IA inverte a Cyber Kill Chain e empurra a tecnologia para uma "Era das Trevas" de violações de segurança

A indústria de segurança cibernética de bilhões de dólares, construída ao longo das últimas duas décadas, está enfrentando uma crise existencial. Segundo Alex Stamos, diretor de segurança (CSO) da Cognition e palestrante no Stanford University Cyber Policy Center, a ascensão de modelos de inteligência artificial de pesos abertos (open-weight) e ferramentas de ataque automatizadas empurrou o mundo digital para uma "era das trevas" da segurança.

Em entrevista ao podcast Decoder, do The Verge, Stamos argumentou que a economia e a arquitetura operacional da defesa cibernética foram completamente desorganizadas. Enquanto a segurança da informação tradicional dependia de um processo lento e humano de descoberta de vulnerabilidades seguido pela implantação de correções (patches), os sistemas de IA automatizaram quase toda a "kill chain" em tempo real.

Uma Cyber Kill Chain invertida

Historicamente, a execução de ataques cibernéticos de alto nível exigia recursos significativos. Pesquisadores de elite passavam meses descobrindo vulnerabilidades e escrevendo códigos de exploit, que equipes operacionais ou grupos financiados por Estados aplicavam contra alvos. Essa hierarquia — que variava de "script kiddies" amadores a um seleto grupo de poucas centenas de pesquisadores de vulnerabilidades de alto nível — está desmoronando rapidamente.

"O que aconteceu no último mês é que tivemos alguns desses grandes bugs, em PHP, Node e afins. O que tem sido menos discutido é que um enorme número de empresas foi invadido", explicou Stamos. Os atacantes agora estão encadeando exploits entre diferentes fornecedores: uma intrusão na provedora de serviços de IA Fireworks comprometeu chaves de API que abriram acesso ao Cursor, que foi subsequentemente usado para enviar um plugin malicioso afetando 5.000 empresas clientes.

Stamos destacou ferramentas de código aberto como o ARTEX, um framework chinês disponível no GitHub. Quando combinado com modelos de pesos abertos, como um GLM-5.3 "obliterated" rodando em hardware local — como estações de trabalho Apple Mac Studio ou computadores gamers convencionais —, esses sistemas podem escanear alvos autonomamente, descobrir vulnerabilidades e escrever exploits estáveis de forma simultânea. Campanhas recentes utilizando essas capacidades comprometeram três bancos sul-coreanos antes de atingir cerca de 200 organizações adicionais em uma semana.

A economia assimétrica dos exploits com IA

A disrupção é fundamentalmente econômica. Para os atacantes, o custo marginal por token está despencando em direção a zero, permitindo que pequenas equipes ou atores individuais executem agentes de ataque autônomos e contínuos. Enquanto isso, os custos defensivos permanecem insustentavelmente altos. Stamos destacou que realizar uma única investigação usando o modelo de ponta de uma plataforma líder de segurança pode custar até US$ 900 por incidente — uma despesa impossível ao se defender de varreduras automatizadas e implacáveis.

Além disso, atores financiados por Estados continuam a explorar vetores especializados em conjunto com a automação. A recente invasão da Binance — descrita por Stamos como o maior roubo da história da humanidade — foi realizada por equipes da Coreia do Norte que utilizaram engenharia social e inteligência humana sofisticadas, em vez de ferramentas de script automatizadas. Enquanto isso, prestadores de serviços chineses menores na "indústria artesanal de acesso" (cottage access industry) invadem alvos para vender pontos de entrada a empresas domésticas maiores.

Além dos remendos: a defesa pela reescrita da infraestrutura

Stamos alertou que o setor de tecnologia não pode simplesmente resolver esse cenário com correções superficiais (patches). Modelos de ponta como Mythos e Astra Cyber estão descobrindo milhares de vulnerabilidades anteriormente ocultas em bases de código aberto fundamentais, gerando ciclos contínuos de atualizações de emergência.

Em vez de corrigir perpetuamente código C legado, Stamos pediu que os gigantes da computação em nuvem tomem medidas estruturais:

• Remediação autônoma: As organizações precisam avançar em direção à correção automatizada de bugs, na qual agentes de IA identificam falhas, escrevem amplas suítes de testes e refatoram o código diretamente para linguagens com segurança de memória (memory-safe) e de tipos (type-safe).

• Reescrita da infraestrutura principal: Stamos convocou a Google e a Amazon a colaborarem na criação de um fork e na reescrita do kernel do Linux em Rust para a infraestrutura de nuvem corporativa. Eliminar drivers legados desnecessários e migrar para arquiteturas seguras em termos de memória mitigaria os ciclos recorrentes de patches no nível do kernel, que interrompem frotas globais de servidores.

• SOCs autônomos com limites determinísticos: Os centros de operações de segurança (SOCs) devem adotar agentes de IA em camadas para analisar petabytes de logs de rede. No entanto, Stamos alertou que os agentes defensivos precisam ter restrições determinísticas rígidas — como limitar o número de contas que uma IA pode desativar em sistemas de identidade como o Okta — para evitar derrubar empresas inteiras durante alarmes de falsos positivos.

Defesa proativa nos próximos 90 dias

Para líderes corporativos, a gestão passiva de riscos não é mais viável. Stamos alertou que toda empresa precisa implantar ferramentas de red-teaming com IA contra a própria infraestrutura dentro dos próximos 90 dias ou enfrentará um comprometimento inevitável.

"Você terá que assumir o risco de fazer um red-teaming ativo em si mesmo, para se antecipar aos cibercriminosos que já estão fazendo isso neste exato momento", disse Stamos. Embora as capacidades defensivas venham a amadurecer com o tempo por meio da remediação autônoma e do design seguro em memória, o futuro imediato exige que as organizações se adaptem rapidamente para sobreviver à velocidade crescente das ameaças automatizadas.