Zero Trust ainda basta? Fernando Salla coloca a governança de agentes de IA no centro da segurança
Durante a palestra “Zero Trust Ainda Basta?”, no Gartner Security & Risk Management 2026, Fernando Salla levou a discussão sobre inteligência artificial para uma questão que já começa a pressionar a agenda dos CISOs: como aplicar governança quando quem acessa aplicações, dados e APIs deixa de ser apenas uma pessoa ou uma conta de serviço previsível e passa a ser um agente capaz de tomar decisões e executar ações?
O Zero Trust continua sendo uma base importante. Identidade, autenticação, autorização e mínimo privilégio permanecem fundamentais. O problema aparece depois que o acesso é concedido.
Um agente pode possuir uma credencial válida, estar corretamente autenticado e, ainda assim, executar uma ação incompatível com o objetivo para o qual foi criado. A partir desse momento, saber quem recebeu acesso é apenas parte da resposta. Segurança também precisa entender o que aquela identidade está fazendo, por que está fazendo e se o comportamento continua coerente com sua missão.
Foi nesse ponto que Salla resumiu uma das principais necessidades para a nova arquitetura de segurança:
“Garantir que a IA execute apenas a sua missão. Mínimo privilégio possível.”
A frase amplia o próprio significado de mínimo privilégio. Para agentes de IA, limitar permissões técnicas é essencial, mas o controle também precisa considerar propósito, contexto e comportamento.
Do controle de identidade à identidade comportamental
Em uma arquitetura tradicional, uma política de acesso pode responder perguntas como: quem é essa identidade? Ela está autenticada? Qual recurso pode acessar? Qual permissão possui?
Agentes de IA acrescentam novas perguntas.
O agente está executando a função para a qual foi criado? Está consultando as APIs esperadas? Os dados acessados fazem sentido para aquela tarefa? Seu padrão de comportamento mudou? Uma instrução externa alterou sua missão original?
Esse é o fundamento da identidade comportamental apresentado na discussão: a identidade precisa deixar de ser analisada apenas como uma credencial estática e passar a ser acompanhada pelo contexto das ações que executa.
Quatro elementos ajudam a estruturar esse modelo:
- Identidade: qual agente está executando a ação e qual é sua origem.
- Missão: qual finalidade específica foi atribuída a esse agente.
- Comportamento: quais ações ele está efetivamente realizando.
- Validação: se o comportamento observado continua compatível com sua identidade, sua missão e seus limites.
Para o CISO, essa mudança é relevante porque altera o objeto da governança. A organização não gerencia somente usuários, aplicações e contas de serviço. Passa a administrar também entidades digitais autônomas que interagem com diferentes sistemas e podem modificar seu curso de ação a partir de contexto e instruções.
Por isso, como destacou Salla:
“É necessário ter tecnologia robusta que monitore o que o agente está fazendo em tempo real.”
Monitoramento, nesse cenário, deixa de ser apenas uma questão de auditoria posterior. Ele passa a fazer parte do próprio mecanismo de controle.
Por que as APIs ficam no centro dessa discussão?
Agentes precisam interagir com o ambiente corporativo para produzir resultado. Consultam informações, acionam ferramentas, executam tarefas e integram sistemas. Em boa parte das arquiteturas digitais, essas interações passam por APIs.
Por isso, a governança de agentes de IA está diretamente conectada à governança da superfície de APIs.
Uma empresa pode ter políticas maduras de identidade e, ao mesmo tempo, conviver com APIs desconhecidas, antigas, expostas além do necessário ou consumidas fora do fluxo esperado. Com agentes autônomos aumentando o volume e a velocidade dessas interações, esse ponto cego ganha outra dimensão.
Também surge um ecossistema que precisa ser observado de forma conjunta: shadow APIs, shadow AI e agentes operando fora do escopo originalmente previsto.
A preocupação deixa de se restringir ao ataque externo. Um agente legítimo, criado ou autorizado pela própria organização, pode acessar uma API legítima com uma credencial legítima e ainda assim produzir uma ação inadequada ao contexto.
A síntese apresentada por Salla aponta diretamente para essa convergência:
“Vamos proteger as APIs, governar os agentes, validar o comportamento.”
São três movimentos conectados. Descobrir e proteger a superfície de comunicação. Definir limites para as entidades automatizadas. Observar continuamente se aquilo que está acontecendo corresponde ao comportamento esperado.
Mínimo privilégio também precisa considerar a missão
A evolução proposta para o Zero Trust ganha uma dimensão prática quando cada agente possui fronteiras claras.
Uma forma de estruturar essas fronteiras é por meio de Agent Personas, perfis que estabelecem o papel operacional de uma identidade automatizada.
A lógica é simples: cada agente deve ter um responsável, uma missão definida e um escopo conhecido. A partir daí, a organização pode determinar quais APIs ele pode acessar, quais dados pode consultar ou modificar, quais ações estão autorizadas e quais operações são explicitamente proibidas.
Imagine um agente criado para consultar informações de pedidos e apoiar o atendimento ao cliente. Sua missão não deveria permitir acesso a bases salariais, sistemas de RH ou qualquer outro conjunto de dados sem relação com aquela finalidade.
A credencial pode até oferecer uma possibilidade técnica de acesso. A política comportamental precisa impedir que essa possibilidade se transforme em uma ação fora da missão.
É nesse ponto que segurança, arquitetura e governança de IA começam a convergir.
O CISO precisa conhecer os agentes antes de tentar governá-los
A primeira dificuldade é básica, mas decisiva: inventário.
Uma organização não consegue estabelecer guardrails sobre agentes que desconhece, da mesma forma que não consegue proteger adequadamente APIs que nunca foram identificadas.
A palestra aponta para uma visão de inventário que envolve agentes, APIs, missões, personas e os mecanismos pelos quais essas entidades recebem contexto e acessam ferramentas, incluindo ambientes baseados em MCP (Model Context Protocol).
Para a liderança de segurança, isso conduz a algumas perguntas práticas:
- Quais agentes de IA já operam dentro da organização?
- Quem é responsável por cada um deles?
- Qual missão foi atribuída a cada agente?
- Quais APIs, aplicações e dados podem acessar?
- Existem agentes ou ferramentas de terceiros conectados ao ambiente?
- Como desvios de comportamento são identificados?
- É possível interromper automaticamente uma ação fora do padrão?
- Há rastreabilidade suficiente para investigar o que o agente fez?
Essas perguntas ajudam a transformar governança de IA de um conceito amplo em um problema de arquitetura e controle mensurável.
Segurança em velocidade de máquina
Há ainda uma diferença operacional importante.
Um agente pode analisar informações, tomar decisões e executar ações muito mais rapidamente do que um fluxo dependente de investigação humana. Essa velocidade também pode ser explorada quando uma identidade automatizada é comprometida, recebe uma instrução maliciosa ou se desvia de sua finalidade.
Esperar que cada decisão seja revisada manualmente reduz o próprio benefício da automação. Esperar que um analista perceba o comportamento depois que ele ocorreu pode ser tarde demais para determinados processos.
A resposta, portanto, precisa acompanhar a velocidade da execução.
Monitoramento comportamental em tempo real, políticas automatizadas e capacidade de enforcement passam a compor uma arquitetura na qual a segurança consegue reagir ao desvio enquanto a interação acontece.
Para o CISO, o objetivo é estabelecer autonomia com limites: permitir que agentes gerem produtividade sem transformar essa autonomia em falta de controle.
Onde a Cequence entra nessa arquitetura?
A discussão apresentada por Fernando Salla se conecta diretamente à evolução da Cequence em API Security, Bot Management e proteção de fluxos de Agentic AI.
A base tecnológica da Cequence parte de um problema já conhecido: identificar quem ou o que está interagindo com aplicações e APIs, compreender seu comportamento e diferenciar atividades legítimas de abuso, automação maliciosa, fraude ou comportamento anômalo.
Com os agentes de IA, essa mesma necessidade passa a incluir automações legítimas que também precisam ser governadas.
O AI Gateway da Cequence atua nessa camada de controle entre agentes de IA e sistemas corporativos. A proposta é governar como essas entidades acessam APIs, aplicações, ferramentas e dados, aplicando políticas, permissões, limites e monitoramento sobre suas ações.
As Agent Personas complementam essa lógica ao associar o agente a um papel, uma missão e um conjunto de fronteiras operacionais.
Esse ponto é importante para evitar uma interpretação ampla demais da tecnologia. A Cequence deve ser entendida a partir de sua especialidade em API Security e Bot Defense, agora aplicada também às interações de agentes de IA com a infraestrutura digital da empresa. Seu papel não é substituir toda a estratégia de segurança de IA da organização, e sim controlar uma camada crítica dessa arquitetura: como agentes e outras entidades automatizadas acessam e utilizam sistemas por meio de APIs.
Zero Trust precisa acompanhar uma identidade que agora toma decisões
A provocação “Zero Trust ainda basta?” não exige abandonar os princípios que trouxeram identidade, autenticação e mínimo privilégio para o centro da arquitetura de segurança.
Ela exige reconhecer que o contexto mudou.
Uma identidade de máquina pode receber uma missão, interpretar contexto, acionar ferramentas, acessar várias APIs e executar uma sequência de ações sem que uma pessoa aprove individualmente cada decisão.
Nesse ambiente, autenticar é o começo. Governar exige saber se aquilo que acontece depois da autenticação continua dentro da missão definida.
Essa evolução coloca comportamento, contexto e capacidade de resposta no mesmo nível de importância da credencial.
Para CISOs, CIOs e responsáveis por arquitetura, a discussão tende a começar antes da escolha de uma tecnologia: identificar onde agentes já estão sendo utilizados, quais dados e APIs eles alcançam, quais decisões podem tomar e quais mecanismos existem hoje para detectar quando saem do comportamento esperado.
A partir daí, mínimo privilégio ganha um significado mais completo.
A IA precisa acessar apenas o necessário, executar apenas o autorizado e permanecer observável durante toda a operação.
Como a Nova8 pode apoiar essa jornada
Como VAD e Trusted Advisor em cibersegurança, a Nova8 atua na conexão entre tecnologia, arquitetura e necessidade real de negócio.
Em projetos envolvendo Cequence, o trabalho pode começar pelo entendimento da superfície existente: APIs, automações, agentes, fluxos críticos e necessidades de governança. A partir desse contexto, é possível avaliar arquitetura, critérios de adoção, prova de valor e integração com os controles já existentes.
O objetivo é evitar duas respostas igualmente problemáticas: liberar agentes sem governança ou impedir sua adoção por falta de uma arquitetura segura.
IA já está entrando nos processos corporativos. A decisão que fica para as organizações é como estabelecer visibilidade e limites antes que autonomia se transforme em risco operacional.
Converse com a Nova8 sobre como reduzir esse risco na prática.
Entenda como aplicar governança sobre APIs e agentes de IA de acordo com a arquitetura, os dados e os processos da sua organização.
FAQ: Zero Trust, agentes de IA e segurança de APIs
Zero Trust deixou de funcionar com agentes de IA?
Não. Zero Trust continua sendo uma base importante para identidade, autenticação, autorização e mínimo privilégio. O desafio é que agentes autônomos exigem controles adicionais de missão, contexto e comportamento depois que o acesso foi concedido.
O que é identidade comportamental para agentes de IA?
É uma abordagem que considera não apenas a identidade e a credencial de um agente, mas também sua missão e o comportamento observado durante a execução. O objetivo é identificar quando uma entidade autorizada começa a agir fora dos limites esperados.
Por que APIs são importantes na governança de agentes de IA?
APIs são uma das principais formas pelas quais agentes acessam aplicações, dados e ferramentas corporativas. Governar essas interações permite controlar quais recursos o agente utiliza, quais ações executa e se seu comportamento permanece compatível com a missão definida.
O que são Agent Personas?
Agent Personas são perfis usados para definir o papel e os limites de um agente de IA. Podem estabelecer missão, APIs autorizadas, dados acessíveis, ações permitidas e restrições aplicáveis àquela identidade automatizada.
O que é o AI Gateway da Cequence?
O AI Gateway é uma camada de governança para controlar como agentes de IA acessam APIs, aplicações, ferramentas e dados corporativos. A proposta inclui aplicação de políticas, permissões, limites, visibilidade e monitoramento das interações.
Qual deve ser o primeiro passo do CISO para governar agentes de IA?
O primeiro passo é ganhar visibilidade. A organização precisa identificar quais agentes já existem, quem é responsável por eles, qual é sua missão, quais APIs e dados acessam e quais ações podem executar. Com esse mapa, torna-se possível definir políticas e controles coerentes com o risco.
Créditos e fontes
Conteúdo desenvolvido a partir da palestra “Zero Trust Ainda Basta?”, de Fernando Salla, apresentada no Gartner Security & Risk Management 2026, das falas destacadas pela Nova8 e do resumo executivo “Do Zero Trust à Identidade Comportamental: Governança de Agentes de IA e APIs”.
