A segurança de IA entrou em uma nova fase. Em seu anúncio mais recente, o Google apresenta uma estratégia coesa para proteger a fronteira da inteligência artificial, combinando princípios de “secure by design” com ferramentas práticas para desenvolvedores e equipes de segurança. O pacote inclui a evolução do Secure AI Framework (SAIF 2.0), um mapa de riscos específico para agentes de IA, um programa de recompensas dedicado a falhas relacionadas a IA (AI VRP) e um agente especializado em corrigir vulnerabilidades de código, o CodeMender. O objetivo é claro: reduzir superfícies de ataque, tornar agentes mais controláveis e acelerar a correção de problemas antes que cheguem ao usuário final.

Principais anúncios do Google

• SAIF 2.0 (Secure AI Framework): conjunto atualizado de princípios e controles para construir sistemas e agentes de IA com segurança por padrão. A nova versão traz foco explícito em agentes de IA, com diretrizes como: manter controle humano efetivo, limitar poderes e permissões e garantir ações observáveis (registro e auditoria do que o agente faz e por quê). Também chega um mapa de riscos de agentes, ajudando equipes a identificar cenários de abuso, dependências críticas e pontos de falha.
• IA para defesa: uso de capacidades autônomas e assistidas por IA para encontrar e corrigir vulnerabilidades de forma proativa, antes de serem exploradas.
• CodeMender: agente com IA focado em segurança de software que realiza análise de causa raiz e propõe/aplica correções auto‑validadas em código vulnerável, acelerando o ciclo de detecção, reparo e verificação.
• AI Vulnerability Reward Program (AI VRP): programa de recompensas dedicado a questões de IA, com tabelas unificadas para casos de segurança e abuso e orientação clara sobre canais de reporte — inclusive quando priorizar o reporte dentro do produto.

Por que isso importa agora

Aplicações baseadas em grandes modelos e, principalmente, agentes de IA que executam tarefas no mundo real, acionam ferramentas e interagem com dados sensíveis trazem uma superfície de ataque diferente do software tradicional. Ameaças como prompt injection, exfiltração de dados através de ferramentas conectadas, jailbreaks que fazem o modelo contornar políticas, envenenamento de dados de treinamento e dependências em cadeias de suprimentos (modelos, extensões e APIs de terceiros) ampliam o risco. Sem controles de poderes e observabilidade, um agente pode executar ações irreversíveis.

Ao sistematizar princípios e disponibilizar ferramentas, o Google sinaliza uma mudança: segurança de IA deixa de ser um conjunto de mitigações ad hoc e passa a ser arquitetada desde o início, apoiada por automação, telemetria e avaliação contínua. Isso aumenta a resiliência, reduz custos de incidentes e acelera auditorias e conformidade.

O que muda com o SAIF 2.0

• Agentes sob controle humano: decisões críticas devem ter trilhas de auditoria e, quando necessário, aprovação humana; políticas de escalonamento evitam ações de alto impacto sem supervisão.
• Poderes mínimos necessários: os agentes recebem apenas as permissões estritamente necessárias (princípio do menor privilégio) e limites de escopo/tempo para cada ferramenta ou credencial utilizada.
• Observabilidade e responsabilização: toda ação do agente é registrada com contexto (prompts, ferramentas chamadas, dados acessados, resultados), permitindo investigação, explicabilidade operacional e bloqueio de padrões maliciosos.
• Mapa de riscos de agentes: catálogo de ameaças, cenários e dependências para guiar modelagem de ameaças, priorização de controles, testes adversariais e planos de resposta a incidentes.

Ferramentas apresentadas

CodeMender

O CodeMender automatiza uma parte intensiva do ciclo de segurança de software: localizar a causa raiz de uma vulnerabilidade e propor um patch que se valide contra testes, políticas e padrões do repositório. O potencial ganho está em reduzir o tempo entre detecção e correção, com verificações integradas que aumentam a confiança no conserto. Embora não substitua a revisão humana, a ferramenta serve como multiplicador de produtividade para times de aplicação e plataforma.

AI VRP (Vulnerability Reward Program para IA)

O AI VRP incentiva a comunidade a reportar falhas relacionadas a modelos, agentes e integrações de IA. Entre as melhorias estão tabelas de recompensa unificadas para segurança e abuso e orientações sobre quando usar canais de reporte in‑product. Isso reduz atrito para pesquisadores, produz relatórios mais consistentes e acelera a correção responsável.

Boas práticas para implementar agora

• Defina poderes explícitos do agente: liste ferramentas disponíveis, limites de uso, quotas e contextos permitidos; bloqueie caminhos perigosos por padrão.
• Telemetria completa e privacidade: registre prompts, chamadas de ferramentas, inputs/outputs e resultados, com mascaramento de dados sensíveis e retenção adequada para auditoria.
• Testes adversariais contínuos: inclua red teaming de prompts, simule ataques de injeção, jailbreaks e exfiltração via ferramentas; automatize cenários no seu pipeline de CI.
• Governança de dependências: catalogue modelos, versões, plugins e APIs externas; monitore mudanças e defina critérios de aprovação, rollback e kill switches.
• Políticas de dados e isolamento: evite que agentes acessem fontes que combinem credenciais privilegiadas e entradas não confiáveis; separe ambientes de teste, validação e produção.
• Controles anti‑injeção de prompt: filtragem de entradas, delimitação de instruções do sistema, saneamento de dados exibidos ao modelo e validação de outputs antes de acionar ferramentas sensíveis.
• Validação de correções: ao usar automação (como o CodeMender), exija que patches passem por testes, análises estáticas/dinâmicas e aprovação humana antes do deploy.
• Resposta a incidentes para IA: planos claros para revogar credenciais, desativar ferramentas, rebaixar privilégios, isolar agentes e comunicar impactos.

Implicações para equipes e negócios

• Segurança: a disciplina de AppSec/ProdSec passa a incluir modelagem de ameaças de agentes, telemetria específica e validação de comportamento.
• Engenharia: times adotam guardrails como código, testes adversariais no CI/CD e gestão de versões de modelos como parte do SDLC.
• Conformidade e auditoria: com observabilidade e princípios explícitos, auditorias ficam mais objetivas, reduzindo tempo para evidenciar controles.
• Produto e UX: decisões sobre quando exigir revisão humana e como comunicar limitações de agentes tornam-se parte do design.

Limitações e próximos passos

Automação de segurança não elimina a necessidade de revisão humana, principalmente em mudanças de alto impacto. Programas de recompensa têm escopo específico: nem todo problema de conteúdo ou suporte ao cliente se qualifica; siga as diretrizes de reporte adequadas. Como práticas e ameaças evoluem rapidamente, espere atualizações regulares do framework e das ferramentas. O caminho recomendado é adotar SAIF 2.0 de forma incremental, priorizando casos de maior risco, e medir resultados com métricas de detecção, tempo de correção e incidentes evitados.

Conclusão

Com SAIF 2.0, o mapa de riscos de agentes, o CodeMender e o AI VRP, o Google dá um passo importante rumo a uma IA segura por padrão. Para líderes técnicos e de segurança, a mensagem é pragmática: trate agentes como componentes de alto privilégio, imponha limites claros, torne ações rastreáveis e use IA para defender sistemas. Esse conjunto de medidas reduz riscos, acelera respostas e prepara organizações para um ecossistema em que agentes de IA se tornam parte do cotidiano operacional.

Fonte: https://blog.google/technology/safety-security/ai-security-frontier-strategy-tools/