Protegendo a transição para a IA nativa

W. Ian Douglas
Developer Advocate em nível Staff - Block

O que acontece quando você pede contribuições à sua comunidade e quer garantir que nada malicioso chegue à sua base de código? Resolvemos isso fazendo com que nosso sistema de IA criasse seu próprio scanner de segurança para um projeto comunitário de envio de "receitas de automação". Criamos um pipeline de segurança totalmente automatizado e em contêineres que analisa pull requests do GitHub de forma isolada, usando análise de IA sem interface gráfica e algoritmos de detecção de ameaças. Saiba como criar seu próprio modelo para implementar automação de segurança com IA em pipelines de CI/CD. Isso transformou nosso gargalo de revisão manual em um mecanismo automatizado de construção de confiança, que processa contribuições em minutos, em vez de dias — e também pode ajudar você.

Harshad Kadam
Engenheiro sênior de segurança de infraestrutura - Indeed Inc

Esta sessão é para profissionais de defesa, engenheiros de detecção e red teamers curiosos que querem explorar como o Zero Trust se conecta à engenharia de deception na era da orquestração de IA. Vamos explicar como criamos o “MCP Threat Trap”, um honeypot que simula ferramentas internas sensíveis usando o protocolo MCP, com atrasos realistas, tratamento seguro de erros e fluxos SSE que imitam APIs corporativas; aciona Canarytokens avançados silenciosamente e captura metadados detalhados; funciona inteiramente na edge global da Cloudflare por meio do Workers, sem EC2, aplicação de patches ou infraestrutura para gerenciar — o que o torna discreto e escalável instantaneamente; e transforma varreduras aleatórias em inteligência acionável, alimentando políticas de Zero Trust e equipando a equipe de resposta a incidentes com alertas ricos em contexto.

Stone Werner
Engenheiro de software - Ragie.ai

O Model Context Protocol (MCP) está se consolidando rapidamente como o padrão aberto para conectar sistemas de IA a ferramentas e fontes de dados externas. Ainda assim, para a maioria dos desenvolvedores, levar um servidor MCP do protótipo à produção continua parecendo uma jornada por território desconhecido. Inconsistências na autenticação, SDKs fragmentados e comportamentos imprevisíveis dos clientes tornam até mesmo a conectividade básica um desafio — enquanto definições de ferramentas estáticas e genéricas limitam o que os LLMs podem fazer depois de conectados.

Nesta palestra, Stone apresenta os desafios reais de criar e implantar servidores MCP multi-tenant em produção — e como a Ragie os resolveu. Os tópicos incluem:

Superando a fase de 0→1: como lidar com os desafios do OAuth e as particularidades de cada cliente para garantir uma conectividade estável.

Domando o Velho Oeste: entendendo a fragmentação dos SDKs e projetando para um cenário em constante mudança.

Tornando as ferramentas úteis: usando descrições dinâmicas e sensíveis ao contexto (por meio do Dynamic FastMCP, de código aberto da Ragie) para ajudar os LLMs a escolher as ferramentas certas com confiança.

Aprimorando a experiência e a segurança: criando uma experiência para o usuário final que inspire confiança e reforçando as defesas contra ameaças emergentes, como envenenamento de ferramentas e injeção de prompt.

Ao final, os participantes entenderão o que é necessário para deixar servidores MCP prontos para produção em ambientes multi-tenant — onde estabilidade, adaptabilidade e confiança dos usuários são tão importantes quanto a conformidade com o protocolo. Este é um mergulho técnico para quem quer ir além das demonstrações e entregar uma infraestrutura MCP confiável e pronta para uso real.

Nate Barbettini
Engenheiro fundador - Arcade.dev

Criar servidores do Model Context Protocol é uma forma poderosa de ampliar os recursos dos LLMs. Mas o que acontece quando você vai além do “funciona na minha máquina”? Por trás de cada demonstração de MCP, há um conjunto complexo de questões de segurança e autorização. Nesta palestra, Nate vai mostrar como a versão mais recente da especificação MCP possibilita uma autenticação detalhada para vários usuários — e garante que é mais divertido do que parece. Ao longo da apresentação, ele também vai explicar as práticas recomendadas para proteger servidores MCP em produção.

John McBride
Engenheiro sênior - Zuplo

Em 2025, a base de usuários que mais cresce é a de agentes de IA. Eles interagem de forma autônoma com seu sistema para extrair dados e executar operações. Para algumas empresas, isso é uma ameaça que precisa ser controlada. Para outras, é uma oportunidade de permitir que os clientes interajam com seus sistemas de uma maneira inovadora.

Em qualquer um dos casos, você precisa controlar como os agentes interagem com sua plataforma. As APIs determinam a quais recursos a IA tem acesso, como ela pode acessar esses dados e o que pode fazer com eles. Suas APIs e as estruturas associadas precisam ser compreensíveis para os agentes, oferecer recursos suficientes para que eles realizem suas tarefas e ser robustas o bastante para lidar com tráfego automatizado em grande escala.

Rene Brandel
Cofundador e CEO — Casco (YC X25)

Hackeamos 7 dos 16 agentes de IA da YC X25 acessíveis publicamente. Com isso, conseguimos vazar dados de usuários, executar código remotamente e assumir o controle de bancos de dados. Tudo isso em apenas 30 minutos por agente. Nesta sessão, vamos mostrar os erros comuns cometidos por essas empresas e como você pode reduzir esses riscos de segurança antes que seus agentes coloquem seu negócio em perigo.

Nnenna Ndukwe
Principal Developer Advocate - Qodo AI

Não basta perguntar se seu aplicativo com LLM está funcionando em produção. Você precisa entender como ele falha em um ambiente testado em situações reais. Nesta palestra, vamos explorar o red teaming para sistemas de IA generativa: prompts adversariais, sondagem do comportamento dos modelos, jailbreaks e novas estratégias de evasão que imitam agentes de ameaças do mundo real. Você vai aprender a criar um playbook de testes adversariais específicos para IA, simular cenários de uso indevido e incorporar o red teaming ao seu ciclo de vida de desenvolvimento de software (SDLC). Os LLMs são imprevisíveis, mas podem ser avaliados sistematicamente. Vamos explorar como tornar os aplicativos de IA testáveis, reproduzíveis e seguros desde a concepção.

Aamiruddin Syed
Segurança de software da cadeia de suprimentos - AGCO Corp.

Os sistemas de IA estão passando rapidamente de modelos estáticos para enxames de agentes autônomos, cada um com identidade, capacidade de tomar decisões e direitos de acesso próprios. Os sistemas tradicionais de gerenciamento de identidade e acesso (IAM), criados para pessoas e contas de serviço estáticas, não conseguem acompanhar essa mudança. Nesta palestra, vamos explorar como a IA agentiva transforma o cenário de identidades, em que cada agente pode precisar de uma identidade própria, verificável, auditável e revogável. Com base nas 10 principais ameaças a identidades não humanas da OWASP e na estrutura de IAM para IA agentiva da CSA, vamos abordar novos modelos de confiança, vetores de ataque reais e estratégias práticas para manter os sistemas autônomos seguros e responsáveis.

Jeff Watkins
Diretor de Tecnologia - CreateFuture

A IA generativa oferece oportunidades incríveis, mas também traz desafios significativos de cibersegurança. À medida que sua adoção acelera, os riscos também aumentam: roubo de dados, manipulação de modelos, dados de treinamento envenenados, interrupções operacionais e vulnerabilidades na cadeia de suprimentos. Esta palestra apresenta o framework "STOIC" — Stolen (roubado), Tricked (enganado), Obstructed (obstruído), Infected (infectado) e Compromised (comprometido) — para ajudar você a identificar e mitigar essas ameaças. Você vai aprender a entender os riscos da IA generativa, fortalecer seus sistemas, proteger a cadeia de suprimentos, estabelecer uma governança clara e manter a agilidade. A IA generativa é transformadora, mas exige defesas proativas e em camadas para não se tornar um problema. Com a estratégia certa, ela pode ser uma ferramenta segura e revolucionária para sua organização.

Brett Smith
Engenheiro de software distinto - SAS

Será que o servidor MCP pode ajudar a proteger as ovelhas elétricas contra agentes maliciosos e pessoas mal-intencionadas, ou ele é apenas mais uma forma de atacá-las? Esta palestra explora a nova superfície de ataque criada pelos servidores MCP e pela IA agentiva, com foco em possíveis vulnerabilidades e estratégias de mitigação. Vamos discutir como a IA agentiva pode aprimorar o ciclo de vida de desenvolvimento de software (SDLC) e também abordar os riscos de segurança que ela traz. Saiba como os servidores MCP ajudam a gerenciar esses riscos e conheça estratégias para protegê-los contra possíveis ataques. Encontre respostas para estas perguntas:

• Como é a IA agentiva no ciclo de vida de desenvolvimento de software (SDLC)?

• Quais riscos de segurança a IA agentiva traz para o ciclo de vida de desenvolvimento de software (SDLC)?

• Como os servidores MCP podem ajudar na segurança da cadeia de suprimentos?

• Quais são os riscos de usar servidores MCP?

• Quais estratégias podem mitigar ataques a servidores MCP?

Jeff Andersen
Diretor sênior de gerenciamento de produtos - Snyk

Brendan Hann
Gerente sênior de marketing de produtos - Snyk

Adotar o shift left é mais importante do que nunca. Participe desta sessão para saber como a Snyk ajuda os desenvolvedores a entregar com agilidade, sem abrir mão da segurança nem interromper o fluxo de trabalho.

Itay Maor
Gerente sênior de gerenciamento de produto - Snyk

Kate Powers
Gerente sênior de marketing de produto - Snyk

Para se preparar para a evolução da IA, as equipes de AppSec também precisam evoluir. Participe desta sessão para descobrir como a Snyk AI Trust Platform oferece ampla visibilidade e controle às equipes de AppSec, transformando-as de gestoras de tarefas em estrategistas.

Ryan McMorrow
Gerente de Produto Staff - Snyk

Brendan Hann
Gerente Sênior de Marketing de Produto - Snyk

Esta palestra explorará estratégias de correção para código aberto e contêineres, além de apresentar uma pontuação de potencial de quebra e estruturas de confiança para automatizar a correção de problemas de código aberto com baixo risco de causar falhas.

Ezra Tanzer
Diretor de Gestão de Produtos - Snyk

Daniel Berman
Diretor de Marketing de Produtos - Snyk

Brendan Putek
Diretor de DevOps - Relay Network

Os assistentes de código com IA estão revolucionando a criação de software, provocando um aumento explosivo no volume e na velocidade de produção de código. Esse novo paradigma abre oportunidades inéditas de inovação, mas também cria uma enorme superfície de ataque oculta. Como os modelos de IA muitas vezes aprendem com dados públicos falhos, como garantir que o código gerado por eles seja seguro sem desacelerar seus desenvolvedores? Embora os controles de segurança tradicionais continuem sendo importantes, depender deles para detectar essa nova onda de problemas gerados por IA causa retrabalho caro e consome o tempo dos desenvolvedores. A verdadeira oportunidade está em impedir que essas vulnerabilidades sejam criadas desde o início.

A Snyk apresentou o princípio de “Segurança desde a concepção” na Black Hat USA — uma nova abordagem que vai além da análise reativa para incorporar a segurança de forma proativa diretamente ao fluxo de trabalho orientado por IA. Hoje, vamos mostrar como as empresas podem implementar esse recurso em grande escala. Demonstraremos como orientar os desenvolvedores para que gerem código seguro desde o início, domando efetivamente os riscos da revolução do código de IA. Em uma demonstração ao vivo, você verá como a Snyk oferece testes de segurança em tempo real e sem atritos, além de correções automatizadas diretamente em um assistente de código com IA.

Participe para descobrir como adotar com confiança o desenvolvimento orientado por IA em escala empresarial. Você sairá com uma compreensão clara de como proteger esse novo ciclo de vida de desenvolvimento de software (SDLC) e ainda terá uma prévia do futuro da segurança autônoma, com uma apresentação antecipada do “Agente” de correção que a Snyk lançará em breve.

Rudy Lai
Diretor de Incubação de Tecnologia - Snyk

Proteger a próxima geração de IA exige um novo paradigma de segurança. À medida que a IA agentiva e as aplicações nativas de IA ganham espaço, elas ampliam a superfície de ataque e introduzem uma série de novos riscos, da injeção de prompts e dos fluxos tóxicos à imprevisibilidade de comportamentos não determinísticos. As ferramentas tradicionais de segurança baseadas em regras, projetadas para determinismo e parametrização, simplesmente não são suficientes. Para viabilizar a inovação segura em aplicações de IA, precisamos de uma nova geração de equipes de segurança: AI Security Engineers que usam seus próprios sistemas agentivos de orquestração de segurança. Nesta sessão, vamos explorar as principais tarefas que esses sistemas precisam cobrir e as oportunidades que a orquestração oferece para identificar, compreender e enfrentar ameaças complexas contra aplicações nativas de IA.