Enquanto o mercado se deslumbra com o poder da IA generativa, que vem dominando as iniciativas corporativas, os líderes de cibersegurança enfrentam um cenário complexo de novas ameaças digitais.  

 Uma pesquisa revela que 68% dos CISOs brasileiros apontam que a GenAI ampliou significativamente a superfície de ataque de suas organizações.

Esse paradoxo, entre inovação e aumento de riscos, é ainda mais evidente quando analisamos o ambiente em nuvem. A nuvem pública, hoje presente em todos os lugares, se mantém no topo da lista de preocupações: 42% dos executivos brasileiros a consideram a maior fonte de risco cibernético, acima da média global de 34%.

Essa combinação de fatores cria um cenário em que inovação e vulnerabilidade caminham lado a lado, especialmente em arquiteturas multinuvem com governança fragmentada e configurações mal definidas.

Neste artigo, destrinchamos os principais riscos dessas tecnologias e como essa mesma combinação, quando corretamente orquestrada, pode ser a chave para uma resposta cibernética mais rápida, contextual e resiliente.

Multicloud + GenAI: fragmentação estrutural com impactos operacionais

É impossível falar de IA generativa sem falar de nuvem. Modelos de base, como GPT, Claude e Gemini, só são viáveis graças a ambientes cloud altamente escaláveis. Na prática, empresas que adotam GenAI inevitavelmente expandem seu uso de serviços em nuvem, seja para armazenamento, inferência, integração com APIs ou treinamento de modelos internos.

Neste cenário, a inserção de GenAI sem governança fortalece ainda mais os riscos. Ferramentas de IA treinadas em dados internos podem gerar vazamentos por inferência, provocar compliance drift em ambientes regulados e expor modelos a ataques de prompt injection e data poisoning.

Em sistemas com baixa maturidade de CIEM, o uso não autorizado desses recursos por colaboradores escapa ao radar dos SOCs tradicionais.

Casos de “Shadow Cloud”, em que áreas de negócio contratam e utilizam serviços sem o conhecimento da TI, também se multiplicam. Isso não apenas compromete a visibilidade e a governança, mas dificulta a aplicação de medidas preventivas baseadas em risco real.

O resultado é um cenário de ataque mais dinâmico, em que a criatividade e a velocidade dos ofensores aumentaram exponencialmente.

A escalada da ameaça: ofensiva automatizada em contínua evolução

A ofensiva também evoluiu. Grupos de APTs estão utilizando LLMs para automatizar crafting de spear phishing, gerar payloads adaptativos e evadir ferramentas de detecção via mimetização de tráfego legítimo.

A capacidade da GenAI de entender linguagem natural e reproduzir padrões esperados permite as ameaças invadam sistemas com facilidade através de camadas comportamentais básicas de EDRs mal configurados.

Além disso, o uso de GenAI para refinar ataques de engenharia social em tempo real, via chatbots, interfaces de helpdesk falsas e agora também por deepfakes de voz, vem se tornando mais comum. Com simulações altamente convincentes de entonação, sotaque e contexto, criminosos conseguem se passar por executivos ou representantes legítimos para induzir ações críticas.

Esse cenário exige que as defesas deixem de reagir apenas e passem a operar com correlação semântica, modelos preditivos e threat modeling dinâmico baseado em contexto.

De vilã a aliada: como a IA generativa pode defender

Se por um lado a IA generativa amplia o campo de ataque, por outro, ela também maximiza o potencial defensivo das empresas. A mesma tecnologia que alimenta campanhas de phishing automatizadas pode (e deve) ser usada para detectar, responder e neutralizar ameaças com mais inteligência, velocidade e precisão.

Hoje, soluções baseadas em GenAI já permitem:

• Hunting automatizado com análise contextual: a IA cruza milhões de logs em tempo real, identifica padrões anômalos e correlaciona eventos para antecipar movimentos de ataque, mesmo sem IOCs conhecidos. Isso reduz o tempo de exposição e permite que analistas se concentrem em eventos realmente críticos.
• Geração autônoma de playbooks de resposta: com base em cenários anteriores, a IA pode criar ou adaptar runbooks personalizados em segundos, acelerando o ciclo de resposta a incidentes e garantindo maior consistência nas ações defensivas.
• Análise preditiva de riscos com base em comportamento de rede e usuários: ao combinar dados históricos com modelos preditivos, é possível antecipar possíveis vetores de ataque, priorizar vulnerabilidades com base em sua probabilidade real de exploração e identificar usuários com comportamento fora do padrão, potencialmente comprometidos ou em risco de comprometimento.

Além disso, a GenAI está sendo usada para automatizar a produção de relatórios pós-incidente, gerar explicações compreensíveis para times de negócios e fornecer insights acionáveis em linguagem natural, reduzindo a fricção entre os times técnicos e executivos.

Nesse contexto, a orquestração entre SIEM, SOAR e GenAI se torna indispensável. A integração entre essas plataformas permite decisões em tempo real, automação de resposta com base em regras inteligentes e uma capacidade inédita de aprender com cada tentativa de intrusão.

Encontrando o equilíbrio entre inovação e proteção

Enquanto grande parte das empresas brasileiras já aumentaram seus investimentos em IA generativa, muitas ainda o fazem sem um plano claro de mitigação de riscos ou sem visibilidade real sobre a movimentação de seus dados em nuvem.

Ignorar esse novo cenário é permitir que a inovação avance à frente da proteção, criando um gap crítico entre tecnologia e segurança. É necessário entender como esses recursos impactam a superfície de ataque, reavaliar controles tradicionais e investir em respostas inteligentes, orquestradas e contextuais.

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