As equipes de segurança empresarial estão implantando cada vez mais plataformas de segurança de inferência para combater uma nova onda de ataques de tempo de execução orientados por IA, com 2026 testemunhando um aumento na adoção à medida que os Diretores de Segurança da Informação (CISOs) lidam com janelas de vulnerabilidade que diminuem rapidamente. A mudança é impulsionada por invasores que exploram fraquezas em agentes de IA que operam em ambientes de produção, onde os tempos de invasão agora são medidos em segundos, superando em muito as medidas de segurança tradicionais.

A urgência decorre da velocidade com que os adversários agora conseguem transformar vulnerabilidades em armas. De acordo com Mike Riemer, CISO de campo da Ivanti, a IA acelerou drasticamente o processo de engenharia reversa de patches. "Atores de ameaças estão fazendo engenharia reversa de patches em 72 horas", afirmou Riemer em uma entrevista recente à VentureBeat. "Se um cliente não aplicar o patch em 72 horas após o lançamento, ele estará aberto à exploração. A velocidade foi muito aprimorada pela IA."

O Relatório Global de Ameaças de 2025 da CrowdStrike destacou a gravidade da situação, documentando tempos de invasão de até 51 segundos. Isso significa que os invasores podem se mover do acesso inicial ao movimento lateral dentro de uma rede antes mesmo que as equipes de segurança recebam um alerta. O relatório também revelou que uma maioria significativa, 79%, das detecções estavam livres de malware, indicando que os adversários estão confiando cada vez mais em técnicas de "teclado prático" para contornar as defesas convencionais de endpoint.

Os modelos de segurança tradicionais estão se mostrando inadequados neste novo cenário de ameaças porque carecem da visibilidade e do controle necessários para monitorar e proteger os agentes de IA em tempo de execução. O problema é agravado pelo fato de que muitas empresas ainda dependem de processos manuais de aplicação de patches, que podem levar semanas ou até meses para serem concluídos, deixando-as vulneráveis à exploração.

As plataformas de segurança de inferência abordam esse desafio, fornecendo monitoramento e proteção em tempo real para modelos de IA em produção. Essas plataformas podem detectar e prevenir ataques como evasão de modelo, envenenamento de dados e reprogramação adversária, que são projetados especificamente para atingir sistemas de IA. Ao fornecer visibilidade do comportamento dos modelos de IA em tempo de execução, essas plataformas permitem que as equipes de segurança identifiquem e respondam a ameaças antes que elas possam causar danos significativos.

Espera-se que a adoção de plataformas de segurança de inferência continue a crescer nos próximos anos, à medida que a IA se torna mais prevalente em ambientes empresariais e os invasores continuam a refinar suas técnicas. A capacidade de proteger modelos de IA em tempo de execução está se tornando um requisito crítico para organizações que buscam proteger seus dados e manter sua vantagem competitiva.