Qualys aponta que IA, automação e ambientes multicloud estão mudando a gestão de riscos e a resposta a ameaças cibernéticas
A expansão da IA, dos ambientes multicloud e da superfície de ataque está mudando a forma como as empresas gerenciam riscos cibernéticos. Durante o ROCon LATAM 2026, a Qualys destacou a evolução para um modelo de operações de risco mais integrado e automatizado, capaz de correlacionar dados de ativos, vulnerabilidades, ameaças e contexto de negócio para definir prioridades e acelerar a remediação.
Para Eduardo Pereira, Regional Vice President, LATAM da Qualys, esse cenário exige que as organizações avancem de uma atuação reativa para uma abordagem contínua, orientada ao risco e apoiada por automação.
Leia a entrevista completa:
Crypto ID: No conceito de Risk Operations Center apresentado pela Qualys, o que muda tecnicamente em relação aos modelos tradicionais de gestão de vulnerabilidades e SOC? Gostaríamos de entender principalmente como dados de ativos, vulnerabilidades, ameaças e impacto de negócio passam a ser correlacionados para definir prioridades de risco.
Eduardo Pereira: À medida que os adversários avançam na velocidade das máquinas, as empresas precisam repensar como o risco cibernético é gerenciado e reduzido, ao mesmo tempo em que lidam com diferentes requisitos de compliance. O CEO da Qualys, Sumedh Thakar, explica a visão da empresa para o Risk Operations Center (ROC), “um modelo que unifica dados de ativos e exposição, valida ameaças, quantifica o risco organizacional e acelera a remediação para acompanhar a velocidade da detecção”.
Enquanto o Security Operations Center (SOC) é mais voltado à resposta a incidentes e atua como um núcleo orientado a eventos pós-comprometimento, o ROC adota um modelo proativo e orientado a riscos, que proporciona visibilidade acionável, quantificação do risco cibernético e orquestração automatizada, com o objetivo de reduzir a probabilidade de um incidente ocorrer. ROC e SOC não são modelos conflitantes; na verdade, são complementares à estratégia de qualquer equipe de segurança.
O ROC, baseado no Qualys Enterprise TruRisk Management (ETM), ingere e agrega dados de telemetria de risco de ambientes multicloud, containers e ambientes híbridos em uma única plataforma. Em vez de tratar as descobertas de segurança de forma isolada, o ROC correlaciona, em tempo real, quatro camadas críticas:
- Inventário de ativos (Asset Inventory): unifica os ativos de toda a superfície de ataque para estabelecer uma visão de referência do ambiente.
- Vulnerabilidades e misconfigurações (Vulnerabilities & Misconfigurations): consolida descobertas de segurança provenientes tanto da Qualys quanto de ferramentas de terceiros.
- Threat Intelligence: enriquece os dados com mais de 25 feeds de inteligência de ameaças em tempo real para analisar exploração ativa, possibilidade de exploração e caminhos de ataque.
- Contexto de negócio (Business Context): aplica parâmetros de negócio personalizáveis e índices de criticidade dos ativos para traduzir o risco técnico em termos financeiros.
Ao sintetizar esses fluxos de dados por meio do TruRisk Score proprietário da Qualys, o ROC substitui classificações subjetivas de severidade por uma estrutura de priorização alinhada ao negócio. Isso permite que as organizações avancem mais rapidamente com Agentic AI e workflows automatizados, eliminando o excesso de informações para concentrar a remediação exatamente nas exposições que colocam o negócio em risco.
Crypto ID: Quando se fala em remediação autônoma, até onde a automação já pode atuar sem intervenção humana? Quais ações podem ser executadas automaticamente e quais ainda precisam de validação, considerando riscos operacionais, continuidade dos negócios e governança?
Eduardo Pereira: A remediação autônoma já avançou muito além do estágio teórico, embora ainda opere dentro de limites claros, sem substituir completamente o julgamento humano.
Atualmente, existe um equilíbrio entre o risco operacional de um patch potencialmente causar uma indisponibilidade e o risco de segurança de deixar um sistema sem correção e exposto. Enquanto as arquiteturas não evoluírem para se tornarem “patch immune“, as equipes ainda precisam tomar essa decisão de forma deliberada.
O que torna a ação autônoma possível atualmente é uma abordagem em camadas que restringe quais patches exigem avaliação humana e quais não exigem.
Primeiro, a validação e os testes de exploração podem verificar se uma exploração é de fato viável em determinado ambiente. Se a exploração estiver bloqueada, nenhum patch é necessário, reduzindo a carga de trabalho antes mesmo de a remediação ser considerada.
Segundo, antes de aplicar um patch, as equipes podem utilizar controles compensatórios ou de mitigação, como desabilitar ou isolar um serviço vulnerável. Dessa forma, é possível neutralizar o risco sem interferir no processo de aplicação de patches.
Terceiro, e mais importante para viabilizar a autonomia, está o aumento da confiança de que um patch automatizado não causará problemas, por meio de um patch reliability score. Na Qualys, essa pontuação é calculada utilizando machine learning e construída a partir de dados de aproximadamente meio bilhão de implementações históricas de patches.
O modelo prevê se um novo patch provavelmente será seguro, se evitará causar uma reinicialização ou afetar um componente crítico, dando às equipes a confiança necessária para permitir que um patch seja implementado sem intervenção humana.
Quando esses três fatores estão alinhados — um patch é de fato necessário, não existe uma mitigação viável que dispense o patch e o índice de confiabilidade é alto —, a remediação pode ocorrer de forma autônoma como uma decisão de negócio, em vez de depender de uma avaliação técnica caso a caso.
A remediação autônoma já é uma realidade: nos últimos 12 meses, clientes da Qualys implementaram 150 milhões de patches, dos quais 40 milhões foram implementados de forma totalmente autônoma.
Isso não significa, porém, que toda atividade deva ser automatizada. A autonomia deve ser reservada aos patches que atingem o nível de confiança estabelecido. Qualquer patch com pontuação mais baixa, que afete sistemas críticos ou esteja fora de padrões previamente estabelecidos ainda precisa passar por revisão.
O papel dos profissionais não é mais revisar cada patch individualmente, mas projetar e manter o próprio processo de operações de risco — definindo os limites, estabelecendo o que constitui um risco aceitável e determinando onde fica a fronteira entre as ações automáticas e manuais.
Crypto ID: Depois das discussões e dos cases apresentados nesta edição, quais mudanças vocês identificam nas prioridades de cibersegurança das grandes organizações da América Latina, especialmente diante da expansão da IA, dos ambientes multicloud e do aumento da superfície de ataque?
Eduardo Pereira: À medida que as organizações da América Latina ampliam sua presença digital por meio de infraestruturas multicloud e da rápida adoção de IA, o principal desafio já não é apenas gerenciar a proliferação de ativos, mas responder a explorações autônomas impulsionadas por IA, que reduzem o tempo de atuação dos atacantes de dias para minutos.
Diante da escassez persistente de profissionais, os CISOs reconhecem que ampliar as equipes humanas já não é uma estratégia de defesa viável contra ameaças que operam na velocidade das máquinas.
As principais discussões e apresentações de clientes, com a participação de líderes de segurança da Braskem, Natura e Itaú Unibanco, destacaram três mudanças claras nas prioridades das empresas da América Latina:
Operações de risco unificadas em vez de soluções pontuais: as organizações estão deixando de lado ferramentas isoladas em favor de um modelo integrado de ROC. Ao reunir Cloud Security Posture Management (CSPM), Cloud Detection and Response (CDR), gestão de vulnerabilidades e remediação autônoma em uma única estrutura operacional, as empresas latino-americanas estão reduzindo o mean time to remediation (MTTR) e construindo uma verdadeira resiliência organizacional.
Segurança como habilitadora do negócio: os líderes de segurança estão alinhando o gerenciamento da postura de segurança ao crescimento dos negócios, garantindo que a inovação impulsionada por IA funcione como uma alavanca estratégica, e não como uma fonte de fragilidade organizacional.
Mudança para detecção contínua e sem varredura (scanless): à medida que os atacantes utilizam IA para transformar vulnerabilidades em armas em questão de horas, esperar pelas tradicionais janelas periódicas de varredura cria um risco inaceitável. A prioridade está migrando para modelos de detecção contínua e scanless, como o Qualys InstaScan, desenvolvido com Agent Insta, que correlaciona continuamente a telemetria de ativos em tempo real com novos advisories divulgados para identificar exposições em questão de minutos.
Agradecimento
O Crypto ID agradece a Eduardo Pereira, Regional Vice President, LATAM, e à Qualys pela contribuição para esta entrevista e pelo compartilhamento de análises sobre os desafios da cibersegurança diante do avanço da IA, dos ambientes multicloud e da automação da gestão de riscos.
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