Por Neil Patel
17 de novembro de 2025
Na física, o “problema dos três corpos” descreve como o movimento de três corpos celestes, como a Terra, a Lua e o Sol, torna-se imprevisível à medida que suas interações gravitacionais mútuas entram em ação. Cada corpo afeta os outros de maneiras complexas e caóticas.
As empresas de hoje enfrentam uma dinâmica semelhante, só que as forças não são planetárias. Elas são dados, identidade e IA.
Cada um deles é poderoso por si só. Juntos, criam um sistema gravitacional para a segurança e a governança modernas que é imprevisível, interdependente e repleto de riscos.
Identidade: O Vetor de Risco Original
Na raiz de praticamente todas as violações de dados ou falhas de conformidade, reside uma causa fundamental: Quem tem acesso a quê?
A falta controle no acesso à dados sensíveis continua sendo uma das maiores lacunas de segurança em qualquer organização. Funcionários, contratados e usuários terceirizados frequentemente têm muito mais acesso a dados sensíveis do que o necessário. O gerenciamento dessa proliferação de permissões deu origem a categorias inteiras de segurança: Gestão da postura de segurança de dados (DSPM), Prevenção de Perda de Dados (DLP), Monitoramento de atividade de dados (BARRAGEM), e Governança de Acesso a Dados (DAG), cada uma abordando uma dimensão diferente do problema:
DSPM: Ajuda a descobrir onde os dados sensíveis estão armazenados e quem pode acessá-los.
DLP: Monitora como os dados se movem e impede que saiam dos limites aprovados.
BARRAGEM: Observa como os usuários interagem com os dados em movimento consultando, visualizando ou copiando-os.
DAG: Regula os direitos para manter o acesso alinhado aos princípios do menor privilégio.
Cada um deles se concentra em um aspecto diferente do risco de identidade. Mas o fio condutor é claro: A segurança começa por entender quem tem acesso e como esse acesso é usado.
Dados: O Risco Oculto por Trás da IA
Na era da IA generativa, os próprios dados se tornaram o vetor de risco.
Quando as organizações treinam grandes modelos de linguagem ou implementam geração aumentada por recuperação (TRAPO), em sistemas de IA, dados sensíveis podem se infiltrar nos fluxos de trabalho, seja intencionalmente ou acidentalmente. Uma vez que esses dados são incorporados aos parâmetros do modelo ou aos armazenamentos de vetores, pode ser difícil, senão impossível, contê-los.
Informações sensíveis que vazam para um modelo de IA podem reaparecer de maneiras imprevisíveis: através de prompts, saídas, ou mesmo agentes subsequentes que reutilizam o modelo.
O desafio não se resume apenas a vulnerabilidades do modelo é sobre exposição de dados em uma escala gigantesca.
IA: A Nova Camada de Acesso
A IA deixou de ser apenas uma ferramenta e tornou-se um agente participante no acesso a dados.
Cada comando, copiloto ou assistente autônomo representa um novo tipo de identidade com a capacidade de ler, escrever e gerar informações em nome dos humanos. Esses agentes não humanos podem se conectar a bancos de dados corporativos, fazer chamadas de API e tomar decisões em tempo real.
As organizações precisarão gerenciar e monitorar não apenas identidades humanas, mas também agentes não humanos, cada uma exigindo autenticação, autorização e governança contínua. Os mesmos princípios que se aplicam aos usuários em breve se aplicarão à IA.
O Problema de Segurança dos Três Corpos
Quando dados, identidade e IA interagem, criam um ciclo de feedback difícil de prever ou controlar:
- Humanos e agentes acessam dados direta e indiretamente por meio da IA.
- Os sistemas de IA são treinados com dados corporativos que podem conter informações sensíveis.
- Os modelos e agentes podem, por sua vez, compartilhar esses dados com outros humanos ou outras inteligências artificiais.
Trata-se de um ecossistema de complexo acesso, com amplificação da exposição de dados, um problema complexo para as equipes de segurança modernas.
Assim como na versão newtoniana, o sistema é inerentemente instável. Ajustar uma única variável, como revogar o acesso, alterar uma política ou atualizar um modelo, pode ter efeitos imprevisíveis em todo o resto do sistema.
Em busca da estabilidade: unificando dados, identidade e IA
Para trazer ordem ao caos, as organizações precisam de uma abordagem integrada que conecte esses domínios, em vez de tratá-los como silos.
- Visibilidade de identidade unificada: Mapear o acesso humano e automatizado em ambientes de dados e IA.
- Inteligência de Dados Unificada: Continuamente descobrir, classificar, e controlar dados sensíveis, sejam eles armazenados, compartilhados ou vetorizados para IA.
- Governança Unificada de IA: Defina quem (ou o quê) pode interagir com os dados por meio de modelos de IA e sob quais condições.
Essa convergência representa a próxima evolução de Gestão da Postura de Segurança de Dados (DSPM), um futuro em que dados, identidade e governança de IA fazem parte de uma estrutura única e interconectada.
O Caminho à Frente
Segurança, conformidade e governança não podem mais coexistir de forma independente. Cada uma exerce influência gravitacional sobre as outras, e ignorar qualquer uma delas desestabiliza todo o sistema.
As empresas que prosperarão na era da IA serão aquelas que tratarem dados, identidade e IA não como desafios isolados, mas como um único ecossistema a ser governado em conjunto. Porque resolver o problema dos três corpos da segurança moderna não se trata de eliminar o caos, mas sim de trazê-lo ao equilíbrio.
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