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Como garantir a segurança em aplicativos de mensagens

Joanna Magalhães
27 de agosto de 2024

A segurança dos dados em aplicativos de mensagens se tornou uma prioridade para empresas desde 2020 com a adoção de modelos de trabalho híbridos e o home office. 


Afinal, seja através de aplicativos de mensagens pessoais, como WhatsApp, ou sistemas próprios para empresas, como o Teams, aplicativos de mensagens passaram a fazer parte do dia a dia das organizações pela falta de contato físico entre os colaboradores, facilitando a comunicação interna e, consequentemente, a passagem de dados e informações. 


No artigo de hoje, vamos falar sobre como garantir a segurança em aplicativos de mensagens e os perigos para empresas.

Por que é importante para empresas proteger aplicativos de mensagem?


Como aplicativos de mensagens como Teams, Slack e até WhatsApp são usados amplamente por empresas para ser realizada sua comunicação interna, é possível encontrar muitas informações confidenciais que são trocadas diariamente entre colaboradores.


A troca dessas informações - por mais que sejam de cunho sensíveis, como documentos, contratos e informações de produtos – entre colaboradores é necessária dentro do dia a dia para a realização de tarefas, planejamentos e atividades operacionais e comerciais. Por conta disso, não é possível que a troca dessas informações seja pausada, tornando aplicativos de mensagens um alvo para ciber criminosos.

 

Além disso, como esses aplicativos costumam estar instalados tanto em computadores quantos em celulares, as possibilidades de ataques como phishing e malwares aumenta. Isso acontece porque não utilizamos dispositivos mobile somente para dentro do contexto corporativo, mas também para nosso uso pessoal e costuma ter menos defesas que computadores dados pela empresa, aplicativos de mensagens se tornam mais propensos a ameaças.

Como usamos o mesmo dispositivo para acessar aplicativos pessoais, como e-mails pessoais, aplicativos de jogos e etc, abrimos mais portas para ameaças e ataques de engenharia social. Com isso em mente, é necessário pensar na proteção tanto das mensagens quanto do acesso ao aplicativo de mensagem corporativo. 

Principais ameaças para dispositivos de mensagens


Como falamos anteriormente, o uso de aplicativos de mensagens no meio corporativo aumentou de forma gritante durante os últimos anos pela decorrente do afastamento físico dos colaboradores, mas o que isso afetou para a segurança dos dados das empresas e para as equipes que cuidam disso?



Principais ameaças para dispositivos de mensagens



  1. Phishing: Tentativas de obter informações confidenciais (como senhas e números de cartão de crédito) se passando por uma entidade confiável em comunicações eletrônicas.
  2. Malware: Software malicioso que pode infectar dispositivos e roubar informações, monitorar atividades ou causar danos. Isso inclui vírus, trojans, spyware e ransomware.
  3. Spyware: Programas que monitoram e registram as atividades do usuário sem o seu consentimento, muitas vezes usados para roubo de informações pessoais e comerciais.
  4. Vulnerabilidades de Software: Falhas em sistemas operacionais ou aplicativos que podem ser exploradas por hackers para obter acesso não autorizado ou comprometer o dispositivo.
  5. Ataques de Engenharia Social: Técnicas que manipulam as pessoas para que elas revelem informações confidenciais ou realizem ações que comprometam a segurança do dispositivo.
  6. Intercepção de Mensagens: Mensagens de texto e e-mails podem ser interceptados durante a transmissão, especialmente se não forem criptografados.
  7. Apps Maliciosos: Aplicativos que parecem legítimos, mas contêm malware ou outros tipos de ameaças, muitas vezes distribuídos através de lojas de aplicativos não oficiais.
  8. Roubo e Perda de Dispositivos: Dispositivos perdidos ou roubados podem conceder acesso físico a informações sensíveis, especialmente se não estiverem protegidos por senhas fortes ou criptografia.
  9. Roubo de Identidade: Acesso não autorizado a contas de mensageiros pode levar ao roubo de identidade, onde o atacante pode se passar pelo usuário e acessar suas informações pessoais.

Soluções para garantir a segurança em aplicativos de mensagens


Existem diversos modos de evitar ameaças e garantir a segurança de dispositivos de mensagem utilizados dentro do meio corporativo. Alguns exemplos são:


A criptografia pode ser utilizada tanto com o objetivo de proteger os dados que ficam em trânsito pela rede entre aplicativos, utilizando de HTTPS/TLS. Além disso, ela é útil para proteja os dados armazenados no dispositivo, também conhecidos como dados em repouso.


  • Autenticação e Autorização:

Sistemas de autenticação podem surgir de vários modos, como: a autenticação Multifator (MFA) que se baseia ou implementar autenticação multifator para aumentar a segurança do login. Ou a autenticação via biométrica, que utiliza de biometria (impressão digital, reconhecimento facial) para autenticar usuários.

 

  • Segurança do Ambiente de Execução:

Soluções baseadas em hardening do Sistema Operacional garantem o uso versões do sistema operacional móveis que tenham recursos de segurança aprimorados. Além disso, o uso de ambientes de sandboxing que possibilitam a execute aplicativos em ambientes isolados ajudam a limitar o impacto de uma possível violação.


  • Gestão de Aplicações Móveis (MAM) e Gestão de Dispositivos Móveis (MDM):

Aplicativos de MAM e MDM são soluções focadas na proteção de dispositivos mobile. O MAM foca no gerenciamento e proteção de aplicativos e dados corporativos em dispositivos móveis. Já o MDM funciona a base de aplicação de políticas de segurança, como a exigência de senhas fortes e a capacidade de apagar remotamente dados de dispositivos perdidos ou roubados.


  • Monitoramento e Detecção de Ameaças:

A implementação de soluções com foco no monitoramento de sistemas com foco na detecção de intrusão para monitorar atividades suspeitas e análise do comportamento de colaboradores, permite mapear e encontrar possíveis ameaças com antecedência.


Assegure-se que as APIs usadas pelo aplicativo de comunicação usado sejam protegidas com autenticação e autorização adequadas. Além disso, implemente limitação de taxa para prevenir abusos de API e controles de acesso para limitar quem pode acessar os dados.


  • Treinamento de Desenvolvimento Seguro:

Fornecer treinamento contínuo para desenvolvedores sobre práticas de codificação segura.

Conclusão


Como vimos nesse artigo, com a adesão de aplicativos de mensagem para comunicação corporativa, essas ferramentas se tornaram um fator importante no dia a dia de corporações para facilitar a comunicação interna.


Porém, ao observar a grande quantidade de dados e informações que são trocados através de aplicativos de mensagens, mostrou que tornava essas ferramentas um alvo para cibercriminosos com interesse em roubo de dados e acessos. Com isso, a criação de uma estratégia de segurança voltada para aplicativos de mensagens se tornou necessária para evitar vazamentos de dados e roubos de identidades. 


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Quando pensamos em ransomware, ainda é comum imaginar um hacker trabalhando sozinho, desenvolvendo um malware e procurando uma empresa vulnerável para atacar. Porém, essa imagem está cada vez mais distante da realidade. Hoje, muitas operações de ransomware fazem parte de um ecossistema estruturado, com desenvolvedores, operadores, afiliados, fornecedores de acesso, infraestrutura própria e modelos de divisão de receita. A Fortinet descreve essa evolução como uma industrialização do cibercrime , marcada por especialização de funções, automação e estruturas capazes de transformar acessos comprometidos em lucro de forma cada vez mais eficiente. Um dos principais responsáveis por essa transformação é o Ransomware-as-a-Service (RaaS) . Mais do que uma nova maneira de distribuir malware, o RaaS criou um modelo no qual diferentes criminosos podem participar de partes específicas de uma operação sem precisar dominar todo o processo de ataque.
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A discussão recente sobre inteligência artificial e cibersegurança esteve concentrada por muito tempo em uma pergunta: a IA será capaz de realizar um ataque cibernético? O episódio envolvendo a OpenAI e a Hugging Face mostra que essa pergunta já não é suficiente. Em julho de 2026, a OpenAI informou que agentes de inteligência artificial utilizados em uma avaliação interna conseguiram explorar vulnerabilidades, sair de um ambiente de testes isolado, obter acesso à internet e comprometer parte da infraestrutura da Hugging Face. A própria empresa classificou o caso como um incidente cibernético sem precedentes. A própria OpenAI classificou o episódio como um  incidente cibernético sem precedentes , expressão que também ganhou destaque na cobertura da UOL/AFP sobre o caso. O caso não significa que uma IA tenha desenvolvido consciência, intenção própria ou vontade de atacar uma organização. Os agentes estavam orientados a alcançar um objetivo definido durante um teste de capacidade cibernética. O problema é que, para cumprir essa tarefa, encontraram caminhos que ultrapassaram os limites esperados pelos pesquisadores. Essa diferença é importante. O risco não está em uma máquina “decidir se rebelar”, como algumas interpretações sugerem. Está na capacidade de sistemas autônomos encontrarem meios inesperados para atingir uma meta, especialmente quando possuem acesso a ferramentas, credenciais, ambientes corporativos e recursos computacionais. Para as empresas, o incidente deixa dois alertas. O primeiro está relacionado ao avanço do pentest com inteligência artificial. O segundo envolve a governança dos agentes de IA que já começam a fazer parte das operações corporativas. O episódio também ganhou repercussão internacional por mostrar que capacidades antes observadas principalmente em avaliações controladas já podem produzir consequências em infraestruturas reais. A cobertura da BBC News Brasil sobre o incidente ajuda a contextualizar por que o caso ampliou o debate sobre autonomia, limites operacionais e governança de agentes de IA.
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Durante muito tempo, a gestão de vulnerabilidades seguiu uma lógica relativamente simples: identificar falhas, classificá-las por criticidade e iniciar a correção a partir das mais graves. Essa abordagem ainda tem valor, mas já não responde sozinha à complexidade do cenário atual. Hoje, as empresas lidam com ambientes cada vez mais distribuídos, ativos em nuvem, sistemas legados, aplicações de terceiros, APIs, bibliotecas open sourc e e uma superfície de ataque em constante expansão. Em paralelo, atacantes passaram a explorar falhas com mais velocidade, enquanto as equipes de segurança precisam lidar com volumes cada vez maiores de alertas, correções e decisões. Esse cenário torna a gestão de vulnerabilidades menos linear. A criticidade continua sendo um indicador importante, mas não deve ser o único critério para definir prioridade. Em muitos casos, uma vulnerabilidade considerada média pode representar mais risco para o negócio do que uma falha crítica, dependendo de onde ela está, do ativo afetado e da possibilidade real de exploração.
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Seja na automação de tarefas, na análise de dados, no desenvolvimento de software ou no atendimento ao cliente, a adoção das ferramentas que utilizam inteligência artificial generativa cresce em um ritmo que poucas tecnologias conseguiram alcançar. O problema é que a velocidade da adoção nem sempre vem acompanhada da mesma maturidade em segurança. Enquanto as organizações buscam ganhos de produtividade e eficiência, novas preocupações surgem. Informações confidenciais sendo inseridas em ferramentas públicas, falta de visibilidade sobre o uso da tecnologia, vulnerabilidades em aplicações baseadas em IA e desafios de governança são apenas alguns exemplos. Durante o webinar "Cibersegurança aplicada à adoção de IA pelas empresas", realizado pela Contacta em parceria com a Check Point, foi apresentado um modelo que ajuda a entender onde estão os principais riscos e como criar uma estratégia de proteção mais abrangente.  A proposta é simples: segurança em IA não deve ser tratada como um único controle ou ferramenta. Ela precisa acompanhar toda a jornada da inteligência artificial dentro da organização.
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A inteligência artificial deixou de ser um tema restrito à inovação ou a projetos experimentais. Hoje, ela já está presente na rotina de muitas empresas, apoiando atividades como análise de dados, automação de processos, produtividade, atendimento e segurança. Na prática, isso significa que a IA deixou de ser apenas uma ferramenta de apoio e passou a influenciar decisões operacionais e estratégicas. Em áreas de segurança, por exemplo, ela já é utilizada para correlacionar eventos, identificar comportamentos anômalos, acelerar triagens e ajudar equipes a priorizarem riscos. Esse avanço traz ganhos importantes de escala e velocidade. Mas, ao mesmo tempo, amplia uma discussão que se tornou cada vez mais relevante para áreas de TI, segurança e governança: até que ponto decisões críticas podem ser automatizadas sem supervisão humana? À medida que a IA passa a atuar em processos mais sensíveis, a questão deixa de ser apenas adoção. Ela passa a envolver controle, contexto e responsabilidade. É nesse cenário que o conceito de Human in the Loop (HITL) ganha relevância.
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Por Helena Motta 4 de março de 2026
A computação em nuvem deixou de ser apenas uma escolha tecnológica para se tornar a base operacional de muitas organizações. Aplicações críticas, bases de dados sensíveis e processos estratégicos hoje dependem de ambientes IaaS, PaaS e SaaS altamente distribuídos. Esse movimento ampliou a agilidade dos negócios, mas também expandiu significativamente a superfície de ataque. Em paralelo, relatórios recentes de grandes players como a Crowdstrike mostram que adversários estão cada vez mais focados em explorar ambientes cloud, especialmente por meio de credenciais comprometidas e falhas de configuração. Diante desse cenário, maturidade em Cloud Security passa a ser um tema estratégico. Não se trata apenas de possuir ferramentas de segurança, mas de entender o nível real de preparo da organização para prevenir, detectar e responder a ameaças em um ambiente dinâmico e descentralizado.
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