Em agosto de 2024, um importante banco de investimento europeu descobriu que seu sistema de negociação algorítmica estava acessando carteiras de clientes usando credenciais pertencentes a um operador que havia deixado a empresa três meses antes. O sistema automatizado continuou executando negociações no valor de € 47 milhões por dia, operando sob uma identidade digital que deveria ter sido desativada. O incidente, mantido em sigilo até que as exigências regulatórias obrigassem a divulgação, revela um ponto cego perigoso nos serviços financeiros: sistemas de inteligência artificial estão acumulando credenciais ativas com supervisão mínima.
O problema vai muito além de uma única instituição. À medida que os algoritmos de negociação se tornam mais sofisticados e autônomos, eles exigem acesso constante a feeds de dados de mercado, plataformas de execução e contas de clientes. No entanto, esses sistemas de IA operam usando as mesmas estruturas de credenciais projetadas para usuários humanos — estruturas que pressupõem tomada de decisão consciente, troca regular de senhas e a capacidade de reconhecer atividades suspeitas.
A crise de acumulação de credenciais
As instituições financeiras adotaram a negociação com IA em uma escala sem precedentes. De acordo com a Greenwich Associates, a negociação algorítmica agora representa 85% do volume de negociação de ações em mercados desenvolvidos, um aumento em relação aos 65% registrados em 2019. Cada algoritmo de negociação requer múltiplos conjuntos de credenciais: acesso a dados de mercado, sistemas de gerenciamento de ordens, plataformas de monitoramento de risco e ferramentas de relatórios regulatórios.
A pesquisa de 2024 do Banco de Compensações Internacionais (BIS) com 47 grandes bancos revelou que as instituições implementam, em média, 127 modelos distintos de negociação com IA, cada um exigindo entre 8 e 23 conjuntos de credenciais diferentes. Isso cria o que os pesquisadores chamam de "proliferação de credenciais" — uma teia de identidades digitais que cresce mais rápido do que as estruturas de governança conseguem gerenciar.
A Pesquisa de Tecnologia em Serviços Financeiros da PwC revelou que 73% dos bancos não conseguem inventariar com precisão as credenciais armazenadas em seus sistemas de IA, enquanto 81% não possuem processos automatizados para revogar o acesso à IA quando os algoritmos são desativados. Os recentes testes de estresse da Autoridade Bancária Europeia identificaram a gestão de credenciais como um "risco operacional relevante" em 89% das instituições supervisionadas.
O setor de seguros enfrenta desafios semelhantes. Os sistemas de IA que subscrevem apólices, processam sinistros e gerenciam carteiras de investimento exigem acesso a vastos bancos de dados contendo informações confidenciais de clientes. A Lloyd's de Londres relatou que as violações de credenciais em organizações associadas aumentaram 156% entre 2022 e 2024, com sistemas de IA envolvidos em 34% dos incidentes.
Por que a segurança tradicional falha
Os sistemas convencionais de gerenciamento de identidade e acesso (IAM) tratam a IA como usuários sofisticados, em vez de entidades fundamentalmente diferentes. As soluções de gerenciamento de acesso privilegiado (PAM) armazenam credenciais de IA em cofres, mas os algoritmos geralmente exigem acesso persistente que ignora os fluxos de trabalho de aprovação humana. O login único (SSO) reduz a proliferação de credenciais, mas cria pontos únicos de falha quando os sistemas de IA são comprometidos.
A autenticação multifatorial torna-se inútil quando os algoritmos não conseguem responder a notificações push ou solicitações biométricas. As arquiteturas de Confiança Zero prometem verificação contínua, mas enfrentam dificuldades com sistemas de IA que geram milhares de solicitações de acesso por segundo durante períodos de alta volatilidade no mercado.
A questão fundamental é estrutural. Os modelos de segurança tradicionais partem do pressuposto de que os usuários criam, conhecem e gerenciam suas credenciais. Essa premissa deixa de ser válida quando aplicada a sistemas de IA que podem operar continuamente por meses, acessando recursos por meio de credenciais que existem além do conhecimento ou controle de qualquer indivíduo.
Redefinindo o controle de credenciais
A solução exige abandonar a premissa de que identidade é sinônimo de acesso. Em vez de permitir que sistemas de IA armazenem credenciais, as organizações precisam de uma arquitetura em que as credenciais sejam geradas, criptografadas e distribuídas por uma autoridade central — nunca expostas aos sistemas que as utilizam.
Essa abordagem, pioneira de empresas como a MyCena, separa a propriedade da credencial do seu uso. Quando um sistema de negociação com IA precisa acessar um fluxo de dados de mercado, ele solicita acesso por meio de um canal criptografado. O sistema de gerenciamento de credenciais autentica a solicitação, recupera a credencial apropriada do armazenamento seguro e facilita a conexão sem jamais expor os dados de autenticação reais ao sistema de IA.
O sistema de IA obtém acesso aos recursos necessários, mas nunca possui as credenciais em si. Isso torna o acesso "invulnerável a phishing" — mesmo que o sistema de IA seja comprometido, os invasores não podem extrair credenciais que nunca estiveram presentes na memória ou no armazenamento do sistema.
Para instituições financeiras, essa arquitetura oferece controle granular sobre os padrões de acesso da IA. Os algoritmos de negociação podem receber acesso temporário a segmentos de mercado específicos, com as credenciais sendo rotacionadas automaticamente sem interrupção do sistema. Quando os algoritmos são desativados ou modificados, a revogação do acesso é imediata e completa, eliminando as credenciais órfãs que afetam as implementações tradicionais.
A resposta regulatória
Os reguladores estão começando a abordar explicitamente os riscos relacionados às credenciais de IA. A minuta de diretrizes do Banco Central Europeu sobre IA no setor bancário, publicada em outubro de 2024, exige que as instituições mantenham "inventários abrangentes dos direitos de acesso aos sistemas de IA" e demonstrem "controles técnicos que impeçam a retenção não autorizada de credenciais por sistemas automatizados".
A recente carta de supervisão do Federal Reserve, SR 24-7, instrui os bancos a garantir que "aplicativos de inteligência artificial e aprendizado de máquina não possam criar, modificar ou reter credenciais de autenticação de forma independente". A Autoridade de Regulação Prudencial indicou que requisitos semelhantes serão incorporados às normas bancárias do Reino Unido até 2025.
Os órgãos reguladores de seguros estão seguindo caminhos semelhantes. A próxima revisão das normas técnicas da Solvência II inclui disposições que exigem "controles técnicos demonstráveis sobre as credenciais de sistemas automatizados" para aplicações de IA que processam dados de clientes ou tomam decisões de subscrição.
O Caminho a Seguir
Os Diretores de Segurança da Informação (CISOs) e os Diretores de Risco (CROs) do setor de serviços financeiros enfrentam uma escolha imediata. Podem continuar aplicando modelos de segurança centrados no ser humano aos sistemas de IA, aceitando o crescente acúmulo de credenciais não gerenciadas e os riscos regulatórios associados. Ou podem implementar arquiteturas de controle de credenciais que tratem os sistemas de IA como fundamentalmente diferentes dos usuários humanos.
O banco de investimento europeu que descobriu seu algoritmo de negociação fraudulento implementou, desde então, sistemas de controle de credenciais em todas as suas operações de negociação automatizadas. A empresa relata zero incidentes relacionados a credenciais nos oito meses seguintes à implementação, além de reduzir os custos de gerenciamento de credenciais em 67%.
À medida que os sistemas de IA se tornam mais autônomos e disseminados, os riscos relacionados a credenciais só tendem a aumentar. As instituições financeiras que enfrentarem esses desafios agora — por meio de controles arquitetônicos adequados, em vez de adições incrementais de segurança — estarão em melhor posição tanto para a conformidade regulatória quanto para a resiliência operacional em um setor cada vez mais impulsionado por IA.