Fundamentos e Implementação da Criptografia usando o Pequeno Teorema de Fermat

Fri, 11 Sep 2026 22:00:00 +0900

1. Introdução: O mistério matemático que sustenta a criptografia moderna

Na sociedade digital moderna, especialmente nas comunicações via Internet, a “criptografia” tornou-se uma tecnologia fundamental indispensável. O fato de podermos navegar na web de forma segura via HTTPS em nossos navegadores, realizar transações financeiras no internet banking e trocar mensagens privadas em aplicativos de mensagens é possível devido aos protocolos criptográficos apoiados por teorias matemáticas avançadas que operam nos bastidores. Entre eles, o sistema de “criptografia de chave pública” desempenha um papel particularmente importante, e seu principal representante é a Criptografia RSA.

A segurança e a validade de muitos algoritmos criptográficos, incluindo o RSA, dependem fortemente de um teorema muito belo e poderoso descoberto pelo matemático francês do século 17, Pierre de Fermat. Esse é o Pequeno Teorema de Fermat (Fermat’s Little Theorem). Além disso, o teorema de Leonhard Euler, que generaliza isso, também desempenha um papel decisivo na teoria da criptografia.

Neste artigo, explicaremos detalhadamente desde o básico como a descoberta do Pequeno Teorema de Fermat, na matemática pura, é aplicada às tecnologias de criptografia práticas modernas, em particular ao “teste de primalidade” e à “criptografia RSA”. Este será um guia técnico muito detalhado que cobre provas matemáticas, os mecanismos de criptografia e descriptografia, e implementações de algoritmos específicos em C++ e Python.

2. Fundamentos de Congruências e Aritmética Modular

Para entender o Pequeno Teorema de Fermat, primeiro precisamos nos familiarizar com o conceito matemático de “aritmética modular (congruências)”. A aritmética modular é um sistema de cálculo que foca no “resto” quando dividido por um número fixo (chamado de módulo). Por ser um cálculo parecido com o mostrador de um relógio (que dá uma volta em 12 horas), também é chamada de “matemática do relógio”.

Quando o resto da divisão dos inteiros $a$ e $b$ por um inteiro positivo $n$ é igual, matematicamente, descrevemos da seguinte forma:

$$ a \equiv b \pmod n $$

Isso é lido como “$a$ e $b$ são congruentes módulo $n$”. Por exemplo, o resto da divisão de 17 por 5 é 2, e o resto da divisão de 12 por 5 também é 2. Portanto, podemos escrever:

$$ 17 \equiv 12 \pmod 5 \equiv 2 \pmod 5 $$

Na aritmética modular, as quatro operações aritméticas normais (adição, subtração e multiplicação) valem como são:

Adição: Se $a \equiv b \pmod n$ e $c \equiv d \pmod n$, então $a + c \equiv b + d \pmod n$
Subtração: Se $a \equiv b \pmod n$ e $c \equiv d \pmod n$, então $a - c \equiv b - d \pmod n$
Multiplicação: Se $a \equiv b \pmod n$ e $c \equiv d \pmod n$, então $a \times c \equiv b \times d \pmod n$
Exponenciação: Se $a \equiv b \pmod n$, então para qualquer número natural $k$, $a^k \equiv b^k \pmod n$

No entanto, é necessário ter cuidado com a divisão. Em geral, o fato de que $a \times c \equiv b \times c \pmod n$ não significa que podemos dividir ambos os lados por $c$ para obter $a \equiv b \pmod n$. Isso só é verdadeiro se $c$ e $n$ forem coprimos (o máximo divisor comum for 1). Esse conceito de “inverso modular” torna-se extremamente importante na geração de chaves da criptografia RSA descrita mais adiante.

3. Fundamentação Matemática e Prova do Pequeno Teorema de Fermat

Agora que entendemos os fundamentos da aritmética modular, vamos analisar o assunto principal: o Pequeno Teorema de Fermat.

3.1 Definição do Teorema

O Pequeno Teorema de Fermat é formulado da seguinte maneira:

Pequeno Teorema de Fermat (Fermat’s Little Theorem) Seja $p$ um número primo e $a$ um número inteiro que não seja um múltiplo de $p$ (ou seja, $a$ e $p$ são coprimos). Então, a seguinte congruência é válida:
$$ a^{p-1} \equiv 1 \pmod p $$

Também é comum expressá-lo de uma forma que seja válida para todos os inteiros $a$, removendo a condição “se $a$ não for múltiplo de $p$”. Nesse caso, multiplicando ambos os lados por $a$, temos:

$$ a^p \equiv a \pmod p $$

3.2 Confirmação com Exemplos Específicos

Vamos confirmar se o teorema é realmente válido usando números específicos. Seja o número primo $p = 5$. Então $p-1 = 4$. Escolheremos um número inteiro $a$ que não seja um múltiplo de $p$.

Para $a = 2$: $2^{5-1} = 2^4 = 16$. $16 \div 5 = 3$ com resto $1$. Portanto, $16 \equiv 1 \pmod 5$. (Válido)
Para $a = 3$: $3^{5-1} = 3^4 = 81$. $81 \div 5 = 16$ com resto $1$. Portanto, $81 \equiv 1 \pmod 5$. (Válido)
Para $a = 4$: $4^{5-1} = 4^4 = 256$. $256 \div 5 = 51$ com resto $1$. Portanto, $256 \equiv 1 \pmod 5$. (Válido)

Como podemos ver, qualquer $a$ que escolhermos (desde que não seja um múltiplo de 5), o resto após elevá-lo à quarta potência e dividi-lo por 5 será sempre 1. Parece magia, mas isso se origina das belas propriedades que os números primos possuem.

3.3 Prova Matemática do Teorema

Por que isso acontece? Aqui apresentamos uma prova elegante usando conjuntos de classes de resíduos.

Considere o conjunto $S = \{1, 2, 3, \dots, p-1\}$. Estes são os representantes dos números inteiros cujos restos da divisão por $p$ são de $1$ a $p-1$. Agora, considere um novo conjunto $T$, formado pela multiplicação de cada elemento por um inteiro $a$, coprimo com $p$.

$$ T = \{1a, 2a, 3a, \dots, (p-1)a\} $$

Vamos considerar o resto de cada elemento desse conjunto $T$ quando dividido por $p$. Surpreendentemente, esses restos, embora a ordem possa mudar, coincidem perfeitamente com o conjunto de elementos do conjunto original $S$. Por que:

Nenhum elemento de $T$ será múltiplo de $p$ (porque nem $a$ nem os elementos originais são múltiplos de $p$).
Não existem dois elementos diferentes em $T$ que sejam congruentes módulo $p$. Se houvesse $ia \equiv ja \pmod p$ ($i \neq j$), já que $a$ e $p$ são coprimos, poderíamos dividir por $a$ e obter $i \equiv j \pmod p$, o que é uma contradição.

Portanto, o produto de todos os elementos de $S$ e o produto de todos os elementos de $T$ são congruentes módulo $p$.

$$ (1a) \times (2a) \times \dots \times ((p-1)a) \equiv 1 \times 2 \times \dots \times (p-1) \pmod p $$

Organizando o lado esquerdo, como temos $p-1$ fatores $a$, obtemos:

$$ a^{p-1} \cdot (p-1)! \equiv (p-1)! \pmod p $$

Como $(p-1)!$ e $p$ são coprimos, podemos dividir ambos os lados por $(p-1)!$, o que nos leva finalmente ao seguinte teorema:

$$ a^{p-1} \equiv 1 \pmod p $$

Esta é a prova do Pequeno Teorema de Fermat.

4. A Função Totiente de Euler e o Teorema de Euler

O Pequeno Teorema de Fermat é um teorema sobre um “número primo $p$”, mas quem o generalizou para “qualquer inteiro positivo $n$” foi Leonhard Euler. Essa extensão é essencial para compreender a criptografia RSA.

4.1 Função Totiente de Euler $\phi(n)$

A função totiente de Euler (ou função $\phi$ de Euler) $\phi(n)$ é uma função que representa “a quantidade de inteiros de $1$ a $n$ que são coprimos com $n$”.

Para um número primo $p$, como todos os inteiros de $1$ a $p-1$ são coprimos com $p$, temos $\phi(p) = p - 1$.
Para dois números primos distintos $p$ e $q$, o valor de $\phi(n)$ para o seu produto $n = p \times q$ pode ser calculado com uma fórmula muito simples: $$ \phi(p \times q) = \phi(p) \times \phi(q) = (p - 1)(q - 1) $$

Esta propriedade é a lógica central na geração de chaves da criptografia RSA.

4.2 Teorema de Euler

Euler generalizou o Pequeno Teorema de Fermat da seguinte maneira:

Teorema de Euler (Euler’s Theorem) Para qualquer inteiro positivo $n$ e um inteiro $a$ coprimo com ele, é válido que:
$$ a^{\phi(n)} \equiv 1 \pmod n $$

Se $n$ for um número primo $p$, então $\phi(p) = p - 1$, o que o torna exatamente o Pequeno Teorema de Fermat ($a^{p-1} \equiv 1 \pmod p$). Em outras palavras, o Pequeno Teorema de Fermat não passa de um caso especial do Teorema de Euler.

5. Encontrando Números Primos Gigantescos: O Teste de Primalidade de Fermat

Na tecnologia criptográfica (como a criptografia RSA e a troca de chaves Diffie-Hellman), é necessário encontrar “números primos gigantescos” de centenas de dígitos em alta velocidade. No entanto, para testar se um número gigante $N$ é primo através da “divisão por tentativa” (testando a divisibilidade por todos os números de $2$ a $\sqrt{N}$), levaria tanto tempo quanto a idade do universo.

Aqui entra o Teste de Primalidade de Fermat (Fermat Primality Test), um “teste de primalidade probabilístico” que usa o Pequeno Teorema de Fermat.

5.1 O que é um Teste de Primalidade Probabilístico?

De acordo com o Pequeno Teorema de Fermat, se $p$ for um número primo, então, para qualquer $a$ ($1 < a < p$), $a^{p-1} \equiv 1 \pmod p$ é sempre válido. Tomando a contrapositiva: “Se houver algum $a$ para o qual $a^{p-1} \not\equiv 1 \pmod p$, então $p$ absolutamente não é um número primo (é um número composto)”.

Portanto, se quisermos testar se $N$ é um número primo, escolhemos aleatoriamente alguns valores para $a$, calculamos $a^{N-1} \pmod N$ e verificamos se o resultado é $1$. Se obtivermos uma resposta diferente de $1$ mesmo que seja apenas uma vez, concluímos que $N$ é um número composto. Se o resultado for sempre $1$, independentemente de quantas vezes testarmos, podemos julgar com alta probabilidade que $N$ “provavelmente é primo”.

5.2 Explicação do Algoritmo e Fluxograma

O algoritmo do teste de Fermat é o seguinte.

flowchart TD Start["Início"] --> Input["Inserir o número a testar p e o número de testes k"] Input --> LoopStart["Loop de i = 0 até k-1"] LoopStart --> Condition{"i < k ?"} Condition -- "Sim" --> RandomA["Escolher um inteiro aleatório a no intervalo 1 < a < p-1"] RandomA --> Calc["Calcular a exponenciação modular a^(p-1) mod p"] Calc --> CheckPrime{"O resultado é 1 ?"} CheckPrime -- "Não" --> ReturnComposite["p é um número composto (Definitivo)"] CheckPrime -- "Sim" --> Increment["Incrementar i"] Increment --> Condition Condition -- "Não" --> ReturnPrime["p é provavelmente primo (Probabilístico)"] ReturnComposite --> End["Fim"] ReturnPrime --> End

5.3 A Armadilha dos Números de Carmichael (Pseudoprimos)

O teste de Fermat é extremamente rápido, mas tem uma desvantagem séria. Existem números maldosos que, apesar de serem compostos, satisfazem $a^{N-1} \equiv 1 \pmod N$ para todos os valores de $a$. Estes são chamados de Números de Carmichael (Carmichael numbers). O menor número de Carmichael é $561$ ($3 \times 11 \times 17$).

Devido à existência dos números de Carmichael, não se pode realizar um teste de primalidade absoluto usando apenas o teste puro de Fermat. Por esta razão, em sistemas criptográficos reais (como o OpenSSL), o Teste de Primalidade de Miller-Rabin, que é um aprimoramento do teste de Fermat, é usado como padrão. O teste de Miller-Rabin consegue detectar os números de Carmichael, reduzindo a probabilidade de falso julgamento praticamente a zero.

5.4 Exponenciação Modular Rápida (Método de Exponenciação Binária)

No algoritmo de teste de primalidade, precisamos calcular $a^{N-1} \pmod N$, mas se $N$ for enorme, $a^{N-1}$ terá uma quantidade astronômica de dígitos e não caberá na memória do computador. O que resolve esse problema é a Exponenciação Binária (Exponentiation by Squaring) ou exponenciação modular. Ao aplicar o módulo (mod N) a cada etapa do cálculo, o valor é mantido sempre inferior a $N$, permitindo um cálculo muito rápido (complexidade $O(\log N)$).

6. Implementação do Teste de Primalidade e Exponenciação Modular

Agora, vamos implementar o teste de primalidade de Fermat e o método de exponenciação binária em C++ e Python.

6.1 Implementação em C++

Em C++, os tipos de inteiros padrão tendem a transbordar, exigindo bibliotecas de inteiros de precisão arbitrária (como GMP) para lidar com números enormes, mas aqui mostramos uma implementação dentro do limite de um inteiro de 64 bits (unsigned long long) para entender o algoritmo.

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#include <iostream>
#include <random>

using namespace std;

// Exponenciação modular rápida (a^b mod m) - Método de exponenciação binária
unsigned long long power_mod(unsigned long long a, unsigned long long b, unsigned long long m) {
 unsigned long long result = 1;
 a = a % m;
 while (b > 0) {
 // Se o bit menos significativo de b for 1, multiplica o resultado por a
 if (b % 2 == 1) {
 result = (__int128)result * a % m; // Extensão para 128 bits para evitar transbordamento
 }
 // Eleva a ao quadrado
 a = (__int128)a * a % m;
 // Desloca b para a direita (divide por 2)
 b /= 2;
 }
 return result;
}

// Teste de primalidade de Fermat
bool fermat_is_prime(unsigned long long p, int iterations = 5) {
 if (p <= 1) return false;
 if (p <= 3) return true;
 if (p % 2 == 0) return false;

 random_device rd;
 mt19937_64 gen(rd());
 uniform_int_distribution<unsigned long long> dis(2, p - 2);

 for (int i = 0; i < iterations; ++i) {
 unsigned long long a = dis(gen);
 // Se a^(p-1) mod p não for 1, é um número composto
 if (power_mod(a, p - 1, p) != 1) {
 return false;
 }
 }
 return true; // Provavelmente primo
}

int main() {
 unsigned long long num = 1000000007; // Número primo conhecido
 if (fermat_is_prime(num, 10)) {
 cout << num << " is probably prime." << endl;
 } else {
 cout << num << " is composite." << endl;
 }
 return 0;
}

6.2 Implementação em Python

O tipo inteiro padrão do Python suporta precisão arbitrária nativamente, de modo que não há necessidade de se preocupar com estouro de dígitos. Além disso, a função interna do Python pow(a, b, m) usa internamente o método de exponenciação binária, tornando-a muito rápida.

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import random

def fermat_is_prime(p, iterations=5):
 """
 Teste de primalidade probabilístico usando o Teste de Primalidade de Fermat
 """
 if p <= 1:
 return False
 if p <= 3:
 return True
 if p % 2 == 0:
 return False

 for _ in range(iterations):
 # Escolhe um número aleatório a entre 2 e p-2
 a = random.randint(2, p - 2)
 # Calcula a^(p-1) mod p. A função interna pow é rápida.
 if pow(a, p - 1, p) != 1:
 return False # Definitivamente composto

 return True # Provavelmente primo

# Teste
number_to_test = 104729
if fermat_is_prime(number_to_test, 10):
 print(f"{number_to_test} é provavelmente primo.")
else:
 print(f"{number_to_test} é composto.")

7. Aplicação na Criptografia RSA: Onde Fermat e Euler dão Frutos

A maior aplicação do Pequeno Teorema de Fermat (e do Teorema de Euler) é a Criptografia RSA, desenvolvida por Rivest, Shamir e Adleman em 1977. A criptografia RSA é um sistema revolucionário de “criptografia de chave pública”, que consegue um mecanismo onde a chave para criptografar (a chave pública) é revelada a todo o mundo, enquanto a chave para descriptografar (a chave privada) é conhecida apenas pelo destinatário pretendido.

Essa assimetria é baseada na segurança computacional proporcionada pelo fato de que “a fatoração de um número composto gigantesco é extremamente difícil”.

7.1 Como Funciona a Criptografia RSA (Geração de Chaves, Criptografia, Descriptografia)

Vamos ver o fluxo geral de comunicação da criptografia RSA com um diagrama de sequência Mermaid.

sequenceDiagram participant Alice["Alice (Destinatário)"] participant Bob["Bob (Remetente)"] Alice->>Alice: "Gera os primos gigantescos p e q" Alice->>Alice: "Calcula N = p * q, φ(N) = (p-1)(q-1)" Alice->>Alice: "Calcula a chave pública e e a chave privada d (e*d ≡ 1 mod φ(N))" Alice->>Bob: "Envia a chave pública (N, e)" Note over Bob: "Prepara o texto simples M (M < N)" Bob->>Bob: "Calcula o texto cifrado C = M^e mod N" Bob->>Alice: "Envia o texto cifrado C" Alice->>Alice: "Calcula o texto simples M = C^d mod N para descriptografar"

Abaixo, explicaremos os passos matemáticos detalhados.

Passo 1: Geração de Chaves (Tarefa da destinatária Alice)

Gera dois números primos gigantescos aleatórios $p$ e $q$ (o método de teste de primalidade descrito acima é usado aqui).
Calcula o seu produto $N = p \times q$. Este $N$ torna-se público.
Usando a função totiente de Euler, calcula $\phi(N) = (p-1)(q-1)$.
Escolhe um número inteiro $e$ (expoente público) que seja coprimo com $\phi(N)$ (geralmente $e = 65537$ é usado).
Calcula o inverso modular $d$ (expoente privado) de $e$. Ou seja, encontra $d$ que satisfaça o seguinte: $$ e \cdot d \equiv 1 \pmod{\phi(N)} $$ Para esse cálculo, o Algoritmo de Euclides Estendido é usado.

Com isso, a chave pública é $(N, e)$ e a chave privada é $(N, d)$. (Eles descartam imediatamente ou ocultam estritamente $p, q, \phi(N)$).

Passo 2: Criptografia (Tarefa do remetente Bob)

Suponha que Bob queira enviar a mensagem $M$ para Alice ($M$ é uma representação numérica de caracteres, onde $0 \le M < N$). Bob usa a chave pública de Alice $(N, e)$ para realizar o seguinte cálculo e criar o texto cifrado $C$.

$$ C \equiv M^e \pmod N $$

Este $C$ é então enviado para Alice pela rede.

Passo 3: Descriptografia (Tarefa da destinatária Alice)

Ao receber o texto cifrado $C$, Alice realiza o seguinte cálculo usando a chave privada $d$ que apenas ela conhece.

$$ M' \equiv C^d \pmod N $$

Surpreendentemente, o resultado desse cálculo, $M'$, é exatamente igual à mensagem original $M$.

7.2 Por que pode ser Descriptografado? (Prova Matemática)

É aqui que o Pequeno Teorema de Fermat (Teorema de Euler) mostra seu verdadeiro valor. Por que $C^d \pmod N$ retorna a $M$?

Vamos expandir a equação de descriptografia. Como $C \equiv M^e \pmod N$,

$$ C^d \equiv (M^e)^d \equiv M^{ed} \pmod N $$

No passo de geração da chave, $d$ foi escolhido para que $e \cdot d \equiv 1 \pmod{\phi(N)}$. Isso significa que existe um número inteiro $k$ tal que:

$$ e \cdot d = 1 + k \cdot \phi(N) $$

Substituindo isso na equação acima:

$$ M^{ed} = M^{1 + k \cdot \phi(N)} = M \cdot M^{k \cdot \phi(N)} = M \cdot (M^{\phi(N)})^k \pmod N $$

Aqui, entra o Teorema de Euler ($M^{\phi(N)} \equiv 1 \pmod N$). (Rigorosamente, $M$ e $N$ precisam ser coprimos, mas em RSA, a probabilidade de que $M$ e $N$ não sejam coprimos é astronomicamente baixa, e pelo Teorema Chinês do Resto, pode-se provar que é válido mesmo se não forem coprimos).

Aplicando o Teorema de Euler, como $M^{\phi(N)} \equiv 1$, temos:

$$ M \cdot (1)^k \equiv M \pmod N $$

$M$ foi perfeitamente restaurado! As propriedades dos números que Fermat e Euler descobriram há centenas de anos garantem perfeitamente a confidencialidade das comunicações digitais modernas.

8. Implementação da Criptografia RSA de Brinquedo (Python)

Uma vez que é difícil ter uma noção de como isso funciona baseando-se apenas na teoria, vamos usar o Python para implementar o processo de geração de chaves, criptografia e descriptografia da criptografia RSA na prática. Esta é uma “implementação de brinquedo” educacional, mas a matemática subjacente é exatamente a mesma.

O “Algoritmo de Euclides Estendido” para encontrar o inverso modular $d$ também será incluído na implementação.

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import random

# Encontrar o máximo divisor comum
def gcd(a, b):
 while b != 0:
 a, b = b, a % b
 return a

# Algoritmo de Euclides Estendido (encontra x e y para ax + by = gcd(a,b))
# Usado para encontrar d para e*d ≡ 1 (mod φ(N))
def extended_gcd(a, b):
 if a == 0:
 return (b, 0, 1)
 else:
 g, y, x = extended_gcd(b % a, a)
 return (g, x - (b // a) * y, y)

def mod_inverse(e, phi):
 g, x, y = extended_gcd(e, phi)
 if g != 1:
 raise Exception('O inverso não existe')
 else:
 return x % phi

# Função de geração de primos (Versão simples: gera números primos pequenos)
def generate_prime(bits):
 while True:
 p = random.getrandbits(bits)
 # Substitui o teste de Fermat acima por um teste simplificado
 if p > 1 and pow(2, p-1, p) == 1 and pow(3, p-1, p) == 1:
 return p

# Geração de par de chaves RSA
def generate_keypair(bits=16):
 p = generate_prime(bits)
 q = generate_prime(bits)
 # Evita que p e q sejam iguais
 while p == q:
 q = generate_prime(bits)

 n = p * q
 phi = (p - 1) * (q - 1)

 # e costuma usar um número primo como 65537, mas vamos escolher aleatoriamente aqui
 e = random.randrange(1, phi)
 g = gcd(e, phi)
 while g != 1:
 e = random.randrange(1, phi)
 g = gcd(e, phi)

 # Cálculo da chave privada d
 d = mod_inverse(e, phi)

 # Chave pública (e, n), chave privada (d, n)
 return ((e, n), (d, n))

def encrypt(pk, plaintext):
 e, n = pk
 # Calcula plaintext^e mod n
 cipher = [pow(ord(char), e, n) for char in plaintext]
 return cipher

def decrypt(sk, ciphertext):
 d, n = sk
 # Calcula cipher^d mod n e reverte para um caractere
 plain = [chr(pow(char, d, n)) for char in ciphertext]
 return ''.join(plain)

# Exemplo de execução
if __name__ == '__main__':
 print("--- Implementação da Criptografia RSA de Brinquedo ---")
 public_key, private_key = generate_keypair(bits=12) # Usa um número primo de 12 bits

 print(f"Chave pública (e, n): {public_key}")
 print(f"Chave privada (d, n): {private_key}")

 message = "Hello Math!"
 print(f"\nMensagem original: {message}")

 # Criptografia
 encrypted_msg = encrypt(public_key, message)
 print(f"Texto cifrado: {encrypted_msg}")

 # Descriptografia
 decrypted_msg = decrypt(private_key, encrypted_msg)
 print(f"Mensagem descriptografada: {decrypted_msg}")

Quando você executa este código, você pode confirmar como a matriz de caracteres é convertida em um array de números estranhos (texto cifrado), e como isso é restaurado perfeitamente para a string original através da chave privada.

9. Conclusão: A Intersecção entre a Beleza da Matemática e a Praticidade

Quando Pierre de Fermat descobriu este “pequeno teorema” no século 17, ninguém pensou que isso pudesse ser útil de alguma forma. O próprio Fermat conduziu suas pesquisas em teoria dos números com curiosidade puramente matemática.

No entanto, nos anos 1970, cerca de 300 anos depois, nos primórdios das redes de computadores, o teorema de Fermat fez um retorno dramático como uma tecnologia de criptografia essencial para estabelecer protocolos de comunicação seguros. A tecnologia do teste de primalidade baseada no Pequeno Teorema de Fermat e a Criptografia RSA, com base no Teorema de Euler, sustentam literalmente a infraestrutura moderna da internet.

Até mesmo a mensagem no LINE que enviamos casualmente todos os dias e nossas compras na Amazon, estão todas dançando no topo desta simples e bela fórmula: $a^{p-1} \equiv 1 \pmod p$. O Pequeno Teorema de Fermat nos ensina que, não importa o quão abstrata seja a matemática, o momento em que ela for útil para a humanidade sem dúvida chegará algum dia.

Ao aprender programação e teoria criptográfica, compreender a estrutura matemática em seus fundamentos será uma grande arma para o profundo entendimento do comportamento das bibliotecas fornecidas como caixas-pretas e para o design de sistemas mais seguros.

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