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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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ESTRATÉGIAS DE CIBERSEGURANÇA E IA PARA A PROTEÇÃO DO PACIENTE

A evolução da inteligência artificial (IA) tem trazido inovações significativas para o setor da saúde, oferecendo novas possibilidades para diagnósticos, tratamentos e gestão hospitalar. No entanto, a segurança dos dados dos pacientes emerge como uma preocupação central neste cenário de transformação digital. Incidentes internacionais onde instituições de saúde foram paralisadas por ataques cibernéticos evidenciam a vulnerabilidade do setor. Em um levantamento recente, foi destacado que uma organização de saúde no Brasil sofreu, em média, 1.800 ataques semanais em um determinado período, demonstrando a intensidade e a frequência desses desafios.

Embora a maioria das entidades de saúde brasileiras adote soluções básicas de segurança, como antivírus, a implementação de medidas mais robustas, como a autenticação de dois fatores, ainda é insuficiente. Essa lacuna na segurança cibernética coloca o setor de saúde como um dos principais alvos para ataques digitais, atrás apenas de áreas como Educação e Pesquisa, Governo e Militar. Os ransomwares representam a maioria desses ataques, evidenciando a necessidade de um foco redobrado na proteção de dados sensíveis, como prontuários e históricos de pacientes.

A confidencialidade dos dados de saúde é essencial, abrangendo uma vasta gama de informações pessoais e médicas. Diante desse panorama, surge a necessidade de desenvolver estratégias e tecnologias que permitam a IA contribuir efetivamente para a cibersegurança na saúde. A adoção de sistemas avançados de segurança de dados ainda é limitada, concentrando-se majoritariamente em hospitais de grande porte e com maior acesso a recursos tecnológicos. Essa realidade aponta para a importância de ampliar o conhecimento e a implementação de soluções de IA entre os gestores de saúde, democratizando o acesso a tecnologias que possam reforçar a segurança dos dados.

Uma das abordagens identificadas é o uso da IA Generativa, capaz de criar conteúdos diversos a partir de comandos em linguagem natural. Essa tecnologia representa um potencial para melhorar os resultados em saúde, desde que acompanhada de uma adaptação estratégica dos negócios do setor. Além disso, a adoção de marcos regulatórios como a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) no Brasil, que estabelece diretrizes claras sobre o tratamento de dados pessoais, incluindo os de saúde, reforça o compromisso com a privacidade e a segurança das informações dos pacientes. Esse quadro regulatório exige que todas as informações coletadas sejam justificadas e transparentes aos cidadãos, estabelecendo um novo paradigma na gestão de dados de saúde.

É importante que profissionais e administradores do setor de saúde se mantenham sempre informados sobre práticas avançadas em cibersegurança e inovações em inteligência artificial. A integração efetiva entre avanços tecnológicos, normas regulatórias e estratégias de gestão em saúde é vital para assegurar a proteção das informações dos pacientes. Este esforço conjunto não só eleva a qualidade dos serviços de saúde, mas também fortalece a confiança da população em entidades de saúde que adotam tecnologias de ponta.