Cloud Security Day 2026: O Que Realmente Foi Discutido no Palco e nos Bastidores

A conferência Cloud Security Day 2026, uma iniciativa conjunta da Yandex e SolidLab, provou ser mais do que uma discussão genérica sobre nuvem. O evento apresentou um retrato fiel da perspectiva do mercado de segurança da informação (SI) para o ano de 2026. No palco, os debates giraram em torno de infraestruturas híbridas, a crescente necessidade de substituição de importações em tecnologia, o impacto da Inteligência Artificial (IA), os riscos associados a ataques à cadeia de suprimentos (supply-chain attacks) e a crucial proteção de credenciais de acesso. Nos bastidores, as conversas foram ainda mais diretas: a percepção geral é que a arquitetura de TI se tornou significativamente mais complexa, e o tempo para as empresas se adaptarem a essas mudanças está diminuindo drasticamente.

Este cenário representa um sinal importante para as equipes de SI. A discussão fundamental já transcendeu a questão de migrar ou não para a nuvem. O debate atual se concentra em como operar efetivamente em ambientes mistos, onde parte dos serviços permanece na infraestrutura local (on-premises), outra parte é delegada a provedores de nuvem, e os atacantes exploram vulnerabilidades em ambos os lados simultaneamente. A infraestrutura híbrida deixou de ser um compromisso e se consolidou como a norma operacional. Essa percepção é reforçada por dados apresentados na conferência, indicando que 70% das empresas russas já operam em um modelo híbrido, com o mercado de nuvem pública projetado para triplicar em cinco anos. A complexidade inerente a esses ambientes, especialmente para setores regulamentados como o financeiro e o de infraestrutura crítica (КИИ), exige uma abordagem meticulosa na configuração de segurança e conformidade. A migração para a nuvem, muitas vezes, é travada não por limitações de hardware ou rede, mas pela necessidade de reestruturar processos, redefinir responsabilidades, alterar cenários de administração e aceitar novos riscos. Na infraestrutura própria, a empresa detém controle total sobre a arquitetura de defesa. Na nuvem, essa responsabilidade é compartilhada com o provedor, criando um ponto crítico de risco. Falhas frequentemente ocorrem nas junções dessas responsabilidades, seja por falhas no controle de acesso, configurações padrão inadequadas ou suposições equivocadas sobre a responsabilidade do provedor. Os atacantes, cientes dessa dinâmica, exploram ativamente essas lacunas, tornando a infraestrutura híbrida um campo fértil para suas ações. Ataques tradicionais como DDoS persistem, mas agora são potencializados por camadas adicionais de erros de configuração, permissões distribuídas e telemetria opaca.

A substituição de importações em tecnologia de segurança atingiu um estágio onde as discussões se concentram em perdas e desafios de transição, em vez de meros planos. Um bloco dedicado a soluções de segurança russas (СЗИ) sinalizou a maturidade do mercado. Embora algumas políticas e funcionalidades estejam sendo transferidas para soluções nacionais com perdas mínimas de qualidade, o processo não é isento de dificuldades. Adaptações de configuração, modernização de processos de proteção e a admissão da ausência de análogos completos para certos cenários são realidades. Para os líderes de SI, o foco deve estar na preservação do controle de segurança, e não apenas na quantidade de produtos substituídos. O crescimento de 13,5 mil clientes para os serviços de segurança da Yandex, com metade sendo de médio e grande porte, e um aumento de 2,3 vezes na receita, demonstra a demanda por soluções integradas diretamente na nuvem. A redução do tempo de implementação de СЗИ para duas etapas, alcançada no ano passado, representa uma mudança operacional significativa, com empresas esperando resultados rápidos em vez de projetos longos. A IA, antes vista como uma adição experimental, agora é parte integrante do cenário de ameaças e defesas. O aumento de duas vezes no consumo de tokens na Yandex AI Studio em um mês e um aumento de 1,5 vezes em ataques relacionados à IA em um ano indicam sua adoção generalizada. A natureza das Large Language Models (LLMs), onde código e dados se misturam, introduz desafios de segurança inéditos, como comportamento instável, dificuldade em testes dinâmicos, jailbreaks e vazamentos através de integrações externas. A lógica de segurança tradicional pode não ser suficiente, especialmente quando sistemas on-premises de Machine Learning (ML) não integram telemetria de nuvem, criando zonas cegas. A convergência entre atacantes e defensores no uso de IA é notável, com ambos automatizando ataques e aprimorando a detecção e resposta a incidentes. A eficácia dependerá da integração entre arquitetura, processos e disciplina.

As soluções apresentadas, como Yandex Smart Security (agregando anti-DDoS, anti-bot e WAF), AI Security Gateway (focado em agentes de IA) e Security Deck (com análise de vulnerabilidades para Kubernetes), refletem a tendência de consolidação de defesas básicas e a necessidade de camadas de segurança específicas para IA e ambientes dinâmicos. A proteção de identidade (identity) emergiu como prioridade máxima, com a maioria dos ataques visando credenciais de usuários em vez do perímetro tradicional. Empresas que ainda priorizam a segurança de rede e servidores em detrimento do gerenciamento de acesso, autenticação multifator (MFA) e controle de privilégios estão em desvantagem. Incidentes de segurança se tornaram mais severos, com menor tempo de reação. Casos como o hack da Bybit, onde a manipulação do código front-end e a ação de funcionários com alto nível de acesso foram cruciais, destacam a importância da identidade e da confiança. Ataques à cadeia de suprimentos, como o da LightLLM e a exploração de pacotes em gerenciadores, demonstram como dependências aparentemente inofensivas podem se tornar pontos de falha caros. Vazamentos de dados, como o da DeepSeek, ressaltam o volume de informações que modelos de IA podem coletar e o impacto de sua proteção inadequada. A presença de backdoors em softwares estrangeiros e CVEs críticos (com índice superior a 9) indicam que a complexidade do ecossistema tecnológico torna as vulnerabilidades quase inevitáveis, e a velocidade de exploração está aumentando. A prática de aguardar alguns dias após atualizações para verificar a ausência de problemas se tornou uma nova norma de higiene de releases. A automação da defesa é vista como essencial para manter a resiliência 24/7, pois o custo e a complexidade de manter essa estabilidade apenas com intervenção manual estão crescendo. Para os clientes da B-152, a realidade é que a segurança em ambientes híbridos implica em responsabilidade dupla sobre dados pessoais (PDn), com contratos, modelos de ameaças e políticas de acesso precisando abranger tanto o ambiente local quanto o compartilhado com o provedor. Agentes de IA representam uma nova fonte de PDn e riscos, exigindo que fluxos de dados sejam refletidos em políticas e registros de processamento. Ataques à cadeia de suprimentos afetam diretamente o operador, independentemente do fornecedor, exigindo maior rigor na seleção e controle de parceiros. A comprometimento de contas de usuários se tornou o caminho mais rápido para vazamentos de PDn, enfatizando a necessidade de inventário de acessos, princípio do menor privilégio e controle de credenciais. A integração de práticas anti-phishing com a proteção de PDn é crucial, pois a falta de um processo unificado resulta em abordagens fragmentadas para os funcionários. Em suma, as tendências de SI para 2026 não anulam os requisitos legais de proteção de dados, mas os tornam mais sensíveis à arquitetura real e aos erros operacionais, penalizando empresas com conformidade desconectada da operação.

O futuro próximo provavelmente verá a IA se tornar uma parte integrada da infraestrutura, com o foco mudando para a capacidade dos fornecedores de integrar agentes de IA em processos de segurança, desde a busca por vulnerabilidades até a resposta a incidentes. Embora a supervisão humana na definição de arquiteturas de segurança e modelos de risco permaneça, o ciclo de detecção e resposta se tornará cada vez mais automatizado. Para aqueles que adiam a adaptação, a necessidade de implementar essas medidas se tornará urgente e, possivelmente, reativa a incidentes.