Explore as 11 Principais Tecnologias de Aprimoramento de 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 de 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 de negócios:

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

Tecnologias de aprimoramento de 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 de dados.

Ao implementar PETs, as organizações podem ajudar as empresas a:

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

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

Por que as tecnologias de aprimoramento de 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 pesadas por não conformidade.
  • Um exemplo da vida real: As autoridades europeias de proteção de dados emitiram €1,2 bilhão (~US$1,4 bilhão) em multas de GDPR, com notificações diárias de violações em média de 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 caso EDPS contra SRB (C-413/23 P) que dados pseudonimizados não são automaticamente dados pessoais para todos que os detêm.² O mesmo conjunto de dados pode ser pessoal para o remetente, mas anônimo para um destinatário que não pode razoavelmente reidentificar ninguém. Assim, uma PET pode alterar 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 do seu negócio 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: As violações de privacidade podem prejudicar a reputação do seu negócio, 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 da vida real é a perda de valor das ações do Facebook após o escândalo da Cambridge Analytica.³

Os 10 principais exemplos de tecnologias de aprimoramento de privacidade

Algoritmos criptográficos

1. Criptografia homomórfica

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

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

Alguns tipos comuns de criptografia homomórfica são:

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

2. Computação multipartidária segura (SMPC)

Assim como a criptografia homomórfica (HE), a computação multipartidária segura (SMPC) permite a computação em dados criptografados. No entanto, a SMPC permite que várias partes independentes computem conjuntamente uma função sobre suas entradas coletivas. A SMPC permite que as organizações treinem modelos em conjuntos de dados combinados sem nunca expor seus dados brutos privados uns aos outros.

Estudo de caso SMPC

O Boston Women's Workforce Council (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 amigável 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 da sMPC podem complicar os processos de entrada de dados e a recuperação de erros.
• A sMPC é uma alternativa mais rápida e segura para estabelecer relações de confiança com dados sensíveis.⁴

3. Privacidade diferencial

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

4. Provas de conhecimento zero (ZKP)

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

O Google adicionou verificação de idade ZKP à Google Wallet com o Bumble como parceiro de lançamento e abriu o código das bibliotecas.⁵ A UE seguiu em abril de 2026 com um aplicativo piloto de verificação de idade baseado em ZKP em sete estados-membros, e o eIDAS 2.0 exige que cada estado-membro ofereça uma carteira de identidade digital até o final de 2026.⁶

5. Ambiente de execução confiável (TEE)

Um Ambiente de Execução Confiável (TEE) é um cofre seguro integrado diretamente no processador principal de um computador. Ele mantém os programas e dados dentro dele completamente isolados, o que significa que mesmo se o sistema operacional principal for hackeado, o cofre permanece bloqueado. Provar que este 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", onde as mensagens de verificação são interceptadas e encaminhadas. Essa vulnerabilidade, rastreada como CVE-2026-33697, afetou o framework Cocos IA, com falhas semelhantes encontradas no WhatsApp Private Processing da Meta e no Contrast da Edgeless Systems.⁷ Os chips e a matemática subjacentes resistiram; 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).

A forma como opera:

• O TEE fornece um ambiente de execução protegido onde dados sensíveis e operações, como processos criptográficos ou autenticação segura, podem ser realizados 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 IoT e ambientes de nuvem para realizar tarefas como criptografia, gerenciamento de direitos digitais (DRM) e proteção de sistemas de pagamento.
• Recentemente, os TEEs se expandiram das CPUs para as GPUs. Por exemplo, a NVIDIA introduziu a computação confidencial em GPU na H100 e a aprimorou através da Hopper e Blackwell.⁸

Estudo de caso TEE

O Ministério do Turismo da Indonésia visava gerar estatísticas de turismo precisas a partir de dados de roaming móvel, abordando ao mesmo tempo as preocupações de privacidade ao compartilhar conjuntos de dados de dois operadores de rede móvel (MNOs). A tecnologia utilizada foi um Ambiente de Execução Confiável (TEE), especificamente o Intel SGX, para processar de forma segura IMSIs uniformemente hashados através da plataforma Sharemind HI.

Como resultado, o ministério:

• Permitiu o cálculo preciso da participação de mercado de roaming.
• Forneceu estatísticas mensais de turismo com base em dados de telefonia móvel.
• Estabeleceu uma estrutura para compartilhamento confidencial de dados entre as partes interessadas.
• Permanece como a única solução conhecida para analisar a sobreposição de assinantes em roaming cruzado.
• O desempenho é eficiente mesmo em hardware comercial.⁹

Técnicas de mascaramento de dados

Algumas tecnologias de aprimoramento de privacidade também são técnicas de mascaramento de dados que são usadas pelas empresas para proteger informações sensíveis em seus conjuntos de dados.

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

8. Minimização de dados

Coletar a quantidade mínima de dados pessoais que permite ao negócio 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/não rastreável de uso único.

Métodos de privacidade baseados em IA

10. Geração de dados sintéticos

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

11. Aprendizado federado

Aprendizado federado é uma técnica de aprendizado de máquina que treina um algoritmo em vários dispositivos de borda descentralizados ou servidores que detêm 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 devem ser retidos em um servidor centralizado ou em armazenamento em nuvem.

Estudo de caso de aprendizado federado

O projeto CARRIER utiliza processamento secundário de dados médicos, de estilo de vida e pessoais para estimar riscos e permitir a detecção precoce e intervenção para doença arterial coronariana. No entanto, ele deve garantir a conformidade com os padrões legais e proteger contra riscos de reidentificação ao vincular conjuntos de dados 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 uma estrutura robusta de governança de dados legais para apoiar os procedimentos de aprendizado federado.
• Garantiu a privacidade e a segurança dos dados durante o desenvolvimento do modelo prognóstico, facilitando a pesquisa contínua.
• Identificou a necessidade de governança contínua para manter a conformidade ética e legal durante as fases do projeto..¹⁰

Visão geral do mercado de PETs

O mercado de PETs abrange uma gama diversificada de ferramentas, modelos 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 listar 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: Testes de aplicativos e análise de dados às vezes são tratados 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: A indústria da saúde coleta e compartilha (quando necessário) registros eletrônicos de saúde (EHR) de 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 funcionam 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.

Veja mais dos nossos benchmarks e insights baseados em dados na Pesquisa Google.

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@misc{dilmegani2026,
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Links de referência

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

Irish Data Protection Commission

2.

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

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

Fortune

4.

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

5.

Google Wallet launches new age and identity verification features

Google

6.

EU Age Verification Blueprint — the dedicated technical portal

7.

NVD - CVE-2026-33697

8.

AI Security with Confidential Computing | NVIDIA

9.

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

10.

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

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Cem tem sido o analista principal do AIMultiple desde 2017. O AIMultiple informa centenas de milhares de empresas (de acordo com o similarWeb), incluindo 60% das empresas da Fortune 500 todos os meses. O trabalho de Cem foi citado por publicações globais de destaque, incluindo Business Insider, Forbes, Washington Post, empresas globais como Deloitte, HPE e ONGs como o Fórum Econômico Mundial e organizações supranacionais como a Comissão Europeia. Ao longo de sua carreira, Cem atuou como consultor de tecnologia, comprador de tecnologia e empreendedor de tecnologia. Ele aconselhou empresas em 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 aquisições de uma empresa de telecomunicações, reportando-se ao CEO. Ele também liderou o crescimento comercial da empresa de tecnologia profunda Hypatos, que alcançou 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 de destaque como TechCrunch e Business Insider. Cem fala regularmente em conferências internacionais de tecnologia. Ele se formou na Universidade Bogazici como engenheiro de computação e possui um MBA pela Columbia Business School.

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