Por que segurança precisa começar antes do código
A incorporação de inteligência artificial em aplicações deixou de ser um experimento isolado e passou a ocupar o centro de produtos digitais, plataformas corporativas e fluxos críticos de negócio. Assistentes inteligentes, pipelines de RAG, agentes autônomos e integrações com múltiplos modelos já fazem parte da rotina de desenvolvimento. O problema é que, na maioria das organizações, a segurança dessas aplicações continua sendo tratada com a mesma lógica do software tradicional.
Esse descompasso é o ponto de partida do debate levantado no webinar “Rethinking AppSec for AI-Driven Applications”, promovido pela Security Compass. A provocação é direta: aplicações com IA ampliam a superfície de risco, mas os controles de AppSec não evoluíram no mesmo ritmo.
A nova superfície de ataque das aplicações com IA
Em aplicações tradicionais, AppSec se apoia fortemente em testes: SAST, DAST, análise de dependências, pentests e monitoramento em runtime. Esses controles continuam necessários, mas tornam-se insuficientes quando a aplicação passa a depender de componentes probabilísticos e externos, como:
- Prompts e templates dinâmicos;
- Pipelines de RAG e fontes de dados heterogêneas;
- Ferramentas acionadas por agentes (tool calling);
- Modelos de terceiros e APIs externas;
- Fluxos que mudam com base em contexto, linguagem natural e dados não estruturados.
Grande parte dos riscos associados a esse cenário não é puramente técnica, mas estrutural e lógica. Falhas como exposição indevida de dados, uso incorreto de contexto, ausência de guardrails, permissões excessivas ou dependência insegura de terceiros muitas vezes não aparecem em scanners tradicionais. Elas nascem antes do código, no desenho da solução.
O limite do AppSec baseado apenas em testes
Para o time de desenvolvimento, isso se traduz em insegurança operacional: não está claro quais controles aplicar, em que ponto do ciclo e como provar que a aplicação está adequada a frameworks como OWASP LLM Top 10 ou NIST AI RMF.
Para o C-Level, o problema aparece de outra forma: riscos estratégicos difíceis de mensurar, ausência de evidência para auditorias, dificuldade em alinhar inovação com governança e compliance, além de uma crescente dependência de fornecedores e modelos externos.
É nesse contexto que o conceito de secure by design deixa de ser discurso e passa a ser requisito.
Onde o SD Elements entra nessa equação
O SD Elements, plataforma da Security Compass, se conecta diretamente a esse desafio ao atuar em um ponto historicamente negligenciado: a tradução de frameworks, normas e boas práticas em requisitos de segurança acionáveis.
Em vez de tratar AppSec apenas como validação posterior, o SD Elements permite:
- Identificar riscos e ameaças ainda na fase de concepção;
- Mapear automaticamente requisitos de segurança com base no contexto da aplicação;
- Alinhar esses requisitos a padrões como OWASP, NIST e MITRE;
- Distribuir controles diretamente no fluxo de trabalho dos desenvolvedores (ex.: Jira);
- Criar rastreabilidade entre decisão, implementação e evidência.
Para aplicações com IA, esse modelo é especialmente relevante. Riscos como prompt injection, uso indevido de dados, falhas de autorização lógica ou dependência insegura de modelos não se resolvem apenas com correção de código: exigem decisões arquiteturais claras, registradas e auditáveis.
AppSec como governança técnica, não como bloqueio
Um dos pontos mais importantes do debate é cultural. Repensar AppSec para aplicações com IA não significa desacelerar a inovação, mas criar guardrails que permitam escalar com segurança. Para times de desenvolvimento, isso traz clareza e previsibilidade. Para as lideranças, traz controle, visibilidade e redução de risco reputacional e regulatório.
Ferramentas como o SD Elements ajudam justamente a ocupar esse espaço intermediário entre estratégia e execução, transformando segurança em parte do processo de engenharia, e não em um obstáculo imposto no final.
A era das aplicações com IA exige uma mudança de mentalidade. Segurança não pode mais ser tratada apenas como teste ou correção. Ela precisa nascer do design, dos requisitos e da governança técnica, acompanhando a aplicação desde a concepção até a operação.
Para organizações que querem inovar com IA sem perder controle, repensar AppSec não é uma opção, é uma condição para sustentar o crescimento.
Na M3Corp, acompanhamos de perto essa evolução e ajudamos empresas a estruturar abordagens de AppSec alinhadas à realidade das aplicações modernas, conectando estratégia, desenvolvimento e segurança de forma prática e escalável.
Fontes
Security Compass — página do webinar “Rethinking AppSec for AI-Driven Applications”.
Security Compass — post (blog) “Securing the AI-Enabled Future of Products” (requisitos mapeados para padrões de AI, entrega no workflow de dev).
Security Compass — SD Elements (AI Use Case): requisitos curados alinhados a frameworks de AI (EU AI Act, OWASP LLM Top 10, NIST AI RMF, ENISA) e entrega “developer-ready” no fluxo de trabalho.
OWASP — “Top 10 for Large Language Model Applications” (lista e descrições dos principais riscos).
NIST — “AI Risk Management Framework (AI RMF 1.0)” (documento oficial).
NIST — página institucional do AI RMF (contexto, objetivo e uso voluntário).
MITRE — ATLAS (Adversarial Threat Landscape for Artificial-Intelligence Systems), base pública de táticas e técnicas adversariais voltadas a sistemas de IA.
Security Compass — SD Elements “Security Requirements”: criação de requisitos de segurança na fase de design (antes da codificação).
Security Compass — SD Elements Integrations (integrações com ferramentas de DevOps/Issue Trackers e afins).
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