Os últimos 18–24 meses colocaram a IA generativa no centro das decisões de negócio.
Agentes, copilotos e workflows “autônomos” já respondem clientes, manipulam dados sensíveis, geram código e até acionam sistemas internos. O ganho de velocidade é inegável, mas a superfície de ataque cresceu junto: prompt injection, jailbreaks, exfiltração de dados de contexto (context stuffing), uso indevido de tools (automação/RPA, MCP, integrações SaaS), poisoning em dados e modelos, além de fraquezas óbvias de permissão/identidade. Em vez de esperar por incidentes, o mercado passou a testar esses sistemas “como código”: com pen tests específicos para IA, red teaming contínuo e vulnerability disclosure preparado para achar e corrigir o que os atacantes também estão procurando. É exatamente aqui que a Bugcrowd brilha, e onde o ecossistema de parceiros da M3Corp consegue transformar risco em resultado concreto para os clientes.
O que mudou (de verdade) com a IA “aplicada”
Na prática, a maior parte dos incidentes atuais não vem de um “Skynet”; nasce de integrações apressadas. Um assistente com acesso amplo demais a ERPs, knowledge bases e APIs; um agente que lê páginas externas e obedece instruções escondidas (indirect prompt injection); um fluxo que registra tokens e PII em logs ou telemetria; dependências de plugins sem hardening; e por aí vai.
A indústria reagiu com padrões de risco, destaque para o OWASP Top 10 para LLMs (Prompt Injection, Insecure Output Handling, Training Data Poisoning, Supply Chain etc.) e, paralelamente, com a profissionalização do teste ofensivo de IA. Esse é o “dialeto” que os decisores entendem: riscos nomeados, técnicas reprodutíveis e mitigação mensurável, do design à operação.
Por que Bugcrowd virou referência nesse jogo
A Bugcrowd pegou a experiência de uma década em bug bounty, VDP e crowdsourced testing e trouxe para o domínio de IA um portfólio que combina AI Penetration Testing, AI Red Teaming, VDP (canais formais para a comunidade reportar falhas) e engines de seleção de talentos (para juntar os perfis certos de pesquisadores, no tempo certo). O ponto central: testes específicos para IA, com escopos que incluem prompt injection, “agência excessiva” do agente (ações perigosas sem guardrails), poisoning de dados/modelos, tool abuse, model leakage e problemas de output handling. O resultado são achados que viram issues “enxutos” e priorizados, no mesmo fluxo de trabalho do time de produto/engenharia.
Além do “por que” técnico, há o empurrão regulatório: o EU AI Act e códigos associados elevaram red teaming (testes adversariais) a prática recomendada/esperada para modelos e sistemas de alto risco. Empresas que operam na UE, ou fornecem tecnologia para clientes europeus, precisam demonstrar testes e evidências contínuas. Isso mudou o apetite do mercado: testar passou a ser pré-requisito de operação, não um luxo.
Três perguntas que todo time deveria responder hoje
Entrada e contexto: que fontes meu LLM/agente lê (sites, e-mails, PDFs, bancos de conhecimento, integrações)? Existem guardrails contra prompt/indirect injection?
Ferramentas e escopo: que ações o agente pode executar (APIs, automações, RPA)? Existem policies de autorização mínima, rate limits, allow/deny lists e verificação humana para passos críticos?
Dados e trilhas: como evitamos vazamento de PII/segredos em logs e respostas? Como reunimos evidências de teste, correção e revalidação para stakeholders de risco/privacidade/compliance?
Se a resposta é “isso está em andamento”, já há campo para engajar um AI Pen Test rápido com a Bugcrowd e, a partir daí, estabelecer um ciclo de hardening contínuo.
Como a M3Corp empacota e entrega valor (com Bugcrowd no centro)
1) AI Secure-by-Design
Onde começa: discovery de agentes/LLMs, fontes de contexto e tools acionáveis; mapeamento de riscos por uso (atendimento, finanças, dev, segurança).
Como entrega: levar requisitos de IA para “antes do código” com SD Elements (requisitos rastreáveis, evidências, integrações com Jira/Azure DevOps) e threat modeling visual com Devici (diagram-first + IA de apoio). O objetivo é que as regras de segurança/safety virem parte do SDLC e não um anexo de auditoria.
2) AI Pen Test / Red Team (Bugcrowd)
Onde pega: prompt/indirect injection, abuso de tools, training data poisoning, insecure output handling, model leakage, over-permissioning e vetores de exfiltração.
Como funciona: engagement cirúrgico e time-bound, com pesquisadores selecionados sob medida pela Bugcrowd, reporting em tempo real e insumos prontos para o time de engenharia (inclui auditor report para necessidades de conformidade). A porta fica aberta para VDP e, se fizer sentido, bounty, criando um “vigilante de bairro” para risco em IA.
3) Operação e observabilidade (para não perder o fio)
- API Security com Salt Security: inventário/descoberta, postura, detecção comportamental e resposta, essencial quando agentes tocam APIs críticas (inclusive em Open Finance).
- Client-side security com Jscrambler: integridade de páginas e proteção de scripts de terceiros (o golpe acontece no navegador; IA no front sem integridade é convite ao desastre).
- Detecção e resposta com CrowdStrike Falcon (Next-Gen SIEM/XDR): correlação cross-domain (endpoint, identidade, rede, cloud, SaaS) e aceleração com agentes de IA para busca/correlação/playbooks, reduzindo latência de detecção e tempo de resposta.
- Governança com SD Elements: consolidar requisitos/evidências e manter auditoria viva (incluindo trilhas exigidas por reguladores e stakeholders internos).
Esse arranjo evita o clássico “buraco” entre descobrir (teste), corrigir (engenharia) e provar (compliance). E posiciona o parceiro do canal para contratos recorrentes de operação e melhoria contínua.
Métricas que importam (e cabem no comitê)
- Taxa de achados relevantes por sprint em AI Pen Test/Red Team e p95 de tempo de correção (antes/depois).
- Redução de escopo de tools e APIs: quantos privilégios foram cortados sem quebrar o negócio.
- Queda de leakage: menos PII/segredos em respostas e logs.
- Evidência contínua: % de requisitos de IA rastreados de ponta a ponta (Devici → SD Elements → issue tracker → commit/deploy).
- Resiliência do front: 0 derivações críticas de script (Jscrambler) em fluxos sensíveis.
E o regulatório? Testar virou o padrão de diligência
Mesmo fora da UE, organizações multinacionais e vendors que atuam com clientes europeus já estão sendo cobrados por testes adversariais contínuos e evidências em linha com o EU AI Act. No Brasil, times de risco, jurídico e privacidade vêm pedindo o mesmo tipo de diligência, e o pacote “descobrir → testar → corrigir → provar” é exatamente o que reduz atrito em boards e auditorias.
Por onde começar (sem travar a operação)
Uma abordagem prática é um ciclo de 6 semanas:
Semanas 1–2: discovery de casos de uso de IA, fontes de contexto e tools; threat modeling rápido (Devici); requisitos/evidências (SD Elements).
Semanas 3–4: AI Pen Test (Bugcrowd) com escopo crítico; triage e workshops de mitigação; ajustes de guardrails.
Semanas 5–6: hardening final, playbook de revalidação, indicadores combinados com o cliente; decisão sobre VDP/bounty e operações recorrentes.
Resultado esperado: redução objetiva de risco, roadmap de correções priorizado e evidências prontos para comitês de risco/compliance.
IA em produção exige segurança ofensiva e contínua. A Bugcrowd entrega a agilidade e a profundidade dos melhores pesquisadores para encontrar o que importa, e a M3Corp entrega isso ao ciclo de vida do cliente com design seguro (Devici/SD Elements), proteção de APIs e front, e detecção/resposta em alta velocidade. Em outras palavras: menos teoria, mais achados que viram correções e evidências.
Quer ver isso no seu cenário? Fale com a M3Corp.
Fontes
Bugcrowd — AI Safety & Security (visão geral de soluções): AI Pen Test, AI Red Teaming, VDP e aderência a exigências de red teaming (ex.: EU AI Act).
Bugcrowd — AI Penetration Testing (produto/datasheet): escopos comuns (prompt injection, agência excessiva, poisoning, output handling), reporting e integração ao SDLC.
OWASP Top 10 para LLMs: riscos e mitigação para aplicações de LLM.
EU AI Act — red teaming em modelos de uso geral/alto risco: tendência regulatória de testes adversariais ao longo do ciclo de vida.
Bugcrowd — Ultimate Guide to AI Security: fundamentos, vulnerabilidades e abordagens de mitigação.
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