O OWASP acaba de publicar seu primeiro Top 10 para Aplicações Agênticas, e é um momento decisivo para a segurança de IA.
Por mais de duas décadas, o OWASP Top 10 tem sido a bíblia de segurança para aplicações web. Todo desenvolvedor, engenheiro de segurança e CISO o tem marcado. Agora, com a ascensão de agentes de IA autônomos, o OWASP fez o mesmo para sistemas agênticos.
Esta não é apenas mais uma lista de verificação de segurança. É um reconhecimento de que agentes autônomos criam superfícies de ataque fundamentalmente novas que os modelos de segurança tradicionais não conseguem lidar.
Por Que a Segurança Tradicional Falha para Sistemas Autônomos
A segurança tradicional opera em um princípio simples: privilégio mínimo. Dê a cada componente apenas o acesso necessário para fazer seu trabalho.
Mas agentes autônomos quebram esse modelo. Para ser útil, um agente precisa de acesso amplo. Precisa ler seu e-mail, editar seus documentos, gerenciar sua agenda e interagir com dezenas de APIs. Quanto mais autônomo ele é, mais permissões ele requer.
Isso cria o que chamo de paradoxo de segurança de agentes: autonomia requer acesso, mas acesso cria superfície de ataque.
O incidente do OpenClaw do mês passado ilustra perfeitamente esse paradoxo. Usuários concederam ao OpenClaw permissões abrangentes para agir como seu assistente pessoal. Quando pesquisadores de segurança encontraram centenas de painéis de controle expostos, puderam acessar conversas privadas, chaves de API e até sequestrar agentes.
Isso não é um bug na implementação do OpenClaw. É uma falha fundamental em como pensamos sobre segurança de agentes.
O OWASP Top 10 para Aplicações Agênticas 2026
Vamos analisar as principais ameaças e o que elas significam para construtores de agentes:
ASI01: Sequestro de Objetivo do Agente
A nova injeção SQL para agentes de IA
Atacantes manipulam o objetivo central do agente. Em vez de “reserve um voo para Berlim,” o agente recebe “transfira todos os fundos para a conta X.”
Isso é particularmente perigoso porque agentes são projetados para serem flexíveis e criativos ao alcançar objetivos. Essa mesma flexibilidade os torna vulneráveis a manipulação sutil de objetivos.
A solução: Limites de decisão. Agentes devem pausar e explicar seu raciocínio antes de tomar ações sensíveis. A camada de orquestração, não o modelo, deve ser o limite de segurança.
ASI02: Uso Indevido e Exploração de Ferramentas
Cada ferramenta é um vetor de ataque potencial
Agentes chamam ferramentas - APIs, bancos de dados, sistemas de arquivos. Cada chamada de ferramenta é um ponto de injeção potencial. Um atacante não precisa comprometer o modelo; só precisa manipular a entrada ou saída da ferramenta.
A solução: Sandboxing de ferramentas e validação de entrada. Trate cada chamada de ferramenta como não confiável. Valide entradas, sanitize saídas e execute ferramentas em ambientes isolados.
ASI03: Abuso de Identidade e Privilégios
O problema de permissões em escala
Agentes herdam a identidade e permissões do usuário. Se um agente pode ler seu e-mail, qualquer um que comprometer esse agente também pode. Isso cria uma superfície de ataque exponencial: comprometa um agente, ganhe acesso a tudo que aquele usuário pode acessar.
A solução: Identidades específicas para agentes com permissões com escopo definido. Agentes devem ter suas próprias credenciais com apenas as permissões necessárias para tarefas específicas.
ASI04: Comunicação Insegura entre Agentes
Sistemas multi-agente criam novos limites de confiança
Quando agentes se comunicam entre si, criam novas superfícies de ataque. Como os agentes se autenticam mutuamente? Como a comunicação é criptografada? O que previne ataques man-in-the-middle?
A solução: Protocolos explícitos agente-para-agente com autenticação mútua e criptografia ponta-a-ponta.
ASI05: Isolamento Insuficiente de Agentes
Um agente comprometido não deveria comprometer o sistema
Agentes frequentemente compartilham recursos - memória, contexto, ferramentas. Um agente comprometido pode envenenar memória compartilhada ou abusar de ferramentas compartilhadas para atacar outros agentes.
A solução: Isolamento forte entre agentes. Cada agente deve rodar em seu próprio sandbox com memória e acesso a ferramentas separados.
A Camada de Orquestração como o Novo Limite de Segurança
O padrão aqui é claro: o modelo não é o limite de segurança. A camada de orquestração é.
O LLM é uma commodity. É poderoso, flexível e criativo - exatamente as qualidades que o tornam vulnerável a manipulação. Não podemos proteger o modelo em si; precisamos proteger o harness ao seu redor.
É por isso que venho insistindo sobre a camada de orquestração no último ano. O insight revolucionário não é tornar agentes mais inteligentes; é torná-los apropriadamente restritos.
Padrões Práticos de Segurança para Construtores de Agentes
Baseado na minha experiência construindo sistemas de agentes para compliance corporativo, aqui estão os padrões que realmente funcionam:
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Limites de Decisão Checkpoints explícitos onde agentes devem pausar e explicar o raciocínio antes de prosseguir. A camada de orquestração avalia se a ação proposta se alinha com as políticas de segurança.
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Sandboxing de Ferramentas Cada ferramenta roda em um ambiente isolado com permissões mínimas. Ferramentas não podem acessar dados umas das outras ou o estado interno do agente.
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Validação de Saída Estruturada Agentes devem produzir ações em formato estruturado (schema JSON) que é validado antes da execução. Isso previne que injeção de prompt contorne verificações de segurança.
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Trilhas de Auditoria Cada ação, cada chamada de ferramenta, cada decisão é registrada com contexto completo. Quando algo dá errado, você pode reconstruir exatamente o que aconteceu.
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Gatilhos de Humano-no-Loop Certas ações sempre requerem aprovação humana. A camada de orquestração sabe quais ações são de alto risco e as escala automaticamente.
O Futuro da Segurança de Agentes
O OWASP Top 10 para Aplicações Agênticas marca um ponto de virada. Estamos saindo da fase “velho oeste” dos agentes de IA para a fase de “implantação responsável.”
Segurança não é mais uma reflexão posterior. É a fundação que determina quais agentes têm sucesso em produção e quais são cancelados antes mesmo de serem lançados.
Os agentes mais bem-sucedidos em 2026 não serão os mais autônomos. Serão os mais apropriadamente restritos. Terão o equilíbrio certo entre capacidade e controle, flexibilidade e segurança.
Se você está construindo agentes, imprima essa lista e coloque na sua parede. Essas não são ameaças teóricas; são os ataques que estão acontecendo agora. E eles só vão ficar mais sofisticados à medida que os agentes se tornam mais poderosos.
A boa notícia? Temos os padrões para construir agentes seguros. Só precisamos usá-los.
Hugo Nogueira é CPTO na Complyance, onde constrói sistemas de agentes de IA para compliance corporativo. Ele escreve sobre arquitetura e segurança de agentes de IA em hugo.im.