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Especialistas do INF alertam: IA amplia vantagem em ataques cibernéticos e desafia capacidade de defesa de sistemas computacionais

Para Jéferson Nobre e Alberto Schaeffer Filho, do Instituto de Informática da UFRGS, incorporar agentes autônomos à proteção de sistemas é essencial para acompanhar a velocidade e a escala das ameaças.

A inteligência artificial está mudando a forma como empresas desenvolvem sistemas e enfrentam ameaças digitais.

Embora a IA possa acelerar a identificação de vulnerabilidades e apoiar a resposta a incidentes, o avanço de agentes autônomos capazes de explorar sistemas e coordenar ataques em alta velocidade amplia a desvantagem de defesa.

Ao mesmo tempo, a popularização de plataformas capazes de gerar códigos, sites e aplicativos com IA reduz a barreira técnica, fazendo com que sistemas e aplicações sejam colocados no ar sem uma avaliação adequada de segurança.

O alerta é de Jéferson Nobre e Alberto Schaeffer Filho, professores do Instituto de Informática (INF) da UFRGS, uma das mais importantes instituições brasileiras nas áreas de computação e tecnologia.

Para Jéferson Nobre, a tecnologia tem um papel duplo nesse cenário. “A IA pode ajudar tanto quem ataca quanto quem defende. Ao mesmo tempo que auxilia uma organização a identificar falhas de segurança, também facilita a produção de ferramentas de ataque. É como uma faca de dois gumes”, explica Nobre.

Além disso, o professor Alberto Schaeffer Filho acrescenta que “modelos de IA também podem ser manipulados por atacantes por meio de entradas cuidadosamente elaboradas, dados maliciosos ou alterações no próprio processo de treinamento. Somado a isso, já existem agentes de IA que passaram a orquestrar ataques por conta própria”, alerta.

 

Criar um sistema funcional não significa criar um sistema seguro

Esse risco ganha dimensão com o avanço do chamado vibe coding, prática em que o usuário descreve em linguagem natural o que deseja e utiliza a IA para gerar e modificar o código. A ferramenta reduz o tempo e o conhecimento técnico necessários para colocar uma aplicação em funcionamento, mas não garante que os mecanismos de segurança tenham sido implementados corretamente.

Um estudo da Veracode com mais de 100 modelos de IA avaliou a capacidade dos sistemas de gerar códigos seguros e identificou, em 45% das amostras analisadas, vulnerabilidades associadas ao OWASP Top 10, documento de referência que reúne as dez categorias de riscos mais críticos à segurança de aplicações web.

Na avaliação de Nobre, esse é um dos principais pontos de atenção para quem utiliza IA na criação de aplicações.

“Uma pessoa pode usar IA para criar um site ou aplicativo e não ter conhecimento para analisar a segurança do que foi construído. A IA tampouco aplica automaticamente todas as barreiras necessárias, inclusive contra ataques básicos e conhecidos. A pessoa pode não ter nenhuma intenção maliciosa, mas acabar criando uma ferramenta com falhas de segurança”, afirma.

“A tecnologia traz ganhos de produtividade e facilidade, mas também preocupações com cibersegurança, privacidade e vulnerabilidades introduzidas no código. Aproveitar seus benefícios exige reconhecer esses limites e incorporar a segurança ao processo”, conclui o professor Jéferson Nobre.

 

IA autônoma assume o protagonismo em ataques

Em julho de 2026, a OpenAI foi protagonista de um incidente sem precedentes na história da cibersegurança. Durante testes internos, agentes de IA desenvolvidos pela empresa conseguiram contornar mecanismos destinados a isolá-los da Internet e escaparam do ambiente controlado.

Explorando vulnerabilidades na infraestrutura utilizada nos próprios testes, os agentes obtiveram acesso à Internet e passaram a se comunicar por canais não previstos, compartilhando descobertas e coordenando suas ações, formando uma espécie de “enxame” de agentes de IA.

“O mais surpreendente é que o ataque (não intencional) foi realizado sem qualquer instrução orquestrada por operador humano, tendo o comportamento emergido de forma autônoma, da tentativa dos agentes de solucionar as tarefas de avaliação, levando-os a descobrir novas formas de comunicação, explorar vulnerabilidades e delegar trabalho entre si. Trata-se de um caso sem precedentes de atividade cibernética autônoma e coordenada por múltiplos agentes de IA”, afirma o professor Alberto Schaeffer Filho.

 

A própria IA também pode ser alvo de ataques

Além das aplicações construídas com IA, os próprios sistemas de inteligência artificial passaram a fazer parte da superfície de ataque. Modelos de linguagem podem ser manipulados por meio de técnicas como prompt injection, nas quais instruções maliciosas são usadas para alterar o comportamento esperado do sistema.

O tema aparece entre os principais riscos identificados pelo OWASP para aplicações baseadas em modelos de linguagem. A organização também destaca problemas como vazamento de informações sensíveis, uso inadequado das respostas geradas pela IA e concessão excessiva de autonomia aos sistemas.

Na prática, isso significa que as barreiras incorporadas aos modelos não devem ser tratadas como a única camada de proteção. Um sistema de IA conectado a bancos de dados, aplicações ou outras ferramentas pode representar um risco maior caso consiga executar ações sem controles externos.

Modelos de IA também podem ser manipulados por atacantes por meio de entradas cuidadosamente elaboradas, dados maliciosos ou alterações no próprio processo de treinamento. Essas técnicas podem levar o modelo a produzir classificações incorretas e tomar decisões inadequadas.

Exemplos incluem ataques adversariais, em que o atacante modifica deliberadamente uma entrada para induzir um modelo de IA a produzir uma resposta ou classificação incorreta (por exemplo, pequenas alterações em uma imagem podem fazer um sistema de reconhecimento classificar incorretamente um objeto), e ataques de envenenamento de dados, nos quais dados maliciosos são introduzidos no treinamento para comprometer o comportamento futuro do modelo. Esses ataques são particularmente preocupantes quando a IA é utilizada em aplicações críticas, como no processamento de imagens médicas ou na condução de um veículo autônomo.

Outro ponto de atenção está nas informações compartilhadas pelos próprios usuários. Assistentes de IA podem ser utilizados para tarefas pessoais e profissionais, mas o uso dessas informações nem sempre é claro. “As pessoas têm usado essas ferramentas como alguém com quem conversar e, em alguns casos, acabam fornecendo informações pessoais e sensíveis. É importante lembrar que, do outro lado, existe uma empresa”, observa Jéferson Nobre.

 

Segurança precisa acompanhar a adoção da IA

Por muitos anos, a segurança de sistemas computacionais foi marcada por um “jogo de gato e rato” entre atacantes e profissionais responsáveis por proteger as infraestruturas digitais. Em muitos casos, porém, quem está na defesa já parte em desvantagem: basta o atacante encontrar uma única brecha, enquanto os defensores precisam proteger continuamente todos os pontos vulneráveis de seus sistemas.

O recente incidente envolvendo a OpenAI mostra que esse cenário pode estar mudando de escala. Agentes autônomos de IA demonstraram ser capazes de identificar vulnerabilidades, explorar sistemas e coordenar ações entre si, sem a necessidade de instruções humanas. O que antes exigia conhecimento especializado de um hacker pode, progressivamente, ser realizado por sistemas autônomos capazes de operar em alta velocidade e de forma contínua.

Para acompanhar essa transformação, a defesa também precisará incorporar a IA de maneira cada vez mais profunda. Agentes inteligentes poderão atuar continuamente na identificação e correção automática de vulnerabilidades, na detecção de ataques, na análise de comportamentos suspeitos e na proteção de sistemas e infraestruturas críticas.

Se os atacantes passarem a contar com frotas de agentes autônomos enquanto a defesa continuar dependendo essencialmente de processos humanos, o desequilíbrio tende a aumentar. “Precisamos, portanto, colocar agentes de IA também na linha de defesa, ou corremos o risco de enfrentar ataques automatizados com uma defesa que não consegue acompanhar sua velocidade e escala”, afirma Alberto.

 

Sobre o Instituto de Informática (INF) da UFRGS

Fundado em 1989 no Campus do Vale, o Instituto de Informática (INF) da UFRGS é reconhecido pela excelência acadêmica e inovação.

Com infraestrutura moderna, oferece bacharelados em Ciência da Computação e Engenharia de Computação, além dos programas de pós-graduação.

Seu corpo docente conta com mais de 70 professores doutores, atendendo cerca de 1.000 alunos entre graduação e pós-graduação.

 

Fonte: UFRGS

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