A apresentação recente, pela Visa, da Visa Vulnerability Agentic Harness (VVAH) assinala um avanço significativo em cibersegurança. Esta ferramenta de IA em open source foi concebida para identificar e corrigir vulnerabilidades de forma autónoma, agilizando o processo sem exigir intervenção humana inicial. O que distingue a VVAH é a capacidade de executar um ciclo completo, de deteção até à remediação, de forma rápida. Os especialistas concordam que esta funcionalidade tem potencial para revolucionar as práticas de segurança digital.
Uma jogada estratégica rumo ao open source
A decisão da Visa de disponibilizar a VVAH como open source é, ao mesmo tempo, uma medida estratégica e uma atitude interpretativa destinada a reforçar a cibersegurança para além das suas próprias operações. Ao fazê-lo, a Visa contribui para um ecossistema tecnológico mais amplo. Rajat Taneja, presidente de tecnologia da Visa, explicou esta visão, afirmando: “O nosso objetivo é fazer o bem fazendo a coisa certa, fornecendo recursos às empresas que possam não ter o mesmo nível de investimento ou de especialização em cibersegurança do que a Visa.”
A iniciativa está ligada ao envolvimento da Visa no Project Glasswing da Anthropic, em que o poder de modelos de raciocínio semântico, como o Claude Mythos, foi aproveitado. O projeto demonstrou como a IA pode encadear pequenas fragilidades em explorações significativas, revelando o potencial ainda por explorar destes modelos. Taneja sublinhou: “A VVAH surgiu a partir da nossa participação no Project Glasswing, evidenciando o poder do raciocínio semântico e a necessidade de uma gestão proativa de vulnerabilidades.”
Excelência de engenharia: o funcionamento da VVAH
A VVAH opera através de uma sequência sofisticada que inclui descobrir, verificar, remediar e validar correções. Este ciclo de feedback automático garante aprendizagem e adaptação contínuas. Uma funcionalidade de destaque é o uso de um grafo de chamadas em forma de abstract syntax tree (AST), que mapeia possíveis trajetos de ataque. Isto fornece um contexto mais claro para cada vulnerabilidade, reforçando a capacidade do sistema de prevenir falhas futuras.
Taneja descreveu o sistema como uma “função degrau bastante boa”, salientando que as mudanças reduzem a contagem de tokens enquanto entregam raciocínio e contexto melhores. A eficiência da VVAH na redução do Mean Time to Adapt (MTTA) é particularmente relevante, com algumas resoluções a passarem de semanas para horas.
Equilibrar autonomia e supervisão humana
No entanto, nem todos concordam com a abordagem da Visa para plena autonomia. Steve Wilson, Chief AI and Product Officer na Exabeam, defende uma postura mais cautelosa, sugerindo um mecanismo de autorização para impedir que a IA realize alterações de forma autónoma. “O agente pode propor a alteração exata de DNS, mas não pode conceder a si próprio a autoridade para a executar”, enfatizou Wilson. Isto realça um debate importante no desenvolvimento de IA sobre o equilíbrio entre autonomia e controlo.