As aplicações de IA/LLM estão a tornar-se num dos ativos mais arriscados
Análise2026-07-09, 08:52
Investigadores da Cobalt analisaram os resultados de cinco anos de pentesting e duas pesquisas com profissionais de segurança para avaliar o estado atual da segurança de aplicações em sistemas que utilizam tecnologias de IA. A principal conclusão do Cobalt AI and Pentesting Pulse Report 2026: a adoção de IA está a superar o desenvolvimento das suas práticas de proteção.
32% das descobertas nas avaliações de aplicações de IA/LLM enquadram-se na categoria de alto risco. Em comparação, em todos os outros tipos de ativos testados, este valor é de cerca de 12%. Os investigadores observam que a integração de ferramentas de IA nas aplicações introduz novos riscos, específicos de IA, sobrepostos às vulnerabilidades tradicionais.
Corrigir vulnerabilidades relacionadas com ferramentas de IA continua a ser um desafio sério. A taxa de remediação cresceu de 21,1% para 38,4%, mas os sistemas de IA/LLM ainda mostram a taxa de patch mais baixa de todas as categorias testadas (por exemplo, as aplicações web mostram 73,7%).
Ao mesmo tempo, os investigadores observaram um declínio na confiança em relação aos pentests automatizados. Enquanto em 2025, 29% das organizações estavam prontas para confiar totalmente em ferramentas automatizadas, em 2026 apenas 9% permaneciam. A razão é a experiência negativa: 78% das empresas encontraram casos onde os scanners automatizados perderam vulnerabilidades críticas.
Resultados mais detalhados da pesquisa refletindo as respostas das empresas estão disponíveis no relatório completo.
O relatório enfatiza que, à medida que a janela de remediação para vulnerabilidades tradicionais continua a encolher, o surgimento de uma nova classe de falhas específicas de IA adiciona tensão extra aos processos de segurança. A dependência de fornecedores externos de IA e a falta de experiência especializada para corrigir problemas relacionados com IA tornam a proteção de tais sistemas significativamente mais difícil. Portanto, ao integrar ferramentas de IA em aplicações existentes, as organizações devem encontrar um equilíbrio entre alavancar novas capacidades e manter uma gestão de riscos eficaz.
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