Modelos de IA de Fronteira e agravamento do risco das TIC: Impacto para as entidades financeiras

PUBLICAÇÕES SÉRVULO 31 Ago 2026

Num curto espaço de tempo, quatro entidades europeias, no exercício de mandatos distintos, convergiram relativamente aos riscos associados às TIC decorrentes da disponibilização de modelos de IA de fronteira.

O Comité Europeu do Risco Sistémico (“ESRB”)^[1], a Agência para a Cibersegurança da União Europeia (“ENISA”)^[2], a Comissão Europeia^[3] e as Autoridades Europeias de Supervisão (“ESAs”)^[4] reconhecem que os mais recentes modelos de IA de fronteira representam uma mudança de paradigma no domínio da cibersegurança, uma vez que aumentam a capacidade de deteção e exploração de vulnerabilidades^[5] e a execução de ciberataques em grande escala a uma velocidade, escala e precisão significativamente superiores aos dos anteriores modelos de IA.

Neste contexto, os modelos de IA de fronteira emergentes agravam o risco associados às TIC^[6] a que as entidades financeiras estão expostas, em particular o risco decorrente de ciberataques.

A expetativa das Autoridades Europeias de Supervisão é a de uma atuação célere e proativa por parte das entidades financeiras, no quadro normativo constituído pelo Regulamento DORA^[7] e pelo Regulamento IA^[8], orientada para a adoção, de forma proporcional, das medidas necessárias ao reforço das respetivas capacidades de cibersegurança e à sua adaptação ao novo contexto.

Para esse efeito, as ESAs identificam estratégias e medidas concretas que as entidades financeiras poderão ponderar adotar para reforçar a sua preparação e a capacidade de resposta a ciberataques potenciados por modelos de IA de fronteira.

 

 I. O que são, afinal, os modelos de IA de fronteira?

Os «modelos de IA de fronteira» (do inglês, frontier AI models ou FAIM) são modelos avançados de IA de finalidade geral^[9] com capacidade de afetar substancialmente ciberoperações ofensivas ou defensivas^[10]. Trata-se dos modelos e sistemas e IA mais avançados, que conseguem executar uma grande variedade de tarefas e que se aproximam, atingem ou ultrapassam o estado atual da arte. Face aos modelos anteriores de IA, os FAIM são significativamente melhores em termos de custos, velocidade e exatidão^[11].

 

      a) Capacidades ofensivas e riscos

No plano das capacidades ofensivas, os modelos de IA de fronteira não se limitam à deteção de vulnerabilidades individuais, conseguem analisar a lógica das aplicações, as credenciais, as configurações e os padrões de acesso às API^[12], ultrapassar a análise estática de código para compreender o modo de funcionamento das aplicações e são capazes de executar autonomamente as sucessivas fases de uma campanha de ataque, desde o reconhecimento e o movimento lateral na rede até à exfiltração de dados^[13]-[14].

Estas capacidades aceleram a descoberta e a exploração de vulnerabilidades (do inglês, exploits), bem como o desenvolvimento e a conversão desses exploits em instrumentos de ataque, reduzindo a margem temporal disponível para a aplicação de correções de software (do inglês, patches). Segundo o ESRB, atividades que anteriormente exigiam dias ou semanas de trabalho especializado podem agora ser executadas por modelos de IA de fronteira em minutos ou horas. Esta compressão das margens de tempo defensivas pode tornar insuficientes as práticas de correção atualmente adotadas no sistema financeiro, predominantemente reativas e assentes em atualizações periódicas e respostas ad hoc a vulnerabilidades divulgadas. Acresce a dificuldade de identificar onde e como a IA é utilizada em cada entidade financeira, designadamente em interfaces com clientes, agentes internos, processos empresariais e integrações com terceiros^[15].

A ENISA assinala que a velocidade de ciberataques automatizados poderá conduzir os prestadores de serviços críticos a recorrer à aplicação autónoma de correções, perante a insuficiente rapidez dos processos organizacionais de aprovação. Esta solução comporta, contudo, o risco de provocar falhas nos sistemas ou períodos de indisponibilidade não pretendidos, podendo a verificação e aprovação das correções geradas por IA constituir um estrangulamento adicional^[16].

A interligação e dependência do setor financeiro de sistemas de TIC e de terceiros prestadores de serviços de TIC permitem que a exploração de uma vulnerabilidade comum, potenciada por IA, afete simultaneamente várias entidades financeiras. As potenciais falhas correlacionadas daí resultantes podem perturbar a estabilidade e integridade do sistema financeiro da União Europeia e afetar a confiança ao nível sistémico^[17].

Embora as capacidades cibernéticas avançadas da IA ainda não estejam amplamente disponíveis e o software específico e fechado utilizado no domínio financeiro seja, em regra, mais difícil de visar do que as infraestruturas de código aberto, é provável que estes fatores de mitigação atuais percam rapidamente eficácia à medida que se expande o treino dos modelos de IA, se difundem as respetivas capacidades e se multiplicam as fugas de informação. A contenção temporária dessas capacidades não pode, por conseguinte, substituir o reforço estrutural e duradouro das defesas das entidades financeiras^[18].

Estes desenvolvimentos agravam o risco associado às TIC, ao aumentarem a probabilidade e a gravidade dos ciberataques, podendo dar origem a perturbações de natureza sistémica e afetar a estabilidade financeira^[19].

O desenvolvimento e a difusão dos modelos de IA de fronteira exigem que as entidades financeiras se preparem, de forma atempada e adequada, para fazer face aos ciberataques por eles potenciados. Contudo, como salienta o ESRB, a eficácia dessa preparação e da mitigação destes riscos depende de uma atuação coordenada entre todas as partes relevantes, incluindo os fornecedores de IA e fornecedores de software, as empresas de segurança, os responsáveis pela manutenção de código-fonte aberto, as entidades financeiras e as autoridades nacionais e europeias^[20].

É neste enquadramento que se insere o Plano de Ação da Comissão Europeia sobre Cibersegurança e Inteligência Artificial, de 7 de julho de 2026, que define uma abordagem inicial e coordenada destinada a reforçar a cibersegurança e a resiliência da União Europeia perante os riscos e oportunidades decorrentes dos modelos mais avançados de IA^[21].

 

     b) Capacidades defensivas e oportunidades

Em contrapartida às capacidades ofensivas e aos riscos acrescidos associados aos modelos de IA de fronteira, importa salientar que estes modelos podem igualmente desempenhar um papel relevante no reforço das capacidades defensivas das entidades financeiras, contribuindo para a melhoria da deteção, resposta e recuperação em caso de incidentes de TIC^[22].

Neste contexto, a ENISA recomenda o desenvolvimento de processos mais dinâmicos de resposta a incidentes, mediante triagem assistida por IA para validar dados de telemetria em tempo real, priorizar incidentes e conter a extensão dos respetivos efeitos, mantendo uma intervenção humana efetiva no processo decisório, de modo a assegurar o cumprimento fiável do prazo de 24 horas para a notificação de incidentes^[23], aplicável designadamente quando estejam em causa incidentes de TIC de caráter severo.

A ENISA identifica ainda a oportunidade de deslocar o enfoque da gestão tradicional de vulnerabilidades e da aplicação de correções para uma aplicação mais rigorosa das práticas de ciclo de vida de desenvolvimento seguro de software, incluindo avaliações mais abrangentes das potenciais vulnerabilidades em todas as fases do processo de desenvolvimento do produto. O objetivo é minimizar a introdução de vulnerabilidades desde o início e permitir a sua deteção tão cedo quanto possível pelas entidades responsáveis pela integração dos sistemas e pelos utilizadores finais^[24].

A materialização dos benefícios resultantes da utilização de IA no plano defensivo depende, contudo, do investimento na integração, na governação e na supervisão humana, assim como da adoção de medidas de continuidade das atividades no domínio das TIC, do reforço da segurança dos dados e dos sistemas e, de um modo global, da melhoria das competências dos recursos humanos da entidade financeira em matéria de resiliência operacional digital^[25].

Os modelos de IA de fronteira apresentam, assim, uma natureza dual: as capacidades que agravam o risco associado às TIC, ao potenciarem as ciberoperações ofensivas, são as mesmas que podem ser mobilizadas para reforçar as capacidades defensivas das entidades financeiras.

II. Adaptação do quadro de gestão do risco associado às TIC: expetativas de supervisão

No setor financeiro, o Regulamento DORA estabelece o regime aplicável às entidades financeiras^[26] em matéria de gestão do risco associado às TIC, de tratamento e resposta a incidentes de TIC, de realização de testes de resiliência operacional digital e de gestão do risco associado às TIC relacionado com a contratação de terceiros prestadores de serviços de TIC.

O Regulamento IA situa-se num plano distinto, mas complementar, ao estabelecer, entre outras, regras harmonizadas para a colocação no mercado, a colocação em serviço e a utilização de sistemas de IA na União Europeia, assim como regras para a colocação no mercado de modelos de IA de finalidade geral, incluindo um regime aplicável aos modelos de IA de finalidade geral com risco sistémico.

É neste enquadramento regulatório que se deve estruturar a resposta ao agravamento do risco associado às TIC decorrente da disponibilização de modelos de IA de fronteira, recaindo sobre as entidades financeiras, nos termos do Regulamento DORA, o dever de adaptar as respetivas capacidades de prevenção, detenção e gestão do risco associado às TIC ao novo contexto de ameaça. As medidas a adotar neste contexto devem ser proporcionais à dimensão da entidade financeira, ao respetivo perfil de risco global e à natureza, escala e complexidade dos seus serviços, atividades e operações^[27].

Particular relevância assume a Declaração das ESAs “Towards a consistent and risk-based approach for ICT risks arising from frontier AI models”^[28], acompanhada de um Anexo com exemplos de estratégias e medidas de mitigação que as entidades financeiras poderão considerar na adaptação dos respetivos quadros de gestão do risco associado às TIC^[29].

Entre as medidas identificadas pelas ESAs destacam-se, nomeadamente, a manutenção de inventários completos e permanentemente atualizados dos ativos de TIC, a identificação e monitorização das dependências existentes na infraestrutura de TIC, o reforço da monitorização contínua de vulnerabilidades, a adaptação dos quadros de comunicação de incidentes e de continuidade das atividades para falhas em múltiplos sistemas potenciadas por IA, a evolução dos testes de resiliência operacional para cenários de ameaça reforçados por IA e reforço da sensibilização para a cibersegurança e da capacidade dos colaboradores para detetar e comunicar anomalias.

Os desafios colocados pelos modelos de IA de fronteira reforçam a centralidade do órgão de administração na gestão do risco associado às TIC e na salvaguarda da resiliência operacional digital da entidade financeira.

À medida que os modelos de IA de fronteira agravam o risco associado às TIC, a resiliência operacional digital dependerá cada vez mais da capacidade dos órgãos de administração das entidades financeiras de adaptar a governação, a apetência pelo risco e a afetação de recursos a um contexto de ameaça em rápida evolução.