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No atual cenário de ameaças, confiar apenas na criptografia de repouso e de trânsito é o equivalente digital a trancar as janelas de uma casa enquanto a porta da frente permanece aberta para qualquer um que tenha uma chave clonada. Como qualquer arquiteto de segurança experiente sabe, o AES-256 e o TLS 1.3 são fundamentos indispensáveis, mas eles protegem o dado contra o observador externo, não contra o abuso autorizado. O atacante moderno não perde tempo tentando quebrar algoritmos matemáticos; ele subverte a identidade, manipula a lógica de negócio das APIs e aproveita a falta de visibilidade comportamental das empresas.
O colapso do perímetro sob a sombra da IA
Um dos vetores mais críticos e menos compreendidos atualmente é o Shadow AI. Quando um colaborador legítimo insere dados sensíveis em modelos de linguagem de terceiros (LLMs), ocorre um fenômeno de exfiltração “transparente”. Para o firewall e para os sistemas de criptografia, esse é um tráfego legítimo, autenticado e criptografado via HTTPS. No entanto, o controle sobre a privacidade do dado foi perdido no momento do input. O problema aqui não é a falta de criptografia, mas a falta de consciência contextual. Uma estratégia de defesa robusta precisa ser capaz de identificar que o volume e a sensibilidade do dado sendo movido para um endpoint de IA não condizem com a função daquele usuário ou com a política de governança da empresa, permitindo uma intervenção antes que o dado se torne parte do conjunto de treinamento de uma IA pública.
A fraqueza das identidades estáticas e o roubo de sessão
A transição para o modelo Zero Trust trouxe avanços, mas estacionou na autenticação inicial. O mercado enfrenta hoje a epidemia do Session Hijacking, onde o atacante não precisa de senhas ou contornar o MFA, pois ele sequestra o token de sessão já validado. Uma vez dentro do ambiente, esse invasor opera sob o manto da “identidade confiável”. Como ele utiliza um túnel criptografado e credenciais válidas, ele pode realizar a varredura de bancos de dados e a exfiltração de registros sem disparar alertas de intrusão tradicionais. É aqui que a criptografia se torna uma aliada do atacante: ela mascara o conteúdo malicioso das requisições. A defesa efetiva exige uma mudança para o Continuous Trust, onde o sistema monitora não quem o usuário diz ser, mas como ele se comporta. Se uma identidade começa a requisitar objetos via API em um padrão de velocidade ou volume que sugere automação (bot), a confiança deve ser revogada imediatamente, independentemente da validade técnica do token.
O risco lógico e a exposição em APIs
A camada de aplicação, especificamente através de APIs, tornou-se o sistema circulatório das empresas, mas também o seu maior ponto cego. Frequentemente, nos deparamos com o erro de exposição excessiva de dados, onde a API entrega o objeto completo (PII, dados financeiros, metadados) esperando que a interface do usuário filtre o que é necessário. Um atacante que explora essa falha lógica está recebendo dados perfeitamente descriptografados e legítimos aos olhos da infraestrutura. A segurança real de dados hoje exige uma camada de inteligência que entenda a lógica de negócio. É necessário correlacionar a identidade com a intenção: por que este usuário, neste horário e nesta localização, está acessando este registro específico? Se a resposta não estiver alinhada com a política de privacidade, o acesso deve ser bloqueado na camada lógica.
Rumo à segurança ativa
A segurança da informação está deixando de ser uma questão de “trancar portas” para se tornar uma disciplina de análise comportamental e resposta proativa. A conformidade e a criptografia são o ponto de partida, o mínimo aceitável para qualquer operação séria. No entanto, a verdadeira proteção de dados na era da IA e das identidades fluidas exige visibilidade total sobre quem acessa o quê e sob quais condições.
Na Neotel, integramos soluções como o Thales Data Risk Intelligence justamente para preencher essa lacuna. Ao unificar o controle de acesso centrado na identidade com indicadores de risco comportamentais, permitimos que as equipes de segurança identifiquem anomalias em tempo real, mitigando riscos antes que uma exposição se transforme em um incidente catastrófico. O futuro da privacidade não está no que você esconde, mas no quão bem você monitora quem tem a chave para ver.