Como novas vulnerabilidades críticas estão surgindo tão rápido
A produção de software cresce em ritmo acelerado, mas a capacidade de verificar a segurança de cada aplicação não acompanha essa expansão. Entre janeiro e setembro de 2026, o banco NVD registrou mais de 72 mil vulnerabilidades identificadas por CVEs. Em todo o ano de 2025, foram contabilizadas 48.244. O salto reflete, em grande medida, a quantidade cada vez maior de código que chega aos sistemas em uso.
Ferramentas de inteligência artificial ajudam a desenvolver funcionalidades em poucas horas, tarefas que antes poderiam levar semanas. Esse ganho de velocidade é significativo, mas também aumenta a pressão sobre as equipes responsáveis por avaliar o que será publicado. Em muitas empresas, o volume de alterações já supera a capacidade de analisar manualmente cada trecho de código.
O problema não é que o software produzido com IA necessariamente deixe de funcionar. Pelo contrário: os modelos conseguem gerar soluções que atendem ao que foi solicitado. A questão é que cumprir uma tarefa funcional não equivale a torná-la segura. Para identificar riscos, é preciso considerar como alguém poderia explorar aquela mesma funcionalidade contra a empresa – uma perspectiva que pode faltar tanto na geração automática quanto numa revisão apressada.
Muitos incidentes recentes não começaram com técnicas inéditas ou ataques altamente sofisticados. Em diversos casos, a origem estava em falhas conhecidas: uma rota de acesso sem validação adequada, uma chave de API esquecida no repositório ou um parâmetro que permitia consultar informações pertencentes a outro cliente. São erros básicos, mas podem passar despercebidos quando o código é lançado rapidamente e sem testes suficientes.
É importante distinguir uma revisão de código de um teste de segurança com visão ofensiva. A revisão procura avaliar a implementação; o teste de intrusão, ou pentest, tenta descobrir como um invasor poderia contornar as proteções e explorar o sistema. Essa simulação permite encontrar problemas enquanto a empresa ainda pode corrigi-los em condições controladas.
A diferença entre descobrir uma vulnerabilidade durante um teste e encontrá-la depois de uma invasão é enorme. No primeiro caso, a correção pode exigir algumas horas de trabalho e impedir que o problema chegue aos usuários. No segundo, a organização pode enfrentar exposição de dados, interrupções operacionais, custos de resposta e consequências que continuam mesmo depois do reparo técnico.
Do lado de fora, grupos criminosos também incorporaram ferramentas de IA às suas operações. A tecnologia pode ajudar a examinar aplicações, automatizar tentativas e testar hipóteses em grande escala. Com isso, encontrar brechas pode levar menos tempo do que antes. Se os processos internos de segurança permanecem lentos, a diferença de velocidade favorece quem procura explorar as falhas.
Por que a automação não substitui os testes
A inteligência artificial pode apoiar a análise de código, apontar padrões suspeitos e acelerar tarefas repetitivas. Ainda assim, ela não elimina a necessidade de validar o comportamento do sistema em situações reais. Uma aplicação pode parecer correta em condições normais e apresentar problemas quando recebe dados inesperados, quando usuários tentam ultrapassar seus privilégios ou quando serviços diferentes se comunicam.
Por isso, segurança precisa fazer parte de todo o ciclo de desenvolvimento, e não apenas de uma inspeção realizada antes do lançamento. Verificações automatizadas ajudam a detectar erros frequentes, enquanto análises especializadas e testes práticos podem revelar falhas ligadas ao contexto da aplicação. Combinar esses métodos reduz a dependência de uma única barreira.
Também é essencial proteger credenciais e informações sensíveis. Chaves de API, senhas e tokens não devem ser incluídos diretamente no código nem permanecer em repositórios acessíveis além do necessário. Quando uma credencial é exposta, revogá-la e substituí-la rapidamente pode limitar o impacto, mas a prevenção continua sendo a medida mais eficaz.
Outro ponto importante é controlar quem pode acessar cada recurso. Uma aplicação deve confirmar não apenas se a pessoa está autenticada, mas também se tem autorização para consultar ou alterar aquela informação específica. A ausência dessa checagem pode permitir que um usuário legítimo veja dados de outra conta ao modificar um identificador ou parâmetro.
Empresas que aceleram o desenvolvimento com IA precisam ajustar suas práticas de segurança ao mesmo ritmo. Isso inclui definir critérios antes da publicação, registrar mudanças, corrigir vulnerabilidades conforme sua gravidade e testar regularmente os sistemas expostos à internet. Quanto mais cedo um defeito é identificado, menor tende a ser o custo para resolvê-lo.
A quantidade de software continuará crescendo, e ferramentas de IA devem manter esse processo acelerado. A resposta não é abandonar a automação, mas impedir que a velocidade de entrega ultrapasse completamente a capacidade de proteção. Sem testes adequados, o código novo pode chegar à produção antes que alguém examine como ele poderia ser usado de forma indevida.
Em cibersegurança, deixar de testar não significa que uma aplicação está protegida. Significa apenas que a empresa ainda não sabe onde estão seus pontos fracos. Se os responsáveis pelo sistema não procuram as brechas, outras pessoas podem encontrá-las primeiro – e talvez só avisem depois que o dano já aconteceu.