Ao mencionar DUSK, muitas pessoas pensam primeiro na sua contribuição no setor financeiro regulamentado. Mas se essa for a única compreensão, é uma pena. A verdadeira carta na manga tecnológica — a «privacidade auditável» — tem um potencial muito maior do que a maioria imagina.

Essa solução técnica combina provas de conhecimento zero e a ideia de livros razão em camadas, ou seja, constrói uma estrutura de «privacidade como infraestrutura» no mundo Web3. Uma vez que essa abordagem seja consolidada, os cenários de aplicação vão muito além de DeFi e RWA.

**O dilema das informações confidenciais na cadeia de suprimentos**

A cadeia de suprimentos global enfrenta atualmente um clássico dilema: por um lado, as partes envolvidas precisam compartilhar dados para comprovar a autenticidade da logística e a conformidade do fluxo de fundos; por outro, ninguém quer expor informações comerciais sensíveis, como custos de aquisição e margens de lucro, aos concorrentes.

A abordagem da DUSK é a seguinte: o fabricante prova ao banco que «de fato possuo matérias-primas que atendem aos padrões e posso solicitar financiamento», sem precisar revelar o nome do fornecedor, o preço de compra ou outras informações sensíveis. Ao mesmo tempo, se as autoridades reguladoras precisarem auditar, podem, após autorização, rastrear toda a cadeia de circulação dessas mercadorias, verificando se realmente vêm de fontes conformes e atendem aos requisitos ambientais, por exemplo, enquanto os detalhes contratuais entre empresas permanecem confidenciais.

Isso é chamado de «privacidade verificável» — os dados podem ser utilizados e protegidos ao mesmo tempo.

**Quebra de impasse na privacidade na pesquisa médica**

O avanço na medicina requer grandes volumes de dados de pacientes, mas regulamentações de privacidade como HIPAA e GDPR dificultam bastante esse processo. A DUSK pode criar um ecossistema seguro de colaboração de dados: os pacientes mantêm a soberania sobre seus dados, decidindo como suas informações médicas podem ser usadas e compartilhadas; as instituições de pesquisa podem, sob autorização, usar esses dados para treinar algoritmos e realizar análises clínicas, sem visualizar as informações pessoais originais; plataformas de dados e instituições médicas também ficam sujeitas a restrições criptográficas, impossibilitando a extração de dados além do escopo autorizado.

De modo geral, o potencial dessa estrutura de computação de privacidade ainda está por ser totalmente explorado. Uma vez que os cenários de aplicação se expandam, a forma como setores como cadeia de suprimentos, saúde e finanças colaboram com dados sensíveis poderá ser completamente reformulada.