Agentes de IA deixaram de ser ferramentas experimentais para se tornar componentes essenciais nas rotinas diárias de áreas como segurança, engenharia, TI e operações.
Inicialmente usados como assistentes individuais — como copilots, chatbots e helpers de código — hoje esses agentes estão integrados a processos críticos e compartilhados em toda a organização.
Eles conseguem orquestrar fluxos de trabalho entre múltiplos sistemas, por exemplo:
- Um agente de RH que cria ou remove acessos em plataformas de IAM, aplicativos SaaS, VPNs e clouds, conforme atualizações no sistema de RH.
- Um agente de Change Management que valida solicitações de mudança, atualiza configurações em sistemas de produção, registra aprovações no ServiceNow e atualiza documentação no Confluence.
- Um agente de Suporte ao Cliente que acessa dados do CRM, verifica o status de contas no sistema de faturamento, aciona correções nos sistemas de backend e atualiza tickets de atendimento.
Para entregar valor em larga escala, esses agentes organizacionais são projetados para atender a múltiplos usuários e funções.
Por isso, recebem permissões mais amplas do que um usuário individual costuma ter, garantindo acesso aos sistemas e dados necessários para operar com eficiência.
Esse modelo trouxe ganhos reais de produtividade: triagem mais rápida, redução do esforço manual e operações mais ágeis.
Porém, esses avanços escondem riscos importantes.
À medida que os agentes de IA se tornam mais integrados e poderosos, eles passam a atuar como intermediários de acesso.
Suas permissões abrangentes podem dificultar a identificação de quem realmente está acessando o quê e sob qual autoridade.
Muitas organizações, focadas em velocidade e automação, ignoram esses novos riscos.
### O modelo de acesso por trás dos agentes organizacionais
Agentes organizacionais são desenvolvidos para atuar em múltiplos recursos, atendendo a várias funções e fluxos por meio de uma única instância.
Diferentemente de um usuário individual, esses agentes funcionam como recursos compartilhados que respondem a comandos, automatizam tarefas e coordenam ações em diferentes sistemas para diversos usuários.
Isso facilita a implantação e a escalabilidade nas empresas.
Para operar sem interrupções, eles usam contas de serviço compartilhadas, chaves de API ou tokens OAuth para autenticação.
Essas credenciais geralmente são de longa duração e gerenciadas centralmente, permitindo autonomia do agente sem necessidade de intervenção constante.
Para eliminar gargalos e garantir que o agente atenda diversas demandas, as permissões concedidas costumam ser amplas, abrangendo sistemas, ações e dados além do necessário para qualquer usuário isolado.
Apesar da praticidade, essa abordagem cria intermediários de acesso poderosos, que ultrapassam as barreiras tradicionais de permissões.
### A quebra do controle de acesso tradicional
Os agentes organizacionais operam com permissões significativamente maiores do que as dos usuários individuais, abrangendo múltiplos sistemas e fluxos.
Ao interagir com esses agentes, os usuários deixam de acessar sistemas diretamente: suas solicitações são executadas pelo agente.
As ações são realizadas pela identidade do agente, não do usuário.
Isso rompe o modelo tradicional, no qual as permissões são avaliadas no nível do usuário.
Um usuário com acesso limitado pode, indiretamente, executar ações ou consultar dados que não teria autorização para acessar diretamente, simplesmente pela mediação do agente.
Como registros e logs atribuem as atividades ao agente, e não ao usuário solicitante, essa elevação de privilégios ocorre sem visibilidade clara, responsabilidade definida ou aplicação de políticas.
### Agentes organizacionais podem contornar controles de acesso silenciosamente
Os riscos de escalonamento de privilégios por meio dos agentes costumam surgir em fluxos sutis do dia a dia, não em abusos explícitos.
Por exemplo, um usuário com acesso restrito aos sistemas financeiros pode pedir a um agente de IA para “resumir o desempenho do cliente”.
O agente, com permissões mais amplas, obtém dados dos sistemas de faturamento, CRM e financeiro, retornando informações às quais o usuário não teria direito de acesso direto.
Outro caso: um engenheiro sem acesso à produção solicita ao agente que “corrija um problema na implantação”.
O agente verifica logs, modifica configurações em produção e reinicia pipelines com suas credenciais elevadas.
O usuário nunca acessou diretamente o sistema de produção, mas alterações foram feitas em seu nome.
Em nenhum desses exemplos há violação explícita de políticas.
O agente está autorizado, as solicitações parecem legítimas e os controles de IAM vigentes são tecnicamente aplicados.
No entanto, o controle de acesso é efetivamente burlado, porque a autorização ocorre no nível do agente, não do usuário, provocando elevação de privilégios invisível e não intencional.
### Limitações dos controles de acesso tradicionais na era dos agentes de IA
Os controles de segurança convencionais foram projetados para usuários humanos que acessam sistemas diretamente, o que os torna inadequados para ambientes mediados por agentes.
Sistemas de IAM aplicam permissões baseadas na identidade do usuário, mas, quando ações são executadas por agentes de IA, a autorização considera a identidade do agente, anulando as restrições aplicadas ao usuário.
Além disso, logs e auditorias atribuem as atividades aos agentes, ocultando quem iniciou a ação e por qual motivo.
Com isso, equipes de segurança perdem a capacidade de aplicar o princípio do menor privilégio, detectar abusos e atribuir responsabilidade de forma confiável.
Essa falta de rastreabilidade dificulta investigações e respostas a incidentes, tornando complexa a identificação da intenção e do alcance durante um evento de segurança.
### Detectando escalonamento de privilégios em modelos centrados em agentes
À medida que agentes assumem funções operacionais em múltiplos sistemas, é imprescindível que equipes de segurança tenham visão clara sobre como as identidades desses agentes se relacionam com ativos críticos — como dados sensíveis e sistemas operacionais.
É fundamental saber quem está utilizando cada agente e identificar discrepâncias entre as permissões do usuário e o acesso ampliado do agente, que podem abrir caminhos para escalonamento de privilégios.
Sem esse contexto, acessos excessivos permanecem ocultos e sem controle.
Também é necessário monitorar continuamente alterações nas permissões de usuários e agentes, pois o ambiente de acesso evolui com o tempo.
Essa supervisão constante é essencial para detectar novas falhas antes que sejam exploradas ou causem incidentes de segurança.
### Garantindo uma adoção segura dos agentes com Wing Security
Agentes de IA estão se tornando atores poderosos nas empresas, automatizando fluxos complexos, atuando em diversos sistemas e representando múltiplos usuários em alta velocidade.
Porém, esse poder se torna perigoso quando há excesso de confiança.
Permissões extensas, uso compartilhado e baixa visibilidade podem transformar agentes de IA em fontes silenciosas de escalonamento de privilégios e pontos cegos para a segurança.
A adoção segura desses agentes depende de visibilidade, compreensão das identidades e monitoramento contínuo.
A solução Wing oferece esses recursos, descobrindo continuamente quais agentes atuam no ambiente, quais recursos acessam e como são utilizados.
Wing relaciona o acesso dos agentes aos ativos críticos, correlaciona atividades dos agentes com o contexto dos usuários e identifica quando as permissões dos agentes ultrapassam as autorizações dos usuários.
Com Wing, organizações podem aproveitar os benefícios da automação e eficiência da IA com tranquilidade, mantendo controle, responsabilidade e segurança.
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