Agentes de inteligência artificial avançaram de simples chatbots para colaboradores com acesso a bancos de dados e permissões de sistema. Essa mudança redefine os sistemas corporativos, exigindo que a segurança mude de foco, pois os controles de software tradicionais mostram-se insuficientes diante do risco.
O lançamento do Protocolo de Contexto do Modelo (MCP) pela Anthropic, em novembro de dois mil e vinte e quatro, criou um padrão para que agentes de IA se conectassem a ferramentas e sistemas empresariais. Contudo, em oito meses, surgiu uma vulnerabilidade crítica (CVE-2025-49596, CVSS 9.4), forçando respostas de segurança emergenciais em diversos setores.
O risco decorre da autonomia dos agentes, que tomam decisões sem revisão humana, somado ao acesso privilegiado concedido por credenciais e permissões. A execução em velocidade de máquina e a capacidade de atravessar sistemas conectados ampliam a superfície de ataque muito além do que as defesas atuais conseguem gerenciar.
A resposta do mercado tem sido adicionar mais camadas de software, como barreiras de entrada e monitoramento de permissões. Essa estratégia, repetida em décadas em segurança de rede e endpoint, demonstrou falhar quando o limite de confiança do software é rompido. Histórico de segurança indica que, nesse ponto, é necessário proteger a camada de hardware onde os dados residem.
A defesa eficaz requer uma terceira camada, que opera fora do limite de confiança do software. A segurança baseada em hardware serve como barreira final para conter brechas antes que se tornem compromissos totais do sistema, uma necessidade urgente conforme o uso de agentes de IA cresce.
