Alon Noy, CEO e cofundador da Astelia — série de entrevistas

Alon Noy, CEO e cofundador da Astelia, é um líder em cibersegurança com mais de 15 anos de experiência em segurança ofensiva e defensiva. Anteriormente, serviu na Unidade 8200 de Israel e, depois, liderou a Equipe Nacional de Red Team de Cibersegurança de Israel, onde seu trabalho incluiu testar a resiliência de infraestruturas críticas e colaborar com equipes de segurança para identificar e corrigir caminhos de ataque no mundo real. Noy também liderou grandes organizações de pesquisa e desenvolvimento, formou-se no programa Talpiot de Israel e tem mestrado em Ciência da Computação pela Tel Aviv University. Sua experiência atuando tanto do ponto de vista do atacante quanto do defensor ajudou a moldar a abordagem da Astelia, que se concentra em determinar quais vulnerabilidades são de fato alcançáveis e exploráveis no ambiente de uma organização.

Astelia é uma empresa de cibersegurança nativa em IA, especializada em gestão de exposição e vulnerabilidades. Fundada por veteranos e ex-líderes da Equipe Nacional de Red Team de Israel, a empresa usa IA e análises específicas da rede para determinar quais vulnerabilidades representam caminhos de ataque reais, em vez de depender principalmente de pontuações genéricas de gravidade. Sua plataforma mapeia o ambiente de uma organização por meio de integrações somente leitura, analisa os requisitos para explorar vulnerabilidades em relação à topologia da rede e ajuda as equipes de segurança a priorizar vulnerabilidades comprovadamente alcançáveis, além de identificar opções de correção, como aplicação de patches, alterações de configuração, segmentação ou controles compensatórios. O objetivo mais amplo da empresa é ajudar as organizações a reduzir o volume de alertas de vulnerabilidade que precisam investigar e direcionar recursos para exposições que os atacantes poderiam explorar de maneira realista.

Antes de fundar a Astelia, você passou mais de uma década na segurança nacional israelense, incluindo a Unidade 8200 e a liderança da Equipe Nacional de Red Team de Cibersegurança de Israel, onde sua missão era pensar e agir como um atacante. O que essas experiências lhe ensinaram sobre como os ataques sofisticados realmente se desenrolam, e que lacuna no mercado de cibersegurança acabou levando você a cofundar a Astelia?

Durante mais de uma década, meu trabalho consistia basicamente em pensar como alguém que tenta invadir um sistema, e não como alguém que tenta impedir a invasão. A lição mais clara dessa experiência é que os ataques sofisticados quase nunca se resumem a uma grande brecha. Normalmente, envolvem duas ou três pequenas falhas que ninguém considerava importantes por si só: uma conta que nunca foi desativada, uma parte da rede que deveria estar isolada, mas não estava, uma permissão mais ampla do que o necessário, entre outras. Quando liderei a Equipe Nacional de Red Team, passávamos muito mais tempo entendendo como a rede do alvo realmente funcionava do que desenvolvendo o exploit em si. Depois de descobrir por onde passar, explorar essas brechas é quase a parte mais fácil. Quando passei para o lado defensivo, comecei a notar um padrão. Havia uma longa lista de vulnerabilidades “críticas”, mas não existia uma maneira concreta de saber quais delas um atacante conseguiria realmente alcançar. A Astelia foi criada para fechar essa lacuna, aplicando à defesa a análise de alcançabilidade — o processo que os atacantes usam para encontrar caminhos de entrada.

Astelia adota uma abordagem diferente para a gestão de vulnerabilidades: mapeia a topologia real da rede de uma organização e usa IA agêntica para determinar quais vulnerabilidades são de fato alcançáveis e exploráveis. Como isso funciona na prática e por que você acredita que os métodos tradicionais de pontuação de vulnerabilidades costumam levar os defensores a priorizar os riscos errados?

Mapeamos a rede real de uma organização — como os sistemas se conectam de fato e onde os controles de rede existentes já impedem o avanço de um atacante — por meio de integrações somente leitura. Depois de obter esse panorama, a IA analisa cada vulnerabilidade e determina o que seria necessário para explorá-la, como o nível de acesso exigido, o caminho pela rede e as condições que precisariam ser atendidas. Em seguida, verifica tudo isso em relação à topologia real e aos controles existentes. De tudo o que um scanner sinaliza, normalmente menos de 1% acaba sendo realmente alcançável. O CVSS e o EPSS esbarram no mesmo problema fundamental: pontuam uma vulnerabilidade como se todas as redes fossem iguais, como se o sistema estivesse exposto na internet pública ou como se as tendências de exploração em todo o setor dissessem algo sobre o seu ambiente específico. Na maioria dos ambientes, nenhuma dessas premissas se aplica. Uma falha classificada como crítica, a três saltos de distância, atrás de uma rede segmentada, não representa o mesmo risco que uma falha em um servidor acessível pela internet; da mesma forma, uma vulnerabilidade com uma pontuação EPSS alta no setor como um todo talvez nem seja alcançável na sua rede. Essas pontuações são fixas e refletem um único momento, sem levar em conta a sua rede. A alcançabilidade muda constantemente porque as redes — e os controles que as protegem — também mudam.

Você argumentou que boa parte daquilo que preocupa os defensores não corresponde à maneira como os atacantes agem na realidade. Com base na sua experiência em realizar ataques autorizados contra ambientes altamente seguros, o que as equipes de segurança mais costumam entender errado sobre como os atacantes identificam e encadeiam vulnerabilidades?

É comum supor que os atacantes vão atrás daquilo que recebe a classificação de maior gravidade. Na prática, raramente fazemos isso. Vamos atrás do que nos aproxima mais rapidamente do objetivo, e muitas vezes isso é algo que o scanner classificou como de gravidade média ou baixa: um compartilhamento de arquivos com permissões incorretas, credenciais que sobraram de um projeto que supostamente foi encerrado, um pequeno ponto de apoio que só se tornou perigoso quando foi combinado com algo que ninguém imaginava estar relacionado. Os scanners avaliam as descobertas individualmente. Os ataques não funcionam assim: o atacante está sempre observando como as coisas se conectam. Algo que parece inofensivo por si só pode ser exatamente o que um atacante precisa para passar de uma conta com poucos privilégios ao controle total. A maioria dos defensores ainda está preparada para avaliar o risco descoberta por descoberta, e é por isso que continua deixando passar os caminhos que realmente importam.

A IA está reduzindo drasticamente o tempo e o nível de especialização necessários para transformar vulnerabilidades recém-divulgadas em exploits funcionais. Como isso muda a economia dos ciberataques e quais tipos de atacantes têm mais a ganhar com modelos de IA cada vez mais capazes?

Antes, o que tornava caro criar um exploit era a especialização necessária: encontrar o bug, descobrir exatamente como acioná-lo e torná-lo confiável. O que muitas vezes levaria meses para uma equipe de especialistas agora pode levar horas para um atacante comum com acesso a modelos de IA de ponta. Isso representa uma verdadeira mudança na economia dos ataques. Transformar uma nova CVE em uma arma exigia um investimento considerável; agora, mal exige investimento algum, e o intervalo entre a divulgação de uma vulnerabilidade e a existência de um exploit funcional continua diminuindo. A maioria dos ciclos de aplicação de patches nunca foi concebida para acompanhar esse ritmo. Os que mais se beneficiam disso não são os atores estatais de primeiro escalão, que já dispunham de fortes capacidades ofensivas. São os grupos menores e os criminosos oportunistas, que nunca tiveram esse tipo de especialização internamente, e a IA, na prática, está colocando essa capacidade ao alcance deles.

A iniciativa GOLD EAGLE da Casa Branca se baseia em uma cooperação mais estreita entre o governo, empresas de tecnologia e operadores de infraestrutura crítica, com o uso de IA de ponta para identificar e corrigir vulnerabilidades com mais rapidez. Do ponto de vista de um atacante, o que esse modelo acerta e em que aspectos ainda pode ficar aquém?

A iniciativa GOLD EAGLE identifica corretamente quanto tempo se perde com a duplicação de esforços, quando diferentes organizações examinam e priorizam de forma independente a mesma vulnerabilidade divulgada antes que alguém tome alguma providência. Centralizar esse trabalho e aplicar IA para agilizar a coordenação entre o governo e os operadores de infraestrutura realmente reduz o tempo de que um atacante dispõe e, do ponto de vista dele, essa é a parte mais importante. Neste jogo, a velocidade é tudo. Na minha opinião, o que falta é que a coordenação em todo o setor não informa a nenhuma empresa específica se determinada vulnerabilidade pode ser explorada dentro da própria rede. Uma organização pode ter acesso a um feed de ameaças bem priorizado e ainda assim não saber se ele se aplica a ela. Essa etapa final, de verificar as vulnerabilidades em relação à própria topologia de rede, continua sendo responsabilidade de cada organização.

Mais de 100 organizações dos setores de tecnologia, cibersegurança, finanças e infraestrutura alertaram que pode haver apenas um período limitado para reforçar as defesas antes que os ataques viabilizados pela IA se disseminem muito mais. Você compartilha esse senso de urgência? E o que as organizações podem realisticamente realizar durante essa “janela dos defensores”?

Compartilho esse senso de urgência, embora eu explique o motivo de uma forma um pouco diferente. Os ataques viabilizados pela IA não são uma preocupação para o futuro: o intervalo entre a divulgação de uma vulnerabilidade e a existência de um exploit funcional já está diminuindo mais rápido do que a maioria das organizações consegue aplicar patches. Não é realista tentar vencer essa corrida apenas aplicando patches mais depressa. O que é realista é usar esse período para entender o próprio ambiente. Isso significa conhecer a topologia real da rede, saber quais vulnerabilidades podem de fato ser exploradas e concentrar esforços nesse conjunto menor, em vez de distribuí-los por milhares de descobertas teóricas. Também vale aproveitar esse tempo para desenvolver opções de correção além da aplicação de patches, como a segmentação ou alterações de configuração, pois a velocidade de aplicação de patches, por si só, não acompanhará o desenvolvimento de exploits acelerado pela IA.

A defesa cibernética coletiva depende muito de as organizações compartilharem informações sobre vulnerabilidades e ameaças. O que precisa mudar, em termos técnicos ou culturais, para que governos e empresas privadas compartilhem informações úteis com rapidez suficiente para fazer diferença, sem criar novos riscos de segurança nesse processo?

O desafio técnico é o mais fácil de resolver. O problema mais difícil é a confiança. Nenhuma organização quer revelar uma vulnerabilidade no próprio ambiente e correr o risco de que ela seja associada à organização, principalmente se vier a aparecer posteriormente em um relatório de violação de segurança. O que funciona é compartilhar informações úteis sem que elas permitam identificar a organização: o padrão de como algo pode ser explorado, em vez de uma descrição específica o bastante para apontar para uma empresa. Isso exige uma infraestrutura melhor, com dados sobre ameaças legíveis por máquina circulando por canais automatizados, em vez de PDFs e listas de e-mail. Mas a infraestrutura nunca foi realmente o obstáculo. O obstáculo é que, para a maioria das organizações, compartilhar informações ainda parece uma responsabilidade jurídica, e não algo que as protege. Um intermediário neutro e confiável é parte do que a iniciativa GOLD EAGLE pretende oferecer, e isso pode contribuir muito para mudar essa situação.

Astelia destaca a possibilidade de uma vulnerabilidade ser alcançada, em vez de se concentrar apenas na gravidade ou na existência de uma exploração conhecida. À medida que a IA torna mais rápida e potencialmente mais comum a criação de exploits, essa possibilidade passa a ser uma medida de risco mais importante? E como os CISOs devem repensar a priorização de vulnerabilidades com base nesse conceito?

A possibilidade de uma vulnerabilidade ser alcançada não está apenas se tornando mais importante: está se tornando a medida que realmente determina o risco. A gravidade sempre foi uma estimativa do dano que algo poderia causar; a possibilidade de acesso indica se a vulnerabilidade pode ser explorada agora no seu ambiente. Antes, os defensores apostavam que a maioria das descobertas de baixa gravidade poderia permanecer sem correção por meses, porque ninguém teria motivos práticos para explorá-las. Essa premissa já não se sustenta quando a criação de exploits é rápida e barata. A abordagem precisa deixar de se basear em uma lista de pendências ordenada por gravidade e passar a eliminar as exposições que podem de fato ser alcançadas. O que distingue o pequeno número de vulnerabilidades que importa de todas as demais é se um invasor consegue alcançá-las na sua rede real. Os CISOs deveriam exigir provas de que uma vulnerabilidade pode ser alcançada, em vez de mais uma pontuação acrescentada ao CVSS.

Astelia também está aplicando agentes de IA a diferentes etapas do ciclo de vida das vulnerabilidades, desde a identificação de novas exposições até a coordenação da correção. Quanta autonomia os agentes de cibersegurança devem ter, em última instância, quando são capazes de fazer alterações em ambientes de produção, e em que pontos a supervisão humana deve continuar sendo indispensável?

Os agentes devem ter autonomia real para analisar: mapear a rede, determinar os requisitos de exploração, correlacionar novas divulgações e identificar o que pode ser alcançado. É aí que a velocidade mais importa, e um erro resulta apenas em uma recomendação ruim, que uma pessoa pode identificar. Estabeleço um limite claro: nada de alterações não supervisionadas em ambientes de produção. Sem dados sobre o que pode ser alcançado na rede, um agente que aplica uma correção está fazendo uma suposição, e uma regra de firewall ou alteração de segmentação inadequada pode causar mais danos do que a vulnerabilidade que deveria eliminar. É também por isso que a maior parte do que hoje é anunciado como “correção autônoma” na verdade se resume à criação automática de tíquetes. As empresas querem que uma pessoa aprove esse tipo de alteração, sobretudo porque nem sempre há um patch disponível. O modelo certo é ter agentes que proponham correções respaldadas por evidências, com uma pessoa aprovando-as antes que qualquer coisa afete o ambiente de produção. Isso poderá mudar à medida que os dados sobre o que pode ser alcançado na rede amadureçam e a confiança aumente em categorias mais restritas e bem testadas de alterações, mas eu não começaria com ações não supervisionadas em produção.

Olhando para o futuro, à medida que tanto os invasores quanto os defensores têm acesso a sistemas de IA autônomos cada vez mais capazes, como você espera que mude o equilíbrio entre a cibersegurança ofensiva e a defensiva? E o que diferenciará as organizações preparadas para essa próxima fase daquelas que não estão?

Os invasores mantêm a vantagem inicial com a IA porque precisam encontrar apenas um caminho que funcione, e a IA é especialmente adequada para encontrá-lo rapidamente: o reconhecimento acelera, o desenvolvimento de exploits acelera e o conteúdo de phishing se torna mais convincente. Os defensores não eliminam essa desvantagem usando a IA para fazer as mesmas coisas com mais rapidez. Eliminam-na usando a IA para descobrir e eliminar as vulnerabilidades que de fato podem ser alcançadas na própria rede, com base no contexto específico da organização, em vez de gerenciar os riscos com base em dados genéricos sobre ameaças de todo o setor. O que distinguirá as organizações preparadas é se fizeram essa mudança antes de serem obrigadas a fazê-la e se conseguem dizer, com evidências, quais de suas vulnerabilidades podem realmente ser exploradas em seu ambiente, em vez de esperar que o cronograma de aplicação de patches dê conta do recado. As organizações que ainda gerenciam riscos com base em um contexto genérico continuarão sendo surpreendidas por algo que seu próprio scanner classificou como de baixa prioridade um ano antes.

Obrigado pela ótima entrevista. Os leitores que quiserem saber mais podem visitar Astelia.