Em um momento em que a circulação massiva de imagens digitais redefine os limites da privacidade e da segurança da informação, um grupo de cientistas propõe uma nova fronteira tecnológica: criptografar imagens usando uma combinação de sistemas caóticos e operações inspiradas na biologia molecular. O estudo, publicado nesta segunda-feira (20), na revista Scientific Reports, apresenta um método que pode elevar o padrão de proteção de dados visuais em áreas sensíveis como medicina, monitoramento de infraestrutura e inteligência artificial.

A pesquisa é assinada por Chunxiao Yang, Yang Liu, Xu Sun, Qingcen Han e Deyun Zhou, todos ligados à Northwestern Polytechnical University, em Xi’an. O artigo descreve um sistema criptográfico capaz de superar limitações históricas dos métodos tradicionais aplicados a imagens digitais.

“Imagens não são como textos. Elas carregam redundância, correlação entre pixels e grandes volumes de dados, o que torna insuficiente a aplicação direta dos algoritmos clássicos de criptografia”, afirmam os autores .

O coração do sistema é um gerador pseudoaleatório baseado em um modelo caótico de ordem fracionária — uma evolução dos sistemas dinâmicos tradicionais. Diferentemente dos modelos clássicos, esse tipo de sistema incorpora memória e efeitos hereditários, ampliando o grau de imprevisibilidade.

Na prática, isso significa que pequenas variações nas condições iniciais geram resultados completamente distintos — uma propriedade fundamental para a segurança criptográfica. Segundo os pesquisadores, o método alcança um espaço de chaves estimado em aproximadamente 2²³³? possibilidades, muito acima do padrão mínimo de segurança contra ataques de força bruta, geralmente considerado em torno de 2¹²? .

“Nosso modelo restringe a geração de chaves a regiões de caos sustentado, garantindo maior robustez e evitando padrões previsíveis”, explicam os autores.

O diferencial mais inovador, no entanto, está na chamada “criptografia em nível de DNA”. Inspirado nas bases nitrogenadas (A, T, C e G), o sistema converte os valores dos pixels em sequências simbólicas equivalentes ao código genético.

Essas sequências passam por operações de confusão e difusão — conceitos clássicos da criptografia — mas implementadas em uma lógica biomimética. O resultado é um embaralhamento profundo dos dados visuais, dificultando qualquer tentativa de reconstrução da imagem original.

Os testes realizados mostram que o sistema apresenta alto nível de aleatoriedade, validado por baterias estatísticas como o padrão NIST SP 800-22. Todas as 15 categorias de testes foram aprovadas, indicando ausência de padrões detectáveis no fluxo criptográfico .

Além disso, métricas como NPCR (taxa de mudança de pixels) e UACI (intensidade média de alteração) atingiram valores próximos do ideal — cerca de 99,6% e 33,4%, respectivamente — evidenciando forte sensibilidade tanto à chave quanto à imagem original.

Em termos práticos, isso significa que uma alteração mínima — como um único bit — resulta em uma imagem completamente diferente após a criptografia.

A busca por métodos eficazes de criptografia de imagens não é recente. Desde o avanço da internet e, mais recentemente, da internet das coisas (IoT), proteger dados visuais tornou-se um desafio crescente. Aplicações como exames médicos, imagens de satélite e sistemas de vigilância exigem níveis cada vez mais altos de segurança.

Historicamente, abordagens baseadas em compressão, aprendizado de máquina e até computação quântica foram exploradas. No entanto, muitas delas enfrentam problemas como baixo desempenho, vulnerabilidades estruturais ou dificuldade de implementação.

O uso de sistemas caóticos, por sua vez, ganhou força nas últimas duas décadas justamente por sua natureza imprevisível — mas ainda carecia de rigor na definição de espaço de chaves e avaliação estatística. O novo estudo busca preencher essa lacuna.

Apesar dos resultados promissores, os próprios autores reconhecem limitações. O sistema ainda apresenta desempenho moderado em termos de velocidade, com tempos de processamento que variam de 0,8 a 5,7 segundos dependendo do tamanho da imagem .

“Nosso método não é o mais rápido disponível, mas prioriza segurança estrutural e robustez criptográfica”, afirmam.

Além disso, a implementação atual foi realizada em ambiente MATLAB, o que sugere a necessidade de otimizações para aplicações em tempo real.

Especialistas apontam que a proposta pode ter impacto significativo em setores estratégicos. Na medicina, por exemplo, a proteção de imagens diagnósticas é crucial para garantir privacidade e conformidade com regulações. Já em sistemas de energia e infraestrutura, imagens são usadas para monitoramento crítico — e sua violação pode ter consequências graves.

A integração com dispositivos da IoT também é vista como um campo promissor. Com bilhões de dispositivos conectados gerando dados visuais, soluções eficientes de criptografia tornam-se indispensáveis.

O estudo abre caminho para novas pesquisas que combinem matemática avançada, computação e inspiração biológica — uma tendência crescente na ciência contemporânea.

“Nosso trabalho demonstra que a convergência entre diferentes áreas pode gerar soluções mais seguras e inovadoras para problemas complexos”, concluem os autores .

Se confirmados em aplicações práticas, os resultados podem representar um passo decisivo rumo a uma nova geração de segurança digital — onde o caos e o DNA, curiosamente, se tornam aliados da ordem.