Proteção de fluxos neurais: avaliação e mitigação de riscos de segurança e privacidade em BCIs em cenários em rede.

Abstract

O presente artigo avalia os riscos de segurança e privacidade inerentes às Interfaces Cérebro-Computador (BCIs), especialmente em cenários em rede. Com o avanço da tecnologia BCI para reabilitação motora e cognitiva, surge o desafio de proteger os fluxos neurais adquiridos, geralmente via Eletroencefalograma (EEG) e Eletromiografia (EMG). A aquisição desses dados não invasivos expõe informações altamente sensíveis, como padrões de comportamento e histórico médico, aos riscos de vazamento. As vulnerabilidades são categorizadas em três níveis: dados, permissão e modelo. Uma ameaça significativa é o "brain spyware", que explora a resposta P300 para roubar senhas ou preferências. Além disso, malwares podem comprometer a Integridade do sistema, corrompendo algoritmos e induzindo respostas neurais incorretas, o que pode causar danos físicos graves aos pacientes. Com base na Tríade da Segurança da Informação (foco em Confidencialidade e Integridade), a análise de risco sugere medidas urgentes. As principais recomendações de mitigação incluem a implementação de criptografia ponta-a-ponta para todos os dados cerebrais transmitidos e o uso de protocolos de autenticação robustos para garantir que apenas usuários autorizados operem as BCIs. O trabalho reforça a necessidade de tratar dados neurais como sensíveis, alinhando as políticas de segurança cibernética com regulamentações como a LGPD

This article assesses the inherent security and privacy risks in Brain-Computer Interfaces (BCIs), especially in networked scenarios. With the advance of BCI technology for motor and cognitive rehabilitation, the challenge arises of protecting the acquired neural flows, typically via Electroencephalogram (EEG) and Electromyography (EMG). The acquisition of this non-invasive data exposes highly sensitive information, such as behavioral patterns and medical history, to the risk of leakage. Vulnerabilities are categorized into three levels: data, permission, and model. A significant threat is "brain spyware," which exploits the P300 response to steal passwords or preferences. Furthermore, malware can compromise the system's Integrity, corrupting algorithms and inducing incorrect neural responses, potentially causing serious physical harm to patients. Based on the Information Security Triad (focusing on Confidentiality and Integrity), the risk analysis suggests urgent measures. Key mitigation recommendations include implementing end-to-end encryption for all transmitted brain data and using robust authentication protocols to ensure that only authorized users operate the BCIs. The work reinforces the necessity of treating neural data as sensitive, aligning cybersecurity policies with regulations such as the LGPD (General Data Protection Law)