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Por Sebastien Cano | SVP, Cyber Security Products da Thales
A crescente ameaça representada pela Inteligência Artificial à cibersegurança e aos recursos tecnológicos foi o tema predominante na RSA Conference deste ano, juntamente com o desejo das organizações de aproveitar seu potencial de forma positiva e produtiva.
De acordo com o Thales Data Threat Report 2025, 69% dos entrevistados consideram o “ecossistema em rápida evolução” como o risco mais preocupante da segurança com GenAI (IA Generativa). Talvez motivadas pela urgência de acompanhar esse ritmo, mais da metade (53%) das organizações já investiram em ferramentas específicas de GenAI, e 20% planejam usar orçamentos recém-alocados para isso.
No que já está sendo chamado de uma nova corrida armamentista tecnológica, as empresas compreendem a necessidade de adotar, reconhecer e incorporar a GenAI em suas estratégias de negócio e segurança. A grande questão é: elas conseguirão fazer isso com responsabilidade?
Adotando a IA: Um Equilíbrio Delicado
Estamos acompanhando o amadurecimento de diversas estratégias de segurança baseadas em IA, antes ainda em estágio inicial. No entanto, à medida que essas abordagens evoluem, surge um conflito crescente entre a velocidade de adoção e a segurança — uma velha disputa.
Para acompanhar o crescimento acelerado do ecossistema de IA, muitas empresas estão modernizando suas infraestruturas com soluções de GenAI vindas de diferentes fornecedores.
Entre as que priorizam a segurança da IA, quase 70% recorreram a seus provedores de nuvem para obter soluções, pouco mais de 60% optaram por fornecedores de segurança já consolidados, e cerca de metade está confiando em startups novas ou emergentes.
Esses dados revelam um forte desejo de não “ficar para trás” — seja aos olhos dos consumidores, dos concorrentes ou dos próprios atacantes. A pergunta que fica é: a que custo? Essa é uma decisão que cabe a cada organização.
Protegendo a IA (De Si Mesma)
Embora a adoção da GenAI seja desejável — e até imperativa em certa medida —, ela traz consigo a necessidade de protegê-la.
Seja utilizando um modelo de IA existente ou desenvolvendo um novo, as empresas precisam proteger todas as etapas do ciclo de vida da IA, desde o desenvolvimento e treinamento até o uso. Para isso, é necessário ter visibilidade específica e controle sobre dados, aplicações e modelos, sempre com uma abordagem informada por conformidade regulatória.
Esse último ponto é especialmente importante, uma vez que as regulações sobre IA ainda estão em constante mudança, exigindo soluções adaptáveis a novas exigências conforme elas surgem.
Por isso, proteger o uso de GenAI dentro das empresas muitas vezes exige uma abordagem baseada na própria IA. Com as soluções de cibersegurança alimentadas por IA da Thales, é possível proteger dados sensíveis antes mesmo que eles sejam ingeridos por modelos de IA, tornando-os “estéreis” para uso.
Essas capacidades permitem que as organizações protejam dados importantes ainda na fase de treinamento e ajuste fino, ou durante o processo de Retrieval-Augmented Generation (RAG), quando os dados são utilizados por modelos de linguagem de larga escala (LLMs). Isso é essencial em auditorias e no cumprimento de legislações de privacidade, que estão cada vez mais rigorosas quanto ao uso de IA.
As ferramentas avançadas da Thales também permitem proteger a propriedade intelectual da empresa, criptografando o modelo de IA e restringindo os aplicativos que podem descriptografá-lo — prevenindo roubo de IP e engenharia reversa, do desenvolvimento à monetização do modelo.
Se Defendendo da IA – Como Só a IA Pode Fazer
Os hackers também estão participando dessa nova corrida tecnológica. O aumento no acesso a ferramentas de IA reduziu as barreiras para ataques cibernéticos, permitindo a criação e o uso em massa de bots maliciosos. Hoje, tráfego automatizado já representa 51% do tráfego total da web.
As soluções da Thales monitoram riscos e ameaças continuamente, detectando e bloqueando ataques de bots maliciosos alimentados por IA e mitigando o abuso de APIs em tempo real, por meio do monitoramento e proteção do tráfego de API.
À medida que aumentam a sofisticação dos deepfakes e clonagem de voz, e que a GenAI melhora sua capacidade de imitar humanos, o treinamento de conscientização em segurança precisa ser complementado com tecnologia capaz de ajudar as pessoas a distinguir o real do falso. Embora os colaboradores devam sempre ser treinados para “perceber os sinais”, estudos mostram que as pessoas tendem a acreditar que deepfakes são vídeos autênticos — e muitas vezes superestimam sua própria capacidade de identificação.
As ferramentas da Thales de detecção de deepfake usam técnicas de detecção de “vivacidade” (liveness detection) para diferenciar imagens e vídeos reais de conteúdo gerado por IA, além de empregar aprendizado de máquina para identificar comportamentos suspeitos em tempo real. A falsificação de identidade é outra forma comum de ataque baseado em IA, e pode ser mitigada com biometria, autenticação forte e autenticação baseada em risco (RBA).
Soluções Avançadas Baseadas em IA
Na RSA, não houve um aspecto da GenAI que não tenha sido debatido ou repensado pela comunidade de cibersegurança. Ao mesmo tempo, há ainda muito a ser explorado.
À medida que o mundo caminha para uma adoção total da IA, é preciso equilibrar o desejo de não ficar para trás com a necessidade constante de avançar com responsabilidade. As soluções avançadas da Thales consideram tanto as ameaças que os modelos de IA enfrentam quanto as que eles próprios podem causar — e ainda ajudam as empresas a se manterem competitivas em um cenário repleto de novas oportunidades tecnológicas.
Com a expansão da IA, a Thales continuará a liderar o caminho para uma jornada segura.
Saiba mais sobre como fortalecer sua postura de segurança com soluções de cibersegurança baseadas em IA da Thales.
Esse artigo tem informações retiradas do blog da Thales. A Neotel é parceira da Thales e, para mais informações sobre as soluções e serviços da empresa, entre em contato com a gente.