As empresas indianas de cibersegurança, incluindo a Indusface e a Astra Security, estão a adoptar agentes de IA baseados em grandes modelos de linguagem para acelerar os testes de vulnerabilidades de software de dias ou semanas para horas, segundo o The Economic Times. A mudança reflecte a crescente rapidez dos atacantes e a capacidade emergente das ferramentas de IA para identificar explorações de forma autónoma, levando as empresas a adoptarem testes automatizados para acompanhar ameaças em evolução.
Aceleração do tempo de testes
As grandes avaliações de segurança para clientes que antes exigiam quatro a cinco dias—ou até 20 dias para aplicações maiores—agora ficam concluídas em poucas horas, segundo Ashish Tandon, CEO da Indusface. Esta aceleração permite às equipas de segurança identificar e resolver vulnerabilidades com mais rapidez à medida que o panorama de ameaças evolui.
Velocidade do atacante e crescimento das vulnerabilidades
A necessidade de testes mais rápidos é reforçada por dados emergentes sobre as capacidades dos atacantes. A CrowdStrike reportou que o tempo médio para a ruptura do atacante caiu para 48 minutos em 2025. Entretanto, a Gartner estima que as vulnerabilidades documentadas anuais ultrapassarão 1 milhão até 2030, face a cerca de 277 mil em 2025—um aumento de quase quatro vezes.
Expansão das capacidades de IA
A Proofpoint, que expandiu as suas operações na Índia no ano passado, assinalou que os agentes de IA ajudam a rever milhares de alertas de ameaças diariamente. Esta automação responde a um desafio crítico: as empresas enfrentam regras de dados cada vez mais apertadas e falta de analistas de segurança qualificados. A capacidade vai além da triagem de alertas; segundo a Anthropic, o Claude Mythos Preview identificou um bug no OpenBSD, um sistema operativo open-source, que tinha permanecido indetectado durante 27 anos. O mesmo modelo conseguiu uma taxa de sucesso de 72,4% na conversão de vulnerabilidades conhecidas em explorações funcionais, face a 14,4% para o Opus 4.6, um modelo anterior da Anthropic.
Remediação e disparidade organizacional
Embora a IA acelere a descoberta de vulnerabilidades, a remediação—o processo de corrigir problemas de segurança—continua a ser um gargalo que exige revisão e aprovação humanas. De acordo com a Arctic Wolf, uma empresa de cibersegurança, 76% das compromissões nos seus casos de resposta a incidentes envolveram uma ou mais das 10 vulnerabilidades conhecidas para as quais existiam patches disponíveis antes da exploração. Esta lacuna poderá alargar-se no panorama de segurança: empresas maiores, dotadas de capacidades de detecção e remediação baseadas em IA, podem ultrapassar organizações mais pequenas que não tenham pessoal ou orçamento suficientes para gerir o volume de vulnerabilidades identificadas.
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