Os ataques autônomos já chegaram. A defesa precisa acompanhar o ritmo.

Na semana passada, Manoj Nair, CTO da Snyk, conversou ao vivo com Alon Krifcher, Head of Applied AI da Anthropic, sobre a próxima onda de ataques autônomos. Manoj voltou várias vezes ao mesmo ponto: o furacão da IA já chegou, e agora é preciso decidir se a sua defesa consegue acompanhar a velocidade das ameaças.

Os ataques se tornaram agentivos, assim como o código que os executa. Em milhares de ambientes corporativos reais, a Snyk observa que o número de novos problemas de segurança aumentou mais de 2x a cada trimestre, enquanto as equipes corrigem um problema para cada seis novos. O relatório de ameaças mais recente da CrowdStrike registrou o menor tempo de invasão já observado: 27 segundos. A média agora é medida em minutos, não em meses. Antes, levava muito tempo para desenvolver um ataque de dia zero e ainda mais para explorá-lo, o que dava tempo aos defensores. É justamente esse tempo que os atacantes autônomos eliminaram.

No entanto, Manoj não acha que o céu está caindo. Para ele, a resposta é mais simples do que muitos imaginam — e já está funcionando nas maiores empresas com as quais conversa. Se ataques autônomos exigem uma defesa na velocidade das máquinas, ele argumenta, são necessárias quatro ações em paralelo, não em sequência: Descobrir → Corrigir → Validar → Prevenir. Você pode começar em qualquer ponto desse ciclo. A maioria das empresas começa pelo backlog que já tem, porque todas têm um.

É aí que o cálculo de risco muda. O modelo antigo era: probabilidade × impacto. O impacto mudou pouco, mas a probabilidade mudou. Agora, um atacante pode combinar, de forma barata e agentiva, três vulnerabilidades classificadas como baixas ou médias e transformá-las em algo que não é nem baixo nem médio. Reavaliar tudo não é a resposta, explica Manoj. A resposta é começar pelas aplicações de maior impacto e testá-las da forma como um atacante autônomo realmente faria — e foi por isso que a Snyk criou Evo Continuous Offensive Security. Um dos primeiros clientes usou a solução em um aplicativo que havia sido aprovado em um teste de intrusão naquela mesma semana. A Snyk encontrou tudo o que o teste havia identificado, além de dois ou três problemas que precisaram ser corrigidos naquele dia. Não é apenas uma ideia, diz Manoj. Já está em operação.

Sobre o backlog, alguns clientes da Snyk, entre eles Labelbox e Relay Networks, falaram publicamente sobre como chegaram a um backlog zerado usando uma combinação de Skills e agentes de correção criados com Claude. Outro cliente da Fortune 10 disse o mesmo. Se isso é possível nessa escala, diz ele, "vamos resolver o backlog algum dia" deixou de ser um plano confiável.

A prevenção é a parte de que Manoj mais se orgulha, porque foi por aí que a Snyk começou. A empresa nasceu da ideia de corrigir os problemas de segurança no momento em que surgem, e não depois. Esse momento mudou. Para a maioria das empresas com as quais conversa hoje, ele acontece com um agente. Por isso, a Snyk criou o Snyk Studio para dar a esse agente o mesmo contexto de segurança que um bom desenvolvedor teria, exatamente quando ele está escrevendo código — e com rapidez suficiente para que o agente não simplesmente contorne a proteção. Hoje, quase 1.500 clientes usam essa solução em produção. Manoj fez uma demonstração recente pedindo a um agente que criasse um leitor de QR code. Ele foi informado com transparência sobre dois pacotes possíveis: um abandonado havia uma década e outro atual e seguro. O agente escolheu o pacote certo sem que uma pessoa precisasse detectar o problema.

Nada disso funciona, argumenta Manoj, se a responsabilidade for tratada como sendo apenas da Snyk. Ele quer deixar claro onde está o limite quando se trata de um parceiro como a Anthropic. A empresa faz o trabalho difícil de impedir que seus modelos sejam usados como armas no nível da inteligência. Mas esse trabalho tem um limite: a superfície de ataque que as proteções não alcançam — credenciais expostas, componentes configurados incorretamente, um agente ou uma equipe criada sem saber quais pacotes ou Skills foram incorporados ao longo do caminho. Entre os quase 3.000 clientes que usam hoje a lista de materiais de IA da Snyk, a empresa observa uma proporção de aproximadamente três modelos para cada componente agentivo. Cada um desses componentes pode esconder riscos se ninguém estiver monitorando. Neste verão, a Snyk usou essa mesma abordagem para ajudar a proteger uma das maiores implantações de código na nuvem do mundo: 50.000 desenvolvedores, com a análise contínua de Skills integrada desde o primeiro dia.

Se você guardar uma coisa de tudo isso, diz Manoj, acompanhe um indicador: novas descobertas em comparação com descobertas corrigidas nas suas principais aplicações. Todo o resto em um painel de segurança — como chamados abertos, análises executadas e contratações — muda porque alguma ação foi tomada. Essa proporção só muda quando o próprio programa de segurança muda de verdade. Se o resultado é de seis para um e está piorando, você está acumulando problemas, não fortalecendo a segurança. Se puder, acompanhe também um segundo indicador: que proporção das correções propostas é incorporada sem que uma pessoa precise reescrevê-las? Esse é o verdadeiro gargalo de produtividade e mostra o quanto a correção é realmente agentiva, em comparação com o quanto você gostaria que fosse.

O mercado muda em questão de semanas, diz Manoj. O plano acima é um ponto de partida, não uma linha de chegada, e ele espera que evolua da mesma forma que todo esse setor evoluiu no ano desde que a Snyk lançou o Studio. O que não mudou — e não vai mudar — é a convicção compartilhada por Manoj e Alon: os atacantes só precisam vencer uma vez, e a única defesa real é uma proteção em camadas, sem nenhuma brecha para eles encontrarem.

Quer ouvir a conversa completa? Assista à sessão sob demanda com Manoj Nair e Alon Krifcher.