Transporte

Free Flow amplia desafios de cibersegurança no transporte de cargas

O pedágio Free Flow já faz parte da rotina de importantes corredores de transporte de cargas no Brasil. Ao substituir as tradicionais praças de pedágio por pórticos equipados com sensores e sistemas de identificação, o modelo permite que os veículos sigam viagem sem a necessidade de parar.

A mudança traz ganhos para a eficiência logística e para a fluidez do tráfego. Ao mesmo tempo, cria uma nova frente de atenção para empresas de transporte e embarcadores: a proteção das informações geradas a cada passagem.

Um levantamento citado da ANTT/ABCR aponta que 3% das rodovias concedidas no país já utilizam o modelo ou têm cronograma estabelecido para adotar o Free Flow até 2027.

Pórticos também são pontos de coleta de dados

Mais do que estruturas destinadas à cobrança automática, os pórticos funcionam como importantes pontos de coleta e processamento de dados.

Cada passagem pode gerar registros relacionados à localização, horário e características do veículo. Quando essas informações são analisadas em conjunto, também podem revelar aspectos da operação logística, como rotas, horários de entrega e padrões de deslocamento.

Em uma operação que envolve milhares de veículos e viagens, o conjunto desses registros pode formar um retrato detalhado e praticamente em tempo real da movimentação de cargas.

É justamente nesse ponto que a cibersegurança no transporte ganha importância. Tratar essas informações apenas como um problema de tecnologia da informação, solucionável com firewall, backup e outras ferramentas tradicionais, pode deixar de lado uma dimensão fundamental do risco.

Vazamento de dados pode chegar ao crime físico

Informações sobre o deslocamento de uma carga de alto valor têm potencial para ultrapassar o campo digital. Se indicarem onde determinado carregamento estará, em qual horário e por qual caminho, tornam-se também informações relevantes para a segurança física da operação.

A conexão entre uma vulnerabilidade cibernética e um incidente no mundo real pode ser direta. O acesso indevido a rotas e horários pode facilitar roubos de carga. Já a indisponibilidade de plataformas de monitoramento pode prejudicar o acompanhamento da frota.

Outro risco está na manipulação de informações. Um dado de telemetria adulterado, por exemplo, pode fazer com que uma equipe interprete de maneira equivocada uma situação envolvendo o veículo ou a carga.

O 2025 Global Cargo Theft Report, produzido pela BSI Consulting em parceria com o TT Club, aponta justamente para essa aproximação entre tecnologia e criminalidade. Segundo o levantamento citado, ocorrências de roubo de carga associadas ao vazamento de informações e ao envolvimento interno representam 22% dos casos globais.

Segurança precisa estar na arquitetura

A evolução do transporte conectado exige que a segurança cibernética seja considerada desde a concepção das soluções, e não apenas depois que os sistemas entram em funcionamento.

Medidas como criptografia, autenticação, controle de acesso e monitoramento precisam fazer parte da arquitetura tecnológica. Além dos servidores, a proteção deve considerar toda a superfície conectada à operação.

Isso inclui veículos, sensores, câmeras, APIs e fornecedores terceirizados, que podem representar portas de entrada para ataques ou pontos de exposição de informações.

Nesse cenário, proteger a infraestrutura digital significa também reduzir riscos que podem atingir diretamente cargas, motoristas e processos logísticos.

Compartilhar dados continua sendo necessário

A resposta ao risco não está em restringir indiscriminadamente o compartilhamento de informações. A logística moderna depende justamente da circulação de dados para aumentar a produtividade, antecipar problemas e melhorar a tomada de decisões.

O desafio está em estabelecer critérios para determinar qual informação deve ser compartilhada, com quem e para qual finalidade.

Uma das alternativas é o processamento na borda, ou edge computing. Nesse modelo, parte da análise acontece próxima ao local em que os dados são gerados, enquanto somente eventos ou informações considerados relevantes são enviados para a nuvem.

A estratégia pode diminuir a exposição de dados e, ao mesmo tempo, preservar recursos de inteligência operacional.

Inteligência artificial exige dados confiáveis

A expansão da inteligência artificial na gestão de frotas acrescenta outra dimensão ao problema: a integridade dos dados.

Não basta impedir que informações sejam roubadas. Sistemas capazes de apoiar decisões de maneira cada vez mais automatizada precisam receber dados íntegros e confiáveis. Caso informações de telemetria sejam alteradas, modelos e ferramentas de decisão podem produzir respostas equivocadas.

Ao mesmo tempo, dados sensíveis dos motoristas, incluindo CNH e informações pessoais, precisam permanecer protegidos contra acessos indevidos.

Quanto maior a conectividade da cadeia de transporte, menor é a distância entre uma falha digital e uma consequência física. Nesse contexto, proteger dados deixa de ser apenas uma questão de privacidade ou de infraestrutura de TI e passa a integrar a própria estratégia de segurança de cargas, motoristas e operações logísticas.

FONTE: CNN Brasil
TEXTO: Redação
IMAGEM: Divulgação / Ecovias

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Tecnologia

Receita Federal publica Política de Inteligência Artificial com foco em transparência e supervisão humana

A Receita Federal oficializou, em 5 de fevereiro de 2026, a nova Política de Inteligência Artificial (IA) por meio da Portaria RFB nº 647. A norma estabelece princípios, diretrizes e mecanismos de controle para garantir o uso ético, responsável e seguro da IA no âmbito do órgão.

A medida reforça o compromisso institucional com transparência, proteção de dados e supervisão humana obrigatória em todas as etapas que envolvam tecnologias baseadas em algoritmos.

Diretrizes para uso responsável da Inteligência Artificial

A política regulamenta o uso, desenvolvimento, contratação, monitoramento e desativação de sistemas de IA, assegurando conformidade com a legislação vigente e respeito a dados pessoais, informações sigilosas e direitos fundamentais.

As regras estão alinhadas ao Plano Brasileiro de Inteligência Artificial, que orienta a adoção de tecnologias centradas no ser humano, com foco em acessibilidade, ética e segurança.

Supervisão humana é obrigatória

Um dos pilares da nova regulamentação é a determinação de que nenhuma decisão administrativa poderá ser tomada de forma autônoma por sistemas de IA.

De acordo com a portaria, a responsabilidade final permanece exclusivamente com o agente público. A tecnologia poderá ser utilizada para análises, triagens e apoio técnico, mas não substituirá a atuação humana nos processos decisórios.

Transparência, auditabilidade e proteção de dados

A política também estabelece critérios rigorosos relacionados a:

  • Tratamento de dados pessoais e sigilosos;
  • Sistemas explicáveis e auditáveis;
  • Mecanismos de prevenção a vieses algorítmicos;
  • Garantia de direitos individuais e segurança da informação.

Essas diretrizes dialogam com o debate nacional sobre transparência algorítmica e governança digital no setor público.

Eficiência administrativa e melhoria dos serviços

A implementação da Inteligência Artificial na Receita Federal tem como objetivo aprimorar processos internos, apoiar análises complexas e elevar a qualidade dos serviços prestados ao cidadão.

Ferramentas tecnológicas já utilizadas pelo órgão, como sistemas de detecção de fraudes e análise avançada de dados, demonstram ganhos em eficiência e precisão, sempre sob controle humano.

Com a publicação da política, a Receita Federal do Brasil reafirma seu compromisso com a modernização responsável da administração pública e com o fortalecimento da confiança da sociedade no uso de tecnologias emergentes.

FONTE: Receita Federal
TEXTO: Redação
IMAGEM: Reprodução/Receita Federal

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