Explore as 11 Principais Tecnologias de Aprimoramento da Privacidade

Mesmo com regulamentações como GDPR e CCPA, os dados dos consumidores são frequentemente expostos a hackers, empresas e governos. À medida que as empresas compartilham dados com terceiros para melhorar a visibilidade da rede, o risco de vazamentos aumenta.

As Tecnologias de Aprimoramento da Privacidade (PETs) ajudam as empresas a usar esses dados mantendo as informações pessoais ou sensíveis privadas.

Explore as 10 principais ferramentas PET e seus casos de uso para ver como elas podem proteger dados e melhorar as operações comerciais:

O que são tecnologias de aprimoramento da privacidade (PETs)?

As tecnologias de aprimoramento da privacidade (PETs) são uma ampla gama de tecnologias (soluções de hardware ou software) para garantir a privacidade e a proteção de dados, permitindo que as organizações extraiam valor dos dados e liberem todo o seu potencial comercial, científico e social. Essas tecnologias usam vários métodos, incluindo criptografia, anonimização e ofuscação, para proteger os dados durante o processamento.

Ao implementar PETs, as organizações podem ajudar as empresas a

• Maximizar a segurança dos dados reduzindo o risco de violações ou vazamentos de dados
• Impedir agentes mal-intencionados tornando os dados inúteis para fins maliciosos
• Facilitar a colaboração segura de dados entre departamentos e até mesmo organizações.

Para aproveitar uma ferramenta automatizada, aqui está uma lista dos principais softwares de prevenção contra perda de dados.

Por que as tecnologias de aprimoramento da privacidade (PETs) são importantes agora?

As PETs atendem a três requisitos de negócios específicos:

• Conformidade regulatória: Leis de proteção de dados, como GDPR e CCPA, estão forçando as organizações a preservar os dados dos consumidores. As empresas podem pagar multas graves por não conformidade.
  • Um exemplo real: As autoridades europeias de proteção de dados emitiram €1,2 bilhão (~US$1,4 bilhão) em multas do GDPR, com notificações diárias de violações em média 400+ por dia, destacando os crescentes riscos de conformidade. ¹ As PETs podem fornecer uma maneira confiável de cumprir essas regulamentações, evitando penalidades legais e financeiras.
  • No ano passado, o TJUE decidiu no processo EDPS contra SRB (C-413/23 P) que os dados pseudonimizados não são automaticamente dados pessoais para todos que os detenham.² O mesmo dataset pode ser pessoal para o remetente, mas anônimo para um destinatário que não consegue razoavelmente reidentificar ninguém. Portanto, uma PET pode mudar quais regras se aplicam, não apenas a probabilidade de uma multa.
• Compartilhamento seguro de dados: Os dados podem precisar ser testados por organizações terceirizadas devido à falta de autossuficiência da sua empresa em análises e testes de aplicativos. As PETs permitem a proteção da privacidade durante o compartilhamento de dados.
  • Recentemente, isso se tornou um problema de IA. O Private Cloud Compute da Apple e o WhatsApp Private Processing da Meta executam inferência em dados de usuários dentro de TEEs, para que o provedor não possa ler o que processa.
• Prevenção de Violações de Dados: Violações de privacidade podem prejudicar a reputação da sua empresa; empresas ou clientes (dependendo do seu modelo de negócios) podem querer parar de interagir com sua marca. As PETs ajudam a proteger informações sensíveis, reduzindo o risco de violações que expõem dados pessoais, como detalhes de cartão de crédito.
  • Um exemplo real é a perda de valor das ações do Facebook após o escândalo Cambridge Analytica.³

Os 10 principais exemplos de tecnologias de aprimoramento da privacidade

Algoritmos criptográficos

1. Criptografia homomórfica

A criptografia homomórfica (HE) permite que um terceiro, como um provedor de nuvem, execute cálculos em dados criptografados sem descriptografá-los (ou seja, texto simples⁴). O proprietário dos dados mantém a chave, recebe os resultados criptografados e os descriptografa localmente. Isso torna a HE perfeita para terceirizar a análise de dados com segurança. Também é resistente a computadores quânticos.

No entanto, a HE se adapta mal quando várias partes desejam computar dados compartilhados usando diferentes entradas privadas. Como a HE depende de uma única chave de descriptografia, quem possui essa chave pode ver todos os dados brutos. Resolver esse cenário multipartidário exige, em vez disso, a computação multipartidária segura (MPC).

Alguns tipos comuns de criptografia homomórfica são:

• Criptografia homomórfica parcial: pode executar um tipo de operação em dados criptografados, como adições ou multiplicações, mas não ambos.
• Criptografia homomórfica um tanto homomórfica: pode executar mais de um tipo de operação (por exemplo, adição, multiplicação), mas permite um número limitado de operações.
• Criptografia totalmente homomórfica: pode executar mais de um tipo de operação e não há restrição quanto ao número de operações executadas.

2. Computação multipartidária segura (SMPC)

Assim como a criptografia homomórfica (HE), a computação multipartidária segura (SMPC) permite a computação sobre dados criptografados. No entanto, a SMPC permite que várias partes independentes computem conjuntamente uma função sobre seus dados de entrada coletivos. A SMPC permite que as organizações treinem models em datasets combinados sem expor seus dados brutos privados umas às outras.

Estudo de caso de SMPC

O Conselho da Força de Trabalho Feminina de Boston (BWWC) busca eliminar as disparidades salariais de gênero e raça em Boston por meio de uma parceria público-privada, com mais de 250 empregadores se comprometendo a abordar essas disparidades assinando o “100% Talent Compact”.

Para medir a disparidade salarial em toda a cidade, o BWWC usou SMPC de 2015 a 2023, analisando dados salariais de um sexto dos funcionários locais sem revelar salários individuais. Os empregadores compartilharam dados de folha de pagamento com o BWWC e pesquisadores da Universidade de Boston, que acessaram estatísticas agregadas. Um aplicativo web fácil de usar foi desenvolvido para facilitar a entrada de dados pelas organizações participantes.

Com base nessas aplicações, o BWWC constatou que:

• A colaboração com especialistas em usabilidade é essencial, pois os recursos de privacidade do sMPC podem complicar os processos de entrada de dados e a recuperação de erros.
• O sMPC é uma alternativa mais rápida e segura para estabelecer relações de confiança com dados sensíveis.⁵

3. Privacidade diferencial

A privacidade diferencial protege contra o compartilhamento de informações sobre indivíduos. O algoritmo criptográfico adiciona uma camada de ruído estatístico⁶ ao dataset, o que permite descrever padrões de grupos dentro do dataset, mantendo a privacidade dos indivíduos.

4. Provas de conhecimento zero (ZKP)

As provas de conhecimento zero usam um conjunto de algoritmos criptográficos que permitem validar informações sem revelar os dados que as comprovam.

O Google adicionou verificação de idade por ZKP à Google Wallet com a Bumble como parceira de lançamento e abriu o código das bibliotecas.⁷ A UE seguiu em abril de 2026 com um aplicativo de verificação de idade baseado em ZKP em fase piloto em sete Estados-membros, e o eIDAS 2,0 exige que cada Estado-membro ofereça uma carteira de identidade digital até o final de 2026.⁸

5. Ambiente de execução confiável (TEE)

Um Ambiente de Execução Confiável (TEE) é um cofre seguro incorporado diretamente no processador principal de um computador. Ele mantém os programas e dados internos completamente isolados, o que significa que, mesmo que o sistema operacional principal seja hackeado, o cofre permanece bloqueado. Provar que esse cofre é genuíno para usuários externos depende de um processo de verificação chamado “atestação”, que é exatamente onde esses sistemas seguros têm falhado ultimamente.

Recentemente, pesquisadores contornaram essas conexões seguras usando “ataques de retransmissão”, nos quais as mensagens de verificação são interceptadas e encaminhadas. Essa vulnerabilidade, rastreada como CVE-2026-33697, afetou o framework de IA Cocos, com falhas semelhantes encontradas no WhatsApp Private Processing da Meta e no Contrast da Edgeless Systems.⁹ Os chips e a matemática subjacentes se mantiveram; a falha estava na lógica de design do protocolo. Como as auditorias de segurança padrão não detectaram essa falha, as organizações devem garantir que os fornecedores usem protocolos “formalmente verificados” (matematicamente comprovados).

Como ele funciona:

• O TEE fornece um ambiente de execução protegido onde dados e operações sensíveis, como processos criptográficos ou autenticação segura, podem ser executados sem interferência do sistema principal ou de possíveis atacantes.
• Ele mantém dados sensíveis isolados e computa operações em um ambiente seguro, protegendo contra ameaças como malware ou acesso não autorizado.
• Os TEEs são amplamente utilizados em dispositivos móveis, sistemas de IoT e ambientes de nuvem para executar tarefas como criptografia, gerenciamento de direitos digitais (DRM) e proteção de sistemas de pagamento.
• Recentemente, os TEEs passaram das CPUs para as GPUs. Por exemplo, a NVIDIA introduziu a computação confidencial em GPU no H100 e a avançou por meio do Hopper e do Blackwell.¹⁰

Estudo de caso de TEE

O Ministério do Turismo da Indonésia teve como objetivo gerar estatísticas de turismo precisas a partir de dados de roaming móvel, ao mesmo tempo em que abordava preocupações de privacidade ao compartilhar datasets de duas operadoras de redes móveis (MNOs). A tecnologia utilizada foi um Ambiente de Execução Confiável (TEE), especificamente o Intel SGX, para processar com segurança IMSIs com hash uniforme através da plataforma Sharemind HI.

Como resultado, o ministério:

• Permitiu o cálculo preciso da participação no mercado de roaming.
• Forneceu estatísticas mensais de turismo com base em dados de telefonia móvel.
• Estabeleceu um framework para o compartilhamento confidencial de dados entre as partes interessadas.
• Continua sendo a única solução conhecida para analisar a sobreposição de assinantes em roaming cruzado.
• O desempenho é eficiente mesmo em hardware comercial.¹¹

Técnicas de mascaramento de dados

Algumas tecnologias de aprimoramento da privacidade também são técnicas de mascaramento de dados usadas por empresas para proteger informações sensíveis em seus datasets.

6. Ofuscação

A ofuscação é uma técnica de mascaramento de dados que complica os dados para impedir a engenharia reversa, preservando a funcionalidade para usuários autorizados.

7. Pseudonimização

Os campos identificadores (campos que contêm informações específicas de um indivíduo) são substituídos por dados fictícios, como caracteres ou outros dados. A pseudonimização é frequentemente usada por empresas para cumprir o GDPR.

8. Minimização de dados

Coletar a quantidade mínima de dados pessoais que permite à empresa fornecer os elementos de um serviço.

9. Anonimizadores de comunicação

Os anonimizadores substituem a identidade online (endereço IP, endereço de e-mail) por uma identidade descartável/de uso único não rastreável.

Métodos de privacidade baseados em IA

10. Geração de dados sintéticos

Os dados sintéticos são dados criados artificialmente usando diferentes algoritmos, incluindo algoritmos de ML. Se você está interessado em tecnologias de aprimoramento da privacidade porque precisa transformar seus dados em um ambiente de teste onde usuários terceirizados tenham acesso, gerar dados sintéticos com as mesmas características estatísticas é uma opção melhor.

11. Aprendizado federado

O aprendizado federado é uma técnica de aprendizado de máquina que treina um algoritmo em vários dispositivos de borda descentralizados ou servidores que mantêm amostras de dados locais, sem trocá-los. Com a descentralização dos servidores, os usuários também podem alcançar a minimização de dados, reduzindo a quantidade de dados que deve ser retida em um servidor centralizado ou em armazenamento em nuvem.

Estudo de caso de aprendizado federado

O projeto CARRIER usa processamento secundário de dados médicos, de estilo de vida e pessoais para estimar riscos e permitir a detecção precoce e a intervenção na doença arterial coronariana. No entanto, ele deve garantir a conformidade com as normas legais e proteger contra riscos de reidentificação ao vincular datasets de diferentes organizações, aderindo às leis nacionais e ao GDPR europeu.

Para superar esse desafio, o projeto empregou aprendizado federado que controla a execução de imagens Docker aprovadas, permitindo o processamento seguro de dados sem compartilhamento direto de dados.

Como resultado, o projeto pôde:

• Desenvolver um framework robusto de governança de dados legais para apoiar os procedimentos de aprendizado federado.
• Garantiu a privacidade e a segurança dos dados durante o desenvolvimento do model prognóstico, facilitando a pesquisa contínua.
• Identificou a necessidade de governança contínua para manter a conformidade ética e legal durante as fases do projeto..¹²

Visão geral do mercado de PETs

O mercado de PETs abrange uma gama diversificada de ferramentas, models e bibliotecas projetadas para proteger a privacidade dos dados. Por exemplo, cada categoria, como geradores de dados sintéticos ou ferramentas de mascaramento de dados, possui mais de 20 ferramentas distintas.

Essas ferramentas são difíceis de selecionar individualmente devido à sua vasta diversidade. Para aumentar a clareza, nós as agrupamos, fornecendo uma visão geral abrangente na imagem de capa acima.

Quais são os principais casos de uso das PETs?

• Gerenciamento de dados de teste: Os testes de aplicativos e a análise de dados às vezes são conduzidos por provedores terceirizados. Mesmo quando são tratados internamente, as empresas devem minimizar o acesso interno aos dados dos clientes. Usar uma PET adequada que não afete significativamente os resultados dos testes é importante para as organizações.
• Transações financeiras: As instituições financeiras são responsáveis por proteger a privacidade dos clientes devido à liberdade dos cidadãos de realizar negócios e transações privadas com outras partes.
• Serviços de saúde: O setor de saúde coleta e compartilha (quando necessário) registros eletrônicos de saúde (EHR) dos pacientes. Por exemplo, dados clínicos podem ser usados para pesquisar efeitos adversos de várias combinações de medicamentos. As empresas de saúde garantem a privacidade dos dados dos pacientes nesses casos usando PETs.
• Facilitar a transferência de dados entre várias partes, incluindo intermediários: Para empresas que atuam como intermediárias entre duas partes, o uso de PETs é crucial, pois essas empresas são responsáveis por proteger a privacidade das informações de ambas as partes.

Não perca os nossos benchmarks e insights baseados em dados. O botão abre o Google; selecionar a AIMultiple confirma que deseja ver a AIMultiple com mais frequência nos resultados de pesquisa do Google.

Adicionar como fonte preferencial

Perguntas frequentes

Cite esta pesquisa

Escolha o formato adequado ao local onde você vai publicar. Colar a versão com link no seu CMS preserva o backlink.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem},
  title  = {{Explore as 11 Principais Tecnologias de Aprimoramento da Privacidade}},
  year   = {2026},
  month  = jul,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/privacy-enhancing-technologies}},
  note   = {AIMultiple. Acessado em 16 Julho 2026}
}

Registro de alterações

6 atualizações

1. 202616 Jul

   Adicionada a verificação de idade por prova de conhecimento zero do Google Wallet com a Bumble na seção Provas de conhecimento zero.

2. 26 Fev

   Removido um link da seção "Escolhendo a ferramenta de aprimoramento de privacidade certa para o seu negócio".

3. 202516 Jan

   Adicionada Figura 1: Panorama das ferramentas PET.

4. 202425 Set

   Adicionado um Ambiente de Execução Confiável (TEE) à seção de algoritmos criptográficos.

5. 202314 Dez

   Adicionada uma seção de visão geral do mercado de PETs e uma seção sobre como escolher a ferramenta de aprimoramento de privacidade certa para o seu negócio.

6. 20225 Set

   Dados de multas GDPR atualizados na introdução.

Links de referência

1.

DLA Piper GDPR Fines and Data Breach Survey: January 2026 | DLA Piper

Irish Data Protection Commission

2.

EUR-Lex - 62023CJ0413 - EN - EUR-Lex

3.

Facebook Loses $35B in Value After Cambridge Analytica Breach | Fortune

Fortune

4.

Plaintext - Wikipedia

Contributors to Wikimedia projects

5.

1. Boston Women’s Workforce Council: Measuring salary disparity using secure multi-party computation - UN GWG on Big Data - Privacy Preserving Techniques Wiki - UN Statistics Wiki

6.

What is noisy data? | Definition from TechTarget

TechTarget

7.

Google Wallet launches new age and identity verification features

Google

8.

EU Age Verification Blueprint — the dedicated technical portal

9.

NVD - Home

10.

AI Security with Confidential Computing | NVIDIA

NVIDIA

11.

4. Indonesia Ministry of Tourism: Confidentially sharing datasets between two mobile network operators via a trusted execution environment - UN GWG on Big Data - Privacy Preserving Techniques Wiki - UN Statistics Wiki

12.

12. Statistics Netherlands: Developing privacy-preserving cardiovascular risk prediction models from distributed clinical and socioeconomic data - UN GWG on Big Data - Privacy Preserving Techniques Wiki - UN Statistics Wiki

Cem Dilmegani

Analista Principal

Siga-nos

Cem é o analista principal da AIMultiple desde 2017.

O trabalho de Cem na AIMultiple foi citado por publicações globais líderes, incluindo Business Insider, Forbes, Morning Brew e Washington Post, por empresas globais como Deloitte e HPE, ONGs como o World Economic Forum e organizações supranacionais como a European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]

Ao longo de sua carreira, Cem atuou como consultor de tecnologia, comprador de tecnologia e empreendedor de tecnologia. Ele aconselhou empresas sobre suas decisões de tecnologia na McKinsey & Company e na Altman Solon por mais de uma década. Ele também publicou um relatório da McKinsey sobre digitalização.

Ele liderou a estratégia de tecnologia e as compras de uma operadora de telecomunicações, reportando-se ao CEO. Ele também liderou o crescimento comercial da empresa de deep tech Hypatos, que atingiu uma receita recorrente anual de 7 dígitos e uma avaliação de 9 dígitos partindo do zero em 2 anos. O trabalho de Cem na Hypatos foi coberto por publicações de tecnologia líderes como TechCrunch e Business Insider.

Cem fala regularmente em conferências internacionais de tecnologia. Ele se formou como engenheiro da computação pela Bogazici University e possui um MBA pela Columbia Business School.

Ver perfil completo

Seja o primeiro a comentar

Seu endereço de e-mail não será publicado. Todos os campos são obrigatórios. Os comentários são deixados em seu idioma original.

Nome

Endereço de email

Comentário

0/450

Postar comentário