Threat Prevention: proteção avançada contra ameaças cibernéticas

Em 1988, quando a Contacta foi fundada, a tecnologia corporativa tinha endereço certo. Ficava em salas climatizadas, atrás de portas com controle de acesso, e os usuários chegavam a ela por terminais e redes que a própria empresa controlava de ponta a ponta. Proteger um sistema era, em boa medida, proteger o lugar onde ele estava. Quase quatro décadas depois, essa imagem parece de outra era. Os sistemas que sustentam uma organização estão espalhados entre data centers próprios, provedores de nuvem e aplicações contratadas como serviço. São acessados de escritórios, de casas, de aeroportos, por telefones e computadores que ninguém na área de TI viu pessoalmente. Quase tudo mudou, do hardware às linguagens e da forma de contratar à forma de operar. Acompanhar essa sequência de transformações nos deixou menos impressionados com a novidade e mais atentos ao que se repete. Cada geração de tecnologia chegou com uma promessa de simplificação, e em cada uma delas o trabalho difícil acabou sendo o mesmo: entender o que uma organização precisa, conectar as ferramentas disponíveis a esse propósito e garantir que as pessoas consigam, de fato, trabalhar com elas. Nossa missão sempre foi conectar pessoas por meio da tecnologia. Ela dá a medida do que a tecnologia deve entregar, mais do que o que ela é.

O usuário é o alvo preferido dos atacantes, mas chamá-lo de elo mais fraco esconde metade do problema. Quando alguém clica em um link malicioso, quase sempre também houve um e-mail que passou pelo filtro, uma conta sem segundo fator de autenticação ou um acesso com mais privilégio do que o necessário. Outubro é o mês da campanha Cybersecurity Awareness Month, e a data é uma boa ocasião para rever essa pergunta com mais honestidade.

Uma aplicação SaaS pode estar homologada pela empresa, ter autenticação multifator habilitada, usuários devidamente cadastrados e um fornecedor com boas práticas de segurança. Ainda assim, pode existir um caminho para dados críticos que a equipe de segurança simplesmente não está enxergando. Esse caminho pode ter começado de maneira bastante legítima: alguém conectou uma ferramenta ao CRM para automatizar uma tarefa. Outro time autorizou um aplicativo a acessar arquivos corporativos. Uma integração via API foi criada para um projeto que terminou meses atrás. Uma conta de serviço ganhou permissões temporárias que nunca foram removidas. Nada disso parece particularmente alarmante quando observado isoladamente, o problema aparece quando essas conexões se acumulam. O SaaS tornou mais simples contratar aplicações, integrar plataformas e automatizar processos. Essa agilidade é uma das razões de sua adoção, mas também fragmentou a superfície que TI e Segurança precisam acompanhar. Hoje, proteger o ambiente não significa apenas saber quais aplicações a empresa utiliza. É necessário entender como elas se conectam, quais dados circulam entre elas e o que cada conexão está autorizada a fazer .

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.

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.

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.

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.

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.

Você tem firewall . Tem antivírus. Tem SIEM . Sente que sua empresa está protegida, mas essa sensação pode ser exatamente o maior risco que você corre hoje. Existe um protocolo que opera silenciosamente em 100% dos dispositivos da sua rede, que raramente é inspecionado em profundidade pelas soluções de segurança convencionais, e que está sendo explorado ativamente por atacantes para roubar dados, instalar malware e estabelecer canais de controle remoto. Esse protocolo é o DNS (Domain Name System) . Neste artigo, vamos mostrar por que o DNS se tornou o novo campo de batalha da cibersegurança, quais ameaças ele esconde e o que os dados reais de empresas brasileiras revelam sobre esse problema.