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Melhores padrões de segurança para agentes AI em 2026

A segurança de um agente diz respeito ao controlo das suas ações. Um chatbot pode retornar uma resposta incorreta. Por outro lado, um agente é capaz de utilizar credenciais reais, aceder a ferramentas e modificar dados em produção.

A regra padrão é simples: não se deve conceder a um agente capacidades de que ele não precisa. Comece com ferramentas específicas, verificações de política antes de cada tool call, sandboxes isolados, credenciais limitadas, mecanismos de aprovação humana e rastreios de auditoria. Adicione também restrições e filtros de saída, mas não os considere como a principal barreira de segurança.

Classificação de padrões

PadrãoPrioridadeProtege contraNota de implementação
Ferramentas de menor privilégioP0Agência excessivaNão exponha ferramentas que o agente nunca deve utilizar.
Verificações de política pré-ferramentaP0Ações perigosasVerifique a ação concreta imediatamente antes da execução.
SandboxesP0Danos em ficheiros, shell, navegador e redeIsolar o código e o conteúdo não confiável.
Aprovações humanasP0Ações irreversíveis ou reguladasEscritas de gate, implementações, pagamentos, envios externos e alterações privilegiadas.
Credenciais com escopo definidoP0Excesso de permissões de credenciais e falhas de representante confusoUtilize escopos restritos, um por servidor e um por ferramenta.
Isolamento do servidor MCPP1Envenenamento de ferramentas, sombreamento de ferramentas, ataques entre servidoresNão misture servidores não confiáveis com ferramentas poderosas no mesmo contexto sem realizar uma revisão prévia.
Registos de auditoriaP1Histórico de incidentes desconhecidoPersistir o pedido do utilizador, tool call, parâmetros, resultado, decisão da política e autorização.
RestriçõesP1Texto de entrada e saída inseguroÚtil, mas insuficiente para garantir autoridade à ferramenta.
Avaliações de equipa vermelhaP1Caminhos de ataque conhecidosTestar prompt injection, envenenamento de ferramentas, extração de dados e contornos de permissões.

O que implementar primeiro

Remova primeiro as capacidades desnecessárias. Se o agente não precisar de escrever no GitHub, não lhe atribua um token de escrita. Se ele apenas necessitar de aceder à disponibilidade do calendário, não conceda acesso total à caixa de correio. Uma permissão restrita é mais segura do que uma autorização ampla prompt.

Em seguida, verifique a política antes de cada tool call. Analise o nome da ferramenta, os argumentos, o recurso alvo, o utilizador, o ambiente e os efeitos colaterais. Um pedido que parece inofensivo pode ainda gerar uma instrução de shell perigosa.

Adicione sandboxes para execução de código, automação de navegadores, acesso a ficheiros e processamento de documentos não confiáveis. Um sandbox não torna a ação correta, mas reduz os danos causados por um tool result comprometido ou por um modelo confuso.

Utilize a aprovação humana para ações irreversíveis. Não aprove cada passo individualmente. Aprove apenas os limites críticos: implantações em produção, eliminação de dados, envio de e-mails, movimentações financeiras, alterações de permissões e decisões sujeitas a regulamentação.

Riscos específicos de MCP

MCP é útil pois permite a padronização do acesso às ferramentas. No entanto, representa um risco, uma vez que as descrições das ferramentas, os esquemas, as identidades dos servidores, os escopos OAuth e as saídas das ferramentas passam a fazer parte do contexto de decisão do modelo.

Para o MCP, manteria estas regras nas revisões de código:

As regras de segurança não são suficientes

As regras de segurança podem validar as entradas e saídas. No entanto, elas não resolvem problemas relacionados com o princípio do menor privilégio, o escopo das credenciais, o isolamento em ambiente controlado, a contaminação de ferramentas ou as políticas de aprovação. Mantenha-as, mas aplique-as após a definição das capacidades e antes da exibição dos resultados ao utilizador.

Leitura aprofundada

Referências