Por que AppSec precisa de um novo modelo operacional

O teste de segurança de aplicativos (AST) atingiu um ponto de inflexão. O mercado está lotado, as capacidades se sobrepõem e a detecção por si só não é mais uma fonte de diferenciação durável. As plataformas DevOps incorporam recursos de segurança; os fornecedores de plataformas de proteção de aplicativos nativas da nuvem continuam avançando para a esquerda; especialistas em gerenciamento de postura de segurança de aplicativos oferecem tecnologias de digitalização de código aberto; e laboratórios de fronteira de IA, como Anthropic e OpenAI, experimentam novas abordagens para segurança de código. O resultado é um ecossistema barulhento, onde a maioria das ferramentas consegue encontrar problemas, mas muito menos conseguem dizer às equipes com segurança quais deles são importantes e como corrigi-los.

A detecção está se tornando uma commodity; contexto não é.
Testes estáticos de segurança de aplicativos, testes dinâmicos de segurança de aplicativos, análise de composição de software, verificação de segredos, verificação de infraestrutura como código e verificação de imagens de contêiner são apostas importantes. O que separa os líderes dos retardatários é a capacidade de correlacionar as descobertas com o contexto do mundo real: explorabilidade, acessibilidade, exposição em tempo de execução e impacto nos negócios. Os compradores esperam cada vez mais que as ferramentas de segurança identifiquem quais vulnerabilidades são realmente exploráveis na produção e produzam correções nas quais os desenvolvedores possam confiar. Essa mudança explica por que a priorização, a validação e a correção são agora os campos de batalha da segurança de aplicativos.
Os LLMs estão remodelando a forma como as ferramentas de segurança analisam os riscos.
Grandes modelos de linguagem são excelentes na correlação de fontes de dados díspares, como repositórios de código, heurísticas de dependência, scanners de segurança, sinais de tempo de execução e fluxos de trabalho, em insights coerentes. Bem aplicado, isso permite menos falsos positivos, descobertas mais acionáveis e correções que refletem como o software é realmente criado e implantado. Os novos participantes podem aproveitar estes pontos fortes para responder às críticas de longa data às abordagens AST herdadas, mas normalmente não estão a replicar a profundidade ou amplitude da sua cobertura. O valor não está mais em quanto você detecta, mas em quão bem você entende e age com base no que detecta.
O próprio desenvolvimento de software está se tornando agente, gerando código inseguro em grande escala.
Assistentes de codificação de IA, agentes de codificação autônomos e fluxos de trabalho orientados por IA estão passando da experimentação para o uso diário. Esses sistemas geram código, selecionam dependências, modificam a infraestrutura e executam instruções na velocidade da máquina. Mas os agentes de codificação de IA geralmente enviam endpoints não autenticados ou autorizados indevidamente, confiam nos dados fornecidos pelo cliente para decisões críticas de segurança (por exemplo, preços, funções, estado) e omitem controles básicos, como validação de entrada, limitação de taxa e verificações do lado do servidor, resultando em código que funciona funcionalmente, mas é explorável por padrão. Eles também reutilizam frequentemente padrões inseguros (consultas criadas por strings, manipulação insegura de arquivos, eval/exec) porque otimizam a correção e a brevidade, e não o risco.

Os modelos tradicionais de segurança de aplicativos (AppSec) projetados para desenvolvimento em ritmo humano e estágios de verificação discretos são pouco adequados para essa realidade. Garantir o desenvolvimento da agência requer controlos que operem continuamente, raciocinem de forma autónoma e intervenham em tempo real.

Apresentando a Segurança de Desenvolvimento Agente (ADS)

ADS não é uma categoria única de produto ou uma reformulação da marca de ferramentas existentes. É um novo paradigma de segurança focado na proteção completa do desenvolvimento de software baseado em IA. O ADS abrange prevenção, detecção, priorização e correção, ao mesmo tempo que fornece inteligência contínua em código, dependências, fluxos de trabalho e aplicativos em execução. Fundamentalmente, trata as decisões de segurança como ações autónomas e orientadas por políticas, e não apenas como alertas entregues a equipas sobrecarregadas.

As plataformas ADS devem identificar e mitigar os riscos da camada de aplicação exclusivos das aplicações orientadas por IA. Isso inclui detectar classes de falhas descritas no OWASP Top 10 para aplicações de modelos de linguagem grande como injeção imediata, manipulação de saída insegura, agência excessiva e falta de controles em contextos de desenvolvimento e de tempo de execução. À medida que os aplicativos de agente amadurecem, essa capacidade precisará se estender além das interações de modelo único para analisar fluxos de trabalho multiagentes, cadeias de invocação de ferramentas, caminhos de decisão autônomos e lacunas na aplicação de políticas. O objetivo não é apenas a segurança do modelo, mas a garantia de que os aplicativos alimentados por IA se comportem de maneira previsível, segura e dentro dos limites operacionais pretendidos.

Os principais recursos do ADS agrupam-se em torno de alguns temas

Em vez de ferramentas isoladas, as plataformas ADS combinam múltiplas camadas de inteligência e controle que continuarão a evoluir:

Código baseado em IA e análise de dependência que vai além da correspondência de padrões para avaliar a explorabilidade, falhas lógicas e riscos reais no contexto
Guardrails para codificação assistida por IA que orientam agentes e desenvolvedores em direção a resultados seguros e evitam a execução de instruções inseguras
Triagem e priorização inteligentes que classifica continuamente as descobertas com base na exposição e no impacto nos negócios
Correção automatizada para código e dependências, produzindo correções validadas que preservam a funcionalidade
Teste dinâmico de aplicações e APIs ativas que se adapta ao comportamento do aplicativo e às arquiteturas modernas para detectar falhas do OWASP Top 10 for LLM Applications
Portões de qualidade do ciclo de vida de desenvolvimento de software orientados por políticas aplicada por agentes autônomos em vez de revisão manual
Proteção da cadeia de suprimentos e da cadeia de ferramentasincluindo agentes de codificação de IA, extensões, servidores Model Context Protocol, habilidades de agente, pipelines e artefatos
Governança, relatórios e análise de risco que fornecem informações duradouras ao longo do tempo, não apenas resultados pontuais

Hoje, nenhum fornecedor oferece a visão completa do ADS.
Alguns fornecedores se destacam na análise do código, outros na análise da cadeia de suprimentos, outros na inteligência de tempo de execução ou na governança. O que falta é um modelo operacional unificado que trate a segurança como uma função autônoma e contínua alinhada ao desenvolvimento da agência. Esta fragmentação não é surpreendente; o paradigma ainda está em formação, mas cria riscos e oportunidades tanto para compradores como para fornecedores.

A Forrester avaliará este espaço emergente.
Nosso próximo relatório sobre o cenário de segurança de desenvolvimento de agentes e a avaliação do Forrester Wave™ identificarão os fornecedores que impulsionam o mercado, esclarecerão como os recursos se alinham a esse novo modelo e ajudarão os líderes de segurança e desenvolvimento a entender onde as ferramentas atuais falham — e onde elas lideram.

À medida que o desenvolvimento se torna agente, a segurança deve fazer o mesmo. Melhorias incrementais no AppSec legado não serão suficientes. Se você está avaliando como os agentes de codificação de IA mudam sua estratégia de segurança de aplicativos, criando aplicativos de IA, ou deseja entender quais fornecedores estão moldando a segurança de desenvolvimento de agentes, observe o futuro cenário ADS e Wave da Forrester e reavalie se seu modelo AppSec atual foi construído para um futuro de agentes – ou agende uma reunião Comigo.