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Tokenomics na cibersegurança: ataques de negação de carteira e custos das operações de SOC
Recentemente, fizemos uma postagem sobre tokenomics e ataques de “negação de carteira” (denial of wallet): um novo tipo de ataque DDoS que busca gerar gastos excessivos com tokens de IA. Antes de começarem a proteger os processos de IA de seus colegas contra essa nova ameaça, os profissionais de segurança precisam considerar que as próprias atividades do departamento de segurança da informação também podem ser alvo desse tipo de ataque. Como as equipes de segurança estão testando e implementando ativamente diferentes formas de automação baseada em IA, a ameaça de interferência externa destinada a paralisar o sistema de defesa pode afetar diretamente seus próprios processos e tecnologias.
A Elastic estima que, conforme a arquitetura do SOC baseado em agentes, a triagem de um único alerta de um host pode custar US$ 0,69 com um conjunto de agentes especializados ou US$ 3,42 com um agente de uso geral capaz de executar 14 tipos diferentes de tarefas.
No entanto, esses valores médios ocultam uma enorme variação nos custos. A qualquer momento, o processamento inicial de um alerta simples (como, por exemplo, mil tokens) pode desencadear uma investigação sobre o processamento de milhões de entradas de registro, chamadas de API, e de outros dados relacionados, consumindo milhões de tokens em questão de minutos.
A própria Elastic reconhece que utiliza o modelo Claude Sonnet 4.6 em seu SOC. Isso levanta uma questão imediata: o que acontece quando o orçamento se esgota ou os filtros de segurança do modelo são acionados? No pior cenário, o SOC baseado em IA aciona uma “orquestra de agentes” para investigar eventos suspeitos que se assemelham a movimentos laterais na infraestrutura. O agente faz uma chamada à API da Anthropic, mas o orçamento mensal do departamento já se esgotou, e a API retorna erros. A investigação fica paralisada, e a equipe só percebe o problema meio dia depois. Além disso, se os “filtros de segurança” de um grande provedor de IA, que estão em constante mudança, classificarem as solicitações do SOC como maliciosas, o mesmo poderá ocorrer mesmo que ainda haja orçamento disponível. Isso ficou evidente na experiência da Hugging Face ao investigar a invasão de sua infraestrutura pela OpenAI.
É claro que um invasor tem interesse em provocar esse tipo de situação. O invasor pode aumentar diretamente os custos da equipe de defesa ao inserir prompts maliciosos nos dados que ela processa, como registros DNS TXT, cabeçalhos HTTP, comentários no código e nomes de arquivos, sabendo que esses prompts serão analisados pelos sistemas de segurança da informação. No ataque GhostJacking, registros do WAF são usados como vetor para a injeção de prompts. Em outro método, apresentado em um estudo acadêmico, pesquisadores conseguiram atacar as próprias proteções de segurança dos LLMs, aumentando a latência das solicitações em 148 vezes e o consumo de tokens em 63 vezes. Em teoria, o sistema continua funcionando normalmente, mas o processamento dos alertas fica muito mais lento e os custos associados aumentam significativamente.
O perigo das falhas silenciosas
Em sistemas baseados em agentes, o esgotamento do orçamento nem sempre gera um erro explícito com a mensagem “limite de solicitações excedido” e um alerta imediato aos responsáveis. Em determinadas configurações, pode ocorrer degradação silenciosa: quando uma solicitação ao modelo excede o tempo limite, o sistema muda automaticamente para um modelo mais barato, reduzindo a qualidade das respostas e interrompendo a execução de subagentes e tarefas periódicas. Enquanto isso, a equipe de segurança pode passar horas acreditando que tudo continua funcionando normalmente.
Como controlar os custos da IA na cibersegurança
Gerenciar os custos, é claro, não se resume a “evitar gastos excessivos”. O setor já caiu nessa armadilha ao implementar soluções SIEM: quando as empresas passaram a pagar de acordo com o volume de telemetria coletada, começaram a restringir seletivamente a coleta de registros, nem sempre de forma eficaz. Como resultado, surgiram pontos cegos na detecção de ameaças. O mesmo pode acontecer com os tokens, mas de forma mais rápida e em maior escala. Uma política de redução de custos mal planejada pode comprometer a profundidade das investigações e a qualidade das respostas. Sem uma política desse tipo, a decisão sobre o que cortar ficará a cargo do analista de plantão às 3h da manhã, e não do arquiteto ou do CISO durante a fase de projeto do sistema. Outra possibilidade é que o próprio fornecedor do sistema imponha limites automaticamente.
Alguns princípios simples ajudam a evitar aumentos previsíveis de custos e a gerenciar melhor situações realmente imprevisíveis.
Não recorra à IA para analisar informações que podem ser verificadas por meio de consultas convencionais. Tarefas repetitivas e previsíveis devem continuar sendo executadas da maneira tradicional, com regras e consultas a dados. Essas regras e consultas podem ser desenvolvidas com o auxílio da IA, mas devem funcionar de maneira determinística. O modelo deve ser usado apenas quando for realmente necessário avaliar uma situação ambígua.
Estabeleça limites rigorosos e emita alertas imediatos aos usuários sempre que forem ultrapassados. Combine diferentes tipos de limite, como limites por tarefa, limites diários e assim por diante. Os alertas de violação dos limites devem chegar imediatamente tanto aos analistas de plantão quanto aos responsáveis por todo o sistema.
Defina com antecedência o que fazer quando um limite for atingido. A decisão entre interromper o processo para economizar, mesmo que isso reduza o controle, ou continuar e arcar com os custos deve ser tomada antes que ocorra um incidente.
Restrinja as permissões dos agentes e as ferramentas às quais eles têm acesso. Quanto mais restrito o conjunto de ações, melhor será seu desempenho em tarefas específicas. Isso também reduz as oportunidades de elevar os custos e a probabilidade de exploração por agentes externos.
Examine rigorosamente os dados externos não confiáveis. Solicitações, consultas, mensagens, comentários e campos técnicos de texto livre, como registros DNS, cabeçalhos HTTP e nomes de arquivos, podem servir tanto para injetar prompts maliciosos quanto para sobrecarregar deliberadamente o sistema. Limite o tamanho desses dados e monitore a carga de trabalho que geram.
Para evitar interrupções causadas por provedores externos e manter o controle total sobre os dados da organização, avalie a possibilidade de usar modelos locais implantados na própria infraestrutura, pelo menos nas atividades de segurança da informação. Embora não sejam os modelos mais avançados, sua especialização e seu ajuste fino com dados da empresa podem garantir bom desempenho e reduzir o risco de falhas inesperadas.
Em arquiteturas mais complexas, os LLMs podem ser divididos em níveis de gravidade. A primeira linha de defesa, responsável por roteamento, filtragem de ruído e enriquecimento de dados é tratada localmente por modelos compactos. Isso reduz significativamente a imprevisibilidade dos custos. O segundo nível conta com um modelo local de maior porte, responsável pelo trabalho analítico principal: correlacionar eventos, testar hipóteses e reconstruir o cenário do incidente. Esse modelo também não gera custos por solicitação, mas tem capacidade limitada, o que pode causar gastos além do orçamento, sobrecargas e acúmulo de eventos em filas. Apenas casos excepcionais e realmente complexos são encaminhados a modelos avançados na nuvem, de preferência com a aprovação explícita de um analista. Nesse modelo, ainda há custos variáveis, mas eles ficam restritos a poucos casos. Cada encaminhamento é uma decisão consciente, e não uma consequência inesperada de um script executado durante a noite.
Na prática, essa abordagem reproduz o modelo clássico de SOC em vários níveis: a primeira linha faz a triagem, e a terceira conduz as investigações. A diferença é que essas funções são desempenhadas por modelos, e não por pessoas.
