Segurança de dados em modelos populacionais de doenças através da criptografia

Abstract

Este trabalho apresenta um estudo sobre a transmissão dinâmica de doenças em populações, utilizando os modelos Suscetíveis-Infectados-Removidos (SIR) e Suscetíveis-Infectados-Removidos-Vacinados (SIRV). O objetivo é promover a compreensão dos alunos de graduação nas disciplinas de Equações Diferenciais Ordinárias e Criptografia. Utilizamos o método de Diferenças Finitas para resolver numericamente os sistemas de equações diferenciais associadas a esses modelos. Analisamos os surtos de Influenza A (H1N1) no Brasil em 2009, COVID-19 em 2019 e Sarampo em 2018, selecionados por sua importância global. Além disso, comparamos os resultados obtidos com e sem o uso da Criptografia Totalmente Homomórfica (FHE), uma técnica que garante a segurança dos dados. Os dados utilizados são armazenados em um banco do Sistema Único de Saúde (SUS), onde a proteção e autenticação das informações são importantes. Mostramos que, ao aplicar a Criptografia Totalmente Homomórfica, os resultados não serão alterados, assegurando a integridade das informações no modelo SIRV. Assim, este estudo não só contribui para a análise epidemiológica, mas também serve como um recurso didático valioso para os alunos.