De acordo com um relatório recente, as equipes de segurança empresarial estão recorrendo cada vez mais a plataformas de segurança de inferência, à medida que ataques de tempo de execução orientados por IA expõem vulnerabilidades críticas. A mudança ocorre à medida que as medidas de segurança tradicionais lutam para acompanhar os invasores que exploram as fraquezas em agentes de IA que operam em ambientes de produção.

A velocidade acelerada desses ataques é um fator chave por trás da adoção de plataformas de segurança de inferência. O Relatório Global de Ameaças de 2025 da CrowdStrike destacou os rápidos tempos de breakout, com invasores alcançando movimento lateral em apenas 51 segundos após o acesso inicial. Essa velocidade torna as medidas de segurança tradicionais, que geralmente dependem da detecção de assinaturas de malware, ineficazes. O relatório também indicou que 79% dos ataques detectados estavam livres de malware, utilizando técnicas de "teclado manual" para contornar as defesas de endpoint.

Mike Riemer, CISO de campo da Ivanti, enfatizou a diminuição da janela de oportunidade para corrigir vulnerabilidades. "Os agentes de ameaças estão fazendo engenharia reversa de patches em 72 horas", disse Riemer ao VentureBeat. "Se um cliente não corrigir dentro de 72 horas após o lançamento, ele estará aberto à exploração. A velocidade foi muito aprimorada pela IA." Essa rápida instrumentalização de vulnerabilidades está forçando os CISOs a buscar proteção em tempo real contra ataques direcionados a modelos de IA e suas inferências.

As plataformas de segurança de inferência abordam esse desafio monitorando o comportamento dos modelos de IA em tempo de execução, detectando anomalias e possíveis ataques com base em desvios dos padrões esperados. Essas plataformas fornecem visibilidade e controle sobre os agentes de IA em produção, permitindo que as equipes de segurança identifiquem e respondam a ameaças antes que causem danos significativos.

A ascensão de ataques habilitados por IA representa uma mudança fundamental no cenário de ameaças. Os modelos de segurança tradicionais, projetados para proteger contra malware e vulnerabilidades conhecidos, estão mal equipados para lidar com a natureza dinâmica e adaptativa dessas novas ameaças. O impacto na indústria é significativo, pois organizações de todos os setores lutam com o desafio de proteger suas implementações de IA. Espera-se que a implantação de plataformas de segurança de inferência continue a acelerar ao longo de 2026, à medida que as organizações buscam mitigar os riscos associados a ataques de tempo de execução orientados por IA.