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TRANSFORMANDO SISTEMAS GLOBAIS COM A TECNOLOGIA DE REGISTRO DISTRIBUÍDO

A Tecnologia de Registro Distribuído (Distributed Ledger Technology – DLT) refere-se a um consenso de registros replicados, compartilhados e sincronizados geograficamente dispersos, mantidos por membros distintos de uma rede. Ao contrário dos sistemas de registro tradicionais, centralizados em uma autoridade única (como um banco central, por exemplo), a DLT permite que a informação exista simultaneamente em múltiplos locais, sendo acessível e verificável por todos os participantes da rede sem a necessidade de uma entidade central de controle.

Características Principais:

Descentralização: A DLT opera em uma estrutura descentralizada, o que significa que os registros são mantidos em muitos computadores (nós) em toda a rede, em vez de ser armazenados em um local central. Isso ajuda a eliminar pontos únicos de falha e aumenta a resistência contra ataques cibernéticos.

Transparência e Segurança: Cada transação no ledger é verificável por todos os participantes e deve ser confirmada por consenso da rede antes de ser permanentemente adicionada. Além disso, a utilização de criptografia assegura a integridade e a segurança das transações.

Imutabilidade: Uma vez que uma transação é registrada no ledger, ela não pode ser alterada ou apagada, garantindo um histórico transparente e auditável de todas as transações.

Consensos: A DLT utiliza mecanismos de consenso para validar transações. Estes mecanismos, que podem variar (como Proof of Work, Proof of Stake, entre outros), são fundamentais para manter a integridade e a confiança na rede.

Tipos de DLT:

Embora o blockchain seja o tipo mais conhecido de DLT, existem outras variações que se diferenciam principalmente no modo como os dados são estruturados e no mecanismo de consenso utilizado. Algumas dessas variações incluem:

Blockchain: Um tipo de DLT que organiza os dados em blocos encadeados cronologicamente.
Tangle: Utilizado pelo IOTA, organiza as transações em uma rede de nós interconectados, não necessariamente formando uma cadeia linear ou blocos.
Hashgraph: Usa uma estrutura de grafos acíclicos dirigidos para alcançar consenso, prometendo ser mais rápido e eficiente em termos de energia do que as blockchains tradicionais.

Aplicações:

A DLT tem um vasto potencial de aplicação em diversos setores, como:

Finanças: Para pagamentos transfronteiriços, compensação e liquidação de transações.
Cadeia de Suprimentos: Para aumentar a transparência, rastrear a proveniência de produtos e reduzir fraudes.
Identidade Digital: Para fornecer uma forma segura e imutável de armazenar e gerenciar identidades digitais.
Saúde: Para o armazenamento seguro de registros médicos, garantindo a privacidade e facilitando o compartilhamento de informações entre profissionais autorizados.
Governança: Para aprimorar a transparência e a eficiência dos processos governamentais, como votações e registros públicos.

Desafios:
Apesar das vantagens, a DLT enfrenta desafios, incluindo questões de escalabilidade, a necessidade de uma regulamentação clara, preocupações com a privacidade e o desafio de alcançar uma adoção generalizada.


A DLT representa uma inovação significativa na forma como as informações e transações são registradas e compartilhadas, oferecendo uma plataforma para sistemas mais transparentes, seguros e eficientes. À medida que a tecnologia amadurece e supera seus desafios iniciais, espera-se que suas aplicações se expandam ainda mais, transformando uma variedade de setores.

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A INTERSEÇÃO ENTRE A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E A PROTEÇÃO DE DADOS PESSOAIS NO BRASIL

À luz do inexorável avanço da Inteligência Artificial (IA) em todas as esferas da sociedade contemporânea, emerge como imperativo inadiável a reflexão profunda sobre a interseção deste avanço tecnológico com a salvaguarda dos dados pessoais. No Brasil, esta questão assume contornos particularmente significativos, dada a vigência da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), promulgada em 2018. É imperioso, portanto, abordar este tema com a acuidade e o discernimento que a conjuntura demanda, sob a égide da responsabilidade e da ética que deve nortear a utilização de tão potente ferramenta.

Em consonância com o crescente influxo do internet das coisas na vida quotidiana dos brasileiros, constata-se que a digitalização da sociedade não é um fenômeno restrito a qualquer região específica, mas sim uma realidade global, impondo-se com igual vigor em terras brasileiras. A adoção da IA no Brasil, tal como noutros países da América Latina, vem demonstrando um crescimento exponencial, com implicações profundas não apenas no tecido econômico e social, mas também e sobretudo na esfera da privacidade e da proteção de dados.

A LGPD, enquanto arcabouço normativo que regula o tratamento de dados pessoais, tanto por entidades privadas quanto públicas, estabelece princípios e diretrizes essenciais para assegurar a privacidade dos dados dos cidadãos brasileiros. A legislação enfatiza a necessidade de consentimento expresso para a coleta e processamento de dados pessoais, além de estabelecer direitos claros para os titulares dos dados, tais como o direito de acesso, retificação e exclusão.

No entanto, a implementação efetiva da LGPD no contexto da IA apresenta desafios peculiares, em virtude da complexidade e da dinâmica próprias dos sistemas algorítmicos. Questões relativas à transparência dos algoritmos, ao potencial de vieses discriminatórios e à garantia de consentimento informado emergem como preocupações centrais, exigindo uma abordagem jurídica refinada e aprofundada.

Neste contexto, é imperativo que o desenvolvimento e a aplicação da IA no Brasil sejam conduzidos sob a égide de um marco regulatório robusto, que concilie o potencial inovador da tecnologia com a imperativa proteção dos direitos fundamentais. A esta luz, afigura-se essencial a atualização constante da legislação vigente, bem como a formulação de novas diretrizes que abordem especificamente as peculiaridades da IA.

A transparência dos processos algorítmicos, a implementação de avaliações de impacto relativas à proteção de dados e a adoção de práticas de governança de dados que assegurem a accountability são medidas que se impõem como fundamentais. Ademais, a educação e a sensibilização da população acerca dos direitos relativos à proteção de dados e dos riscos inerentes ao uso da IA constituem pilares indispensáveis para a construção de uma sociedade digitalmente madura e eticamente responsável.

O desafio que se coloca ao Brasil no que tange à interseção entre a IA e a proteção de dados pessoais não é trivial, demandando um esforço concertado tanto do poder público quanto da iniciativa privada e da sociedade civil. É mister que se caminhe na direção de um equilíbrio harmonioso entre inovação tecnológica e respeito aos direitos individuais, onde a ética e a transparência sejam os pilares que sustentam a adoção responsável e consciente da IA. Assim, o Brasil não só se manterá a par dos avanços globais em matéria de tecnologia e proteção de dados, como também se destacará como líder na promoção de uma sociedade digital justa, inclusiva e segura para todos os seus cidadãos.

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ÍNDICE DA CISCO REVELA LACUNAS NA PRONTIDÃO CIBERNÉTICA EM 2024

A edição de 2024 do Índice de Prontidão de Segurança Cibernética da Cisco revelou que somente 3% das organizações globais atingiram um nível considerado “maduro” em termos de prontidão para lidar com ameaças cibernéticas atuais. Este resultado mostra uma diminuição significativa em relação ao ano anterior, em que 15% das empresas alcançaram essa classificação, indicando uma necessidade crescente de fortalecer as defesas contra ataques digitais.

O índice é resultado de uma pesquisa com mais de 8.000 líderes de negócios e segurança em 30 mercados diferentes e analisa a prontidão cibernética das empresas através de cinco pilares principais: Inteligência de Identidade, Resiliência de Rede, Confiabilidade de Máquinas, Reforço de Nuvem e Fortalecimento de IA. Esses pilares são fundamentais para navegar no cenário de segurança cibernética, cada vez mais complexo devido à evolução constante das ameaças e à expansão da hiperconectividade.

Um dos aspectos do estudo é a confiança que 80% das empresas demonstram em sua capacidade de prevenir ataques cibernéticos com a infraestrutura atual, apesar da baixa porcentagem de organizações que atingem um nível de maturidade em prontidão. Esse contraste sugere uma desconexão entre a percepção de segurança e a realidade operacional, destacando uma potencial área de melhoria para muitas organizações.

Entre os desafios identificados, o relatório aponta para a complexidade trazida por soluções pontuais de segurança, o uso de dispositivos não seguros e não gerenciados, e a persistente escassez de talentos especializados em segurança cibernética. Esses fatores dificultam a capacidade das organizações de detectar, responder e se recuperar de incidentes de segurança de forma eficiente.

Além disso, o estudo revela que muitas organizações esperam interrupções nos negócios devido a incidentes de segurança nos próximos dois anos, com custos significativos já experimentados por mais da metade dos entrevistados devido a incidentes no último ano.

Há uma tendência de aumento nos investimentos em segurança, com muitas empresas planejando atualizar significativamente sua infraestrutura de TI e expandir seus orçamentos de segurança. Isso inclui um foco em atualizar soluções existentes, implantar novas tecnologias e investir em inteligência artificial, visando uma abordagem mais integrada e eficaz na prevenção de ameaças cibernéticas.

Apesar dos desafios atuais, há um reconhecimento da importância em fortalecer as defesas cibernéticas e uma disposição para investir em melhorias. Para as empresas, o caminho a seguir inclui não apenas investimentos em tecnologia, mas também uma avaliação contínua de suas estratégias de segurança, buscando sempre adaptar-se e responder ao ambiente de ameaças em constante evolução.