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Security is traditionally a game of defense. You build walls, set up gates, and write rules to block traffic that looks suspicious. For years, Cloudflare has been a leader in this space: our Application Security platform is designed to catch attacks in flight, dropping malicious requests at the edge before they ever reach your origin. But for API security, defensive posturing isn’t enough. 

That’s why today, we are launching the beta of Cloudflare’s Web and API Vulnerability Scanner. 

We are starting with the most pervasive and difficult-to-catch threat on the OWASP API Top 10: Broken Object Level Authorization, or BOLA. We will add more vulnerability scan types over time, including both API and web application threats.

The most dangerous API vulnerabilities today aren’t generic injection attacks or malformed requests that a WAF can easily spot. They are logic flaws—perfectly valid HTTP requests that meet the protocol and application spec but defy the business logic.

To find these, you can’t just wait for an attack. You have to actively hunt for them.

The Web and API Vulnerability Scanner will be available first for API Shield customers. Read on to learn why we are focused on API security scans for this first release.

In the web application world, vulnerabilities often look like syntax errors. A SQL injection attempt looks like code where data should be. A cross-site scripting (XSS) attack looks like a script tag in a form field. These have signatures.

API vulnerabilities are different. To illustrate, let’s imagine a food delivery mobile app that communicates solely with an API on the backend. Let’s take the orders endpoint:

Endpoint Definition: /api/v1/orders

In a broken authorization attack like BOLA, User A (the attacker) requests to update the delivery address of a paid-for order belonging to User B (the victim). The attacker simply inserts User B’s {order_id} in the PATCH request.

Here is what that request looks like, with ‘8821’ as User B’s order ID. Notice that User A is fully authenticated with their own valid token:

PATCH /api/v1/orders/8821 HTTP/1.1
Host: api.example.com
Authorization: Bearer <User_A_Valid_Token>
Content-Type: application/json

{
  "delivery_address": "123 Attacker Way, Apt 4",
  "instructions": "Leave at front door, ring bell"
}

The request headers are valid. The authentication token is valid. The schema is correct. To a standard WAF, this request looks perfect. A bot management offering may even be fooled if a human is manually sending the attack requests.

User A will now get B’s food delivered to them! The vulnerability exists because the API endpoint fails to validate if User A actually has permission to view or update user B’s data. This is a failure of logic, not syntax. To fix this, the API developer could implement a simple check: if (order.userID != user.ID) throw Unauthorized;

You can detect these types of vulnerabilities by actively sending API test traffic or passively listening to existing API traffic. Finding these vulnerabilities through passive scanning requires context. Last year we launched BOLA vulnerability detection for API Shield. This detection automatically finds these vulnerabilities by passively scanning customer traffic for usage anomalies. To be successful with this type of scanning, you need to know what a "valid" API call looks like, what the variable parameters are, how a typical user behaves, and how the API behaves when those parameters are manipulated.

Yet there are reasons security teams may not have any of that context, even with access to API Shield’s BOLA vulnerability detection. Development environments may need to be tested but lack user traffic. Production environments may (thankfully) have a lack of attack traffic yet still need analysis, and so on. In these circumstances, and to be proactive in general, teams can turn to Dynamic Application Security Testing (DAST). By creating net-new traffic profiles intended specifically for security testing, DAST tools can look for vulnerabilities in any environment at any time.

Unfortunately, traditional DAST tools have a high barrier to entry. They are often difficult to configure, require you to manually upload and maintain Swagger/OpenAPI files, struggle to authenticate correctly against modern complex login flows, and can simply lack any API-specific security tests (e.g. BOLA).

In the food delivery order example above, we assumed the attacker could find a valid order to modify. While there are often avenues for attackers to gather this type of intelligence in a live production environment, in a security testing exercise you must create your own objects before testing the API’s authorization controls. For typical DAST scans, this can be a problem, because many scanners treat each individual request on its own. This method fails to chain requests together in the logical pattern necessary to find broken authorization vulnerabilities. Legacy DAST scanners can also exist as an island within your security tooling and orchestration environment, preventing their findings from being shared or viewed in context.

Vulnerability scanning from Cloudflare is different for a few key reasons. 

First, Security Insights will list results from our new scans alongside any existing Cloudflare security findings for added context. You’ll see all your posture management information in one place. 

Second, we already know your API’s inputs and outputs. If you are an API Shield customer, Cloudflare already understands your API. Our API Discovery and Schema Learning features passively catalog your endpoints and learn your traffic patterns. While you’ll need to manually upload an OpenAPI spec to get started for our initial release, you will be able to get started quickly without one in a future release.

Third, because we sit at the edge, we can turn passive traffic inspection knowledge into active intelligence. It will be easy to verify BOLA vulnerability detection risks (found via traffic inspection) by sending net-new HTTP requests with the vulnerability scanner.

And finally, we have built a new, stateful DAST platform, as we detail below. Most scanners require hours of setup to "teach" the tool how to talk to your API. With Cloudflare, you can effectively skip that step and get started quickly. You provide the API credentials, and we’ll use your API schemas to automatically construct a scan plan.

APIs are commonly documented using OpenAPI schemas. These schemas denote the host, method, and path (commonly, an “endpoint”) along with the expected parameters of incoming requests and resulting responses. In order to automatically build a scan plan, we must first make sense of these API specifications for any given API to be scanned.

Our scanner works by building up an API call graph from an OpenAPI document and subsequently walking it, using attacker and owner contexts. Owners create resources, attackers subsequently try to access them. Attackers are fully authenticated with their own set of valid credentials. If an attacker successfully reads, modifies or deletes an unowned resource, an authorization vulnerability is found.

Consider for example the above delivery order with ID 8821. For the server-side resource to exist, it needed to be originally created by an owner, most likely in a “genesis” POST request with no or minimal dependencies (previous necessary calls and resulting data). Modelling the API as a call graph, such an endpoint constitutes a node with no or few incoming edges (dependencies). Any subsequent request, such as the attacker’s PATCH above, then has a data dependency (the data is order_id) on the genesis request (the POST). Without all data provided, the PATCH cannot proceed.

Here we see in purple arrows the nodes in this API graph that are necessary to visit to add a note to an order via the POST /api/v1/orders/{order_id}/note/{note_id} endpoint. Importantly, none of the steps or logic shown in the diagram is available in the OpenAPI specification! It must be inferred logically through some other means, and that is exactly what our vulnerability scanner will do automatically.

In order to reliably and automatically plan scans across a variety of APIs, we must accurately model these endpoint relationships from scratch. However, two problems arise: data quality of API specifications is not guaranteed, and even functionally complete schemas can have ambiguous naming schemes. Consider a simplified OpenAPI specification for the above API, which might look like

openapi: 3.0.0
info:
  title: Order API
  version: 1.0.0
paths:
  /api/v1/orders:
    post:
      summary: Create an order
      requestBody:
        required: true
        content:
          application/json:
            schema:
              type: object
              properties:
                product:
                  type: string
                count:
                  type: integer
              required:
                - product
                - count
      responses:
        '201':
          description: Item created successfully
          content:
            application/json:
              schema:
                type: object
                properties:
                  result:
                    type: object
                    properties:
                      id:
                        type: integer
                      created_at:
                        type: integer
                  errors:
                    type: array
                    items:
                      type: string
  /api/v1/orders/{order_id}:
    patch:
      summary: Modify an order by ID
      parameters:
        - name: order_id
          in: path

We can see that the POST endpoint returns responses such as

{
    "result": {
        "id": 8821,
        "created_at": 1741476777
    },
   "errors": []
}

To a human observer, it is quickly evident that $.result.id is the value to be injected in order_id for the PATCH endpoint. The id property might also be called orderId, value or something else, and be nested arbitrarily. These subtle inconsistencies in OpenAPI documents of arbitrary shape are intractable for heuristics-based approaches.

Our scanner uses Cloudflare’s own Workers AI platform to tackle this fuzzy problem space. Models such as OpenAI’s open-weight gpt-oss-120b are powerful enough to match data dependencies reliably, and to generate realistic fake data where necessary, essentially filling in the blanks of OpenAPI specifications. Leveraging structured outputs, the model produces a representation of the API call graph for our scanner to walk, injecting attacker and owner credentials appropriately.

This approach tackles the problem of needing human intelligence to infer authorization and data relationships in OpenAPI schemas with artificial intelligence to do the same. Structured outputs bridge the gap from the natural language world of gpt-oss back to machine-executable instructions. In addition to Workers AI solving the planning problem, self-hosting on Workers AI means our system automatically benefits from Cloudflare’s highly available, globally distributed architecture.

Building a vulnerability scanner that customers will trust with their API credentials demands proven infrastructure. We did not reinvent the wheel here. Instead, we integrated services that have been validated and deployed across Cloudflare for two crucial components of our scanner platform: the scanner’s control plane and the scanner’s secrets store.

The scanner's control plane integrates with Temporal for Scan Orchestration, on which other internal services at Cloudflare already rely. The complexity of the numerous test plans executed in each Scan is effectively managed by Temporal's durable execution framework. 

The entire backend is written in Rust, which is widely adopted at Cloudflare for infrastructure services. This lets us reuse internal libraries and share architectural patterns across teams. It also positions our scanner for potential future integration with other Cloudflare systems like FL2 or our test framework Flamingo – enabling scenarios where scanning could coordinate more tightly with edge request handling or testing infrastructure.

Scanning for broken authentication and broken authorization vulnerabilities requires handling API user credentials. Cloudflare takes this responsibility very seriously.

We ensure that our public API layer has minimal access to unencrypted customer credentials by using HashiCorp's Vault Transit Secret Engine (TSE) for encryption-as-a-service. Immediately upon submission, credentials are encrypted by TSE—which handles the encryption but does not store the ciphertext—and are subsequently stored on Cloudflare infrastructure. 

Our API is not authorized to decrypt this data. Instead, decryption occurs only at the last stage when a TestPlan makes a request to the customer's infrastructure. Only the Worker executing the test is authorized to request decryption, a restriction we strengthen using strict typing with additional safety rails inside Rust to enforce minimal access to decryption methods.

We further secure our customers’ credentials through regular rotation and periodic rewraps using TSE to mitigate risk. This process means we only interact with the new ciphertext, and the original secret is kept unviewable.

We are releasing BOLA vulnerability scanning starting today as an Open Beta for all API Shield customers, and are working on future API threat scans for future release. Via the Cloudflare API, you can trigger scans, manage configuration, and retrieve results programmatically to integrate directly into your CI/CD pipelines or security dashboards. For API Shield Customers: check the developer docs to start scanning your endpoints for BOLA vulnerabilities today.

We are starting with BOLA vulnerabilities because they are the hardest API vulnerability to solve and the highest risk for our customers. However, this scanning engine is built to be extensible.

In the near future, we plan to expand the scanner’s capabilities to cover the most popular of the OWASP Web Top 10 as well: classic web vulnerabilities like SQL injection (SQLi) and cross-site scripting (XSS). To be notified upon release, sign up for the waitlist here, and you’ll be first to learn when we expand the engine to general web application vulnerabilities.

We introduce a novel method that maps cloud alert trends to MITRE ATT&CK techniques. The patterns created could identify threat actors by behavior.

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We discuss a novel AI-augmented attack method where malicious webpages use LLM services to generate dynamic code in real-time within a browser.

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Invasores frequentemente exploram contas de teste desatualizadas e sem uso ou acabam encontrando armazenamentos em nuvem acessíveis publicamente que contêm dados críticos, já um pouco “empoeirados”. Em alguns casos, um ataque explora uma vulnerabilidade em um componente de aplicativo que, na verdade, havia recebido um patch, digamos, há dois anos. Ao ler relatórios de violações de segurança, um padrão comum se repete: os ataques se apoiam em algo desatualizado: um serviço, um servidor, uma conta de usuário… Elementos da infraestrutura corporativa de TI que, por vezes, saem do radar das equipes de TI e de segurança. Na prática, tornam-se ativos não gerenciados, inúteis ou simplesmente esquecidos. Esses “zumbis da TI” geram riscos à segurança da informação, à conformidade regulatória e resultam em custos operacionais desnecessários. Em geral, trata-se de um elemento da TI invisível com uma diferença fundamental: ninguém quer, conhece ou se beneficia desses ativos.

Neste artigo, buscamos identificar quais ativos exigem atenção imediata, como reconhecê-los e como deve ser estruturada a resposta.

Servidores físicos e virtuais

Prioridade: alta. Servidores vulneráveis funcionam como pontos de entrada para ataques cibernéticos e continuam consumindo recursos, ao mesmo tempo que geram riscos de conformidade regulatória.

Prevalência: alta. Servidores físicos e virtuais costumam ficar órfãos em grandes infraestruturas após projetos de migração ou depois de processos de fusões e aquisições. Servidores de teste que deixam de ser usados após a entrada em produção de projetos de TI, assim como servidores Web de projetos obsoletos operando sem domínio associado, também são frequentemente esquecidos. A dimensão do problema é ilustrada por estatísticas da autoridade certificadora Let’s Encrypt: em 2024, metade das solicitações de renovação de domínio partiu de dispositivos que já não estavam associados ao domínio solicitado. Estima-se que existam cerca de um milhão de dispositivos como esses no mundo.

Detecção: o departamento de TI precisa implementar um processo automatizado de Descoberta e Reconciliação (Automated Discovery and Reconciliation – AD&R), que combine resultados de varreduras de rede e inventários em nuvem com dados da Base de Dados de Gerenciamento de Configuração (Configuration Management Database – CMDB). Esse processo permite a identificação oportuna de informações desatualizadas ou conflitantes sobre ativos de TI e ajuda a localizar os próprios ativos esquecidos.

Esses dados devem ser complementados por verificações de vulnerabilidades externas que abranjam todos os endereços IP públicos da organização.

Resposta: estabelecer um processo formal e documentado para a retirada de operação ou descontinuação de servidores. Esse processo deve incluir a verificação da migração completa dos dados e a posterior destruição comprovada das informações armazenadas no servidor. Após essas etapas, o servidor pode ser desligado, reciclado ou reaproveitado. Até que todos os procedimentos sejam concluídos, o servidor deve ser movido para uma sub-rede isolada e em quarentena.

Para mitigar esse problema em ambientes de teste, implemente um processo automatizado para sua criação e retirada de operação. Um ambiente de teste deve ser criado no início de um projeto e desmontado após um período predefinido ou depois de um certo tempo de inatividade. Reforce a segurança dos ambientes de teste, garantindo seu isolamento rigoroso em relação ao ambiente principal (de produção) e proibindo o uso de dados reais de negócios não anonimizado nos testes.

Contas de usuários, serviços e dispositivos esquecidos

Prioridade: crítica. Contas inativas e com privilégios elevados são alvos preferenciais de invasores que buscam estabelecer persistência na rede ou ampliar seu acesso dentro da infraestrutura.

Prevalência: muito alta. Contas técnicas de serviços, contas de prestadores de serviço e contas não personalizadas estão entre as mais frequentemente esquecidas.

Detecção: realizar análises regulares do diretório de usuários (Active Directory, na maioria das organizações) para identificar todos os tipos de contas que não apresentaram atividade por um período definido (um mês, um trimestre ou um ano). Paralelamente, recomenda-se revisar as permissões atribuídas a cada conta e remover aquelas excessivas ou desnecessárias.

Resposta: após validação com o responsável pelo serviço na área de negócio ou com o gestor do colaborador, contas desatualizadas devem ser simplesmente desativadas ou excluídas. Um sistema abrangente de Identity and Access Management (IAM) oferece uma solução escalável para esse desafio. Nesse modelo, a criação, exclusão e atribuição de permissões às contas são fortemente integradas aos processos de RH.

No caso de contas de serviço, também é essencial revisar regularmente tanto a robustez das senhas quanto as datas de expiração dos tokens de acesso, realizando a rotação quando necessário.

Repositórios de dados esquecidos

Prioridade: crítica. Dados mal controlados em bancos de dados acessíveis externamente, armazenamentos em nuvem e lixeiras, bem como em serviços corporativos de compartilhamento de arquivos, inclusive os considerados “seguros”, foram uma das principais fontes de grandes vazamentos em 2024–2025. Os dados expostos nesses incidentes frequentemente incluem digitalizações de documentos, prontuários médicos e informações pessoais. Como consequência, esses incidentes de segurança também resultam em penalidades por não conformidade com regulamentações como a HIPAA, o GDPR e outros marcos de proteção de dados que regem o tratamento de informações pessoais e confidenciais.

Prevalência: alta. Dados de arquivo, cópias de dados mantidas por prestadores de serviço e versões legadas de bancos de dados de migrações de sistemas anteriores costumam permanecer fora de controle e acessíveis por anos, ou até décadas, em muitas organizações.

Detecção: dada a enorme variedade de tipos de dados e métodos de armazenamento, é essencial utilizar uma combinação de ferramentas para a descoberta:

• Subsistemas nativos de auditoria das principais plataformas de fornecedores, como AWS Macie e Microsoft Purview
• Soluções especializadas de Data Discovery e de Gerenciamento da Postura de Segurança de Dados
• Análise automatizada de logs de inventário, como o S3 Inventory

Infelizmente, essas ferramentas têm utilidade limitada quando um prestador de serviços cria um repositório de dados dentro de sua própria infraestrutura. O controle dessa situação exige cláusulas contratuais que concedam à equipe de segurança da organização acesso aos armazenamentos relevantes do fornecedor, complementadas por serviços de inteligência de ameaças capazes de detectar conjuntos de dados expostos publicamente ou roubados associados à marca da empresa.

Resposta: analisar os logs de acesso e integrar os armazenamentos identificados às ferramentas de DLP e CASB para monitorar seu uso, ou confirmar que estão de fato abandonados. Utilizar os recursos disponíveis para isolar com segurança o acesso a esses repositórios. Se necessário, criar um backup seguro e, em seguida, excluir os dados. No nível das políticas organizacionais, é fundamental estabelecer prazos de retenção para diferentes tipos de dados, determinando seu arquivamento automático e exclusão ao término do período definido. As políticas também devem definir procedimentos para o registro de novos sistemas de armazenamento e proibir explicitamente a existência de dados sem responsável que estejam acessíveis sem restrições, senhas ou criptografia.

Aplicativos e serviços não utilizados em servidores

Prioridade: média. Vulnerabilidades nesses serviços aumentam o risco de ataques cibernéticos bem-sucedidos, dificultam os esforços de aplicação de patches e desperdiçam recursos.

Prevalência: muito alta. Os serviços geralmente são ativados por padrão durante a instalação de servidores, permanecem após os testes e as etapas de configuração, continuam em execução muito tempo depois que o processo de negócios que eles apoiavam ter se tornado obsoleto.

Detecção: por meio de auditorias regulares das configurações de software. Para que a auditoria seja eficaz, os servidores devem seguir um modelo baseado em funções, no qual cada função de servidor tenha uma lista correspondente de softwares. Além da CMDB, um amplo conjunto de ferramentas auxilia nesse processo, como ferramentas focadas em conformidade de políticas e endurecimento de sistemas, a exemplo do OpenSCAP e do Lynis; ferramentas multifuncionais como o OSQuery; scanners de vulnerabilidades como o OpenVAS; e analisadores de tráfego de rede.

Resposta: realizar revisões periódicas das funções dos servidores em conjunto com seus responsáveis de negócio. Quaisquer aplicações ou serviços desnecessários identificados em execução devem ser desativados. Para minimizar esse tipo de ocorrência, implemente o princípio do menor privilégio em toda a organização e utilize imagens base endurecidas ou templates de servidores para construções padrão. Isso garante que nenhum software supérfluo seja instalado ou habilitado por padrão.

APIs desatualizadas

Prioridade: alta. APIs são frequentemente exploradas por invasores para exfiltrar grandes volumes de dados sensíveis e para obter acesso inicial à organização. Em 2024, o número de ataques relacionados a APIs aumentou 41%, com invasores mirando especificamente APIs desatualizadas, já que elas costumam disponibilizar dados com menos verificações e restrições. Um exemplo disso foi o vazamento de 200 milhões de registros do X/Twitter.

Prevalência: alta. Quando um serviço migra para uma nova versão de API, a versão antiga frequentemente permanece operacional por um longo período, sobretudo se ainda for utilizada por clientes ou parceiros. Essas versões obsoletas geralmente deixam de ser mantidas, o que faz com que falhas de segurança e vulnerabilidades em seus componentes não recebam patches.

Detecção: no nível de WAF ou NGFW, é essencial monitorar o tráfego direcionado a APIs específicas. Isso ajuda a detectar anomalias que podem indicar exploração ou exfiltração de dados e também identificar APIs que obtêm tráfego mínimo.

Resposta: para APIs identificadas com baixo nível de atividade, colaborar com as partes interessadas do negócio para desenvolver um plano de retirada de operação e migrar os usuários remanescentes para versões mais recentes.

Em organizações com um grande portfólio de serviços, esse desafio é melhor enfrentado com o uso de uma plataforma de gerenciamento de APIs, aliada a uma política formalmente aprovada de ciclo de vida de APIs. Essa política deve incluir critérios bem definidos para a descontinuação e aposentadoria de interfaces de software desatualizadas.

Software com dependências e bibliotecas desatualizadas

Prioridade: alta. É nesse ponto que se escondem vulnerabilidades críticas de grande escala, como a Log4Shell, capazes de comprometer toda a organização e gerar problemas de conformidade regulatória.

Prevalência: muito alta, especialmente em sistemas corporativos de gestão em larga escala, sistemas de automação industrial e softwares desenvolvidos sob medida.

Detecção: utilizar uma combinação de sistemas de gerenciamento de vulnerabilidades (VM/CTEM) e ferramentas de análise de composição de software (SCA). No desenvolvimento interno, é obrigatório empregar scanners e sistemas de segurança abrangentes integrados ao pipeline de CI/CD, a fim de evitar que o software seja construído com componentes desatualizados.

Resposta: as políticas da empresa devem exigir que as equipes de TI e de desenvolvimento atualizem sistematicamente as dependências de software. No desenvolvimento de soluções internas, a análise de dependências deve fazer parte do processo de revisão de código. No caso de softwares de terceiros, é fundamental auditar regularmente o estado e a antiguidade das dependências.

Para fornecedores externos de software, a atualização de dependências deve ser um requisito contratual, com impacto direto nos prazos de suporte e nos orçamentos dos projetos. Para viabilizar essas exigências, é essencial manter uma lista de materiais de software (SBOM) sempre atualizada.

Você pode ler mais sobre práticas de remediação de vulnerabilidades eficazes e oportunas em um post separado no blog.

Sites esquecidos

Prioridade: média. Ativos Web esquecidos podem ser explorados por invasores para campanhas de phishing, hospedagem de malware ou aplicação de golpes usando a marca da organização, causando danos reputacionais. Em casos mais graves, podem resultar em vazamentos de dados ou servir como ponto de partida para ataques direcionados à própria empresa. Um subconjunto específico desse problema envolve domínios esquecidos que foram usados para atividades pontuais, expiraram e não foram renovados, tornando-se disponíveis para compra por terceiros.

Prevalência: alta, especialmente no caso de sites lançados para campanhas de curta duração ou atividades internas pontuais.

Detecção: o departamento de TI deve manter um registro centralizado de todos os sites públicos e domínios, validando o status de cada um junto aos respectivos responsáveis em base mensal ou trimestral. Além disso, scanners ou ferramentas de monitoramento de DNS podem ser utilizados para rastrear domínios associados à infraestrutura de TI da empresa. Uma camada adicional de proteção é oferecida por serviços de inteligência de ameaças, capazes de identificar de forma independente quaisquer sites associados à marca da organização.

Resposta: estabelecer uma política de desligamento programado de sites após um período fixo ao término de seu uso ativo. Implementar um sistema automatizado de registro e renovação de DNS para evitar a perda de controle sobre os domínios da empresa.

Dispositivos de rede não utilizados

Prioridade: alta. Roteadores, firewalls, câmeras de vigilância e dispositivos de armazenamento em rede que permanecem conectados, mas sem gerenciamento e sem patches aplicados, constituem uma plataforma ideal para o lançamento de ataques. Esses dispositivos esquecidos frequentemente abrigam vulnerabilidades e quase nunca contam com monitoramento adequado (não há integração com EDR ou SIEM), ao mesmo tempo em que ocupam uma posição privilegiada na rede, oferecendo aos invasores um caminho facilitado para escalar ataques contra servidores e estações de trabalho.

Prevalência: média. Dispositivos costumam ser deixados para trás durante mudanças de escritório, atualizações da infraestrutura de rede ou a criação de espaços de trabalho temporários.

Detecção: utilizar as mesmas ferramentas de inventário de rede mencionadas na seção sobre servidores esquecidos, além de auditorias físicas regulares para comparar os resultados das verificações de rede com os equipamentos efetivamente conectados. A verificação ativa da rede pode revelar segmentos inteiros não mapeados e conexões externas inesperadas.

Resposta: dispositivos sem responsável definido geralmente podem ser desconectados da rede de forma imediata. No entanto, é preciso cautela: a higienização desses equipamentos exige o mesmo nível de cuidado aplicado à desativação de servidores, a fim de evitar vazamentos de configurações de rede, senhas, gravações de vídeo corporativas e informações semelhantes.