O avanço da computação quântica levou o Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia dos Estados Unidos (NIST) a publicar, nesta terça-feira (27), novas orientações para substituir gradualmente algoritmos de criptografia considerados vulneráveis. A iniciativa busca preparar governos, bancos e empresas para proteger dados pessoais e transações financeiras de possíveis ataques futuros, embora computadores quânticos ainda não representem uma ameaça imediata aos sistemas bancários.
O risco está na possibilidade de criminosos interceptarem informações criptografadas e guardá-las até que a tecnologia permita decifrá-las. A computação quântica, que utiliza princípios da física para realizar certos cálculos de forma diferente dos computadores convencionais, deve movimentar US$ 1,1 bilhão em receitas mundiais em 2027, segundo projeção do Gartner. Bancos, seguradoras e outras instituições financeiras estão entre os principais investidores previstos a partir de 2028.
Dados capturados hoje podem ser lidos no futuro
Parte da segurança digital atual depende de algoritmos matemáticos que poderiam ser comprometidos por computadores quânticos suficientemente avançados. A possibilidade preocupa especialmente quando os dados precisam continuar protegidos por muitos anos, como informações financeiras e pessoais.
Rafael Dantas, head de Cibersegurança da TLD, afirma que esse cenário não significa que os sistemas bancários estejam prestes a ser quebrados. “Não estamos falando de um computador quântico capaz de quebrar a segurança dos bancos amanhã”, disse.
Uma das estratégias associadas ao risco é conhecida como harvest now, decrypt later, expressão que significa “colha agora, decifre depois”. Nela, criminosos capturam dados criptografados no presente e os armazenam para tentar acessá-los quando houver capacidade tecnológica para decifrá-los.
João Marcelo Silva Souza, pesquisador em tecnologias Quantum-Safe do QuIIN, centro de competência em tecnologias quânticas do Senai Cimatec, diz que a duração da sensibilidade dos dados exige planejamento. “De modo geral, hoje, os computadores quânticos não são uma ameaça de quebra da criptografia”, afirmou. Ainda assim, segundo ele, essa condição não elimina a necessidade de preparar as defesas para informações que possam permanecer valiosas por muitos anos.
Adaptação das empresas ainda é desigual
O NIST publicou os primeiros padrões de criptografia pós-quântica em 2024. Esses mecanismos foram desenvolvidos para resistir a ataques futuros relacionados à computação quântica. No Brasil, o Instituto Nacional de Tecnologia da Informação (ITI) também avançou em iniciativas para incorporar essas proteções à infraestrutura de certificação digital.
A adoção pelas empresas, porém, ocorre em ritmos diferentes. “Poucas, ou pouquíssimas, empresas estão preparadas para essa transformação”, avaliou Souza. Grandes instituições financeiras já desenvolvem iniciativas, mas muitas organizações ainda têm dificuldade para converter o conhecimento sobre os riscos em projetos práticos.
Cleber Paiva, COO da SEK, também aponta diferenças entre grandes bancos e fornecedores, fintechs e companhias de outros setores. Essas organizações também armazenam informações sensíveis e podem depender de sistemas que precisarão ser atualizados.
O primeiro passo recomendado pelos especialistas é mapear onde a criptografia é usada, quais sistemas dependem de algoritmos vulneráveis e quais dados precisam continuar protegidos por períodos longos. Com esse levantamento, as empresas podem organizar a troca gradual dos mecanismos de segurança e evitar comprometer a continuidade dos serviços.
Paiva compara o trabalho à substituição das fechaduras de um edifício sem interromper seu funcionamento. “É como substituir todas as fechaduras de um prédio sem fechar nenhuma porta”, disse. A analogia descreve o desafio de atualizar sistemas interligados enquanto seguem em operação.
Computação quântica também pode apoiar a prevenção a fraudes
A tecnologia também poderá contribuir para identificar transações suspeitas, analisar grandes volumes de informações e aperfeiçoar sistemas de prevenção a fraudes. Essas aplicações, contudo, ainda estão em desenvolvimento.
Dantas observa que ferramentas convencionais seguem mais maduras para detectar crimes financeiros. “Hoje, inteligência artificial, machine learning e análise de grandes volumes de dados em infraestrutura convencional estão muito mais maduros para detecção de fraude do que a computação quântica”, afirmou. Machine learning, ou aprendizado de máquina, é uma técnica que permite a sistemas identificar padrões a partir de dados.
Souza considera que modelos híbridos, que combinam computação clássica e quântica, poderão ampliar a capacidade de reconhecer padrões e processar informações complexas. A aplicação prática, porém, depende de novos avanços tecnológicos.
Para o setor financeiro, a preparação envolve duas frentes: adaptar a segurança atual contra ameaças futuras e avaliar usos da computação quântica que possam apoiar operações, como a prevenção a fraudes. A migração para novos padrões de proteção já está em andamento, sem depender da chegada de computadores capazes de quebrar a criptografia existente.