De acordo com um relatório recente, as equipes de segurança corporativa estão recorrendo cada vez mais a plataformas de segurança de inferência para combater uma nova onda de ataques de tempo de execução impulsionados por IA. Esses ataques exploram vulnerabilidades em agentes de IA que operam em ambientes de produção, onde as medidas de segurança tradicionais lutam para fornecer proteção adequada.

A mudança é impulsionada pela velocidade e sofisticação dos ataques modernos. O Relatório Global de Ameaças de 2025 da CrowdStrike revelou que os tempos de breakout, o tempo que um invasor leva para se mover do acesso inicial ao movimento lateral dentro de uma rede, podem ser de apenas 51 segundos. Esse ritmo rápido geralmente permite que os invasores comprometam os sistemas antes que as equipes de segurança possam sequer reagir. O mesmo relatório indicou que 79% dos ataques detectados estavam livres de malware, contando, em vez disso, com técnicas "práticas no teclado" que ignoram as defesas tradicionais de endpoint.

Mike Riemer, field CISO da Ivanti, destacou o ritmo acelerado da militarização. "Os agentes de ameaças estão fazendo engenharia reversa de patches em 72 horas", disse Riemer ao VentureBeat. "Se um cliente não aplicar o patch dentro de 72 horas após o lançamento, ele estará aberto à exploração. A velocidade foi muito aprimorada pela IA." Essa janela de oportunidade cada vez menor coloca imensa pressão sobre as equipes de segurança, muitas das quais ainda dependem de processos manuais de aplicação de patches que podem levar semanas ou meses para serem concluídos.

As plataformas de segurança de inferência são projetadas para enfrentar esses desafios, fornecendo visibilidade e controle em tempo real sobre os agentes de IA em tempo de execução. Essas plataformas normalmente empregam técnicas como análise comportamental e detecção de anomalias para identificar e mitigar atividades maliciosas. Ao monitorar o comportamento dos modelos de IA e suas interações com outros sistemas, as plataformas de segurança de inferência podem detectar ataques que, de outra forma, passariam despercebidos pelas ferramentas de segurança tradicionais.

A ascensão de ataques impulsionados por IA representa uma mudança de paradigma significativa para a segurança corporativa. Os modelos de segurança tradicionais, que se concentram em impedir o acesso inicial e detectar assinaturas de malware conhecidas, não são mais suficientes para proteger contra essas ameaças sofisticadas. As organizações devem adotar uma abordagem de segurança mais proativa e adaptável, que aproveite a IA para se defender contra a IA. A implantação de plataformas de segurança de inferência está emergindo como uma estratégia-chave neste cenário em evolução, permitindo que as equipes de segurança recuperem o controle e protejam seus ativos críticos da crescente ameaça de ataques de tempo de execução.