No atual cenário de segurança cibernética e contexto econômico brasileiro, a integração de inteligência artificial (IA) com a expertise humana está transformando os testes de penetração. Para os CISOs (Chief Information Security Officers), essa sinergia representa uma oportunidade única para fortalecer as defesas organizacionais contra ameaças cada vez mais sofisticadas, unindo inovação tecnológica a decisões estratégicas fundamentadas.

 Evolução Tecnológica nos testes de intrusão

Historicamente, os testes de penetração dependiam de processos e testes manuais conduzidos por analistas humanos, que simulavam ataques cibernéticos para identificar vulnerabilidades em sistemas e redes. Hoje, com a chegada de soluções baseadas em IA e algoritmos de aprendizado, é possível automatizar grande parte desses processos, aumentando a eficiência e cobertura dos testes.

Os aspecto de cobertura é extremamente estratégico dentro de um cenário de intrusão, pois há ambientes de redes internos, em parceiros, escritórios/presença remotos que por questão de custos são deixados “de lado” para uma próxima oportunidade. 

Principais avanços tecnológicos incluem:

• Ampliação da etapa de Reconhecimento Automatizado: Ferramentas baseadas em IA analisam grandes volumes de informações, tráfego de rede e presença na web em busca de anomalias que possam indicar vulnerabilidades ou explorações.
• Geração dinâmica de exploits: Algoritmos de IA podem simular ataques em tempo real, criando payloads personalizados que testam a resiliência de sistemas específicos.
• Criação de cenários de teste em tempo de intrusão: A dinâmica e cenários de testes podem ser dinamicamente criados conforme os trabalhos avançam. Essa velocidade de criação era impensável antes do uso da IA.

Priorização de exploração com base em risco: Utilizando modelos de machine learning, essas soluções avaliam o impacto potencial de cada vulnerabilidade, integração entre sistemas e geração do “caminho do ataque” permitindo que as equipes priorizem seus esforços em vulnerabilidades que são caminho crítico para exploração total.

Os Benefícios de uma Abordagem Híbrida

Embora a automação traga vantagens claras, a colaboração entre IA e profissionais humanos maximiza os resultados. Uma abordagem totalmente automatizada sem qualquer tipo de curadoria humana traz sensação de que todos os testes foram realizados utilizando-se da melhor tecnologia e com cobertura total.

A realidade atual é que a ausência de curadoria humana e avaliação dos resultados automatizados serão expostos quando houver uma intrusão real, exposta para a mídia e toda a área de segurança e decisores que participaram da escolha deste modelo serão questionados.

Por um lado o ganho de eficiência ao aumentar a cobertura de um Teste de Intrusão ao utilizar I.A. (que pode ser comemorado durante a decisão), pode resultar no questionamento por parte da gestão da empresa na capacidade de escolher inovações por parte do CISO em caso de intrusão consumada.

Como a integração funciona na prática:

Coleta e análise preliminar de dados: A IA processa informações de sistemas como Escopo de testes, dados de SIEMs (Security Information and Event Management) ou EDRs (Endpoint Detection and Response), fornecendo um panorama inicial.

Integração via API das diversas ferramentas de segurança disponíveis no mercado, sejam elas pagas ou grátis. Para ferramentas que utilizam apenas linha de comando, a I.A. necessita de acesso as consoles de execução para disparar os testes.

Identificação de cadeias de ataque: Através de técnicas como modelagem de ameaças e análise comportamental, as ferramentas baseadas em IA detectam possíveis vetores de ataque que poderiam ser negligenciados manualmente.

Interpretação e refinamento humano: Analistas experientes validam as descobertas, descartam falsos positivos e contextualizam as vulnerabilidades no ambiente organizacional.

Aspectos Técnicos Relevantes

 

Para os CISOs que desejam explorar essa abordagem, alguns aspectos técnicos precisam ser considerados:

• Qualidade dos dados de entrada: A eficácia de ferramentas baseadas em IA depende diretamente da qualidade dos dados utilizados para treinamento. Logs incompletos ou mal estruturados podem limitar a precisão. Saída das ferramentas que foram integradas no processo contendo erros/falhas ou comandos não terminados irão afetar o resultado.

• Automação orientada por IA: Ferramentas modernas, como scanners de vulnerabilidades assistidos por IA, realizam verificações em profundidade, mas devem ser integradas a plataformas SIEM para melhor correlação de eventos. Filtros automáticos criados dentro do próprio SIEM ou filtros de exibição podem entregar resultados incorretos ou gerar decisões equivocadas.

• Checagem Cruzada: A IA frequentemente entra em processo de devaneio, onde passa a gerar textos e relatórios sem validação, referenciação ou checagem de possibilidade. O resultado disso é que os relatórios podem conter informações totalmente equivocadas e as vezes impossíveis, como exploração de vulnerabilidades em arquiteturas que não possuem aquela vulnerabilidade reportada. 

• Interoperabilidade: Certifique-se de que as soluções escolhidas sejam compatíveis com os sistemas já existentes; Atualizações frequentes nas ferramentas para suportar integrações podem mudar forma como os resultados são apresentados. A título de exemplo: Uma ferramenta de gestão de vulnerabilidades que até então não usava IA, passa, após atualização, a utilizar inteligência artificial para tratar os dados. O resultado desta situação é que haverá a interpretação de dados em cima de dados interpretados. 

• Segurança e conformidade: Ferramentas de IA devem ser configuradas para garantir que seus próprios processos estejam em conformidade com regulações como LGPD, GDPR e outras normas aplicáveis ao setor. Principalmente quando as ferramentas possuem acessos a bancos de dados, informações financeiras ou de cunho protegido.

• E o mais importante, a ferramenta de IA deve rodar localmente e não usar suplementação de interpretação em clouds terceiras ou sem controle total do fluxo de informação. Ao usar ampliação de LLMs externas, os dados confidenciais dos scans automatizados podem entrar na indexação corporativa do provedor de serviços e as vulnerabilidades ou interpretações de resultados podem ser extrapolados para outros clientes.

Desafios e Considerações

Apesar dos benefícios, implementar IA em testes de penetração apresenta desafios técnicos e éticos:

1. Falsos positivos e negativos: Modelos de IA precisam ser treinados continuamente para minimizar inconsistências nas detecções.
2. Complexidade operacional: Ferramentas mais avançadas podem exigir maior esforço inicial para integração e customização, demandando habilidades específicas das equipes. Os profissionais necessitam de um tempo para ajustar a curva de aprendizado e os primeiros testes utilizando a metodologia podem ser extremamente não-performático e inconclusivos.

Logo, até que o processo seja estabelecido como válido dentro da empresa, faz-se necessário conduzir os dois tipos de testes em paralelo até que possa-se confiar nos resultados.

Riscos de sobredependência: O uso excessivo de IA sem supervisão humana pode levar a erros críticos em análises ou subestimação de vulnerabilidades complexas.

Conclusão

A união entre IA e expertise humana é mais do que uma tendência; é uma evolução necessária para os testes de penetração no mundo moderno. Para os CISOs, adotar essa abordagem híbrida significa não apenas aumentar a eficiência das defesas, redução de custo a longo prazo, mas também obter insights mais profundos sobre as ameaças que enfrentam.

Para os CISOs que conseguem contrair mais riscos em seus processos internos e o negócio permite a adoção de novas tecnologias em formato de experimentação, algumas cautelas precisam ser tomadas:

Não trocar abruptamente o processo atual: Substituir todo o time de testes por IA, colocando uma data-muro para a substituição. Ambos os processos precisam co-existir até que a gestão esteja confortável com os resultados, os times técnicos que corrigem as vulnerabilidades confiem nas avaliações e principalmente, o CISO deve poder avaliar de forma contínua os resultados para não ser abertamente questionado sobre sua decisão. 

Todo resultado gerado deve possuir um crivo de verificação. Resultados equivocados enviados aos times técnicos de outras áreas irão reverberar por diversas áreas da empresa, podendo enfraquecer a adoção dessa tecnologia.

Processos de priorização de correções, patches dinâmicos, gestão de riscos cibernéticos devem ser mantidos, e evitar que as áreas se pautem nos resultados da IA para não realizar as correções necessárias. Em suma, informar que como a IA não indicou vulnerabilidades críticas a serem corrigidas, não significa não reduzir as vulnerabilidades presentes nos diversos ambientes da empresa.

Claro, é necessário possuir uma licença poética para usar o clichê a seguir: a adoção de novas tecnologias é necessária e bem vinda, porém deve ser feita com cautela e avaliação contínua.

Na Cybernexis, estamos preparados para ajudar sua organização a implementar soluções personalizadas que maximizem a identificação de vulnerabilidades, avaliar seu processo atual e claro, realizar os mais complexos testes e avaliações de vulnerabilidades. Entre em contato conosco para descobrir como podemos transformar sua abordagem de segurança cibernética e garantir a proteção de seus ativos digitais.