Escrito por Leonardo Pinheiro
As empresas estão adotando inteligência artificial em ritmo acelerado, seja para ganhar eficiência, seja para escalar operações com times enxutos. O ponto é que essa mesma IA também mudou o jogo para atacantes.
Hoje, a superfície de ataque não cresce apenas porque há mais sistemas e integrações, mas porque há mais automação, mais identidades digitais e mais conteúdo “crível” circulando, de e-mails a áudios e vídeos falsificados.
Nesse cenário, a IA virou ao mesmo tempo vetor de risco e ferramenta de defesa. Quem trata isso como pauta só de TI costuma descobrir tarde que a Segurança da Informação virou um tema de continuidade de negócio.
O que é inteligência artificial e como ela impacta a Segurança da Informação?
A Inteligência artificial é um conjunto de técnicas que permite a sistemas reconhecer padrões, aprender com dados e tomar decisões ou recomendações com base em probabilidade.
Na prática, é o que faz um motor classificar um e-mail como suspeito, detectar comportamento anômalo em um endpoint ou correlacionar eventos espalhados em múltiplas fontes de log.
Na Segurança da Informação, o impacto acontece em duas direções. Do lado defensivo, a IA ajuda a reduzir ruído, acelerar triagens e detectar sinais sutis que passariam despercebidos por regras estáticas. Do lado ofensivo, a IA barateia a engenharia social, aumenta a escala de ataques e melhora a personalização de abordagens, deixando golpes mais convincentes e difíceis de filtrar apenas com “bom senso”.
Esse cenário fica ainda mais desafiador quando a empresa adota IA sem governança. O relatório Cost of a Data Breach 2025, da IBM, aponta que 63% das organizações pesquisadas não tinham políticas de governança de IA para gerenciar o uso e evitar a proliferação de shadow AI.
Isso se traduz em modelos e dados circulando fora dos controles esperados, com impacto direto em risco e resposta a incidentes.
Riscos específicos de aplicações de IA e o OWASP Top 10
Além dos desafios tradicionais de segurança, aplicações que utilizam IA — especialmente modelos de linguagem e IA generativa — introduzem classes de risco próprias, que não existiam em software convencional.
Para endereçar esse cenário, a OWASP publicou o Top 10 para aplicações de LLM e IA Generativa (2025), que vem se consolidando como referência para avaliação de risco técnico nesse tipo de sistema.
Entre os riscos mais relevantes em ambientes corporativos estão:
- Prompt injection, em que entradas manipuladas fazem o modelo agir fora do esperado;
- Divulgação de informações sensíveis, quando a IA responde com dados confidenciais;
- Agência excessiva, em que modelos tomam decisões ou executam ações sem validação adequada;
- Poisoning de dados ou modelos, comprometendo decisões futuras;
- Consumo ilimitado de recursos, gerando impacto operacional e financeiro.
Essas vulnerabilidades reforçam que IA não pode ser tratada apenas como funcionalidade, mas como parte da superfície de ataque. Sem controles claros, revisão de arquitetura e validações de lógica, a IA amplia riscos em vez de reduzi-los.
Principais aplicações da IA na Segurança da Informação empresarial
A IA aplicada à segurança não é uma “caixa mágica”. Ela costuma funcionar melhor quando está acoplada a processos bem definidos, telemetria confiável e playbooks de resposta. A seguir, os usos mais relevantes em ambientes corporativos.
Detecção e prevenção de ataques cibernéticos
Aqui a IA aparece principalmente como capacidade de identificação de anomalias e classificação de risco. Em vez de depender só de assinaturas conhecidas, modelos conseguem sinalizar desvios de comportamento, como uma conta que acessa recursos fora do padrão, picos de consultas em um banco de dados ou um endpoint iniciando conexões incomuns.
Isso é especialmente valioso porque muitos ataques modernos não começam com algo “barulhento”. Um invasor que rouba credenciais tende a agir com cautela para parecer legítimo. A IA ajuda justamente no que é difícil para regras fixas, perceber padrões discretos em grandes volumes de eventos.
Automação de tarefas de segurança
Boa parte do tempo de um time de segurança vai para tarefas repetitivas, enriquecimento de alertas, consolidação de evidências e priorização do que realmente importa. IA pode automatizar etapas como:
- Sumarização de incidentes e criação de linhas do tempo;
- Correlação de alertas entre SIEM, EDR, IAM e WAF;
- Recomendação de próximos passos com base em playbooks;
- Categorização de incidentes por criticidade e impacto provável.
O ganho aqui é menos “fazer tudo sozinho” e mais reduzir a fricção operacional. Segurança precisa ser rápida, mas também precisa ser consistente.
É nesse tipo de uso que soluções como o Oto AI, a IA da Clavis, fazem sentido dentro de uma estratégia de segurança. A proposta é apoiar o time na rotina, ajudando a contextualizar alertas, acelerar a análise e transformar sinais dispersos em decisões práticas, com linguagem clara para operação e gestão.
Pentest em aplicações com IA e modelos generativos
À medida que a IA passa a tomar decisões ou executar ações, testes de segurança tradicionais deixam lacunas. Aplicações que utilizam IA generativa exigem pentests específicos, focados em abuso intencional, manipulação de prompts e falhas de lógica de negócio.
Um caso emblemático envolveu um chatbot de vendas que foi induzido, via instruções maliciosas, a “concordar” com a venda de um veículo de alto valor por centavos. Apesar de o episódio ter caráter quase anedótico, ele expõe um risco real: quando a IA não tem limites claros, ela pode executar ações com impacto direto no negócio.
Esse tipo de falha está diretamente relacionado a riscos listados no OWASP Top 10 para LLMs, como prompt injection e agência excessiva. Por isso, práticas como adversarial testing, validação de fluxos críticos e revisão contínua da lógica de decisão devem fazer parte do ciclo de desenvolvimento e operação de aplicações com IA.
IA na autenticação e controle de acesso
A identidade virou perímetro. Em empresas com SaaS, nuvem e trabalho remoto, controlar acesso com base apenas em senha é um convite ao incidente. A IA pode reforçar identidade com modelos de risco que observam contexto, como localidade, dispositivo, horário, padrão de navegação e comportamento de login.
Isso se conecta a abordagens como autenticação adaptativa e políticas de acesso condicional. Se o usuário “parece” o usuário, o acesso segue. Se o comportamento foge do padrão, a política exige um fator adicional ou bloqueia temporariamente. O objetivo é reduzir comprometimento de contas sem travar a operação.
Como a IA pode melhorar a análise de dados e a resposta a incidentes?
Quando um incidente acontece, tempo é tudo. A diferença entre um evento controlado e uma crise costuma estar na capacidade de detectar rápido, entender o que está acontecendo e agir com precisão. A IA ajuda principalmente a acelerar a análise e reduzir o tempo entre sinal e ação.
Aumento da capacidade de análise de grandes volumes de dados
Empresas modernas produzem dados demais para leitura manual. Logs de cloud, autenticação, aplicações, redes, endpoints e APIs viram um oceano. A IA atua como camada de leitura e priorização, destacando o que tem maior probabilidade de ser relevante.
O ganho não é só “ver mais”, é “ver melhor”. Em vez de olhar milhares de alertas genéricos, o time passa a receber evidências correlacionadas. Isso reduz a fadiga de alerta e aumenta a chance de capturar ataques que antes passavam como ruídos.
Monitoramento em tempo real e resposta automática a incidentes
A resposta automática é poderosa, mas exige maturidade. A IA pode auxiliar na decisão e a automação pode executar ações. Exemplos comuns incluem isolar um endpoint, revogar sessões, forçar reset de credenciais, bloquear um IP em WAF e suspender chaves de API suspeitas.
O ponto crítico é a governança. Automatizar sem critério pode derrubar serviços legítimos. Automatizar com regras bem desenhadas e validações reduz impacto e acelera contenção, especialmente quando o ataque escala em minutos.
Aqui vale um dado bem prático do relatório da IBM. A pesquisa aponta economia média de US$ 1,9 milhão em custos de violação para organizações com uso extensivo de IA em segurança, em comparação com organizações que não usaram essas soluções.
Identificação de padrões e tendências de ataque
Além de reagir ao incidente atual, a IA ajuda a enxergar o que está mudando. Um time que só apaga incêndio tende a repetir o mesmo tipo de incidente. Já quando padrões são identificados, dá para antecipar hardening, fechar lacunas de processo e melhorar detecções.
Isso inclui tendências internas, como recorrência de tentativas de login em um conjunto de contas, e tendências externas, como novas técnicas de phishing, abuso de MFA e exploração de integrações. A IA pode funcionar como motor de aprendizado contínuo da operação de segurança.
Tendências futuras: como a IA continuará a transformar a Segurança da Informação?
A transformação não vai ser apenas “mais ferramentas com IA”. O que tende a mudar é a forma como a segurança opera no dia a dia.
Uma tendência forte é a consolidação de fluxos mais autônomos, em que a IA não só detecta, mas propõe resposta com base em contexto e evidências. Ainda assim, o modelo mais saudável é humano no comando, com IA reduzindo ruído e acelerando etapas, não tomando decisões críticas sem supervisão.
Outra tendência é o foco em governança de IA como parte do programa de segurança. Shadow AI e uso informal de modelos por áreas de negócio vão continuar existindo, então a empresa precisa de regras claras sobre dados permitidos, controles de acesso, revisão de prompts e auditoria de uso.
Também deve crescer a defesa contra ataques de falsificação. Deepfakes já entram em golpes corporativos, inclusive para autorizar transferências, “confirmar” pedidos urgentes e manipular rotinas internas. Isso pressiona empresas a reforçar autenticação de processos, validar identidade por múltiplos canais e reduzir dependência de aprovações só por mensagem ou voz.
No fim, a IA aplicada à segurança não substitui base bem feita. Ela potencializa o que já funciona e expõe o que está frágil. Sem telemetria, sem política, sem gestão de identidade e sem processo de resposta, qualquer IA pode virar só mais uma camada de complexidade.
Se você quiser transformar IA em vantagem real, o caminho é pragmático. Começa por entender o que é crítico, estruturar monitoramento e resposta, e então usar a IA para acelerar o que já deveria estar rodando com consistência. É exatamente nesse ponto que a Clavis posiciona iniciativas como o Oto AI, apoiando times de segurança a operar com mais clareza, menos ruído e mais velocidade, sem perder controle e governança.
