A inteligência artificial está mudando rapidamente o cenário da cibersegurança. Ao mesmo tempo em que permite automatizar a detecção de ameaças e acelerar a resposta a incidentes, a tecnologia também está sendo utilizada para ampliar ataques, produzir fraudes mais convincentes e explorar dados sensíveis.
O Relatório do Custo das Violações de Dados de 2026, publicado pela IBM em parceria com o Ponemon Institute, mostra que o custo médio global de uma violação de dados atingiu US$ 4,99 milhões. O valor representa um aumento de 12% em comparação com o ano anterior e estabelece um novo recorde.
Segundo a IBM, esse crescimento está relacionado principalmente ao aumento dos custos de detecção, à maior escala dos incidentes e às perdas operacionais e comerciais enfrentadas pelas organizações.
Ataques orientados por IA crescem 56%
Um dos principais alertas do relatório é o crescimento de 56% nos ataques orientados por inteligência artificial. Entre as ameaças que mais contribuíram para esse avanço estão as falsificações produzidas por deepfakes, os ataques de personificação e os malwares habilitados por IA.
Com ferramentas generativas, criminosos conseguem produzir mensagens, imagens, vídeos e áudios cada vez mais convincentes. Isso torna fraudes de engenharia social mais difíceis de identificar e aumenta o risco de comprometimento de credenciais, transferências financeiras indevidas e acesso não autorizado a ambientes corporativos.
A IA também permite automatizar etapas dos ataques, adaptar mensagens ao perfil das vítimas e ampliar campanhas maliciosas sem exigir o mesmo esforço operacional de métodos tradicionais.
Ataques contra modelos de IA elevam os prejuízos
Além do uso da IA para executar ataques, os próprios modelos passaram a ser alvos relevantes. Violações provocadas por ataques de inversão de modelos apresentaram um custo médio global de US$ 6 milhões, de acordo com a IBM.
Nesse tipo de ataque, o invasor tenta recuperar informações utilizadas no treinamento de um modelo ou inferir dados sigilosos a partir de suas respostas. Dependendo do ambiente, isso pode expor dados pessoais, informações comerciais, propriedade intelectual e outros conteúdos confidenciais.
O risco é maior quando organizações adotam sistemas de IA sem controlar adequadamente quais informações são processadas, armazenadas ou compartilhadas com modelos externos.
IA também reduz o custo das violações
Embora aumente a capacidade dos atacantes, a inteligência artificial também pode fortalecer significativamente a defesa. Empresas que utilizam amplamente IA e automação em seus processos de segurança conseguiram uma economia média de US$ 1,93 milhão em comparação com organizações que não utilizam essas tecnologias.
Soluções automatizadas podem identificar comportamentos anormais, correlacionar eventos, priorizar vulnerabilidades e reduzir o tempo necessário para detectar e conter uma invasão.
Essa redução de tempo é importante porque uma violação que permanece ativa por longos períodos tende a alcançar mais sistemas, comprometer mais dados e gerar maiores impactos financeiros, jurídicos e reputacionais.
No entanto, apenas implementar ferramentas de IA não é suficiente. As tecnologias precisam estar integradas a processos claros de monitoramento, resposta a incidentes, gestão de acessos e proteção de dados.
Identidades humanas e agentes de IA exigem controle
O crescimento da IA agêntica também cria uma nova categoria de identidades digitais. Agentes de IA podem acessar aplicações, consultar bancos de dados, executar tarefas e interagir com diferentes serviços em nome de pessoas ou organizações.
A IBM recomenda que essas identidades sejam protegidas por controles de acesso dinâmicos, permissões limitadas, monitoramento contínuo e mecanismos que permitam identificar quem autorizou cada ação.
Na prática, agentes de IA não devem receber permissões amplas ou acesso irrestrito a sistemas corporativos. O princípio do menor privilégio deve ser aplicado da mesma forma que ocorre com usuários humanos, contas administrativas e integrações automatizadas.
Também é necessário manter registros das ações realizadas, definir responsáveis e estabelecer formas de interromper rapidamente uma automação quando um comportamento indevido for identificado.
Dados utilizados pela IA precisam ser protegidos
A adoção acelerada de ferramentas generativas aumentou o risco de informações confidenciais serem inseridas em serviços que não foram devidamente avaliados pela organização.
Dados de clientes, códigos-fonte, credenciais, contratos, documentos internos e informações estratégicas podem ser expostos quando colaboradores utilizam plataformas de IA sem regras claras.
Para reduzir esse risco, a IBM destaca práticas como descoberta e classificação de dados, monitoramento em tempo real, resposta a ameaças e adoção de controles que facilitem o cumprimento de requisitos regulatórios.
As empresas também precisam estabelecer políticas sobre quais ferramentas podem ser utilizadas, quais tipos de dados podem ser processados e quais atividades exigem autorização prévia.
Segurança pós-quântica entra no planejamento
O relatório também chama atenção para a necessidade de preparar os ambientes para ameaças relacionadas à computação quântica.
Algoritmos criptográficos atualmente utilizados podem se tornar vulneráveis diante da evolução dos computadores quânticos. Embora essa transição não aconteça de forma imediata, organizações que armazenam informações sensíveis por longos períodos precisam começar a avaliar seus mecanismos de proteção.
A recomendação da IBM é identificar onde a criptografia é utilizada, analisar possíveis vulnerabilidades e planejar a migração para algoritmos de criptografia pós-quântica.
Esse processo é especialmente importante para empresas que tratam dados pessoais, registros financeiros, propriedade intelectual ou informações que precisam permanecer protegidas durante muitos anos.
Como reduzir o impacto de uma violação
O aumento do custo médio dos vazamentos demonstra que investir apenas em medidas preventivas não é suficiente. As organizações também precisam estar preparadas para detectar, conter e recuperar-se rapidamente de um incidente.
Entre as medidas mais relevantes estão a utilização de autenticação multifator, aplicação do princípio do menor privilégio, classificação de dados, monitoramento de eventos, gestão contínua de vulnerabilidades e manutenção de planos de resposta a incidentes.
Backups protegidos e testes periódicos de restauração também ajudam a reduzir os impactos de ataques como ransomware, falhas operacionais e exclusões indevidas.
No contexto da inteligência artificial, é necessário adicionar controles específicos, como inventário dos modelos utilizados, validação de fornecedores, proteção dos dados de treinamento, gestão das identidades dos agentes e monitoramento das ações automatizadas.
IA sem governança pode ampliar riscos
A principal conclusão do relatório é que a inteligência artificial não deve ser tratada apenas como uma ferramenta de produtividade.
Quando adotada sem controles, ela pode ampliar a superfície de ataque, expor dados e permitir que sistemas automatizados executem ações sem supervisão adequada. Por outro lado, quando integrada a uma estratégia de segurança bem estruturada, a IA pode reduzir o tempo de resposta e diminuir significativamente os prejuízos de uma violação.
O desafio para as organizações será equilibrar inovação, segurança e governança. A velocidade de adoção da tecnologia não pode superar a capacidade da empresa de compreender, controlar e proteger os sistemas utilizados.
Os números apresentados pela IBM mostram que essa preparação deixou de ser uma preocupação futura. A inteligência artificial já influencia diretamente o custo, a escala e a complexidade dos incidentes de segurança.
