O Crypto ID lidera a discussão sobre o retorno da criptografia homomórfica, uma tecnologia que redefine a segurança e privacidade na era digital. A privacidade dos dados no centro do debate tecnológico atual
Por Regina Tupinambá, Co fundadora do Crypto ID
No universo da segurança digital, alguns temas geram muita curiosidade e debate e um desses temas sem dúvida é a criptografia homomórfica (CH). No Crypto ID, temos acompanhado de perto a evolução desse campo, e posso afirmar que estamos presenciando um ressurgimento da atenção sobre o tema, impulsionado por avanços técnicos e demandas crescentes por privacidade e segurança de dados. O Crypto ID tem o privilégio de ter abordado este tópico em profundidade, posicionando-se como um dos pioneiros no Brasil em desvendar suas complexidades e potenciais.
Por que a criptografia homomórfica volta ao centro das atenções?
O interesse renovado pela criptografia homomórfica em 2025 não é por acaso; ele se deve a uma confluência de fatores que tornaram essa tecnologia, antes considerada uma curiosidade acadêmica, em uma solução prática e estratégica para os desafios atuais de privacidade e segurança.
Um dos principais impulsionadores é o crescimento exponencial de dados sensíveis na nuvem. Com bilhões de smartphones em uso, uma vasta quantidade de informações pessoais – de geolocalização a dados de saúde e financeiros – é coletada diariamente. A criptografia homomórfica, especialmente a sua versão FHE – Fully Homomorphic Encryption, ou em português, Criptografia Totalmente Homomórfica, permite processar esses dados sem a necessidade de descriptografia, garantindo a privacidade e o cumprimento de regulamentações como a LGPD, GDPR e HIPAA. Como pontuamos em nosso artigo “Criptografia Homomórfica e LGPD“, escrito por Adriano Frare em 2021, essa capacidade é revolucionária para a “privacidade computacional”.
A pandemia de COVID-19 também destacou a necessidade de monitoramento com privacidade. A FHE emergiu como uma ferramenta para cruzar dados de localização de smartphones, por exemplo, gerando alertas de exposição ao vírus sem comprometer a identidade dos indivíduos.
Além disso, os avanços em IA e Machine Learning seguro são cruciais. Treinar modelos de inteligência artificial com dados confidenciais é um desafio, e a FHE permite realizar operações como somas e multiplicações diretamente sobre dados cifrados, viabilizando o “machine learning homomórfico“.
“Essa propriedade promete enormes avanços para aprimorar a privacidade e segurança em diversos domínios, incluindo computação em nuvem, saúde, finanças e também no aprendizado de máquina”.
Filipe Ramalho da Silva, frase extraída do seu Trabalho de Conclusão de Curso intitulado “Criptografia homomórfica no aprendizado de máquina”, apresentado em 2024 na Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)
Como funciona a Criptografia Totalmente Homomórfica
Imagine que você tem dados confidenciais (como registros médicos ou informações bancárias) e quer que um terceiro processe esses dados — por exemplo, para treinar um modelo de IA ou calcular estatísticas — sem nunca ver os dados em si. Com FHE, isso é possível.
- Os dados são criptografados com uma chave pública.
- Operações são realizadas sobre os dados cifrados.
- O resultado dessas operações também é cifrado.
- Apenas quem possui a chave privada pode descriptografar o resultado final.
Por que a FHE é importante?
- Privacidade máxima: os dados nunca são expostos, nem mesmo durante o processamento.
- Segurança em ambientes não confiáveis: ideal para computação em nuvem, onde os dados podem ser processados por terceiros sem risco de vazamento.
- Conformidade com leis de proteção de dados: como LGPD, GDPR e HIPAA.
Finalmente, a maturação técnica e a redução dooverhead computacional têm sido decisivas. Esquemas como CKKS e BGV1 otimizaram as operações aritméticas, e projetos como OpenFHE e aceleradores de hardware tornaram a FHE até 1.000 vezes mais eficiente do que há uma década.
Por isso, a Tecnologia Criptografia Homomórfica é considerada o “Santo Graal” da criptografia por muitos especialistas, pois permite processamento seguro de dados sensíveis em ambientes não confiáveis, como nuvens públicas ou sistemas terceirizados
Aplicações Práticas e os Debates Atuais
O ressurgimento do interesse pela Criptografia Homomórfica não é puramente teórico. Estamos vendo aplicações práticas tangíveis:
- Saúde: Hospitais utilizam FHE para analisar registros médicos cifrados e prever surtos de doenças sem expor dados individuais.
- Finanças: Bancos aplicam FHE em transações blockchain para calcular riscos creditícios diretamente sobre dados criptografados.
- Governo: A votação eletrônica com apuração em dados cifrados é uma aplicação promissora, assegurando a integridade do processo sem revelar escolhas individuais.
Desafios
No entanto, desafios persistem. O desempenho ainda é uma barreira, com operações homomórficas sendo significativamente mais lentas que o processamento em texto plano, embora aceleradores de hardware prometam melhorias futuras. A interoperabilidade com outras tecnologias, como blockchain, e a acessibilidade da FHE para desenvolvedores que não são especialistas em criptografia pós-quântica também são pontos de discussão.
Um debate particularmente relevante, e que nós do Crypto ID temos acompanhado de perto, é a discussão sobre a varredura do lado do cliente e a detecção de CSAM – Child Sexual Abuse Material, que em português Material de Abuso Sexual Infantil – em sistemas de mensagens criptografadas de ponta a ponta.
A proposta de usar HME – Homomorphic Message Encryption (Criptografia Homomórfica de Mensagens), para gerar hashes criptografados de imagens, que seriam comparados com um banco de dados de hashes homomorficamente criptografados, visa sinalizar e relatar correspondências. Contudo, alguns especialistas afirmam que esse modelo propõe alterações que quebram fundamentalmente a arquitetura tradicional de gerenciamento de chaves na criptografia homomórfica, levantando sérias preocupações sobre a custódia das chaves e o compartilhamento de segredos.
Os Grandes Nomes e a Vanguarda da Pesquisa
Craig Gentry: Chief Scientist de Algoritmos na Cornami
Ele é o Chief Scientist, Algorithms na Cornami, com um foco central em otimizações algorítmicas e de hardware.
Um de seus principais objetivos é tornar a computação criptografada em larga escala verdadeiramente prática. Em 2009, ele desenvolveu o primeiro esquema de criptografia totalmente homomórfica (FHE), que permite a execução de computações arbitrárias de forma segura em um estado criptografado. Nas segunda e terceira gerações do FHE, suas contribuições resultaram em melhorias de desempenho de muitas ordens de magnitude. Na Cornami, ele desempenha um papel fundamental para levar o FHE à sua concretização, combinando sua abordagem algorítmica com a aceleração de hardware.
Antes de ingressar na Cornami, ele atuou como CTO da TripleBlind. Sua trajetória inclui pesquisa criptográfica na Algorand, IBM, DoCoMo, e como estudante de doutorado sob a orientação de Dan Boneh em Stanford. Seu trabalho de pesquisa foi reconhecido com diversos prêmios e distinções, incluindo o Gödel Prize, o MacArthur Award e o título de Fellow do IACR.
Especialistas da Criptografia Homomórfica
O cenário da criptografia homomórfica é impulsionado por estudioso tanto no Brasil quanto globalmente:
| Nome | Instituição / Empresa | Nacionalidade | Contribuição Notável | Perfil Acadêmico |
|---|---|---|---|---|
| Craig Gentry | Chief Scientist de Algoritmos na Cornami | Estados Unidos | Criador do primeiro esquema FHE funcional (2009) | Wikipedia |
| Shai Halevi | Amazon AWS / ex-IBM | Israel | Coautor de implementações práticas e otimizações do FHE | Simons Institute |
| Vinod Vaikuntanathan | MIT | Índia | Coautor do esquema BGV e referência em criptografia baseada em reticulados | MIT CSAIL |
| Nigel Smart | KU Leuven / ex-Univ. of Bristol | Reino Unido | Coautor do esquema Smart-Vercauteren (SV), simplificando o modelo de Gentry | Google Scholar |
| Frederik Vercauteren | KU Leuven | Bélgica | Coautor do SV e especialista em FHE sobre inteiros e aceleração | KU Leuven |
| Ingrid Verbauwhede | KU Leuven | Bélgica | Referência em aceleração de FHE por hardware seguro | KU Leuven |
| Daniele Micciancio | UC San Diego | Itália | Teórico de FHE e LWE; contribuições fundamentais em segurança pós-quântica | UCSD |
| Hilder Vitor Lima Pereira | UNICAMP | Brasil | Pioneiro no Brasil em FHE e bootstrapping amortizado | UNICAMP |
| Julio López | UNICAMP | Brasil | Especialista em implementação de algoritmos criptográficos | FAPESP |
| Felipe M. F. de Assis | UFRJ | Brasil | FHE aplicada a redes e mineração de dados | Ravel UFRJ |
| Filipe Ramalho da Silva | UFCG | Brasil | Estudo sobre FHE em aprendizado de máquina com foco em privacidade computacional | UFCG TCC |
Principais Eventos sobre Criptografia Homomórfica (2025–2026)
| Evento | País / Cidade | Data | Link Oficial |
|---|---|---|---|
| 8th HomomorphicEncryption.org Standards Meeting | Turquia / Istambul | 23 de março de 2025 | homomorphicencryption.org |
| FHE.org Conference 2025 | Bulgária / Sofia | 25 de março de 2025 | fhe.org/conference-2025 |
| LightSec 2025 – Workshop on Lightweight Cryptography | Turquia / Istambul | 1–3 de setembro 2025 | encrypt-on.com |
| Crypto 2025 (IACR) | EUA / Santa Barbara | 17–21 de agosto 2025 | iacr.org/events |
| AFRICACRYPT 2025 – International Conference on Cryptology | Marrocos / Rabat | 21–23 de julho 2025 | iacr.org/events |
| AsiaJCIS 2025 – Asia Joint Conference on Information Security | Coreia do Sul / Seul | 12–13 de agosto 2025 | iacr.org/events |
| WISA 2025 – World Conference on Information Security Applications | Coreia do Sul / Jeju | 20–22 de agosto 2025 | iacr.org/events |
O Crypto ID e a Criptografia Homomórfica: Uma Jornada Pioneira
O Crypto ID, tem se empenhado para a disseminação do conhecimento sobre criptografia homomórfica no Brasil. Desde o início, buscamos simplificar conceitos complexos, como o funcionamento dos homomorfismos matemáticos, para que profissionais de segurança, desenvolvedores e entusiastas iniciantes nessa matéria pudessem compreender o potencial dessa tecnologia para seguirem estudando sobre ela.
Classificamos a criptografia homomórfica como o oitavo tipo fundamental de criptografia em nosso artigo “Seu segredo está seguro? Descubra os diferentes tipos de Criptografia“. Nossos artigos, como O que é Criptografia Homomórfica? publicado em 2011, Criptografia Homomórfica e LGPD de Adriano Frare (2021) e abordaram a CH como parte essencial da Privacy-Enhancing Technologies (PETs), ao lado de técnicas como computação confidencial e aprendizagem federada, contextualizando seu papel na proteção de dados pessoais sob regulamentações como a LGPD.
Temos conectado a criptografia homomórfica a tendências como IA segura, blockchain e tokenização, citando projetos como o Mind Network – que utiliza FHE para agentes de IA descentralizados – e BasedAI, uma plataforma de blockchain com privacidade homomórfica. Também fomos realistas ao alertar sobre os desafios práticos, como a sobrecarga computacional e a complexidade de implementação, equilibrando o otimismo com a realidade técnica.
Com mais de 10 anos trabalhando conteúdo informatívos e completos, o Crypto ID tornou-se uma referência para atualizações sobre criptografia e identidade digital no Brasil. Nosso foco em “conteúdo técnico” permite que temas como FHE ganhem visibilidade além do meio acadêmico, influenciando debates sobre privacidade na era da nuvem e da IA.
A criptografia homomórfica não é mais uma promessa distante, mas uma tecnologia em amadurecimento acelerado. O Crypto ID continuará na vanguarda, desvendando seus mistérios e mostrando como essa ferramenta essencial pode moldar um futuro mais seguro e privado para todos.
Os desafios são grandes, mas as oportunidades são ainda maiores, e estamos prontos para liderar esse debate no Brasil. Participe. Envie seu artigo ou trabalho acadêmico para nós! redacao@cryptoid.com.br
- Nota: O que são CKKS e BGV? CKKS (Cheon–Kim–Kim–Song) É um esquema de criptografia totalmente homomórfica voltado para operações aproximadas com números reais e complexos. Ideal para aplicações em IA, estatísticas e machine learning, permite somas e multiplicações diretamente sobre dados cifrados — mesmo com pequenas margens de erro. BGV (Brakerski–Gentry–Vaikuntanathan) Trabalha com valores inteiros, mantendo precisão exata nas operações aritméticas. Indicado para cenários que exigem rigor matemático, como votação eletrônica, finanças sensíveis e verificações formais. Ambos são considerados resistentes a ataques quânticos e estão entre os pilares técnicos da atual revolução em criptografia que preserva a privacidade. ↩︎
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Criptografia forte é o padrão que mantém bilhões de pessoas seguras todos os dias. O Crypto ID, como membro da Global Encryption Coalition, defende a criptografia forte como padrão para proteger a segurança de pessoas, empresas e nações.
Acreditamos que o debate sobre privacidade e segurança deve ser contínuo e transparente.
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