Proteja Agentes de IA da Descoberta ao Tempo de Execução
Agentes de IA estão sendo criados e implantados mais rapidamente do que as equipes de segurança conseguem monitorá-los. Obtenha visibilidade do seu cenário de agentes, avalie os riscos automaticamente e aplique proteção em tempo real.
A IA Está Passando da Linguagem para a Ação. Você Está Preparado?
Veja o que os ataques recentes revelaram e como proteger agentes em 2026.
Segurança desenvolvida para agentes de IA na empresa
Agentes de IA se comportam de forma probabilística, usam ferramentas e atuam em fluxos de trabalho corporativos. Protegê-los requer controles que compreendam o contexto, o risco e o comportamento em tempo de execução.
- Descubra Agentes em Toda a Empresa Identifique agentes que estão sendo desenvolvidos e implantados em plataformas de nuvem e low-code compatíveis.
- Avalie o risco do agente em contexto Compreenda o risco do agente em ferramentas, habilidades, servidores MCP, uso e componentes conectados.
- Controle as Ações dos Agentes em Tempo de Execução Utilize políticas e a aplicação em tempo de execução para controlar o que os agentes podem acessar, chamar e fazer.
O Que a Segurança do Agente de IA Ajuda a Controlar
Controles para os agentes que sua organização desenvolve e implementa, desde o inventário e a avaliação de riscos até a proteção em tempo de execução e o controle de ações.
Descoberta e Inventário de Agentes
Identifique agentes em execução em plataformas em Nuvem e low-code compatíveis e obtenha uma visão mais clara do ecossistema de agentes corporativos.
Avaliação de Riscos por Agente
Avalie o risco em metadados do agente, uso, ferramentas, habilidades, servidores MCP e componentes conectados.
Controle de Acesso a Ferramentas e MCP
Governe quais ferramentas e servidores MCP os agentes podem usar, com controles de permissão e negação para aplicação em tempo de execução.
Controle de Ações do Agente
Avalie chamadas de ferramentas e ações do agente em contexto, ajudando a bloquear comportamentos inseguros ou não autorizados em tempo de execução.
Ataque de Prompt e Proteção de Dados
Ajude a detectar ataques de prompt, injeção indireta e exposição de dados confidenciais em prompts de agentes, respostas e uso de ferramentas.
Detecção de ações não autorizadas
Detecte ações do agente que estejam fora da intenção do usuário, de políticas ou de fluxos de trabalho aprovados.
Contra o que protegemos
A segurança de agentes de IA ajuda a reduzir o risco em todo o ciclo de vida do agente, desde agentes desconhecidos ou arriscados até ataques de prompt, exposição de dados, uso inseguro de ferramentas e ações não autorizadas.
- Agentes desconhecidos ou não governados implantados em ambientes de nuvem e low-code.
- Ferramentas de risco, permissões, servidores MCP, sistemas conectados e ações inseguras de agentes.
- Injeção de prompt, injeção indireta de prompt, exposição de dados, saídas prejudiciais e violações de políticas.
Com a confiança de equipes que desenvolvem IA em escala
"A tecnologia está em primeiro lugar, mas também tem a ver com as pessoas, e essa é outra área em que a Check Point se destacou."
- Russ Trainor
Vice-presidente sênior de tecnologia da informação do
Denver Broncos
"A Check Point me dá paz de espírito, sabendo que temos a melhor solução de segurança para proteger a Alkem."
-Bijender Mishra
Diretor de segurança da informação da
Alkem Laboratories
"A Check Point nos oferece uma solução tudo-em-um que nos permite adotar uma abordagem holística da segurança."
-Christopher Lee
Diretor de tecnologia da secretaria de educação de
Marple Newtown
"Com o Check Point Harmony Email & Collaboration, estamos bloqueando milhares de e-mails a mais por mês."
-Piotr Baltakis
Gerente de infraestrutura e segurança,
City of Kamloops
AI Moves Fast. Your Firewall Should Too.
Extend the AI Defense Plane to the Check Point Firewall you already run.
Explore recursos de segurança do agente de IA
Guia de Segurança do Agente de IA para Empresas
Como avaliar e proteger agentes de IA em produção.
Gartner sobre Segurança de Aplicativos de IA
Como proteger aplicativos de IA com testes, proteção em tempo de execução e descoberta.
FAQs
A Segurança do agente de IA ajuda a proteger os agentes de IA que as organizações criam, implantam ou utilizam em todos os fluxos de trabalho empresariais. Isso inclui agentes que interagem com usuários, processam dados corporativos, conectam-se a ferramentas e sistemas ou realizam ações em nome da organização. Ela ajuda a reduzir riscos, como injeção de prompt, exposição de dados confidenciais, comportamento inseguro de agentes, ações não autorizadas e resultados prejudiciais ou não conformes.
A Segurança do Agente de IA atua como uma camada de aplicação de políticas em linha para interações de agentes de IA. Ela pode inspecionar prompts, respostas de modelos, conteúdo externo e chamadas de ferramentas de agentes em tempo real e aplicar políticas de segurança e governança antes que dados sensíveis sejam expostos, saídas inseguras sejam retornadas ou ações arriscadas sejam executadas.
As principais ameaças incluem tentativas de injeção de prompt e jailbreak que manipulam o comportamento do modelo; exposição de dados sensíveis em prompts, respostas ou conteúdo conectado; ações inseguras ou não autorizadas de agentes em ferramentas, APIs e sistemas corporativos; ataques indiretos ocultos em arquivos, sites ou conteúdo de terceiros; e resultados prejudiciais, imprecisos ou não conformes que os controles de segurança tradicionais talvez não detectem.
Sim. O AI Agent Security foi projetado para oferecer suporte a diferentes modelos e provedores de IA, ajudando as organizações a aplicar políticas consistentes de segurança e governança em todo o seu ecossistema de agentes de IA. Isso ajuda a proteger os agentes à medida que as arquiteturas de IA evoluem, sem depender de um único provedor de modelos.
A segurança de agentes de IA ajuda a evitar a exposição de dados confidenciais ao detectar e aplicar políticas em prompts, respostas e conteúdo conectado a agentes em tempo real. Dependendo da política, informações confidenciais podem ser bloqueadas, ocultadas ou controladas antes de serem enviadas a um modelo, retornadas a um usuário ou usadas por um agente para acionar uma ação.
