Segurança em agentes de IA é a disciplina que protege sistemas autônomos baseados em LLM — que planejam, decidem e executam ações via ferramentas, MCP e plugins — contra abuso de ferramentas, agência excessiva e prompt injection. A Berghem combina Red Team, sandboxing, privilégio mínimo e monitoramento contínuo para conter o raio de ação de cada agente.
Um agente de IA é um sistema que usa um LLM como motor de raciocínio para planejar e executar tarefas de forma autônoma, invocando ferramentas externas, APIs, bancos de dados e outros agentes. Essa autonomia amplia a superfície de ataque: cada ferramenta conectada, cada conector MCP e cada plugin vira um caminho pelo qual um atacante pode desviar o comportamento do agente.
Diferente de um chatbot que apenas responde texto, um agente age no mundo — envia e-mails, movimenta dinheiro, altera registros, executa código. Quando o agente é induzido a agir contra o interesse do negócio, o impacto é operacional e imediato, não apenas informacional. Proteger agentes exige tratar o LLM como um componente não confiável e restringir o que ele pode efetivamente fazer.
As ameaças a agentes nascem da combinação entre um LLM não determinístico e o poder de agir. As categorias abaixo concentram a maior parte dos incidentes reais.
Quando um agente tem acesso a ferramentas poderosas sem limites claros, um atacante pode encadeá-las para efeitos não previstos — exfiltrar dados, executar comandos ou acionar transações. O risco cresce com o número e o privilégio das ferramentas expostas ao agente.
Agência excessiva é conceder ao agente mais permissões, autonomia ou funcionalidade do que a tarefa exige. É uma das categorias do OWASP Top 10 para LLM e a causa raiz de muitos incidentes: o agente faz algo destrutivo simplesmente porque tinha acesso para isso.
Conteúdo malicioso escondido em um e-mail, página web, documento ou resposta de API pode reprogramar o agente no meio da execução (prompt injection indireta). O agente lê o dado como instrução e passa a servir ao atacante — sem que o usuário perceba.
Cada servidor MCP, plugin ou conector adiciona código de terceiros e novas permissões ao agente. Um conector comprometido ou mal configurado pode expor credenciais, ampliar privilégios ou introduzir ferramentas hostis na cadeia de execução.
Em arquiteturas multiagente, a saída de um agente vira entrada de outro. Sem validação, uma injeção em um elo se propaga por toda a cadeia, e a confiança implícita entre agentes transforma uma falha local em comprometimento sistêmico.
Bases de conhecimento, memória de longo prazo e pipelines RAG podem ser envenenados com conteúdo que só age depois, quando recuperado. O agente resgata a instrução plantada e a executa como se fosse legítima, muito além do momento do ataque.
Não existe controle único. Segurança de agentes é defesa em camadas: cada camada reduz o dano possível quando a anterior falha.
Cada ferramenta recebe apenas as permissões estritamente necessárias, com escopos, allowlists e credenciais segregadas. Reduzir o privilégio de cada ação limita o dano possível quando o agente é subvertido.
Execução de código, navegação e chamadas de ferramenta rodam em ambientes isolados, sem acesso direto a segredos, rede interna ou sistemas de produção. O sandbox contém o raio de ação de uma operação maliciosa.
Ações de alto impacto — pagamentos, exclusões, envio externo de dados — exigem confirmação humana explícita. A aprovação manual quebra cadeias automáticas de abuso antes que produzam efeito irreversível.
Entradas de ferramentas e dados externos são tratados como não confiáveis; as saídas do agente passam por filtros antes de virar ação. Separar dados de instruções mitiga prompt injection direta e indireta.
Cada decisão, chamada de ferramenta e resultado é registrado e observado em tempo real. A telemetria detecta desvios de comportamento, permite resposta rápida e sustenta a investigação pós-incidente.
Políticas claras definem quais ferramentas cada agente pode usar, sob quais condições e com qual supervisão — alinhadas a frameworks como ISO 42001 e ao OWASP Top 10 para LLM.
Levamos a superfície de agentes para o Red Team e o pentest de IA, e ancoramos os controles em governança e nos nossos próprios agentes de segurança.
Simulamos adversários reais contra seus agentes: prompt injection, abuso de ferramentas e escalonamento via MCP, com evidência de impacto de ponta a ponta.
Teste técnico focado em agentes, ferramentas e integrações, mapeado ao OWASP Top 10 para LLM e ao MITRE ATLAS.
Estruture políticas, papéis e controles para todo o ciclo de vida dos seus agentes, do design ao descomissionamento.
Prontidão para o sistema de gestão de IA (AIMS) da ISO/IEC 42001, com controles aplicáveis a agentes autônomos.
Nossos agentes de segurança autônomos, operados sob os mesmos princípios de privilégio mínimo e supervisão humana que recomendamos aos clientes.
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