Uma senha fraca. Uma empresa centenária. 700 famílias sem emprego. Essa história real mostra por que cibersegurança deixou de ser “coisa de TI” para se tornar questão de sobrevivência empresarial.
A Knights of Old (KNP), uma tradicional transportadora britânica fundada em 1865, sobreviveu a duas guerras mundiais, à Grande Depressão e a mais de um século de transformações econômicas. Operava 500 caminhões, empregava 700 pessoas e era uma referência no setor logístico do Reino Unido.
Em 2023, tudo isso acabou — não por uma crise de mercado, não por má gestão financeira, não por um concorrente mais forte. A empresa faliu porque um funcionário usava uma senha fraca.
O Ataque: Simplicidade Devastadora
O grupo criminoso Akira não precisou de ferramentas sofisticadas, exploits de zero-day ou engenharia social elaborada. Eles simplesmente adivinharam a senha de um funcionário cujo acesso não estava protegido por autenticação multifator (MFA).
Uma vez dentro da rede, os hackers agiram com precisão cirúrgica: criptografaram todos os dados operacionais da empresa — rotas, contratos, informações de clientes — e, de forma ainda mais cruel, destruíram todos os backups e sistemas de recuperação de desastres.
A mensagem deixada pelo grupo foi direta: “Se você está lendo isto, significa que a infraestrutura interna da sua empresa está total ou parcialmente morta.”
O resgate exigido: £5 milhões (aproximadamente R$ 35 milhões). Um valor que a KNP simplesmente não tinha.
O Colapso
Sem acesso aos sistemas, os caminhões pararam. Sem dados de rotas e contratos, as operações cessaram. Em questão de semanas, a empresa declarou insolvência. O diretor Paul Abbott, em entrevista à BBC, revelou que nunca contou ao funcionário responsável que sua senha havia sido a porta de entrada para o ataque. “Como você diz a alguém que uma escolha individual contribuiu para a falência de uma empresa de 158 anos?”
A KNP tinha compliance padrão de indústria. Tinha seguro contra ciberataques. Nada disso foi suficiente.
O Alerta para o Brasil
Se você acha que isso é um problema distante, os números brasileiros são ainda mais preocupantes:
29% das empresas brasileiras sofreram ao menos um ataque de ransomware em 2025
73% não possuem seguro contra riscos cibernéticos
A senha mais comum no Brasil continua sendo “123456” — quebrável em menos de 1 segundo
Segundo a Kaspersky, 45% das senhas podem ser adivinhadas por hackers em menos de um minuto
O valor médio de resgate em ataques no Reino Unido gira em torno de £4 milhões (R$ 25,6 milhões)
Dados do governo britânico mostram que empresas enfrentaram cerca de 19.000 ataques de ransomware apenas em 2024. Um terço das vítimas opta por pagar — o que apenas alimenta o ciclo criminoso.
As Lições que Custaram 700 Empregos
O caso da KNP não é sobre tecnologia complexa. É sobre o básico negligenciado:
1. Senhas Fortes Não São Opcionais Uma senha robusta precisa ter pelo menos 12 caracteres, combinando letras maiúsculas, minúsculas, números e símbolos. Ferramentas de gerenciamento de senhas devem ser padrão corporativo, não exceção.
2. MFA é Inegociável Se a KNP tivesse autenticação multifator habilitada naquela conta, o ataque provavelmente não teria acontecido. É uma camada de proteção simples que pode significar a diferença entre continuar operando e fechar as portas.
3. Backup Não é Só Ter — É Proteger Os hackers não apenas criptografaram os dados; eles destruíram os backups. Estratégias de backup precisam incluir cópias offline, geograficamente distribuídas e testadas regularmente. Se o ransomware pode alcançar seu backup, ele não é um backup — é apenas mais um alvo.
4. Compliance Não Garante Segurança A KNP seguia os padrões da indústria. Tinha seguro. E mesmo assim faliu. Conformidade regulatória é o mínimo, não a proteção completa. Segurança cibernética precisa ser tratada como gestão de risco contínua, não como checkbox em auditoria.
5. O Fator Humano é o Elo Mais Fraco Treinamento contínuo de colaboradores não é custo — é investimento em sobrevivência. Cada pessoa com acesso a um sistema é uma potencial porta de entrada para atacantes.
Cibersegurança é Questão de Sobrevivência
Paul Abbott agora dedica seu tempo a alertar outras empresas. Ele defende a criação de normas obrigatórias de proteção digital — uma espécie de “vistoria cibernética” que comprove que empresas estão realmente seguras.
Segundo James Babbage, diretor geral de ameaças da Agência Nacional de Combate ao Crime do Reino Unido, o ransomware é hoje a ameaça cibernética mais significativa do mundo. E cada empresa que paga resgate alimenta esse ecossistema criminoso.
A realidade é incontornável: no século XXI, cibersegurança não é um custo de TI — é um investimento na própria existência do negócio.
Como a Flexa Pode Ajudar
Na Flexa, entendemos que segurança em cloud vai muito além de configurar firewalls. Com mais de 15 anos de experiência como AWS Advanced Partner, ajudamos empresas a construir arquiteturas resilientes que protegem contra as ameaças modernas:
Avaliação de Postura de Segurança: Identificamos vulnerabilidades antes que atacantes as encontrem
Implementação de Zero Trust: Cada acesso é verificado, cada movimento é monitorado
Estratégias de Backup Imutável: Backups que nem mesmo ransomware consegue destruir
Automação de Resposta a Incidentes: Detecção e contenção em tempo real
Treinamento e Conscientização: Transformamos seu time no primeira linha de defesa, não no elo mais fraco
A história da Knights of Old não precisa se repetir. Mas a prevenção começa agora.
Quer saber como está a postura de segurança da sua empresa? Entre em contato com nossos especialistas para uma avaliação.
Flexa Cloud — Transformando empresas com IA, Dados e Nuvem.
Fontes: BBC, Centro Nacional de Segurança Cibernética do Reino Unido (NCSC), Kaspersky, ESET, NordPass
Em parceria com a Flexa Cloud, a varejista Móveis Simonetti conseguiu reduzir a latência, aumentar a performance de vendas e implementar uma estrutura altamente disponível e segura. Esses esforços resultaram não apenas em um aumento significativo nas vendas, mas também em oferecer um serviço de excelência aos seus clientes, 24/7, reforçando sua posição competitiva no mercado.
Visão Geral
A Móveis Simonetti, uma rede varejista com mais de 35 anos de mercado, se destaca pela constante busca de inovação tecnológica para criar um diferencial competitivo e atender as necessidades dos seus clientes. Com presença física nos Estados do Espírito Santo, Bahia e Minas Gerais, além de atuar de forma abrangente no e-commerce, atendendo praticamente todo o Brasil, a Móveis Simonetti mantém sua excelência operacional, consolidando-se como uma referência no setor.
A Móveis Simonetti está preparada para enfrentar os novos desafios do consumidor moderno, oferecendo uma experiência de compra omnichannel e um atendimento personalizado. A interação entre o e-commerce e as lojas físicas é um ponto crucial, assegurando que os clientes tenham uma experiência de compra contínua e satisfatória, independentemente do canal de compra escolhido. Além disso, a empresa está desenvolvendo projetos que complementam sua excelência no atendimento ao consumidor e ampliam sua carteira de negócios, tornando a experiência de compra ainda mais completa e diversificada.
A Móveis Simonetti sempre se pautou pela utilização de tecnologia de ponta para criar um diferencial competitivo no mercado de varejo. Com um time de tecnologia forte e qualificado, a empresa tem orgulho de suas conquistas e do impacto positivo que tem gerado no mercado. Determinada a continuar inovando, a Móveis Simonetti entende a necessidade de modernizar constantemente suas operações, incorporar tecnologias de ponta e utilizar os melhores cases de sucesso para oferecer uma experiência de compra excepcional e atender às demandas dos consumidores modernos.
Oportunidade
A Móveis Simonetti tem um histórico sólido de desenvolver e implementar soluções tecnológicas internamente, o que tem sido um diferencial competitivo no mercado. A empresa sempre foi orientada pelo cliente. Por isso, a internalização de tecnologia para o desenvolvimento de soluções foi a maneira de criar um diferencial competitivo, proporcionando maior agilidade de adaptação às mudanças do mercado varejista. A Móveis Simonetti entende que seu crescimento está diretamente ligado a tecnologia, processos bem definidos e equipes integradas.
Para enfrentar os novos desafios do mercado e melhorar ainda mais a experiência dos clientes, a Móveis Simonetti decidiu desenvolver seu próprio e-commerce, substituindo a plataforma de mercado anteriormente em uso. A empresa percebeu que algumas estratégias que funcionavam bem nas lojas físicas não eram possíveis ou viáveis de implementação na plataforma anterior.
“Nosso novo site conta com melhorias significativas em performance e usabilidade, que entregam a melhor experiência aos nossos clientes. Foi construído sob uma plataforma robusta que, agora, nos permite o desenvolvimento com novos recursos e funcionalidades para ir além!” – Jefferson Souza, Diretor de Tecnologia da Móveis Simonetti.
Essa decisão de desenvolver um e-commerce personalizado, permitiu maior controle e flexibilidade nas inovações digitais do seu e-commerce.
A empresa está empenhada em ampliar a experiência omnichannel, inovando suas tecnologias para que tal experiência seja cada vez mais refinada, buscando proporcionar um atendimento mais próximo e personalizado e permitindo que os clientes, a partir do e-commerce, esclareçam dúvidas diretamente com os vendedores das lojas físicas.
Para atender melhor às necessidades dos seus clientes, a Móveis Simonetti deseja ampliar a oferta de novos métodos de pagamento, já disponíveis nas lojas físicas para sua plataforma de e-commerce. A empresa atende uma grande parcela de público que, muitas vezes, não tem acesso fácil ao cartão de crédito e precisa de múltiplas formas de pagamento para facilitar suas compras.
Outro grande desafio do varejo é a logística; e a Móveis Simonetti está dedicada a superá-lo. A empresa está trabalhando para proporcionar uma entrega e montagem de móveis cada vez mais rápida e eficiente. Com esse projeto, o novo e-commerce, além da entrega própria, passou a ter uma integração síncrona de cotação e contratação de frete com seus parceiros logísticos, passando a ter 100% de integridade nas informações de frete e assertividade nos prazos de entrega, fortalecendo ainda mais o relacionamento com o cliente.
Quando a Móveis Simonetti decidiu desenvolver seu próprio e-commerce, em vez de usar uma plataforma de mercado, compreendeu os riscos associados a essa decisão. A empresa buscou, então, um parceiro confiável no mercado. A Flexa Cloud, que já havia ajudado em um projeto anterior, demonstrou ser a escolha ideal. Essa colaboração inicial gerou uma grande confiança entre as partes envolvidas.
Assim, a Móveis Simonetti não teve dúvidas de que a Flexa Cloud seria o fornecedor em quem confiar a infraestrutura da aplicação e serviços legados junto à AWS. Até então, a Móveis Simonetti já tinha utilizado pontualmente as soluções da AWS. Neste projeto, foi necessário escolher uma empresa com conhecimento profundo e dedicação que pudesse monitorar a aplicação, criar todos os controles e oferecer suporte contínuo em uma operação tão dinâmica como o e-commerce.
Toda a arquitetura de soluções da AWS foi projetada pela Flexa Cloud, com um time de profissionais certificados. O primeiro passo foi a implementação do AWS Control Tower, um serviço que oferece uma maneira simplificada de configurar e governar um ambiente multi-conta na AWS, seguindo as melhores práticas recomendadas. Essa implementação foi fundamental para organizar os projetos e outros serviços legados.
A implementação do AWS Control Tower em ambiente de homologação possibilitou a criação de regras de controles preventivos, detectivos e proativos para que os projetos fossem testados antes de serem colocados em produção. Adicionalmente, foi implementado o AWS WAF, um firewall de aplicação web que ajuda a proteger aplicativos web contra ameaças, como ataques DDoS.
Por recomendação da Flexa Cloud, foi construída uma arquitetura em três zonas de disponibilidade. Essa proximidade resultou na diminuição da latência e permitiu que o cliente tivesse uma experiência de site mais rápida.
O Amazon S3, um serviço de armazenamento de objetos escalável, durável e altamente disponível, com taxas de disponibilidade de 99,99%, ofereceu à Móveis Simonetti uma solução robusta para o armazenamento seguro e confiável de grandes volumes de dados. A redundância entre múltiplas zonas de disponibilidade garantiu a proteção dos dados contra falhas regionais, assegurando a continuidade das operações. Essa configuração não apenas melhorou a resiliência do sistema, mas também reduziu significativamente os riscos de perda de dados, permitindo que a Móveis Simonetti mantivesse um alto nível de serviço para seus clientes, mesmo durante picos de demanda ou incidentes imprevistos.
O Amazon Aurora, um mecanismo de banco de dados relacional compatível com MySQL e PostgreSQL, proporcionou à Móveis Simonetti uma alta performance e disponibilidade excepcionais, sendo até 5 vezes mais rápido que o MySQL padrão. Esta melhoria de desempenho permitiu à Móveis Simonetti processar transações e consultas de maneira muito mais eficiente, reduzindo os tempos de resposta e melhorando significativamente a experiência do usuário no e-commerce.
Para aprimorar a experiência de busca dos clientes, a Móveis Simonetti implementou o Amazon Elasticsearch Service, um serviço gerenciado que facilita o dimensionamento de clusters na AWS. Esta implementação permitiu à Móveis Simonetti oferecer resultados de busca mais rápidos e precisos, melhorando a navegabilidade e a satisfação dos usuários. Além disso, a robustez e flexibilidade do serviço permitiram a integração de funcionalidades avançadas de busca, como filtros e sugestões inteligentes, tornando a experiência de compra online mais intuitiva e eficiente para os clientes. O Amazon ElastiCache para Redis, um serviço de armazenamento em cache na memória, ofereceu à Móveis Simonetti um desempenho extremamente rápido com latências na casa dos microssegundos. Essa capacidade de resposta ultrarrápida foi crucial para acelerar o tempo de carregamento de páginas e melhorar a performance geral do e-commerce. Como resultado, os clientes experimentaram uma navegação mais fluida e imediata, especialmente durante consultas e operações intensivas em dados.
Além disso, o New Relic foi utilizado para fornecer uma observabilidade completa dos serviços AWS, da infraestrutura e dos custos, permitindo à Móveis Simonetti monitorar e analisar detalhadamente o desempenho de seu e-commerce. Essa visibilidade aprimorada ajudou a identificar rapidamente problemas potenciais e a solucioná-los de forma proativa, minimizando interrupções e garantindo uma operação contínua. Com insights em tempo real sobre a utilização de recursos, a Móveis Simonetti pôde otimizar a alocação de recursos, reduzir custos operacionais e melhorar a eficiência geral. O New Relic também facilitou a tomada de decisões informadas e estratégicas, acelerando a adoção de novas tecnologias na nuvem e fortalecendo a capacidade da empresa de responder rapidamente às demandas do mercado.
Um dos pontos altos da parceria com a Flexa Cloud foi o apoio irrestrito e próximo da equipe técnica especializada. A Móveis Simonetti já tinha pessoas na equipe que conheciam a estrutura AWS. No entanto, a expertise da Flexa Cloud trouxe um grupo de profissionais especializados em gestão, monitoramento, alertas e sustentação junto à AWS, fazendo toda a diferença nos projetos da companhia.
Para Jefferson Souza, diretor de tecnologia da Móveis Simonetti, o fato de ter lançado um serviço que está performando, com acompanhamento e controle profissionais e dedicação 24/7, traz a certeza de que a empresa fez a escolha certa ao optar pela Flexa Cloud como parceiro de soluções para a nuvem neste projeto.
Resultados
O primeiro ponto crucial para garantir a segurança e o sucesso do go-live do e-commerce da Móveis Simonetti foi o planejamento meticuloso. Este planejamento robusto, aliado à implementação de servidores da AWS, diminuiu significativamente a latência, proporcionando aos clientes uma experiência de site mais rápida e eficiente.
A Flexa Cloud teve um papel essencial ao lado da Móveis Simonetti na construção de uma arquitetura escalável e resiliente, que suportou com eficiência o aumento do tráfego e assegurou uma alta disponibilidade do site, oferecendo uma experiência de compra confiável e contínua para os clientes.
A Móveis Simonetti também aproveitou o expertise e os aprendizados de cases de sucesso da Flexa Cloud. Esse conhecimento permitiu a criação de estruturas de contingência e alta disponibilidade, com o site hospedado em três zonas de disponibilidade no Brasil. Essa configuração não só assegura um site mais rápido, mas também garante que ele esteja sempre disponível para os clientes.
A implementação das novas tecnologias e o aprimoramento da infraestrutura, resultaram em um aumento significativo na performance do site e, consequentemente, nas vendas. Em relação ao mesmo período do ano passado, a Móveis Simonetti já observou um aumento considerável nos resultados, impulsionado pela troca de plataformas, pela experiência de compra aprimorada e, claro, pelas estratégias comerciais. No primeiro trimestre de 2024, houve um crescimento de 49,45% nas transações de e-commerce. Já no mês de Novembro, com a estratégia da Black Friday, a empresa conquistou um crescimento de 31% comparado com o mesmo período de 2023. O que demonstra claramente os benefícios alcançados após tais mudanças.
O apoio contínuo e a colaboração estreita com a Flexa Cloud não apenas asseguram a implementação e operação bem-sucedidas do e-commerce, mas também fortalecem a confiança e a parceria entre as duas empresas. Para Jefferson Souza, Diretor de Tecnologia da Móveis Simonetti, o sucesso do lançamento e o desempenho consistente do e-commerce comprovam que a escolha da Flexa Cloud como parceira foi acertada, garantindo que a Móveis Simonetti continue a oferecer um serviço de excelência aos seus clientes, 24 horas por dia, 7 dias por semana.
Sobre a empresa
A Flexa Cloud é uma empresa especializada em prover soluções e serviços gerenciados na plataforma de nuvem AWS (Amazon Web Services). Com uma equipe altamente qualificada e certificada pela AWS, a Flexa Cloud oferece uma gama completa de serviços para auxiliar empresas a migrarem, modernizarem e otimizarem suas cargas de trabalho na nuvem AWS.
Seus serviços abrangem desde a migração de aplicativos e infraestrutura para a AWS, até a modernização de aplicações legadas para aproveitar os benefícios da computação em nuvem, como escalabilidade, alta disponibilidade e redução de custos. Além disso, a Flexa Cloud está entre as primeiras do mundo a conquistar a competência de IA Generativa na AWS, além de fornecer gerenciamento contínuo de infraestrutura na AWS, cuidando da administração, monitoramento, segurança e otimização dos recursos em nuvem para seus clientes.
Com expertise profunda nos diversos serviços AWS, a Flexa Cloud está preparada para projetar, implantar e gerenciar soluções personalizadas que atendam às necessidades específicas de cada cliente, aproveitando ao máximo os recursos e benefícios oferecidos pela plataforma de nuvem líder de mercado.
A visão de robôs capazes de realizar múltiplas tarefas, assim como a icônica Rosie do desenho “Os Jetsons”, tem sido uma aspiração de longa data na robótica. No entanto, treinar robôs de propósito geral continua sendo um desafio significativo. Tradicionalmente, os engenheiros coletam dados específicos para um robô e tarefa em ambientes controlados, um processo que é não apenas caro e demorado, mas também limita a capacidade do robô de se adaptar a novas tarefas ou ambientes não previstos durante o treinamento.
Inspirando-se em Modelos de Linguagem de Grande Escala
Pesquisadores do MIT propuseram uma abordagem inovadora para superar esses desafios, inspirando-se em modelos de linguagem de grande escala, como o GPT-4. Esses modelos são pré-treinados com enormes quantidades de dados diversos e posteriormente ajustados com uma pequena quantidade de dados específicos da tarefa. Essa estratégia permite que o modelo se adapte e execute bem em uma variedade de tarefas, graças ao vasto conhecimento adquirido durante o pré-treinamento.
Na robótica, os dados são altamente heterogêneos, variando de imagens de câmera a sinais proprioceptivos que monitoram a posição e velocidade de um braço robótico. Além disso, cada robô possui características mecânicas únicas, como diferentes números de braços, garras e sensores. Os ambientes onde os dados são coletados também variam amplamente. Para lidar com essa heterogeneidade, é necessária uma arquitetura que possa unificar esses diversos tipos de dados em um formato compreensível para o robô.
A Arquitetura Heterogeneous Pretrained Transformers (HPT)
A equipe do MIT desenvolveu uma nova arquitetura chamada Heterogeneous Pretrained Transformers (HPT) que unifica dados de várias modalidades e domínios. No coração dessa arquitetura está um modelo de aprendizado de máquina conhecido como transformer, o mesmo tipo que forma a base dos grandes modelos de linguagem.
Os pesquisadores alinharam dados de visão e propriocepção (consciência da postura, do movimento, das várias partes do corpo e das mudanças no equilíbrio, além de incluir as sensações de movimento e de posição das articulações) em um tipo de entrada comum, chamado de “token”, que o transformer pode processar. Cada entrada é representada com o mesmo número fixo de tokens, permitindo que o modelo processe informações de diferentes fontes de maneira uniforme. O transformer então mapeia todas as entradas em um espaço compartilhado, crescendo em um modelo pré-treinado enorme à medida que processa e aprende com mais dados. Quanto maior o transformer se torna, melhor é seu desempenho.
Vantagens e Desempenho do HPT
Uma das principais vantagens dessa abordagem é que um usuário precisa fornecer apenas uma pequena quantidade de dados sobre o design, configuração e a tarefa desejada para o robô. O HPT transfere o conhecimento adquirido durante o pré-treinamento para aprender a nova tarefa. Isso torna o processo de treinamento mais rápido e menos dispendioso, pois requer muito menos dados específicos da tarefa.
Quando testado, o HPT melhorou o desempenho dos robôs em mais de 20% em tarefas simuladas e no mundo real, em comparação com o treinamento do zero a cada vez. Mesmo quando a tarefa era muito diferente dos dados de pré-treinamento, o HPT ainda mostrou melhorias significativas. Isso indica uma capacidade notável de generalização, crucial para robôs que precisam operar em ambientes imprevisíveis ou realizar tarefas não previamente programadas.
Desafios Enfrentados
Um dos maiores desafios na criação do HPT foi construir o enorme conjunto de dados necessário para pré-treinar o transformer. Isso incluiu 52 conjuntos de dados com mais de 200.000 trajetórias robóticas em quatro categorias, incluindo vídeos de demonstrações humanas e simulações. Além disso, os pesquisadores precisaram desenvolver uma maneira eficiente de transformar sinais proprioceptivos brutos de uma variedade de sensores em dados que o transformer pudesse processar.
“Propriocepção é fundamental para permitir muitos movimentos destros”, explica Lirui Wang, principal autor do estudo. “Como o número de tokens é sempre o mesmo em nossa arquitetura, atribuímos a mesma importância à propriocepção e à visão.”
O Futuro da Robótica com HPT
No futuro, os pesquisadores pretendem estudar como a diversidade de dados pode aumentar ainda mais o desempenho do HPT. Eles também desejam aprimorar o HPT para que possa processar dados não rotulados, seguindo os passos de modelos de linguagem de grande escala como o GPT-4. Isso poderia levar a um sistema onde o robô aprende continuamente de novas experiências, sem a necessidade de intervenção humana constante para rotular dados.
“Nosso sonho é ter um cérebro robótico universal que você possa baixar e usar no seu robô sem nenhum treinamento”, diz Wang. “Embora ainda estejamos nos estágios iniciais, vamos continuar nos esforçando e esperamos que a escalabilidade leve a um avanço nas políticas robóticas, assim como aconteceu com os grandes modelos de linguagem.”
Conclusão
A pesquisa do MIT representa um avanço significativo na busca por robôs de propósito geral eficientes e adaptáveis. Ao combinar grandes quantidades de dados heterogêneos em uma arquitetura unificada, os pesquisadores abriram caminho para robôs que podem aprender uma variedade de tarefas sem a necessidade de treinamento extensivo para cada nova situação. Essa abordagem tem o potencial de revolucionar a robótica, permitindo o desenvolvimento de robôs mais versáteis e capazes de se adaptar a ambientes e tarefas desconhecidas, aproximando-nos cada vez mais da visão de robôs como a Rosie dos “Jetsons”.
Referências
Este trabalho foi financiado, em parte, pela Amazon Greater Boston Tech Initiative e pelo Toyota Research Institute. A pesquisa foi apresentada na Conferência sobre Sistemas de Processamento de Informação Neural e está disponível para leitura completa no artigo “Scaling Proprioceptive-Visual Learning with Heterogeneous Pre-trained Transformers”.
A tecnologia de ultrassom vestível está redefinindo o monitoramento da atividade muscular, abrindo novas possibilidades na área da saúde e nas interfaces homem-máquina. Engenheiros da Universidade da Califórnia em San Diego (UCSD) desenvolveram um dispositivo ultrassônico compacto e flexível que pode ser usado diretamente na pele para monitorar a função muscular em tempo real. Alimentado por uma bateria e aderido à pele com uma camada adesiva, o dispositivo permite um rastreamento de alta resolução sem procedimentos invasivos.
Inovação Tecnológica no Monitoramento Muscular
O dispositivo é composto por um único transdutor ultrassônico, um circuito sem fio personalizado e uma bateria de polímero de lítio, todos encapsulados em um elastômero de silicone flexível. A grande inovação está no uso de um único transdutor capaz de penetrar em tecidos profundos, fornecendo imagens de alta resolução e informações detalhadas sobre a função muscular. Isso representa um avanço significativo em relação à eletromiografia (EMG) tradicional, que enfrenta limitações de resolução e sinais fracos devido à mistura de sinais de múltiplas fibras musculares.
Aplicações na Saúde Respiratória
Em testes, o dispositivo foi colocado sobre a caixa torácica para monitorar o movimento e a espessura do diafragma, métricas essenciais para avaliar a saúde respiratória. “Ao rastrear a atividade do diafragma, a tecnologia pode potencialmente apoiar pacientes com condições respiratórias e aqueles que dependem de ventilação mecânica”, afirmou Joseph Wang, professor distinto na UCSD. O dispositivo demonstrou capacidade de medir a espessura do diafragma com precisão submilimétrica e identificar diferentes padrões respiratórios, como respirações superficiais e profundas. Isso é particularmente relevante para o diagnóstico de condições como asma, pneumonia e doença pulmonar obstrutiva crônica (DPOC).
Avanços nas Interfaces Homem-Máquina
Além das aplicações clínicas, o dispositivo mostrou-se promissor como uma interface homem-máquina. Quando usado no antebraço, ele rastreia com precisão os movimentos musculares das mãos e pulsos. A equipe desenvolveu um algoritmo de inteligência artificial que mapeia os sinais ultrassônicos para seus correspondentes movimentos musculares, permitindo ao sistema reconhecer diversos gestos manuais com alta precisão. Em demonstrações práticas, participantes utilizaram o dispositivo para controlar um braço robótico em tarefas de precisão, como pipetar água em béqueres, e também para jogar um jogo virtual controlando o movimento de um personagem apenas com gestos do pulso.
Perspectivas Futuras e Impacto
Os pesquisadores planejam aprimorar a precisão, portabilidade, eficiência energética e capacidades computacionais do dispositivo. “Esta tecnologia poderia ser usada por indivíduos durante suas rotinas diárias para monitoramento contínuo e de longo prazo”, destacou Xiangjun Chen, coautor do estudo e candidato a Ph.D. em Ciência e Engenharia de Materiais na UCSD. As implicações são vastas, desde melhorar a qualidade de vida de pacientes com condições respiratórias até revolucionar o campo das próteses e dos jogos eletrônicos.
Conclusão
A integração de tecnologia de ultrassom vestível com algoritmos avançados de inteligência artificial inaugura uma nova era no monitoramento da saúde muscular e respiratória. Este avanço não só oferece uma ferramenta clínica valiosa para o diagnóstico e tratamento de doenças, mas também amplia as possibilidades de interação entre humanos e máquinas, abrindo caminho para inovações futuras em diversas áreas tecnológicas.
Pesquisadores da Universidade de Limerick (UL), na Irlanda, fizeram uma descoberta que pode revolucionar a computação. Liderados pelo Professor Damien Thompson, a equipe projetou moléculas capazes de melhorar drasticamente a velocidade e a eficiência energética dos sistemas computacionais.
Computação Inspirada no Cérebro Humano
A inovação baseia-se em princípios semelhantes aos do cérebro humano. Os cientistas do Instituto Bernal da UL encontraram novas maneiras de explorar e controlar materiais em escala molecular. Ao utilizar o movimento natural dos átomos—seus “giros” e “vibrações”—eles conseguiram criar múltiplos estados de memória individuais dentro de um cristal.
Avanços em Plataformas Neuromórficas
As plataformas neuromórficas tradicionais, que imitam a arquitetura neural do cérebro, tinham limitações em precisão e capacidade. A equipe da UL, em colaboração com o Instituto Indiano de Ciência e a Universidade Texas A&M, reconceituou a arquitetura computacional. Eles alcançaram alta resolução necessária para tarefas complexas, como processamento de sinais e aprendizado de máquina, com eficiência energética sem precedentes de 4,1 tera-operações por segundo por watt (TOPS/W).
Impacto Potencial
Essa descoberta amplia o alcance da computação neuromórfica além de aplicações de nicho. Com um acelerador neuromórfico funcional de 14 bits integrado em uma placa de circuito, é possível lidar com cargas de trabalho intensivas em recursos, incluindo redes neurais artificiais e processamento de linguagem natural. Isso pode liberar os benefícios transformadores da inteligência artificial em escala global.
Colaboração Internacional e Futuras Aplicações
O Professor Sreetosh Goswami, do Instituto Indiano de Ciência, destacou a capacidade do novo sistema em treinar redes neurais na ponta (edge computing), abordando um dos maiores desafios em hardware de IA. A equipe planeja expandir a variedade de materiais e processos para aumentar ainda mais o poder de processamento.
Visão de Futuro
O objetivo final é substituir os computadores atuais por sistemas de alto desempenho integrados em nosso ambiente cotidiano. Segundo o Professor Thompson, isso envolve o uso de materiais ecoeficientes para fornecer processamento de informações distribuído e ubíquo, desde roupas até embalagens de alimentos e materiais de construção.
Conclusão
A pesquisa representa um avanço significativo na busca por soluções inovadoras para desafios globais em saúde, energia e meio ambiente. Ao combinar ciência molecular com necessidades tecnológicas, a equipe da UL está pavimentando o caminho para uma nova era na computação.
O campo da robótica em escala microscópica continua a evoluir rapidamente, trazendo inovações que podem transformar a maneira como interagimos com o mundo ao nosso redor. Recentemente, pesquisadores da Universidade de Cornell desenvolveram um robô que, apesar de ter menos de 1 milímetro de tamanho, é capaz de se transformar de uma folha 2D plana em várias formas tridimensionais complexas e rastejar utilizando um impulso elétrico. Este avanço, publicado em setembro de 2024 na Nature Materials, abre novas possibilidades para a aplicação de microrrobôs em diversas áreas, desde a biomedicina até a exploração espacial.
Inovação Baseada no Kirigami
A inovação desse robô microscópico está na sua estrutura baseada em kirigami, uma técnica semelhante ao origami, mas que envolve cortes no material para permitir dobragens, expansões e locomoção. A “metafolha” hexagonal do robô, composta por cerca de 100 painéis de dióxido de silício conectados por mais de 200 dobradiças, pode mudar de forma através de ativação eletroquímica. Dependendo das dobradiças ativadas, o robô pode adotar diversas formas, enrolar-se em torno de objetos e, em seguida, se desdobrar de volta a uma folha plana. Isso permite uma flexibilidade inédita em sistemas microrrobóticos, com potencial para aplicações como dispositivos médicos miniaturizados ou máquinas micromecânicas reconfiguráveis.
O Futuro dos Microrrobôs e Materiais Elastrônicos
A equipe de pesquisa, liderada pelo professor de física Itai Cohen, está explorando o próximo estágio dessa tecnologia, combinando essas estruturas mecânicas flexíveis com controladores eletrônicos para criar materiais “elastrônicos” ultrarresponsivos. Estes materiais poderiam responder a estímulos quase à velocidade da luz, oferecendo uma capacidade de reação significativamente mais rápida do que qualquer coisa observada na natureza. As aplicações potenciais desses metamateriais ativos são vastas e variam de dispositivos biomédicos miniaturizados a materiais que podem se ajustar dinamicamente a impactos ou outras forças externas.
A Explosão Cambriana na Robótica
Acredita-se que essas inovações em robótica e materiais elastrônicos marquem o início de uma “explosão cambriana” na robótica. Assim como a Explosão Cambriana na história da Terra, que viu o surgimento rápido de novas formas de vida e complexidade biológica, a robótica pode estar à beira de um crescimento exponencial em diversidade e capacidade. A capacidade de criar robôs microscópicos que podem se reconfigurar e operar em ambientes extremamente pequenos ou complexos abre a porta para inovações que poderiam parecer ficção científica até recentemente.
A integração de sistemas de controle eletrônico, inteligência artificial, e materiais avançados pode criar um ecossistema de robôs autônomos capazes de realizar tarefas complexas em uma variedade de ambientes. Esta nova era promete não apenas expandir os horizontes tecnológicos, mas também redefinir as possibilidades da interação humano-robô, levando a robótica a patamares nunca antes imaginados.
Um estudo recente da UC Merced revelou um comportamento preocupante: em decisões simuladas de vida ou morte, cerca de dois terços das pessoas permitiram que um robô mudasse sua opinião, mesmo quando informadas de que as capacidades da máquina eram limitadas e seus conselhos poderiam estar errados. Essa constatação levanta sérias preocupações sobre a confiança excessiva em inteligência artificial (IA), especialmente em contextos de alta incerteza e risco.
O Estudo: Decisões de Vida ou Morte
O estudo, publicado no jornal Scientific Reports, consistiu em dois experimentos onde os participantes controlavam um drone armado que poderia disparar um míssil em um alvo exibido na tela. Após tomarem uma decisão inicial sobre atacar ou não, um robô oferecia sua opinião, sugerindo concordância ou discordância. O robô, no entanto, sempre fornecia um conselho aleatório, sem qualquer base factual.
Mesmo sabendo da natureza aleatória dos conselhos do robô, os participantes mudaram suas escolhas em cerca de dois terços das situações quando o robô discordava deles. Isso demonstra a facilidade com que a confiança humana pode ser manipulada, mesmo em cenários críticos onde vidas estão em jogo. A confiança aumentada foi particularmente observada quando o robô tinha uma aparência antropomórfica.
Reflexões Sobre a Confiança em IA
A confiança excessiva em IA é um fenômeno que pode ter consequências severas, como demonstrado pelo experimento da UC Merced. Como sociedade, devemos adotar uma postura de ceticismo saudável em relação à IA, principalmente em decisões de vida ou morte, como defende o professor Colin Holbrook, investigador principal do estudo. A ideia de que a IA pode substituir a tomada de decisão humana é perigosa, pois a “inteligência” das máquinas não necessariamente inclui valores éticos ou uma consciência verdadeira do mundo.
Minha Visão Sobre o Limite da IA
Costumo afirmar que, assim como há um limite seguro de pelo de rato permitido no molho de tomate, não é razoável acreditar que decisões feitas por modelos de IA possam ser perfeitas. A IA nunca será 100% confiável. Mesmo com avanços extraordinários, devemos lembrar que esses dispositivos ainda têm habilidades limitadas e, muitas vezes, falta-lhes o entendimento contextual e ético necessário para decisões complexas.
Conclusão
O estudo de UC Merced serve como um alerta para os perigos de confiar cegamente na IA. Em um mundo onde as decisões podem ter consequências graves, a sobreconfiança em sistemas que não possuem compreensão ética ou completa da realidade pode ser desastrosa. Portanto, é essencial que mantenhamos uma dose saudável de ceticismo e que estejamos conscientes das limitações das tecnologias que usamos para guiar nossas vidas.
Com os modelos de linguagem (Claude, GPT, Llama, etc.) cada vez mais poderosos, os robôs poderão ser equipados com um cérebro versátil. Porém, a parte mecânica não está evoluindo à altura, pelo menos até agora. Enquanto a inteligência artificial (IA) avança a passos largos, a robótica, especialmente na sua componente física, tem permanecido limitada por tecnologias tradicionais, como motores elétricos. No entanto, pesquisadores do ETH Zurich e do Instituto Max Planck de Sistemas Inteligentes parecem ter dado um passo significativo para mudar esse cenário ao desenvolver uma perna robótica movida por músculos artificiais. Esta inovação pode abrir portas para um novo capítulo na robótica.
Músculos Artificiais: Uma Nova Abordagem
A equipe de pesquisadores desenvolveu uma perna robótica que usa atuadores eletro-hidráulicos, conhecidos como HASELs, que funcionam de forma semelhante aos músculos humanos e animais. Em contraste com as pernas robóticas convencionais, que dependem de motores eletromagnéticos para gerar movimento, os músculos artificiais utilizam bolsas de plástico cheias de óleo que se contraem e expandem em resposta a sinais elétricos. Isso permite um movimento mais natural e eficiente, sem a necessidade de sensores complexos para ajustar a postura ou a força da perna.
Vantagens e Potencial dos Atuadores Eletro-Hidráulicos
Os atuadores eletro-hidráulicos apresentam várias vantagens em comparação com os motores elétricos tradicionais. Uma das principais é a eficiência energética. Quando um motor elétrico mantém uma posição dobrada, ele consome energia continuamente, resultando em dissipação de calor. Em contraste, os músculos artificiais baseados em eletrostática não requerem energia constante para manter uma posição, o que significa que eles permanecem frios e evitam a necessidade de sistemas de gerenciamento de calor.
Outro benefício significativo é a agilidade. A perna robótica demonstrou a capacidade de saltar e se adaptar a diferentes terrenos sem a necessidade de um planejamento antecipado complexo. Assim como em seres humanos, onde a flexibilidade e a capacidade de adaptação são essenciais para caminhar em superfícies irregulares, a perna robótica pode ajustar automaticamente o ângulo da articulação ao aterrissar, dependendo da dureza ou suavidade da superfície.
Limitações Atuais e Perspectivas Futuras
Embora a tecnologia represente um avanço significativo, ainda existem desafios a serem superados. Atualmente, a perna robótica está fixada a uma barra e se move em círculos, o que limita sua mobilidade. No entanto, os pesquisadores estão otimistas. Eles acreditam que, com mais desenvolvimento, será possível criar robôs bípedes ou quadrúpedes que possam ser usados em aplicações práticas, como operações de resgate, onde a agilidade e a adaptabilidade são essenciais.
Além disso, embora a tecnologia de atuadores eletro-hidráulicos ainda esteja em seus primeiros estágios de desenvolvimento, ela oferece um grande potencial para aplicações futuras, especialmente em robótica suave, onde movimentos precisos e adaptativos são necessários, como em manipuladores que precisam segurar objetos delicados.
Colaboração Internacional: A Chave para o Progresso
Este avanço é fruto de uma colaboração eficaz entre o ETH Zurich e o Instituto Max Planck, sob o guarda-chuva do Centro Max Planck ETH para Sistemas de Aprendizado (CLS). Este centro interdisciplinar é um exemplo notável de como a cooperação internacional e o intercâmbio de conhecimentos podem acelerar o progresso em áreas emergentes como a robótica e a inteligência artificial.
Conclusão
A introdução de músculos artificiais na robótica marca um ponto de inflexão no desenvolvimento de máquinas que não só pensam de forma inteligente, mas também se movem de maneira mais natural e eficiente. Com a combinação de modelos de linguagem avançados e hardware inovador, o futuro da robótica promete ser ainda mais integrado, adaptável e capaz de lidar com os desafios complexos do mundo real. A revolução dos músculos artificiais está apenas começando, e suas implicações para o futuro são vastas e promissoras.
No mundo dinâmico e altamente regulamentado do setor financeiro, a capacidade de aproveitar tecnologias avançadas para impulsionar a inovação e a eficiência é fundamental para o sucesso. A inteligência artificial (IA), em particular, emergiu como uma ferramenta poderosa para instituições financeiras, permitindo a automação de processos, análises avançadas de dados e aprimoramento da experiência do cliente. Neste artigo, exploraremos como a inteligência artificial da AWS (Amazon Web Services) está revolucionando o setor financeiro, capacitando as empresas a enfrentar desafios complexos e aproveitar oportunidades emergentes.
Automatização de Processos
A IA da AWS oferece uma ampla gama de serviços e ferramentas para automatizar processos manuais e repetitivos no setor financeiro. Desde a automação de tarefas de back-office, como processamento de transações e reconciliação de dados, até a automação de atendimento ao cliente por meio de chatbots inteligentes, a IA da AWS permite que as instituições financeiras melhorem a eficiência operacional e reduzam os custos.
Análise de dados avançada
Com a IA da AWS, as instituições financeiras podem realizar análises avançadas de dados em tempo real, identificando padrões, tendências e anomalias que poderiam passar despercebidos por análises tradicionais. Isso permite uma tomada de decisão mais rápida e informada em áreas como detecção de fraudes, gestão de riscos, previsão de mercado e personalização de produtos financeiros.
Segurança e Conformidade
A segurança e a conformidade são prioridades críticas no setor financeiro, e a IA da AWS oferece soluções avançadas para proteger dados sensíveis e garantir conformidade regulatória. Com recursos como detecção de ameaças em tempo real, autenticação biométrica e análise de sentimentos em tempo real, as instituições financeiras podem mitigar riscos de segurança e proteger a confidencialidade dos dados dos clientes.
Personalização da experiência do cliente
Por meio da IA da AWS, as instituições financeiras podem oferecer experiências personalizadas e sob medida para os clientes, aumentando o engajamento e a fidelidade. Com base em análises preditivas e comportamentais, as empresas podem oferecer recomendações de produtos relevantes, criar ofertas personalizadas e fornecer suporte proativo aos clientes, criando relacionamentos mais fortes e duradouros.
Inovação Contínua
A IA da AWS está impulsionando a inovação contínua no setor financeiro, permitindo que as instituições desenvolvam e implementem rapidamente novas soluções e serviços. Com recursos como aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural e visão computacional, as empresas podem explorar novas oportunidades de negócios, otimizar processos existentes e manter-se à frente da concorrência em um ambiente em constante evolução.
A inteligência artificial da AWS está desempenhando um papel transformador no setor financeiro, capacitando as instituições a se adaptarem e prosperarem em um ambiente cada vez mais digital e competitivo. Ao automatizar processos, realizar análises avançadas de dados, fortalecer a segurança e conformidade, personalizar a experiência do cliente e impulsionar a inovação, a IA da AWS está ajudando as empresas a alcançarem novos patamares de eficiência, lucratividade e sucesso. Para as instituições financeiras que buscam permanecer relevantes e competitivas no mercado atual, a inteligência artificial da AWS é uma ferramenta indispensável que pode impulsionar a transformação digital e garantir um futuro próspero.
Na interseção entre a inovação exponencial e a responsabilidade ética, a Inteligência Artificial (IA) tem desempenhado um papel transformador em todas as esferas da vida moderna. No entanto, à medida que a IA se torna cada vez mais onipresente, é essencial abordar uma questão crítica: a segurança em IA. Neste artigo, exploraremos os desafios e as soluções para gerenciar os riscos associados à IA na era digital.
Os avanços da IA e os desafios emergentes em segurança
À medida que os sistemas de IA se tornam mais sofisticados, suas capacidades e aplicações crescem exponencialmente. Desde assistentes virtuais até carros autônomos, a IA está integrada em uma variedade de tecnologias que afetam diretamente a vida das pessoas. No entanto, essa proliferação também traz consigo uma série de desafios de segurança.
Uma das principais preocupações é a vulnerabilidade dos sistemas de IA a ataques cibernéticos. Com a complexidade dos algoritmos de IA e a interconectividade dos dispositivos, os hackers têm mais oportunidades do que nunca para explorar vulnerabilidades e comprometer sistemas. Além disso, existe a preocupação com a manipulação de dados de treinamento, o que pode levar a resultados enviesados ou prejudiciais.
Abordando os riscos em segurança em IA
Para enfrentar esses desafios, é crucial adotar uma abordagem abrangente para a segurança em IA:
Transparência e Responsabilidade: As organizações devem ser transparentes sobre o uso da IA e responsáveis por suas consequências. Isso inclui explicar como os algoritmos funcionam e garantir que sejam éticos e imparciais.
Garantia de Qualidade de Dados: Uma das maiores fontes de risco em IA é a qualidade dos dados utilizados para treinar os algoritmos. As organizações devem implementar medidas rigorosas para garantir a integridade, a privacidade e a segurança dos dados.
Segurança Cibernética Proativa: Investir em medidas de segurança cibernética robustas é essencial para proteger os sistemas de IA contra ataques. Isso inclui a criptografia de dados, a detecção de anomalias e a implementação de firewalls avançados.
Governança e Regulamentação: É necessária uma regulamentação adequada para garantir que as empresas desenvolvam e implementem a IA de maneira ética e segura. Isso inclui a criação de padrões de segurança e a supervisão de órgãos reguladores.
Educação e Conscientização: Capacitar profissionais de IA e usuários finais com conhecimentos sobre segurança cibernética é fundamental para mitigar os riscos. A educação contínua pode ajudar a identificar e responder rapidamente a ameaças emergentes.
À medida que a IA continua a evoluir e se expandir, a segurança torna-se uma preocupação ainda mais premente. No entanto, com uma abordagem proativa e colaborativa, é possível gerenciar eficazmente os riscos associados à IA na era digital.
Ao priorizar a transparência, garantir a qualidade dos dados, investir em segurança cibernética, estabelecer governança e regulamentação adequadas, e promover a educação e conscientização, podemos construir um futuro onde a IA beneficie a todos, com segurança e responsabilidade.
No mundo do varejo, a capacidade de se adaptar e inovar é essencial para o sucesso. À medida que a tecnologia avança, surgem novas oportunidades para melhorar a experiência do cliente e otimizar as operações comerciais. Uma dessas tecnologias revolucionárias é a Inteligência Artificial (IA) generativa, uma ferramenta poderosa que está redefinindo o varejo como o conhecemos.
Nesse contexto a IA generativa está desempenhando um papel fundamental em economizar tempo e recursos humanos preciosos. Tradicionalmente, a criação de campanhas de marketing, o design de produtos e a personalização da experiência do cliente exigiam uma quantidade significativa de trabalho manual e análise de dados. No entanto, com a IA generativa, esses processos podem ser automatizados e otimizados de maneira eficiente.
Experiência de compra personalizada
Imagine um futuro onde cada experiência de compra é única e personalizada, onde os consumidores são cativados por produtos e serviços feitos sob medida para atender às suas necessidades específicas. Esse é o futuro que a IA generativa está ajudando a criar. Ao utilizar algoritmos complexos e conjuntos de dados extensos, a IA generativa é capaz de produzir conteúdo, imagens, designs e até mesmo produtos completamente novos de forma autônoma.
A IA generativa está mudando o jogo no varejo através dessa personalização da experiência do cliente, o que acontece por meio da análise em tempo real de dados comportamentais e contextuais, os algoritmos de IA podem adaptar dinamicamente o conteúdo e as ofertas apresentadas aos clientes. Isso cria uma experiência de compra altamente personalizada, que não só aumenta o envolvimento do cliente, mas também fortalece a fidelidade à marca.
Diferenciais da IA generativa
Um dos aspectos mais incríveis da IA generativa no varejo é a sua capacidade de gerar recomendações de produtos altamente personalizadas. Ao analisar o histórico de compras, preferências e comportamentos do cliente, os algoritmos de IA podem identificar padrões e tendências que seriam difíceis de detectar manualmente. Isso permite que os varejistas ofereçam recomendações precisas e relevantes, aumentando assim as taxas de conversão e a satisfação do cliente.
Além disso, a IA generativa está transformando a forma como os produtos são projetados e desenvolvidos. Ao simular milhares de variações de um produto com base em parâmetros específicos, os designers podem explorar novas ideias e conceitos de maneira rápida e eficiente. Isso não só acelera o processo de inovação, mas também leva a produtos finais que são mais alinhados com as necessidades e desejos dos consumidores.
Dessa forma, essa tecnologia está revolucionando o varejo, prometendo uma jornada inovadora que não só captura a imaginação, mas também cria valor inestimável para negócios e consumidores. Ao automatizar processos, personalizar experiências e impulsionar a inovação, a IA generativa está permitindo que os varejistas alcancem novos patamares de sucesso e se destaquem em um mercado cada vez mais competitivo. O futuro do varejo está aqui, e é impulsionado pela inteligência artificial generativa.
Na batalha contínua entre adversários cibernéticos e defensores, as probabilidades muitas vezes estão contra os guardiões dos ativos digitais. Os defensores enfrentam uma tarefa desafiadora – eles devem garantir a segurança de seus sistemas 100% do tempo, enquanto os adversários precisam apenas encontrar uma vulnerabilidade para violar suas defesas. Este desequilíbrio inerente apresenta um desafio significativo para a comunidade de segurança cibernética, onde a vigilância constante é necessária.
Em uma era dominada pela Continuous Integration/Continuous Deployment(CI/CD), onde novos softwares e configurações são implantados rapidamente, as equipes de segurança perseguem incansavelmente essas mudanças, garantindo que elas não introduzam vulnerabilidades em seus sistemas.
Métodos de segurança cibernética tradicionais, como a varredura periódica de vulnerabilidades, têm sido empregados desde o início dos anos 1990. Mesmo quando conduzidos intensivamente, eles não conseguem garantir proteção de 100%. Por exemplo, considerando uma varredura diária, pode haver até 23 horas de tempo de exposição, durante as quais os adversários precisam apenas de um milissegundo para explorar uma vulnerabilidade.
Para agravar este desafio está a estrutura organizacional e os processos em vigor. A equipe de operação que introduz as exposições como parte de seus esforços de implantação costuma ser a mesma encarregada de remediá-las. Isso pode levar a atrasos na resposta. Por exemplo, a configuração já foi usada se a equipe de segurança relatar um problema após um dia. Remediar isso coloca em risco a resiliência do ambiente e pode impactar as operações comerciais. Como resultado, a equipa de operações pode priorizar outras tarefas, deixando a exposição sem solução durante dias ou até semanas.
A solução reside em fomentar a colaboração entre equipes de segurança e operações por meio da detecção de exposição em tempo real.
A detecção de exposição em tempo real envolve avaliar continuamente a exposição sem depender de varreduras periódicas. Cada mudança feita no ambiente é instantaneamente avaliada para determinar seu nível de exposição.
Para implementar com eficácia soluções de detecção de exposição em tempo real, as organizações devem adotar estas práticas recomendadas:
Alinhamento das necessidades do negócio: Cada negócio é único, assim como seus níveis mínimos de exposição toleráveis. As equipes de segurança devem aplicar proteções adaptadas aos requisitos específicos do negócio. Identificar ativos críticos, avaliar riscos nos fluxos de dados e lidar com ameaças internas são componentes vitais deste processo.
Conscientização sobre segurança nas operações: As equipes de operação devem ter visibilidade dos níveis de exposição. Esta abordagem serve um propósito duplo. Primeiro, as equipes de operações podem avaliar as implantações antes de introduzir falhas de segurança, evitando assim a ocorrência de exposições. Em segundo lugar, a detecção imediata da exposição na implantação permite uma reversão segura, já que nenhuma outra equipe depende dessas configurações, permitindo uma correção oportuna.
Adotar automação de remediação: as equipes de segurança e operações devem concordar com proteções irrefutáveis que acionam respostas automatizadas em caso de ocorrências específicas. O desenvolvimento e a definição cuidadosa dessas regras são vitais para a elaboração de uma automação de remediação eficaz.
A detecção de exposição em tempo real é essencial para eliminar a vantagem injusta que os adversários detêm. Ela capacita as organizações a responder rapidamente, colaborar efetivamente e fortalecer ambientes de nuvem, criando um cenário digital mais seguro para todos. Em um mundo onde cada segundo conta, a detecção de exposição em tempo real é a chave para manter a vantagem em segurança cibernética.
Sobre a Stream Security
Cloud Twin™, é uma solução pioneira da Stream, que fornece detecção de exposição e ameaças em tempo real, investigação e resposta para ambientes de multi-nuvem. Ela identifica as origens das ameaças e esclarece instantaneamente o impacto da remediação.
