Artigo traduzido automaticamente do original em inglês por BigPickle. Leia o artigo original aqui.
Fatos desconfortáveis: código humano é frágil. Agentes de programação tornaram o código abundante e barato. Modelos abertos continuam melhorando; e incidentes em que agentes exploram vulnerabilidades em APIs e softwares escritos por humanos já aconteceram e vão aumentar em volume à medida que os tokens ficarem mais inteligentes e acessíveis.
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Isso representa um enorme risco de segurança, em especial para empresas com orçamentos não infinitos.
Mas há coisas que podemos fazer para enfrentar esse problema de forma proativa e tentar reduzir os riscos de sermos hackeados por agentes remotos.
Isso é o que vamos implementar na Cubiq nas próximas semanas, claro, do nosso jeito bootstrapped, de baixo orçamento mas eficiente.
Auditoria de código agêntica
Vamos assumir que existem dois tipos: auditoria estática e auditoria em runtime.
Neste artigo falaremos da segunda.
Por exemplo, na Cubiq usamos o Opencode como agente de código síncrono (salve para Kimi K3 Max, Qwen 3.8 max e GLM-3.8-Flash). Mas o Opencode também pode ser usado para tarefas assíncronas como análise estática e auditoria de código periódicas, automatizadas e com múltiplos agentes.
Escrevemos um simples script bash com um prompt para testar isso contra a nossa API da Cubiq.
Pedimos ao agente que ordenasse as descobertas por severidade e que enviasse o resumo para o nosso grupo de Telegram da empresa.
Coisas assustadoras que já foram todas corrigidas, mas ainda assim… A Cubiq tem várias APIs, de E-Commerce a Logística. E essas frutas ao alcance da mão estavam penduradas ali, esperando a garfada. Como um bug de "coldcard" 😉
Encontrem o audit.sh aqui. Precisamos melhorar isso apontando o agente para bases de dados de vulnerabilidades conhecidas como CVE https://www.cve.org/ e afins.
Como qualquer script bash, pode ser usado para automação; a ideia principal por trás do nosso repositório de auditoria é receber uma notificação do Telegram após cada auditoria de segurança (elas se acumulam!) disparada automaticamente via cronjob em intervalos regulares. Mas a skill do Cloudflare pode ser usada de forma independente, interativamente via TUI do Opencode também.
Usando o script você terá uma pasta .audit-results no diretório raiz do seu projeto.
Use-a, você pode se divertir fazendo algumas correções.
Ou seja, ataques agênticos rogue não são uma coisa do futuro nem um legal filme de anime Cyberpunk Sci-Fi.
Quando agentes de IA escrevem o código, e agentes autônomos escaneiam a web para explorá-lo, sua defesa também precisa se tornar uma. Se você não está usando agentes locais para hackear seu próprio stack, agentes rogue do outro lado do fio vão fazer isso por você.
Empresas de TI, e mais amplamente todo projeto exposto à Internet, vão precisar dar um passo à frente, estar cientes dos novos riscos que os LLMs agênticos representam, de um novo modelo de ameaças e da nova velocidade com que as coisas podem dar errado, e tomar contramedidas agora.
Isso, claro, pode se tornar uma indústria em si mesma. Uma coisa é certa: não vamos voltar atrás, mesmo depois que a febre de gastos com tokens se estabilizar.
O jogo começou!
Eu exploro ideias mais aprofundadas sobre auditoria de código agêntica em algum artigo no Nostr (somente em inglês).
(Não sabe o que é Nostr? Confira).
Fiquem seguros!
