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Autor: Itamar Apelblat, CEO e cofundador, Token Security
Não muito tempo atrás, as implantações de IA dentro da empresa significavam copilotos redigindo e-mails ou resumindo documentos. Hoje, os agentes de IA estão provisionando infraestrutura, respondendo a tickets de suporte ao cliente, fazendo triagem de alertas, aprovando transações, escrevendo código de produção e muito mais. Eles não são mais assistentes passivos. Eles são operadores dentro da empresa.
Para os CISOs, esta mudança cria um problema familiar, mas ampliado: o acesso.
Cada agente de IA autentica-se em sistemas e serviços. Ele usa chaves de API, tokens OAuth, funções de nuvem ou contas de serviço. Ele lê dados, grava configurações e chama ferramentas downstream. Em outras palavras, ela se comporta exatamente como uma identidade, porque é uma.
No entanto, em muitas organizações, os agentes de IA não são governados como identidades de primeira classe. Eles herdam os privilégios de seus criadores. Eles operam em contas de serviço com escopo excessivo. Eles têm amplo acesso apenas para garantir que tudo funcione. Uma vez implantados, eles geralmente evoluem mais rapidamente do que os controles ao seu redor.
Este é o ponto cego emergente na segurança da IA.
O primeiro passo para fechá-lo é o que chamamos de segurança que prioriza a identidade para IA: reconhecer que cada agente autônomo deve ser governado, auditado e atestado, assim como um usuário humano ou uma carga de trabalho de máquina. Isso significa identidades exclusivas, funções definidas, propriedade clara, gerenciamento do ciclo de vida, controle de acesso e auditabilidade.
Mas aqui está a dura verdade: a identidade por si só não é mais suficiente.
O gerenciamento tradicional de identidade e acesso (IAM) responde a uma pergunta direta: quem está solicitando acesso? Num mundo governado pelo homem, isso muitas vezes era suficiente. Os usuários tinham papéis e funções de trabalho. Os serviços tinham escopos definidos. Os fluxos de trabalho eram relativamente previsíveis.
O guia completo para gerenciamento do ciclo de vida de identidade do agente de IA
Os agentes de IA criam, usam e alternam identidades na velocidade da máquina, ultrapassando os controles IAM tradicionais.
Este guia mostra aos CISOs como gerenciar todo o ciclo de vida das identidades dos agentes de IA, reduzir riscos e manter a governança e a prontidão para auditoria.
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Os agentes de IA mudam essa equação.
Eles são dinâmicos por design. Eles interpretam entradas, planejam ações e chamam ferramentas com base no contexto. Um agente de IA que começa com a missão de gerar um relatório trimestral pode, se solicitado ou mal orientado, tentar aceder a sistemas não relacionados com a elaboração de relatórios. Um agente de infraestrutura projetado para remediar vulnerabilidades pode modificar configurações de maneiras que excedam seu escopo original.
Quando isso acontece, os controles baseados em identidade não impedem necessariamente que isso aconteça.
O IAM tradicional assume o determinismo. Uma função é concedida porque um usuário ou serviço executa uma função definida. O escopo da ação é previsível.
Os agentes de IA quebram essa suposição. O seu objectivo pode ser fixo, mas o caminho que percorrem para o alcançar é fluido. Eles raciocinam, encadeiam ferramentas e exploram ações alternativas.
Os papéis estáticos nunca foram projetados para atores que decidem como agir em tempo real. Se a função do agente permitir a ação, o acesso será concedido, mesmo que a ação não esteja mais alinhada com o motivo pelo qual o agente foi implantado.
É aqui que o licenciamento baseado em intenção se torna essencial.
Se a identidade responde quem, a intenção responde por quê.
As permissões baseadas em intenção avaliam se a missão declarada e o contexto de tempo de execução de um agente justificam a ativação de seus privilégios naquele momento. O acesso não é mais apenas um mapeamento estático entre identidade e função. Torna-se condicional de propósito.
Considere um agente de IA responsável pela implantação do código. Num modelo tradicional, pode ter permissões permanentes para modificar a infraestrutura. Em um modelo com reconhecimento de intenção, esses privilégios são ativados somente quando a implantação está vinculada a um evento de pipeline aprovado e a uma solicitação de alteração. Se o mesmo agente tentar modificar sistemas de produção fora desse contexto, os privilégios não ativam esse acesso.
A identidade não mudou, mas a intenção e, portanto, a autorização, sim.
Essa combinação aborda dois dos modos de falha mais comuns que vemos em implantações de IA.
Primeiro, herança de privilégios. Os desenvolvedores costumam testar os agentes usando suas próprias credenciais elevadas. Esses privilégios persistem em ambientes de produção, criando exposição desnecessária. Tratar os agentes como identidades distintas pode ajudar a eliminar esta infiltração.
Em segundo lugar, o desvio da missão. Os agentes de IA podem dinamizar no meio da execução com base em prompts, integrações ou informações adversárias. Os controles baseados em intenção evitam que esse pivô se transforme em acesso não autorizado.
Para os CISOs, o valor não é apenas um controle mais rígido. É a governança que escala.
Os agentes de IA interagem com milhares de APIs, plataformas SaaS e recursos de nuvem. Tentar gerenciar riscos enumerando todas as ações permitidas rapidamente se torna incontrolável. A expansão política aumenta a complexidade,
Não muito tempo atrás, as implantações de IA dentro da empresa significavam copilotos redigindo e-mails ou resumindo documentos. Hoje, os agentes de IA estão provisionando infraestrutura, respondendo a tickets de suporte ao cliente, fazendo triagem de alertas, aprovando transações, escrevendo código de produção e muito mais. Eles não são mais assistentes passivos. Eles são operadores dentro da empresa.
Para os CISOs, esta mudança cria um problema familiar, mas ampliado: o acesso.
Cada agente de IA autentica-se em sistemas e serviços. Ele usa chaves de API, tokens OAuth, funções de nuvem ou contas de serviço. Ele lê dados, grava configurações e chama ferramentas downstream. Em outras palavras, ela se comporta exatamente como uma identidade, porque é uma.
No entanto, em muitas organizações, os agentes de IA não são governados como identidades de primeira classe. Eles herdam os privilégios de seus criadores. Eles operam em contas de serviço com escopo excessivo. Eles têm amplo acesso apenas para garantir que tudo funcione. Uma vez implantados, eles geralmente evoluem mais rapidamente do que os controles ao seu redor.
Este é o ponto cego emergente na segurança da IA.
O primeiro passo para fechá-lo é o que chamamos de segurança que prioriza a identidade para IA: reconhecer que cada agente autônomo deve ser governado, auditado e atestado, assim como um usuário humano ou uma carga de trabalho de máquina. Isso significa identidades exclusivas, funções definidas, propriedade clara, gerenciamento do ciclo de vida, controle de acesso e auditabilidade.
Mas aqui está a dura verdade: a identidade por si só não é mais suficiente.
O gerenciamento tradicional de identidade e acesso (IAM) responde a uma pergunta direta: quem está solicitando acesso? Num mundo governado pelo homem, isso muitas vezes era suficiente. Os usuários tinham papéis e funções de trabalho. Os serviços tinham escopos definidos. Os fluxos de trabalho eram relativamente previsíveis.
O guia completo para gerenciamento do ciclo de vida de identidade do agente de IA
Os agentes de IA criam, usam e alternam identidades na velocidade da máquina, ultrapassando os controles IAM tradicionais.
Este guia mostra aos CISOs como gerenciar todo o ciclo de vida das identidades dos agentes de IA, reduzir riscos e manter a governança e a prontidão para auditoria.
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Os agentes de IA mudam essa equação.
Eles são dinâmicos por design. Eles interpretam entradas, planejam ações e chamam ferramentas com base no contexto. Um agente de IA que começa com a missão de gerar um relatório trimestral pode, se solicitado ou mal orientado, tentar aceder a sistemas não relacionados com a elaboração de relatórios. Um agente de infraestrutura projetado para remediar vulnerabilidades pode modificar configurações de maneiras que excedam seu escopo original.
Quando isso acontece, os controles baseados em identidade não impedem necessariamente que isso aconteça.
O IAM tradicional assume o determinismo. Uma função é concedida porque um usuário ou serviço executa uma função definida. O escopo da ação é previsível.
Os agentes de IA quebram essa suposição. O seu objectivo pode ser fixo, mas o caminho que percorrem para o alcançar é fluido. Eles raciocinam, encadeiam ferramentas e exploram ações alternativas.
Os papéis estáticos nunca foram projetados para atores que decidem como agir em tempo real. Se a função do agente permitir a ação, o acesso será concedido, mesmo que a ação não esteja mais alinhada com o motivo pelo qual o agente foi implantado.
É aqui que o licenciamento baseado em intenção se torna essencial.
Se a identidade responde quem, a intenção responde por quê.
As permissões baseadas em intenção avaliam se a missão declarada e o contexto de tempo de execução de um agente justificam a ativação de seus privilégios naquele momento. O acesso não é mais apenas um mapeamento estático entre identidade e função. Torna-se condicional de propósito.
Considere um agente de IA responsável pela implantação do código. Num modelo tradicional, pode ter permissões permanentes para modificar a infraestrutura. Em um modelo com reconhecimento de intenção, esses privilégios são ativados somente quando a implantação está vinculada a um evento de pipeline aprovado e a uma solicitação de alteração. Se o mesmo agente tentar modificar sistemas de produção fora desse contexto, os privilégios não ativam esse acesso.
A identidade não mudou, mas a intenção e, portanto, a autorização, sim.
Essa combinação aborda dois dos modos de falha mais comuns que vemos em implantações de IA.
Primeiro, herança de privilégios. Os desenvolvedores costumam testar os agentes usando suas próprias credenciais elevadas. Esses privilégios persistem em ambientes de produção, criando exposição desnecessária. Tratar os agentes como identidades distintas pode ajudar a eliminar esta infiltração.
Em segundo lugar, o desvio da missão. Os agentes de IA podem dinamizar no meio da execução com base em prompts, integrações ou informações adversárias. Os controles baseados em intenção evitam que esse pivô se transforme em acesso não autorizado.
Para os CISOs, o valor não é apenas um controle mais rígido. É a governança que escala.
Os agentes de IA interagem com milhares de APIs, plataformas SaaS e recursos de nuvem. Tentar gerenciar riscos enumerando todas as ações permitidas rapidamente se torna incontrolável. A expansão política aumenta a complexidade,
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