A adoção acelerada de ferramentas de desenvolvimento impulsionadas por inteligência artificial, como assistentes de código, plataformas de análise automática e geradores de testes, está trazendo um novo risco para equipes de TI: a exposição involuntária de dados sensíveis e código proprietário. Pesquisadores de cibersegurança alertam que esses ambientes têm se tornado alvos estratégicos para ataques de supply chain e espionagem corporativa.

Segundo especialistas, muitos desses sistemas utilizam modelos hospedados na nuvem, o que cria superfícies adicionais de ataque. Sequestrar tokens de autenticação, explorar falhas em APIs ou comprometer ambientes de integração contínua pode permitir que invasores obtenham acesso a repositórios privados, logs de execução, snippets de código sigilosos e até pipelines inteiros de software.

Há um crescimento também nos ataques de model hijacking, onde agentes maliciosos tentam manipular ou injetar dados no modelo usado pelo desenvolvedor, causando sugestões de código malicioso ou vazando informações previamente vistas na base treinada. Em alguns casos, ferramentas de IA foram vistas preservando, sem criptografia local, trechos de código analisados para melhorar o “contexto de autocompletar”, criando uma porta de entrada para extração de dados.

Empresas de segurança destacam ainda o risco das dependências externas: assistentes de IA que fazem análises de bibliotecas podem baixar pacotes manipulados, abrir arquivos inseguros ou reagir a prompt injections (ataques onde comandos escondidos em comentários) ou strings instruem a IA a executar ações indesejadas.

Como resposta, as organizações estão reforçando práticas como:

• isolamento de ambientes com IA em redes internas;

• uso de modelos locais para evitar envio de código à nuvem;

• criptografia reforçada em caches e arquivos temporários;

• políticas rígidas de acesso granular e logs de auditoria;

• validação manual obrigatória do código sugerido por IA.

Especialistas afirmam que, à medida que as ferramentas de desenvolvimento com IA se tornam essenciais no fluxo de trabalho, a segurança precisa evoluir no mesmo ritmo da automação, ou as empresas correm o risco de acelerar não só a produtividade, mas também o vazamento de propriedade intelectual.