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Segurança na era agêntica e pós-quântica: a confiança precisa acompanhar a autonomia

A segurança da informação sempre buscou responder duas perguntas dentre muitas outras: quem pode acessar e o que acontece se o segredo vazar? As duas respostas estão sendo reescritas ao mesmo tempo.

Cíntia Scovine Barcelos

27 de outubro de 2026

9 min de leitura

A IA agêntica muda a primeira. Antes, quem acessava os sistemas eram pessoas ou programas com comportamento previsível. Agora os agentes interpretam objetivos, escolhem caminhos, chamam ferramentas e executam ações. A computação quântica muda a segunda. A criptografia de chave pública que sustenta a Internet se apoia em problemas matemáticos que um computador quântico suficientemente capaz conseguirá resolver em alguns anos. 

Um tema é sobre delegação, o outro sobre tempo. Ambos atacam a confiança, que é o principal ativo de qualquer instituição, especialmente das financeiras. E ambos pedem a mesma virtude organizacional: saber o que se tem, quem age e ter capacidade de mudar rápido.

Riscos de segurança na era agêntica

A era agêntica traz ganhos relevantes de produtividade, velocidade e qualidade, mas cria uma ruptura importante: o risco deixa de estar concentrado apenas no conteúdo produzido pela IA e passa a incluir as ações que ela pode realizar. Uma resposta incorreta de um assistente pode gerar uma decisão inadequada. Um agente com acesso a dados, APIs e sistemas corporativos pode transformar essa mesma resposta em uma ação concreta. 

A McKinsey & Company define essa mudança de forma precisa: dar poder de ação a um agente não é ativar uma funcionalidade; é transferir alçada decisória. A pergunta deixa de ser apenas se o modelo é suficientemente preciso e passa a incluir quem responde quando o sistema age. 

Isso exige respostas claras para algumas perguntas fundamentais: qual é a finalidade do agente? Quem responde por ele? A quais dados e ferramentas pode ter acesso? Quais ações pode executar sem aprovação? Como seu comportamento será monitorado? E, principalmente, como interromper ou reverter uma operação inadequada?

Os principais riscos, destacados por especialistas e organizações como o OWASP, referência global em segurança de aplicações, incluem:

• Poder de ação excessivo (Excessive Agency):  ocorre quando um agente de IA tem mais capacidade de agir do que a tarefa exige, por funcionalidades, permissões ou autonomia além do necessário;
• Injeção de Prompt (Prompt Injection):  ocorre quando instruções maliciosas, inseridas diretamente pelo usuário ou escondidas em conteúdos que o agente processa, como e-mails, documentos ou páginas web, levam o modelo a ignorar suas instruções originais e agir a favor do atacante;
• Ataques Adversariais (Adversarial Attacks): são manipulações deliberadas das entradas, dos dados de treinamento ou do próprio modelo, muitas vezes imperceptíveis para humanos, que levam um sistema de IA a errar de forma controlada pelo atacante, seja classificando incorretamente, vazando informações ou tomando decisões indevidas;
• Envenenamento de Dados (Data Poisoning): ocorre quando um atacante adultera os dados usados para treinar, ajustar ou alimentar um modelo de IA, inclusive as bases de conhecimento consultadas pelos agentes. Com isso, ele introduz vieses, vulnerabilidades ou comportamentos ocultos que podem passar despercebidos e se propagar para todos os agentes que dependem da mesma fonte de dados. 

O Gartner incluiu deepfakes, comprometimento de aplicações de IA, prompt injection e riscos na cadeia de suprimentos de software entre as ameaças críticas de seu ThreatScape 2026–2027. A superfície de ataque passou a incluir agentes desenvolvidos internamente, integrações de terceiros e aplicações corporativas de IA com acesso a dados e credenciais. 

Como se proteger na era agêntica

A defesa precisa ser arquitetural, separando instruções confiáveis de conteúdo externo, isolando contextos, validando entradas e saídas e limitando as ferramentas que cada agente pode acionar. Operações privilegiadas, críticas ou irreversíveis devem exigir verificações adicionais ou aprovação humana.

Identidade e acesso passam a ocupar um papel central. Cada agente deve ser tratado como uma identidade digital governada, com finalidade registrada, credenciais próprias, privilégios mínimos e permissões temporárias. Ele não deve herdar automaticamente todos os acessos de uma pessoa nem utilizar uma identidade genérica compartilhada com outros agentes.

O princípio de Zero Trust continua válido, mas precisa ser ampliado. Não basta verificar usuários e dispositivos. É necessário verificar continuamente agentes, modelos, APIs, serviços, conectores e identidades de máquina. Uma credencial legítima não assegura que a ação também seja legítima. O comportamento precisa ser avaliado em relação ao contexto, ao objetivo e ao risco.

Essa mudança também alcança a forma como verificamos pessoas. Com deepfakes de voz, imagem e vídeo cada vez mais realistas, nenhum desses elementos pode continuar funcionando isoladamente como prova definitiva de identidade. A nova fronteira é a confiança contextual e contínua. Dispositivo, comportamento, localização, histórico, padrão transacional, prova de vida, biometria e contexto da solicitação precisam formar uma visão integrada do risco.

A observabilidade agêntica passa a responder sobre o que o sistema foi convencido a fazer. Inclui registrar instruções recebidas, fontes consultadas, ferramentas chamadas, parâmetros usados e resultados, e monitorar desvios de comportamento em tempo real.

A responsabilidade na IA agêntica não muda, continua sendo da organização. Decisões de maior consequência continuam exigindo julgamento, contexto e accountability humana.

Resiliência antes que o risco se materialize

Se a era agêntica exige repensar quem pode agir sobre os sistemas, a computação quântica exige repensar por quanto tempo esses sistemas e seus dados permanecerão protegidos.

O risco não começa somente quando surgir um computador quântico criptograficamente relevante. Informações criptografadas podem ser capturadas hoje e armazenadas para uma futura tentativa de decodificação. Esse movimento, conhecido como harvest now, decrypt later, muda a lógica do prazo.

Para dados que precisam permanecer confidenciais durante muitos anos, a preparação pós-quântica já deve fazer parte da avaliação de risco. A pergunta é se a informação protegida hoje ainda terá valor quando isso acontecer e quanto tempo a organização levará para adaptar todos os ambientes que dependem desses padrões.

O National Institute of Standards and Technology publicou, em 2024, os padrões pós-quânticos e recomenda que as organizações iniciem a migração. Seu planejamento prevê retirar algoritmos vulneráveis de seus padrões até 2035, com sistemas de maior risco fazendo a transição antecipadamente. 

Migrar uma grande organização, entretanto, não significa apenas substituir um algoritmo. A criptografia está distribuída em aplicações, bibliotecas, certificados, protocolos, equipamentos, integrações, sistemas legados e soluções de terceiros.

O primeiro passo é construir visibilidade. É preciso identificar onde a criptografia está sendo utilizada, quais dados protege, por quanto tempo esses dados precisam permanecer seguros e quais ambientes exigirão mais tempo e esforço para a migração.

O segundo passo é construir criptoagilidade. Uma arquitetura criptoágil permite substituir mecanismos criptográficos de forma controlada, sem reconstruir integralmente cada sistema que depende deles. Isso requer abstração, desacoplamento, testes de interoperabilidade e capacidade de conviver temporariamente com diferentes padrões durante a transição.

A preparação pós-quântica também não pode ocorrer de forma isolada. Instituições financeiras dependem de fornecedores, infraestruturas de mercado, protocolos, plataformas e contrapartes. 

Resiliência é chave para o futuro da segurança

A era agêntica e a computação quântica trouxeram novos desafios para a segurança das organizações. Se proteger passa a ser um desafio conjunto das empresas, governos, sociedade e academia. Segurança também não é responsabilidade exclusiva dos times de cibersegurança. Engenharia, arquitetura, dados, risco, jurídico, compliance e negócio precisam atuar sobre uma visão comum.

Times multidisciplinares precisam estabelecer a governança e os riscos aceitáveis, estabelecer limites de autonomia e garantir responsáveis claros para agentes, modelos e decisões. A confiança não pode avançar mais lentamente que a autonomia. Quanto mais os sistemas decidirem e executarem, maior deverá ser nossa capacidade de governar, observar e corrigir. E quanto mais distante parecer uma ameaça, mais importante será avaliar quanto tempo precisaremos para estar preparados. A resiliência do futuro será construída pelas decisões tomadas antes que a urgência elimine nossas opções.