A adoção de inteligência artificial nas empresas entrou em uma nova fase. A primeira onda foi marcada por ferramentas capazes de gerar textos, resumir documentos, apoiar pesquisas, escrever códigos e acelerar tarefas do dia a dia. Agora, o avanço está nos agentes de IA: sistemas capazes de interpretar objetivos, acessar ferramentas, consultar dados, tomar decisões intermediárias e executar ações em ambientes corporativos.
Essa evolução muda profundamente a discussão de segurança.
Quando a IA apenas responde, o risco está concentrado no conteúdo gerado, no dado inserido no prompt, na qualidade da resposta e na possibilidade de vazamento de informação. Mas quando a IA passa a executar, o risco se desloca para uma camada mais crítica: o que o agente consegue acessar, chamar, alterar, enviar ou acionar dentro do ambiente da empresa.
Em outras palavras, o problema não está apenas no que a IA diz. Está no que ela faz.
O agente de IA como nova identidade operacional
Um agente de IA conectado a sistemas corporativos não é apenas uma interface inteligente. Ele passa a funcionar como uma identidade operacional.
Ele pode acessar repositórios, consultar documentos internos, chamar APIs, interagir com ferramentas SaaS, usar credenciais, operar em fluxos de desenvolvimento, acionar automações, buscar dados em bases internas e, em alguns casos, executar comandos ou alterar informações sensíveis.
Isso cria um desafio novo para as equipes de segurança. Muitas empresas possuem processos relativamente maduros para governar identidades humanas, contas privilegiadas, acessos administrativos, chaves de API e service accounts. Mas os agentes de IA não se encaixam perfeitamente em nenhuma dessas categorias.
Eles podem agir em nome de uma pessoa, mas em velocidade de máquina. Podem receber instruções de um usuário, mas também interpretar conteúdo externo como parte do contexto. Podem usar credenciais válidas, mas em fluxos que não necessariamente representam a intenção legítima do usuário original.
É aí que surge uma pergunta essencial:
Quem está governando o que os agentes de IA conseguem fazer dentro da empresa?
O risco das credenciais em ambientes agentivos
Ataques recentes contra ferramentas e agentes de IA usados em desenvolvimento deixaram claro um padrão preocupante: o alvo não era apenas o modelo, mas o ambiente de execução do agente.
Em diferentes casos, pesquisadores demonstraram como entradas aparentemente simples, como nomes de branches, descrições de pull requests, issues, configurações de repositório ou instruções escondidas em arquivos, poderiam manipular agentes, burlar restrições, induzir execução de comandos ou expor tokens e credenciais.
Esse ponto é fundamental. O atacante não precisa necessariamente “quebrar” o modelo. Muitas vezes, basta induzir o agente a usar uma credencial válida em um contexto indevido.
Para o IAM tradicional, aquela credencial pode parecer legítima. Para o ambiente de execução, a ação pode parecer autorizada. Mas, do ponto de vista da segurança, o fluxo pode ter sido manipulado por uma instrução maliciosa, um contexto contaminado ou uma ferramenta abusada.
Esse é um dos grandes desafios da IA agentiva: validade técnica não significa legitimidade contextual.
A credencial pode estar correta.
O agente pode estar autorizado.
A ferramenta pode ser confiável.
A chamada pode ocorrer dentro do ambiente permitido.
Mesmo assim, a ação pode ser indevida.
Prompt injection fica mais perigoso quando há ferramentas envolvidas
O prompt injection já é um risco conhecido em aplicações baseadas em LLMs. Ele explora a dificuldade dos modelos em diferenciar dados de instruções. Um conteúdo malicioso pode tentar fazer o modelo ignorar regras, revelar informações ou mudar seu comportamento.
Em chatbots tradicionais, isso já é problemático. Mas em agentes de IA, o impacto pode ser muito maior.
Um agente não apenas responde. Ele pode agir.
Se um agente lê uma página, um documento, uma issue, um e-mail ou uma resposta de ferramenta contendo instruções maliciosas escondidas, ele pode interpretar aquele conteúdo como parte da tarefa e executar ações indevidas.
Isso pode incluir:
- chamar uma ferramenta fora do escopo;
- acessar dados sensíveis;
- enviar informações para destinos não autorizados;
- alterar configurações;
- executar comandos;
- criar ou modificar código;
- acionar workflows;
- usar credenciais de forma indevida.
Por isso, proteger IA agentiva exige mais do que filtros de prompt. É preciso observar o fluxo completo: entrada, contexto, modelo, ferramenta, credencial, decisão e ação.
MCP e a expansão da superfície de ataque
Outro elemento importante nessa nova arquitetura é o MCP, ou Model Context Protocol. Ele permite que agentes e modelos se conectem de forma mais padronizada a ferramentas, dados e sistemas externos.
O MCP amplia muito o valor dos agentes, porque permite que eles deixem de operar isolados e passem a interagir com aplicações reais. Mas essa mesma capacidade também amplia a superfície de ataque.
Se um agente pode usar um MCP server para acessar dados, chamar uma ferramenta ou executar uma ação, a empresa precisa saber:
- quais MCP servers estão em uso;
- quais ferramentas eles expõem;
- quais dados podem ser acessados;
- quais permissões estão associadas;
- quais entradas são confiáveis;
- quais ações exigem aprovação;
- quais chamadas são monitoradas;
- quais integrações foram testadas;
- quais servidores MCP representam risco.
Sem essa governança, o MCP pode se tornar um caminho silencioso para abuso de ferramentas, vazamento de dados ou execução indevida de ações.
Segurança de output não é segurança de runtime
Muitas empresas já começaram a olhar para a qualidade e segurança do que a IA produz. Isso é necessário. O código gerado por IA pode ter falhas. Respostas podem conter informações inadequadas. Outputs podem expor dados ou induzir decisões erradas.
Mas a segurança de output é apenas uma parte do problema.
Em ambientes agentic, também é preciso proteger o runtime: a camada onde o agente interpreta instruções, consulta contexto, chama ferramentas, usa credenciais e executa ações.
A diferença é simples:
Segurança de output pergunta:
“O que a IA produziu é seguro?”
Segurança de runtime pergunta:
“O que a IA fez para chegar até ali, que dados acessou, que ferramentas chamou e que ações executou?”
Essa segunda pergunta é cada vez mais importante.
Um agente pode gerar um output aparentemente normal, mas ter acessado dados indevidos, chamado uma ferramenta sensível, exposto uma credencial ou executado uma ação fora de política durante o processo.
Sem visibilidade sobre o runtime, a empresa vê apenas o começo e o fim da interação. O risco, porém, pode estar no meio.
Shadow AI: a adoção que não passa pela segurança
Além dos riscos técnicos, existe um desafio organizacional: a adoção descentralizada de IA.
Ferramentas generativas e agentes estão sendo incorporados por áreas de negócio, times de desenvolvimento, marketing, atendimento, vendas, jurídico, operações e finanças. Muitas vezes, isso acontece antes de uma política formal, antes de uma avaliação de risco e antes de uma integração com controles corporativos.
Esse movimento cria o chamado Shadow AI.
A empresa acredita que sabe quais ferramentas de IA estão em uso, mas a realidade pode ser muito mais ampla. Colaboradores podem estar usando aplicações não autorizadas, copiando dados sensíveis em prompts, conectando ferramentas externas a documentos internos ou testando agentes sem supervisão adequada.
O resultado é uma lacuna de visibilidade.
E, em segurança, aquilo que não é visto dificilmente pode ser governado.
Onde entra a NeuralTrust
A NeuralTrust se posiciona exatamente nessa nova camada de risco: a segurança de aplicações GenAI e agentes de IA em produção.
A proposta da solução é ajudar empresas a descobrir, controlar, monitorar e proteger o uso de IA, com foco em agentes, aplicações LLM, ferramentas conectadas, MCP, dados sensíveis e comportamento em tempo de execução.
Isso inclui frentes como:
AI Gateway, para centralizar e controlar interações com modelos e aplicações de IA;
Generative Application Firewall, para proteger aplicações LLM contra prompt injection, vazamento de dados, abusos e comportamentos indesejados;
Agent Security Posture, para descobrir e monitorar agentes e ferramentas em uso;
MCP Gateway, para controlar quais ferramentas e dados agentes podem acessar;
MCP Scanner, para avaliar riscos em integrações e código MCP;
Red Teaming, para testar aplicações e agentes contra cenários adversariais;
Sensitive Data Masking, para reduzir risco de exposição de dados sensíveis;
Shadow AI, para identificar e controlar uso não autorizado de IA;
Tracing & Analytics, para rastrear o comportamento dos agentes ao longo de fluxos completos;
Alerting & Monitoring, para gerar visibilidade em tempo real sobre comportamentos suspeitos.
A NeuralTrust atua no espaço entre o usuário, o modelo, a ferramenta e a ação. É justamente nesse caminho que muitos dos novos riscos da IA agentiva aparecem.
Por que uma camada específica de segurança para IA é necessária
Controles tradicionais continuam importantes. IAM, PAM, DLP, SIEM, WAF, CASB, EDR, API Security e soluções de cloud security seguem sendo partes essenciais da arquitetura de segurança.
Mas a IA agentiva cria comportamentos que essas ferramentas nem sempre entendem em profundidade.
Um SIEM pode registrar eventos.
Um IAM pode validar uma credencial.
Um DLP pode identificar um dado sensível.
Um WAF pode analisar uma requisição.
Um EDR pode observar um processo.
Mas quem entende a cadeia completa de uma interação agentiva?
Quem sabe que um prompt levou a uma chamada de ferramenta?
Que uma resposta de ferramenta influenciou uma decisão?
Que um agente acessou um dado sensível antes de gerar um output?
Que uma credencial foi usada fora do fluxo esperado?
Que um MCP server expôs uma ferramenta crítica?
Que uma instrução escondida manipulou o comportamento do agente?
Essa é a lacuna que uma plataforma como NeuralTrust busca preencher.
Não se trata de substituir a arquitetura de segurança existente, mas de adicionar uma camada especializada para um novo tipo de aplicação: aplicações que raciocinam, interagem e executam.
Oportunidade para canais, MSPs, MSSPs e integradores
Para parceiros da M3Corp, o tema representa uma oportunidade importante de atuação consultiva.
Muitas empresas já estão adotando IA, mas ainda não sabem exatamente como proteger esse ambiente. A conversa ainda costuma ficar presa em políticas de uso, aprovação de ferramentas ou preocupações genéricas sobre vazamento de dados.
O avanço dos agentes exige uma abordagem mais madura.
Canais, MSPs, MSSPs e integradores podem apoiar clientes em frentes como:
- diagnóstico de Shadow AI;
- inventário de aplicações GenAI e agentes;
- avaliação de riscos em agentes conectados a dados internos;
- implementação de AI Gateway;
- proteção contra prompt injection;
- red teaming de aplicações LLM;
- governança de MCP;
- políticas de dados sensíveis em prompts e outputs;
- monitoramento de runtime;
- integração de alertas com SOC;
- trilhas de auditoria para compliance;
- desenho de uma arquitetura segura para adoção de IA.
Essa é uma oportunidade de levar a discussão de IA para além da produtividade. O parceiro passa a ajudar o cliente a responder uma pergunta estratégica:
Como adotar IA em escala sem perder controle sobre dados, ferramentas, credenciais e ações?
Segurança de IA como habilitadora de inovação
É importante destacar que a mensagem não deve ser contra a adoção de IA. Pelo contrário.
Agentes podem trazer ganhos reais de produtividade, automação e eficiência. O ponto é que, quanto mais valor eles entregam, mais integrados aos sistemas corporativos eles se tornam. E quanto mais integrados, maior a necessidade de segurança, governança e visibilidade.
A segurança não deve ser vista como bloqueio à inovação. Ela é o que permite que a adoção avance com confiança.
Empresas que conseguem proteger seus agentes, controlar acessos, monitorar ferramentas, reduzir exposição de dados e auditar ações estarão em melhor posição para explorar IA de forma mais ampla e segura.
Nesse contexto, NeuralTrust se conecta a uma necessidade cada vez mais urgente: transformar o uso de IA em uma prática governável, observável e protegida.
A IA corporativa está deixando de ser apenas uma camada de resposta e passando a ser uma camada de execução. Com agentes, modelos deixam de apenas interpretar linguagem natural e passam a interagir com ferramentas, dados, credenciais e sistemas reais.
Essa mudança amplia o potencial da tecnologia, mas também cria uma nova superfície de ataque.
O risco não está apenas na resposta incorreta. Está na ação executada com uma credencial válida, na ferramenta chamada fora de contexto, no dado sensível enviado para o lugar errado, no MCP server sem governança, no agente não inventariado e no fluxo que ninguém consegue rastrear de ponta a ponta.
Por isso, a segurança de IA precisa evoluir.
Com a NeuralTrust, empresas podem avançar na proteção de aplicações GenAI e agentes de IA, adicionando visibilidade, controle, monitoramento, red teaming, governança de MCP, proteção contra prompt injection, mascaramento de dados sensíveis e segurança de runtime.
Para canais parceiros da M3Corp, a solução representa uma oportunidade de apoiar clientes em uma das frentes mais relevantes da cibersegurança atual: garantir que a adoção de IA aconteça com controle, confiança e proteção real.
Conheça as soluções NeuralTrust no portfólio da M3Corp e veja como fortalecer a segurança da IA na sua operação.
Fontes
VentureBeat — Claude Code, Copilot and Codex all got hacked. Every attacker went for the credential, not the model
NeuralTrust — The Platform for AI and Agent Security
NeuralTrust — AI Gateway
https://neuraltrust.ai/ai-gateway
NeuralTrust — Introducing the Generative Application Firewall
https://neuraltrust.ai/news/introducing-the-generative-application-firewall-gaf
NeuralTrust — What is Model Context Protocol?
https://neuraltrust.ai/blog/what-is-model-context-protocol
NeuralTrust / PR Newswire — NeuralTrust Introduces Guardian Agents
arXiv — Introducing the Generative Application Firewall
https://arxiv.org/abs/2601.15824
OWASP — Top 10 for Large Language Model Applications
https://owasp.org/www-project-top-10-for-large-language-model-applications/
OWASP GenAI Security Project — OWASP Top 10 for LLMs and Gen AI Apps
https://genai.owasp.org/llm-top-10/
OWASP GenAI Security Project — OWASP Top 10 for Agentic Applications
https://genai.owasp.org/resource/owasp-top-10-for-agentic-applications-for-2026/
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