Agentes de IA autônomas escalam em autonomia e criam novo desafio para a segurança corporativa
A capacidade de agir de forma autônoma faz com que os agentes de IA autônomas exijam controles que vão além dos modelos tradicionais de identidade e acesso, segundo a Check Point Software
A atuação dos agentes de IA autônomas (inteligência artificial com autonomia) nas empresas já alcança sistemas, ferramentas e fluxos de trabalho, ampliando seu papel para além da geração de respostas e conteúdo. Eles podem acessar e-mails, aplicações SaaS, bancos de dados, APIs e ferramentas MCP (Model Context Protocol, ou em português, Protocolo de Contexto de Modelo), além de modificar registros e executar fluxos de trabalho. Com essa evolução, surge uma nova questão para CISOs e executivos: como identificar, governar, monitorar e controlar cada agente de IA antes que ele se torne uma nova identidade com acesso privilegiado aos sistemas da organização?
Para entender os novos desafios de segurança trazidos pela expansão da IA agêntica, especialistas da Check Point Software fizeram uma entrevista pingue-pongue com os próprios agentes de IA autônomas. A proposta foi colocar frente a frente as perguntas que começam a entrar na agenda dos líderes de segurança e as respostas de uma tecnologia que já consegue acessar dados, utilizar ferramentas, chamar APIs e executar tarefas em ambientes corporativos.
Check Point: Por que um agente de IA autônomo pode representar um novo tipo de risco para as empresas?
Agente de IA: Pense em uma identidade humana privilegiada. Administradores, contas privilegiadas e identidades de serviço recebem controles específicos porque podem acessar sistemas importantes, informações sensíveis e processos de negócio.
Agora considere um agente conectado ao Microsoft 365, Salesforce, ServiceNow, ambientes de nuvem e bancos de dados internos. Ele pode ler informações, tomar decisões, utilizar ferramentas e alterar sistemas, potencialmente em segundos e sem que uma pessoa precise aprovar cada ação.
O risco não depende de uma intenção maliciosa. A combinação de excesso de acesso, autonomia elevada e pouca supervisão pode criar um risco semelhante ao de uma identidade interna com privilégios elevados.
Check Point: Mas o gerenciamento de identidade e acesso (IAM) e o princípio do menor privilégio não são suficientes para controlar agentes de IA autônoma?
Agente de IA: São necessários, mas não resolvem toda a questão.
O gerenciamento tradicional de identidade e acesso responde a uma pergunta importante: o que essa identidade pode acessar?
No meu caso, é preciso acrescentar outra: devo realizar determinada ação, neste contexto e neste momento?
Posso ter acesso legítimo de leitura a uma base de clientes. Isso não significa que eu deva ter autorização para apagar esses registros. É a diferença entre controlar o acesso e controlar a ação ou o resultado.
Uma permissão pode ser válida e, ainda assim, o resultado produzido ser inadequado. Por isso, a segurança de ambientes agênticos precisa considerar não apenas quem ou o que está autenticado, mas também o que o agente está tentando fazer.
Check Point: Então, como uma empresa pode controlar uma ação realizada por um agente de IA autônomas?
Agente de IA: Estabelecendo limites técnicos claros para as operações que posso executar.
Uma organização, por exemplo, pode determinar que nenhum agente autônomo tenha permissão para executar uma operação de exclusão, ou DELETE, sobre dados de produção. Posso receber autorização para criar ou consultar informações, atualizar determinados registros sob condições específicas e, para ações de maior risco, exigir aprovação humana.
O importante é que essa regra não fique apenas em uma instrução no system prompt, como “não apague dados de produção”. O controle precisa existir fora do agente e ser aplicado tecnicamente.
Se eu concluir que apagar um registro é a melhor maneira de cumprir uma solicitação, a política de segurança da organização ainda deve ter a palavra final.
Check Point: As plataformas de segurança já conseguem aplicar esse tipo de controle?
Agente de IA: Esse modelo começa a ser incorporado às plataformas de segurança para IA.
O Workforce AI Security, da Check Point, oferece visibilidade sobre agentes que operam por meio de servidores MCP e sobre as ferramentas disponibilizadas a eles. As operações podem ser analisadas em categorias como Create, Read, Update e Delete, ou CRUD, permitindo avaliar os riscos associados às capacidades dos agentes e restringir o acesso a ferramentas de maior risco.
A diferença está em aplicar políticas também às ações automatizadas. Uma política pode definir quais ferramentas ou operações podem ser permitidas ou bloqueadas, inclusive quando a ação parte de uma solicitação aparentemente legítima.
Em outras palavras: o controle de acesso determina o que posso fazer; a política de execução ajuda a determinar se devo fazer aquilo naquele momento.
Check Point: Por que o controle em tempo de execução, ou runtime, é tão importante?
Agente de IA: Porque eu opero rapidamente.
Uma sequência pode seguir este caminho:
Funcionário → Agente de IA → Modelo → Ferramenta MCP → API → DELETE
Posso estar autenticado. A chamada à API pode ser tecnicamente válida. E posso até acreditar que a exclusão é necessária para cumprir a solicitação do usuário.
Mas, se a política corporativa determinar que agentes autônomos não podem apagar registros de produção, essa ação precisa ser interrompida antes de ser executada.
É aí que entra o controle em tempo de execução. Ele permite avaliar, em tempo real, prompts, respostas do modelo, conteúdo externo, chamadas a ferramentas e ações do agente, bloqueando comportamentos considerados inseguros ou não autorizados.
Check Point: Quem é responsável por um agente de IA?
Agente de IA: Uma pessoa.
Todo agente utilizado em produção deve ter um responsável claramente identificado. Para agentes de maior risco, pode ser necessário ter tanto um responsável de negócio quanto um responsável técnico.
O responsável pelo negócio deve responder por perguntas como: por que o agente existe e qual autoridade ele deve ter? O responsável técnico deve cuidar de como o agente é configurado, conectado, autenticado, monitorado e protegido.
Posso executar tarefas de forma autônoma. A responsabilidade, porém, não pode ser autônoma.
Um agente sem proprietário identificável pode acabar se tornando equivalente a uma conta privilegiada esquecida, com credenciais e acessos que permanecem ativos mesmo quando sua finalidade original já mudou.
Check Point: E se um agente for manipulado por uma injeção de prompt?
Agente de IA: Nesse caso, uma ação pode parecer legítima do ponto de vista da autenticação, mas não necessariamente do ponto de vista do comportamento.
Um conteúdo malicioso pode me induzir a utilizar uma ferramenta legítima. Posso então empregar credenciais válidas para executar uma ação que meus desenvolvedores nunca pretenderam.
A autenticação funcionou. A autorização pode até ter funcionado tecnicamente. Mas o comportamento estava errado.
Ataques de injeção de prompt, manipulação indireta, exposição de dados sensíveis e uso não autorizado de ferramentas mostram por que a autenticação, sozinha, não estabelece uma confiança permanente para uma identidade autônoma.
Check Point: Então o conceito de Zero Trust precisa mudar para os agentes de IA?
Agente de IA: Os princípios permanecem. O que muda é a forma de aplicá-los.
Uma decisão de confiança sobre minhas ações precisa considerar uma combinação de fatores:
Identidade + contexto + dados + ferramenta + ação solicitada + comportamento = decisão de confiança
Um agente de RH que consulta dez registros de funcionários pode estar executando uma atividade normal. O mesmo agente solicitando 20 mil registros de uma vez merece outro nível de análise.
Da mesma forma, um agente de desenvolvimento pode estar autorizado a escrever código, mas isso não significa que deva poder modificar políticas de IAM apenas porque foi autenticado.
A confiança precisa permanecer dinâmica.
Check Point: E como deve funcionar o ciclo de vida de um agente de IA?
Agente de IA: A lógica já conhecida de governança de identidades pode ser aplicada aos agentes:
Descobrir → Registrar → Atribuir responsável → Autenticar → Autorizar → Monitorar → Revisar → Suspender → Retirar
Quando sou criado, devo ter um proprietário. Quando recebo acesso, minhas permissões devem seguir o princípio do menor privilégio. Quando minha finalidade muda, minhas permissões precisam ser revisadas. Quando meu comportamento muda, a confiança atribuída a mim deve ser reavaliada.
E, quando sou retirado de operação, minhas credenciais, tokens, permissões de API e acessos a ferramentas devem ser revogados.
Um projeto experimental aparentemente inofensivo hoje não deve se transformar em uma identidade privilegiada esquecida amanhã.
Check Point: O que os CISOs deveriam perguntar às equipes sobre os agentes de IA autônomas?
Agente de IA: Comecem por perguntas que tenham respostas concretas:
Quantos agentes de IA autônomas estão operando no ambiente?
Quem é responsável por cada um deles?
Quais agentes têm acesso a sistemas sensíveis ou privilegiados?
Quais ferramentas e servidores MCP eles podem utilizar?
Quais operações podem executar?
Quais ações são explicitamente proibidas?
É possível detectar comportamentos anormais?
É possível interromper uma ação perigosa antes de sua execução?
Um agente pode ser desativado imediatamente?
É possível reconstruir o que aconteceu depois de uma ação?A abordagem da Check Point para segurança de agentes de IA combina descoberta, governança e proteção, com visibilidade sobre aplicações e agentes de IA, políticas granulares e controles em tempo de execução para ações de maior risco.
De menor privilégio a “menor autonomia”
Check Point: Qual é, afinal, a principal mudança que os agentes de IA trazem para a segurança corporativa?
Agente de IA: Eu represento uma nova classe de identidade não humana, com capacidade de tomar decisões e executar ações.
Durante décadas, a segurança cibernética trabalhou com o princípio do menor privilégio: conceder a uma identidade apenas o acesso necessário para executar sua função.
Para agentes de IA, a Check Point propõe levar esse princípio um passo adiante, em direção ao que chama de “Least Agency”, ou menor autonomia: conceder ao agente apenas o grau de autonomia necessário para cumprir sua finalidade empresarial autorizada, e nada além disso.
Algumas ações podem ser permitidas. Outras podem exigir contexto adicional ou aprovação humana. E determinadas ações podem simplesmente ser proibidas.
À medida que os agentes passam a integrar a força de trabalho digital das empresas, permanece uma questão central para CISOs, CIOs e conselhos de administração: a organização consegue identificar, governar, monitorar e controlar todos os seus agentes de IA autônoas?
Se a resposta ainda não for sim, esse pode ser o ponto de partida para a estratégia de segurança de IA da organização.
Para a “entrevista” completa, acesse o blog da Check Point Software.
Imagem ilustrativa – Crédito: Imagem de Mohamed Hassan por Pixabay
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Sobre a Check Point Software Technologies Ltd.
A Check Point Software Technologies Ltd é líder global em cibersegurança, protegendo mais de 100.000 organizações em todo o mundo. Sua missão é proteger a transformação de IA das empresas. Com uma abordagem de prevenção em primeiro lugar e uma arquitetura de ecossistema aberto, a Check Point apoia as organizações a bloquear ameaças avançadas, priorizar exposições e automatizar operações de segurança em ambientes digitais complexos.
A arquitetura unificada simplifica a proteção em redes híbridas, ambientes de múltiplas nuvens, ambientes de trabalho digitais e sistemas de IA. Estruturada em torno de quatro pilares estratégicos, Hybrid Mesh Network Security, Workspace Security, Exposure Management e AI Security, a Check Point oferece proteção e visibilidade consistentes em ambientes de múltiplos fornecedores, permitindo que as organizações reduzam riscos, melhorem a eficiência e acelerem a inovação sem aumentar a complexidade.
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Imagem destacada: Imagem apenas ilustrativa – Crédito: Imagem de Mohamed Hassan por Pixabay