Recentemente, reuni-me com uma empresa de serviços financeiros que está trabalhando para automatizar tudo, desde a execução de operações até a realização de análises em larga escala. Para isso, a empresa planeja implantar 100 mil agentes de IA — cinco vezes o número de funcionários que trabalham nela.
E elas não estão sozinhas. Muitas empresas de diversos setores estão recorrendo à IA para aumentar a eficiência dos negócios.
Esse aumento expressivo no uso da IA terá implicações profundas na forma como as organizações protegem seus ambientes. Costumo dizer às empresas que não basta proteger apenas um aspecto de sua infraestrutura de IA. A IA empresarial exige uma nova arquitetura que, por sua vez, requer um novo modelo de segurança capaz de proteger a infraestrutura e as cargas de trabalho ao longo de toda a jornada de IA, de ponta a ponta.
“Ao proteger os novos pontos de controle, as organizações podem tornar a IA empresarial mais segura, rápida e confiável em grande escala.”
Então, onde exatamente a segurança deve ser aplicada? Para proteger melhor sua arquitetura de IA, as organizações precisam proteger os novos pontos de controle ao longo do fluxo de IA.
Uma maneira simples de entender esse caminho é a seguinte: primeiro, o prompt chega a uma aplicação. É o que chamaremos de entrada. A partir daí, os fluxos de trabalho reúnem o contexto, acionam APIs internas e coordenam agentes. Em seguida, o prompt enriquecido passa para a camada do modelo, onde a inferência o converte em tokens, que se transformam em resultados enviados de volta ao usuário.
Esta é a nova cadeia de valor, e mostrarei como a F5 está ajudando a proteger pontos de controle críticos ao longo desse processo.
Onde tudo começa: o prompt
A jornada da IA começa com um prompt, que é o primeiro ponto de interação entre o mundo exterior e o sistema de IA. Um prompt pode vir de uma consulta feita por um usuário em uma interface de chat, de uma chamada de API ou de um evento gerado por uma máquina. O próprio prompt pode conter linguagem natural, instruções estruturadas ou de sistema, ou consistir em entradas de foto, áudio ou vídeo.
Entrada: o prompt entra no sistema
Os prompts entram na sua infraestrutura de IA pela camada de ingresso, que atua como a primeira linha de defesa e de gerenciamento de tráfego do sistema de IA, reunindo inspeção, aplicação de políticas, sanitização e roteamento de tráfego.
Esta é a porta de entrada. E o ponto é o seguinte: os visitantes que batem à porta já não são apenas humanos. Eles também incluem sistemas adversários automatizados, impulsionados por IA, que buscam contornar a segurança de endpoints e as proteções tradicionais de WAF para atacar sistemas de segurança de dados e aplicações.
Agora, invasores que usam IA podem gerar novos payloads instantaneamente. Se os agentes de ameaças conseguem aprender e mudar de estratégia em tempo real, suas defesas também precisam fazer o mesmo.
É por isso que a F5 está desenvolvendo uma nova geração de soluções de WAF baseadas em uma rede neural criada do zero e treinada com dados reais de ataques em andamento, para detectar e responder a ameaças sem depender de assinaturas anteriores ou regras estáticas de WAF. Estamos criando sistemas de defesa capazes de aprender e se adaptar em tempo real, com recursos baseados em IA que podem identificar novos ataques e agir imediatamente.
Os resultados observados em nossos testes internos são significativos: detecção de ataques de dia zero sem definições preexistentes, redução das taxas de falsos positivos de 28% para 1% e aumento da precisão imediata de 64% para 98%. Este não é um WAF tradicional. É algo fundamentalmente diferente, que estamos levando para o F5 Distributed Cloud Services e para outras partes da F5 Application Delivery and Security Platform (ADSP).
Fluxos de trabalho: prompts se transformam em ações
Um prompt geralmente é enriquecido com contexto adicional para gerar resultados úteis, e esse contexto é obtido por meio de fluxos de trabalho que conectam fontes de dados, aplicações, agentes e APIs. Esses fluxos de trabalho também introduzem vulnerabilidades de segurança significativas, incluindo o tratamento inseguro de resultados, o vazamento de dados e outras ameaças difíceis de detectar devido à complexidade do sistema e à observabilidade limitada.
Como novas ameaças surgem diariamente, as organizações precisam proteger e gerenciar os fluxos de trabalho de IA em todos os ambientes, com camadas de proteção que atuem em conjunto de forma integrada para se defender contra ataques complexos impulsionados por IA. E é exatamente isso que oferecemos. F5 AI Red Team oferece testes adversariais automatizados e em várias etapas, trabalhando em conjunto com F5 AI Guardrails para garantir que os sistemas de IA operem de forma segura e responsável dentro dos limites definidos. Quando essas soluções identificam uma vulnerabilidade, o F5 AI Remediate transforma automaticamente as descobertas adversariais priorizadas em proteções de runtime validadas e otimizadas.
O verdadeiro valor dessas soluções interligadas não está apenas na detecção mais rápida, mas na redução do tempo entre a identificação de uma vulnerabilidade e sua correção. Quando a descoberta de riscos leva diretamente à mitigação, a equação da segurança de IA muda radicalmente.
Inferência: tokens se transformam em valor
O prompt enriquecido, agora convertido em tokens numéricos, chega então ao modelo treinado. Nele, os tokens são processados por meio de uma série de cálculos probabilísticos que realizam tarefas de classificação ou raciocínio, avaliam probabilidades, fazem previsões e geram resultados.
Os tokens representam o custo de execução da IA e são regidos por cinco variáveis: taxa de transferência, tempo até o primeiro token, custo por token, latência e tokens por watt. Em todas elas, a energia é a restrição definitiva. Se a sua infraestrutura de IA não estiver otimizada, você estará desperdiçando energia e comprometendo as margens. Em IA, desempenho é economia, e economia é vantagem competitiva.
É aqui que a F5 ajuda a mudar essa realidade, garantindo que os dados e as cargas de trabalho de IA sejam processados e transportados com latência e consumo de energia mínimos, reduzindo os custos operacionais e promovendo o dimensionamento eficiente das fábricas de IA. Ao transferir tarefas de rede, gerenciamento e segurança que consomem muita energia para DPUs de alta eficiência, as arquiteturas modernas de IA baseadas em tecnologias da F5 e da NVIDIA permitem o pré-processamento de dados com latência e consumo de energia mínimos antes mesmo que as solicitações de inferência cheguem às GPUs que demandam muitos recursos.
As organizações que implementaram essa solução conjunta estão observando um aumento de até 40% na taxa de transferência de tokens, uma redução de 61% no tempo até o primeiro token e uma melhoria de 34% no tempo de resposta — resultados verificados por testes independentes realizados pelo The Tolly Group. Esse é o tipo de transformação que surge quando se entende que as fábricas de IA precisam ser programáveis e governáveis, e não apenas rápidas.
Avançando com confiança nas iniciativas de IA
A realidade é que a inovação em IA exige uma arquitetura sólida e adaptável. Ao compreender e proteger os novos pontos de controle, as organizações podem tornar a IA empresarial mais segura, rápida e confiável em grande escala.
A F5 liderou os esforços para proteger a arquitetura de TI durante as eras da internet e da nuvem. Agora, à medida que a arquitetura empresarial evolui novamente com a IA, o F5 ADSP oferece uma plataforma convergente projetada para ajudar as organizações a proteger seus dados, modelos e sistemas em toda a jornada de IA, com defesas capazes de aprender, se adaptar e responder imediatamente a ameaças em tempo real.
Para saber mais, recomendo que você acesse nossa página de soluções de segurança de IA.
Sobre o autor
Kunal Anand lidera a organização de produtos da F5 como Chief Product Officer. Responsável pela visão, estratégia e execução de produtos, ele garante o desenvolvimento de soluções inovadoras que resolvem desafios críticos e proporcionam experiências excepcionais aos clientes. Em sua função anterior como Chief Technology and AI Officer, Kunal definiu a estratégia e a visão de tecnologia e IA da empresa. Antes da F5, Kunal exerceu simultaneamente os cargos de Chief Technology Officer e Chief Information Security Officer na Imperva. Sua trajetória na Imperva começou em 2018, com a aquisição da Prevoty, uma startup de segurança de aplicações que ele cofundou em 2013. Antes de ingressar na Prevoty, foi Diretor de Tecnologia na BBC Worldwide. Kunal tem um amplo histórico de inovação e conhecimento técnico especializado, além de ter ocupado cargos de liderança em equipes de segurança, dados, tecnologia e engenharia na Gravity, MySpace e no Laboratório de Propulsão a Jato da NASA. Kunal tem mais de 15 anos de experiência em IA e aprendizado de máquina, abrangendo treinamento de modelos, uso de algoritmos baseados em IA para aprimorar produtos e projeto e implementação de arquiteturas de IA. Kunal é bacharel em Ciência da Computação pelo Babson College.
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