As empresas indianas de cibersegurança, incluindo Indusface e Astra Security, estão a adotar agentes de IA construídos em grandes modelos de linguagem para acelerar os testes de vulnerabilidades de software, passando de dias ou semanas para horas, segundo o The Economic Times. Esta mudança reflete a crescente rapidez dos atacantes e a capacidade emergente das ferramentas de IA para identificar explorações de forma autónoma, levando as empresas a adotar testes automatizados para acompanhar ameaças em constante evolução.
Aceleração do tempo de testes
As grandes avaliações de segurança de clientes que antes exigiam quatro a cinco dias — ou até 20 dias para aplicações maiores — agora ficam concluídas em poucas horas, segundo Ashish Tandon, CEO da Indusface. Esta aceleração permite às equipas de segurança identificar e corrigir vulnerabilidades com mais rapidez à medida que o panorama de ameaças evolui.
Rapidez dos atacantes e crescimento das vulnerabilidades
A necessidade de testes mais rápidos é reforçada por dados emergentes sobre a capacidade dos atacantes. A CrowdStrike informou que o tempo médio de “breakout” do atacante caiu para 48 minutos em 2025. Entretanto, a Gartner estima que as vulnerabilidades documentadas anuais ultrapassarão 1 milhão até 2030, face a cerca de 277 mil em 2025 — um aumento próximo de quatro vezes.
Expansão das capacidades de IA
A Proofpoint, que alargou as operações na Índia no ano passado, assinalou que os agentes de IA ajudam a rever milhares de alertas de ameaça diariamente. Esta automação enfrenta um desafio crítico: as empresas enfrentam regras de dados mais apertadas e uma escassez de analistas de segurança qualificados. A capacidade vai além da triagem de alertas; segundo a Anthropic, o Claude Mythos Preview identificou um bug no OpenBSD, um sistema operativo open-source, que permanecia indetetado há 27 anos. O mesmo modelo obteve uma taxa de sucesso de 72,4% ao converter vulnerabilidades conhecidas em explorações funcionais, face a 14,4% para o Opus 4.6, um modelo anterior da Anthropic.
Remediação e disparidade organizacional
Embora a IA acelere a deteção de vulnerabilidades, a remediação — o processo de corrigir problemas de segurança — continua a ser um gargalo que exige revisão e aprovação humanas. De acordo com a Arctic Wolf, uma empresa de cibersegurança, 76% das violações nos seus casos de resposta a incidentes envolveram uma ou mais das 10 vulnerabilidades conhecidas para as quais existiam patches antes da exploração. Esta lacuna pode alargar-se no panorama de segurança: empresas maiores, equipadas com capacidades de deteção e remediação impulsionadas por IA, poderão ultrapassar organizações mais pequenas que não disponham de pessoal ou orçamento suficientes para gerir o volume de vulnerabilidades identificadas.
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