Cifras homomórficas revolucionam a criptografia, mas ainda exigem supercomputadores

Toda vez que você envia um prompt ao ChatGPT, suas palavras são transformadas em um código indecifrável antes de atravessar cabos submarinos e fibras ópticas rumo aos data centers da OpenAI, localizados no Texas, Estados Unidos, ou em outras partes do mundo. Essa criptografia protege a informação enquanto ela viaja, mas não resolve todas as vulnerabilidades do processo. Segundo a Revista Pesquisa FAPESP, o problema é que, em algum momento, o servidor precisa decifrar esses dados para processá-los, abrindo brechas que podem ser exploradas por hackers ou por empresas com interesses duvidosos.

Um exemplo emblemático dessa limitação da criptografia foi resumido em 1995 pelo pioneiro da segurança digital Gene Spafford, que comparou a proteção insuficiente dos dados ao fato de transportar dinheiro em um carro-forte entre duas caixas de papelão, vulneráveis a ataques. Essa analogia deixa claro que proteger apenas a informação enquanto está em trânsito não é suficiente se o sistema final também pode ser comprometido.

Nos últimos 15 anos, a tendência da terceirização de funções para a nuvem — de streaming a armazenamento de e-mails e arquivos — aumentou muito, dependendo da banda larga para enviar dados a servidores remotos. Porém, isso implica entregar quantidades gigantescas de informações pessoais e sensíveis para empresas com termos de uso complexos e pouco transparentes. Por exemplo, na área da saúde, uma inteligência artificial que analisa prontuários médicos para sugerir diagnósticos poderia ter seus dados usados por seguradoras para negar planos a clientes com doenças crônicas, uma questão preocupante levantada pela Revista Pesquisa FAPESP.

Em meio a esse cenário, as cifras completamente homomórficas surgem com uma promessa revolucionária: permitir que os servidores processem os dados enquanto permanecem criptografados, eliminando a fase de decodificação e, assim, protegendo a informação de ponta a ponta. Contudo, como a Revista Pesquisa FAPESP ressalta, essa tecnologia ainda exige um poder computacional muito além das capacidades dos atuais data centers, tornando seu uso prático inviável por enquanto.

Essa limitação reflete o desafio que a comunidade científica e empresarial precisa superar para garantir a segurança completa dos dados na era da computação em nuvem e da inteligência artificial. Enquanto isso, a proteção das informações pessoais e a transparência na forma como elas são utilizadas continuam sendo temas centrais para usuários e legisladores ao redor do mundo.