Ano novo, novas metas de segurança: melhore a segurança de aplicações em 2025

Com a chegada de 2025, todo mundo começa a pensar em metas e resoluções para o ano novo. Mas, ao contrário da promessa anual de fazer mais exercícios e comer menos doces nas festas (ops!), segurança de aplicações é uma área em que ninguém pode baixar a guarda.

Vamos pular a fase da procrastinação e começar o ano com tudo: confira algumas resoluções práticas para elevar o nível da segurança das suas aplicações.

Resolva vulnerabilidades mais rápido

O processo de identificar, priorizar e corrigir vulnerabilidades costuma ser lento e consumir muitos recursos. Além disso, a diferença entre as vulnerabilidades descobertas e as corrigidas está aumentando. Enquanto uma empresa típica corrige apenas 5% das vulnerabilidades acumuladas por mês, o volume de CVEs cresce cerca de 25% ao ano.

Neste ano, priorize a adoção de fluxos de trabalho e ferramentas que automatizam a correção de vulnerabilidades. Os recursos de correção automática da Snyk, por exemplo, identificam e corrigem rapidamente vulnerabilidades no seu código, nas dependências, nos contêineres e na infraestrutura como código (IaC). Ao integrar ferramentas automatizadas aos seus pipelines de CI/CD, você mantém uma segurança robusta sem desacelerar o desenvolvimento.

Equilibre IA e automação com a experiência humana

As ferramentas de IA estão transformando a forma como as organizações lidam com a segurança de aplicações, permitindo detectar e corrigir vulnerabilidades com mais rapidez. Mas as estratégias mais eficazes não dependem apenas da IA: elas combinam a velocidade e a precisão da tecnologia com a experiência humana. Essa colaboração fortalece as defesas e aumenta a confiança no papel cada vez maior da IA na segurança.

Para aproveitar ao máximo a segurança baseada em IA, procure soluções que ofereçam:

• Integração simples: as soluções de segurança com IA devem se integrar diretamente aos fluxos de desenvolvimento, levando a segurança até as equipes de software.

• Informações práticas: as ferramentas de IA devem explicar claramente as vulnerabilidades e sugerir correções, para que os desenvolvedores possam agir rapidamente.

• Validação humana: assim como todas as ferramentas de segurança para desenvolvedores, as soluções de IA devem inspirar confiança, permitindo que as equipes analisem e aprimorem as recomendações para confirmar se são precisas e relevantes. Afinal, essas ferramentas devem servir como orientação, não como restrição.

Aumente a confiança no código gerado por IA

As ferramentas de IA também estão ajudando as equipes a escrever, otimizar e depurar código mais rápido do que nunca. Mas a velocidade e a automação trazem novas preocupações: os desenvolvedores podem confiar que o código gerado por IA atende aos padrões de segurança? De acordo com nosso Relatório sobre segurança de código com IA, mais da metade dos desenvolvedores (56,4%) encontra com frequência problemas de segurança no código gerado por IA, mas 80% ainda ignoram as políticas de segurança de código com IA de suas organizações para usar essas ferramentas.

A chave para confiar no código gerado por IA é integrar testes e correções de segurança ao processo de desenvolvimento desde o início. Quando as ferramentas de IA oferecem não apenas sugestões de código, mas também verificações de segurança em tempo real, os desenvolvedores podem trabalhar com tranquilidade, sabendo que as vulnerabilidades serão sinalizadas e corrigidas durante a escrita do código — em vez de serem descobertas mais tarde, em auditorias ou em produção.

Crie o hábito de proteger modelos de IA

Se sua empresa desenvolve IA para seus produtos ou operações, proteger os modelos de IA deve ser uma prioridade. Esses modelos apresentam riscos específicos, como envenenamento de modelos, ataques adversariais e desvio de dados, que podem comprometer a integridade dos sistemas e dos dados que eles processam.

Para proteger sua organização e seus clientes, siga estas boas práticas:

• Proteja os dados de treinamento: garanta a segurança dos pipelines de dados para evitar manipulações não autorizadas ou o envenenamento dos conjuntos de dados de treinamento. Use conjuntos de dados diversificados para reduzir o impacto de uma única fonte de dados corrompida.

• Monitore o desvio de dados: avalie e treine novamente os modelos continuamente para lidar com mudanças nos padrões de dados que possam prejudicar o desempenho e a segurança. Você também pode usar a própria IA para ajudar: — modelos de aprendizado de máquina, como florestas de isolamento, podem detectar anomalias.

• Reforce os modelos: use técnicas como privacidade diferencial, criptografia e treinamento adversarial para tornar seus modelos mais resistentes a ataques.

  Um brinde a uma segurança de aplicações mais robusta em 2025

  Ao atualizar sua estratégia de segurança para 2025, faça dessas melhorias na segurança de aplicações as resoluções de ano novo que realmente duram. Ao automatizar a correção de vulnerabilidades, integrar a segurança aos fluxos de trabalho com IA e proteger modelos de IA, você não estará apenas respondendo aos desafios de hoje: estará se preparando para o futuro do desenvolvimento de software.

  
  Para saber mais sobre o “esgotamento com AppSec” e como sua empresa pode incentivar os desenvolvedores a adotar práticas de codificação mais seguras, baixe nosso relatório mais recente sobre o estado da segurança de código aberto.