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Os grandes modelos de linguagem (LLMs) estão se impondo gradualmente em todos os setores, incluindo o altamente estratégico, da cibersegurança. Mas o que realmente mudam? Um estudo interdisciplinar conduzido por pesquisadores da Universidade de Nova York faz um levantamento preciso e ambicioso dessa convergência, e propõe uma folha de rota concreta. Decodificação.
Modelos capazes de antecipar, analisar e agir
A primeira contribuição dos LLMs na cibersegurança é clara: eles permitem explorar em grande escala massas de textos até então subutilizados, como relatórios de incidentes, fluxos de inteligência sobre ameaças (CTI) ou logs de sistemas. Resultado: uma detecção mais rápida de vulnerabilidades, ataques e comportamentos suspeitos, com a capacidade de gerar resumos, classificar incidentes ou sugerir ações.
Os LLMs também podem ser especializados: modelos como SecureBERT, treinados em corpora de cibersegurança, oferecem resultados muito melhores que os modelos generalistas. Ainda assim, é preciso refiná-los corretamente, com prompts bem concebidos e dados pertinentes – um know-how ainda raro nas empresas.
Cibersegurança das redes 5G: a IA em socorro
O relatório também destaca o interesse dos LLMs para testar a segurança das redes 5G, muitas vezes mal protegidas na fase pré-encriptação. Duas abordagens coexistem:
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Top-down: extração das regras a partir de milhares de páginas de especificações técnicas.
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Bottom-up: análise direta do tráfego para identificar anomalias.
Em ambos os casos, os LLMs permitem automatizar a geração de casos de teste, simular ataques por fuzzing, e identificar falhas difíceis de detectar manualmente.
Rumo a uma nova geração de agentes autônomos de cibersegurança
O estudo enfatiza a emergência de agentes "baseados em LLM" capazes não apenas de analisar ameaças, mas também de raciocinar, planejar e interagir com seu ambiente. Graças a técnicas como a Geração Aumentada por Recuperação (RAG) ou Graph-RAG, esses agentes podem cruzar múltiplas fontes para produzir respostas complexas e contextuais.
Melhor ainda: organizando esses agentes em sistemas multiagentes (ou via meta-agentes), torna-se possível cobrir todo o ciclo de resposta a um ataque: detecção, análise, reação, remediação.
Formar, simular, proteger: os usos pedagógicos se precisando
Outra inovação notável diz respeito ao uso dos LLMs na formação em cibersegurança. Cursos experimentais já foram conduzidos: eles integram sumarização de código, detecção de vulnerabilidades, inteligência sobre ameaças ou ainda engenharia social assistida por IA. Seis lições chave emergem: criatividade, portabilidade, ceticismo, agilidade, segurança e custo.
Entre automação e vigilância humana
Mas atenção: os LLMs não são panaceias. Sua falta de coerência, tendência para alucinações, vieses estatísticos, ou ainda sua vulnerabilidade a ataques por "jailbreak" (contorno de salvaguardas) impõem salvaguardas sólidas.
O relatório recomenda, portanto, uma abordagem híbrida: associar os LLMs a humanos no loop, multiplicar as verificações, especializar os modelos em vez de visar um modelo único, e introduzir mecanismos de controle e auditoria robustos (blockchain, métricas de confiança, etc.).
Por uma IA de confiança em cibersegurança
Os pesquisadores insistem em três pilares para construir uma IA de confiança:
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Interpretabilidade: as decisões dos modelos devem ser compreensíveis.
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Robustez: eles devem resistir a variações e ataques adversos.
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Equidade: evitar vieses, principalmente em domínios sensíveis como justiça ou finanças.
Seu objetivo: garantir que a IA não seja um novo risco, mas sim um ativo duradouro para reforçar a resiliência das organizações frente a ameaças cada vez mais complexas.
Referência do estudo: arXiv:2505.00841v1
Para entender melhor
O que é <span dir="ltr">Retrieval-Augmented Generation (RAG)<\/span> e como é utilizado em agentes autônomos de cibersegurança?
<span dir="ltr">Retrieval-Augmented Generation (RAG)<\/span> é uma técnica que combina a geração de texto com um sistema de recuperação de informações para produzir respostas contextualizadas. Em cibersegurança, permite que agentes autônomos acessem e integrem informações de várias fontes para desenvolver respostas adaptadas às ameaças identificadas.
Por que é importante treinar LLMs especializados para cibersegurança, em comparação com o uso de modelos generalistas?
Os LLMs especializados, como o SecureBERT, são treinados em corpora de dados específicos de cibersegurança, permitindo-lhes compreender melhor e identificar ameaças únicas neste campo. Os modelos generalistas muitas vezes carecem da profundidade necessária para abordar questões complexas de segurança e podem perder nuances essenciais para detectar ciberataques.