Estrutura de Aprendizado Federado Baseada em Blockchain Segura Pós-Quântica para Aumentar a Segurança da Rede Elétrica

As tecnologias emergentes aceleraram a digitalização das redes elétricas inteligentes, melhorando a gestão da demanda, a sustentabilidade e a eficiência operacional. No entanto, a superfície de ataque é ampliada por essa interconexão, deixando dados e sistemas vitais da rede elétrica inteligente vulneráveis a ataques online. Pontos únicos de falha, violações de privacidade e uma falta de robustez contra ataques sofisticados persistem no processamento de dados centralizado. As técnicas criptográficas tradicionais estão ainda mais ameaçadas pelo desenvolvimento da computação quântica, o que levanta riscos significativos de segurança para as redes elétricas inteligentes. Com foco na resiliência da criptografia pós-quântica (PQC), este estudo examina 206 artigos de pesquisa revisados por pares sobre aprendizado federado baseado em blockchain (BFL) em redes elétricas inteligentes, publicados entre janeiro de 2023 e julho de 2025. Avalia as vantagens, limitações e compromissos dos modelos BFL atuais neste campo. O artigo sugere uma estrutura única de BFL segura pós-quântica (PQS-BFL) que integra aprendizado federado (FL), protocolos leves de PQC e uma arquitetura de blockchain escalável para resolver as vulnerabilidades que foram descobertas. Este design permite cooperação descentralizada, privada e impenetrável entre os nós da rede. Os resultados demonstram que o sistema mitiga ataques resilientes a quântica e ameaças de inferência enquanto melhora a integridade dos dados, a gestão de chaves e a agregação segura de modelos. Um caminho para criar soluções PQS-BFL seguras e escaláveis para os próximos sistemas de energia inteligente é fornecido na conclusão do artigo, junto com uma visão geral das principais questões de pesquisa. Este estudo mostra que o uso de PQC, blockchain e FL para garantir redes elétricas inteligentes de próxima geração é tanto viável quanto importante.