As equipes de segurança empresarial estão cada vez mais implementando plataformas de segurança de inferência para combater uma nova onda de ataques de tempo de execução habilitados por IA, impulsionados pela diminuição da janela de oportunidade para os invasores e pelas limitações das medidas de segurança tradicionais. Esses ataques exploram vulnerabilidades durante a fase de execução de agentes de IA, onde os tempos de invasão são medidos em segundos, superando em muito as horas ou dias necessários para implementar patches.

Essa mudança está levando os CISOs a buscar soluções que forneçam visibilidade e controle em tempo real sobre aplicativos de IA em produção. De acordo com o Relatório Global de Ameaças de 2025 da CrowdStrike, os tempos de invasão caíram para apenas 51 segundos, o que significa que os invasores podem se mover do acesso inicial para o movimento lateral dentro de uma rede antes mesmo que as equipes de segurança recebam um alerta. O relatório também revelou que 79% dos ataques detectados estavam livres de malware, contando, em vez disso, com técnicas "práticas" que ignoram as defesas tradicionais de endpoint.

Mike Riemer, field CISO da Ivanti, destacou o ritmo acelerado de armamento após o lançamento de patches. "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." Este rápido ciclo de exploração está forçando as organizações a repensarem suas estratégias de aplicação de patches e a adotarem medidas de segurança mais proativas.

As soluções de segurança tradicionais geralmente carecem da visibilidade e do controle necessários para monitorar e proteger efetivamente os aplicativos de IA em tempo de execução. As plataformas de segurança de inferência abordam essa lacuna, fornecendo monitoramento em tempo real do comportamento do modelo de IA, detectando anomalias e impedindo acesso ou manipulação não autorizados. Essas plataformas normalmente empregam técnicas como análise comportamental, detecção de anomalias e controle de acesso para proteger aplicativos de IA contra ataques de tempo de execução.

Espera-se que a crescente sofisticação e velocidade dos ataques habilitados por IA impulsionem ainda mais a adoção de plataformas de segurança de inferência nos próximos anos. À medida que a IA se torna mais profundamente integrada aos processos de negócios críticos, a necessidade de uma segurança robusta em tempo de execução só aumentará. As empresas que não se adaptarem a esse cenário de ameaças em evolução correm o risco de se exporem a danos financeiros e de reputação significativos.