do que realizar a mesma operação com informações abertas. Um recálculo de rota feito em segundos por um aplicativo de GPS, por exemplo, poderia levar dias sob esse tipo de proteção.

Na Unicamp, o professor Hilder Vitor Lima Pereira coordena uma pesquisa que busca tornar essas cifras mais rápidas, econômicas e acessíveis. O projeto também estuda aplicações em aprendizagem de máquina e recuperação privativa de informações, além de implementações otimizadas para plataformas específicas. A disputa por chips com a inteligência artificial, entretanto, aumenta o desafio de obter o poder computacional necessário. A pesquisa tem financiamento da FAPESP.

Aplicações começam a sair dos laboratórios

Algumas utilizações já estão disponíveis. O Microsoft Edge emprega criptografia homomórfica para verificar se uma senha apareceu em vazamentos sem revelá-la ao servidor. A tecnologia também pode permitir que bancos cruzem informações para identificar movimentações suspeitas sem compartilhar diretamente os dados de seus clientes, além de proteger análises médicas realizadas por inteligência artificial.

Startups desenvolvem chips e sistemas específicos para acelerar essas operações, enquanto pesquisadores avaliam o aproveitamento de gerações anteriores de processadores gráficos que perderam espaço na corrida pela inteligência artificial. Apesar dos avanços, a adoção ampla ainda pode levar décadas. “As pessoas não estão acostumadas a se preocupar com isso”, afirmou Pereira à Pesquisa FAPESP.