Hoje, na Protect 2026 em San Diego, apresentamos o sistema agêntico de segurança de colaboração da Proofpoint. É um único sistema que reúne detecção baseada em intenção, investigação agêntica e agentes de risco do usuário para proteger a forma como as pessoas se comunicam e colaboram. São três partes interligadas de um mesmo sistema: a detecção baseada em intenção analisa o contexto para determinar o que uma interação está realmente tentando fazer, e agentes convertem essas decisões em investigação, resposta e gerenciamento de riscos do usuário – tarefas que historicamente exigiam a intervenção direta de um analista.
Por que agora
Os ataques mais difíceis de detectar atualmente não parecem nada incomuns. A caixa de correio de um fornecedor é comprometida e o atacante lê meses de correspondência real antes de responder em um thread ativo, citando um pedido de compra real, a partir de uma conta genuína. Não há malware, nem link, nem domínio parecido, portanto, não há nada no que basear uma regra de detecção. Um ataque dirigido a um executivo pode nunca se repetir e, portanto, nunca chega a formar um padrão. Uma solicitação que está fora do acesso normal de alguém continua vindo de uma pessoa que tem permissão para enviá-la.
A análise comportamental foi desenvolvida para identificar desvios em relação a uma base de referência. Essa abordagem falha quando a conta, a conversa e a solicitação aparentam estar conforme o esperado. Detectar esses ataques significa raciocinar sobre o que uma mensagem está realmente tentando realizar, e não apenas se ela parece diferente do que apareceu antes no e-mail, em ferramentas de colaboração e no navegador.
Ao mesmo tempo, o trabalho de responder ao que é detectado superou o que a maioria das equipes de segurança pode fazer manualmente. Uma única investigação pode envolver extração de evidências de e-mail, identidade, endpoint, navegador e de meia dúzia de outras ferramentas antes que alguém possa determinar o que aconteceu ou até que ponto se espalhou. Um programa de conscientização em segurança baseado em módulos de treinamento estáticos não consegue acompanhar um cenário de ameaças que muda a cada semana, e uma lista VIP mantida manualmente fica desatualizada no instante em que uma nova pessoa se torna um alvo. Fechar essa lacuna exige mais do que uma detecção melhor. São necessários agentes capazes de assumir as funções de investigação, resposta e gerenciamento de riscos, que tradicionalmente exigiam intervenção manual.
Resolver isso requer um sistema no qual contexto, raciocínio e ação estejam conectados de ponta a ponta. O que se segue é esse sistema, peça por peça: o gráfico que fornece o contexto, o modelo que raciocina sobre ele e os agentes que agem com base no que ele encontra.
Os sinais só importam quando se conectam: o Proofpoint Knowledge Graph
Cada vez mais, os fornecedores descrevem sua detecção em termos de quantos sinais eles assimilam. Um sinal só é útil quando se conecta a algo que o sistema já conhece. Um modelo que opera apenas em nível de domínio não é capaz de determinar se a pessoa que recebe o e-mail hoje já foi sinalizada como de alto risco pela organização ou quais dados essa pessoa pode acessar. A maioria dos fornecedores não consegue extrapolar os dados de colaboração para o restante da estrutura de segurança do cliente, o que faz com que a visão sobre qualquer usuário permaneça superficial.
Estamos expandindo nosso Behavior Graph com o Proofpoint Knowledge Graph, estendendo a geração de perfis do nível de domínio para grupos e usuários individuais e acrescentando modelagem de tópicos e tom por meio de uma base de tópicos que alimenta novos conhecimentos diretamente no gateway de e-mail. O gráfico também vai além da segurança de colaboração para o restante da plataforma, atraindo sinais da segurança de dados e da segurança da IA. Isso permite que a detecção, em vez de perguntar se uma mensagem parece correta, faça uma pergunta diferente: se a pessoa que a recebe é alguém que já está em risco e o que ela poderia realmente expor se fosse comprometida.
Detecção que não escolhe entre velocidade e escrutínio: detecção baseada em intenção do Nexus
Um único modelo de detecção precisa escolher entre velocidade e rigor e aplicar essa escolha a cada mensagem que vê. Os fornecedores que escolhem velocidade aceitam análises superficiais. Os fornecedores que optam pelo rigor aceitam atrasos, geralmente retendo uma mensagem para análise depois que ela já chegou à caixa de entrada. Nenhuma das abordagens é capaz de distinguir entre uma mensagem que parece incomum e uma que está simplesmente solicitando algo que não se sustenta.
O modelo de detecção baseado em intenção do Nexus, executado no Proofpoint Knowledge Graph descrito acima, avalia o objetivo de uma mensagem, verificando se esse objetivo é plausível diante da relação e da técnica empregada para alcançá-lo. Ele resolve a maioria das decisões em menos de meio segundo usando modelos flash, verificando o contexto empresarial, a infraestrutura conhecida do atacante e o perfil de risco do remetente, o que faz dele o único gateway de e-mail seguro que oferece detecção baseada em intenção antes que uma mensagem chegue ao usuário.
Na conferência, anunciamos a disponibilidade geral de dois novos modelos flash baseados em intenção que protegem as organizações contra ameaças e interrupções nos negócios:
- Conclusão avançada da campanha: conecta ameaças de e-mail aparentemente não relacionadas em uma única campanha, mesmo quando as linhas de assunto, o conteúdo da mensagem ou outros atributos são diferentes. Ao utilizar correspondência de intenção do atacante em vez de conteúdo exato, ele revela campanhas sofisticadas projetadas para evitar detecção.
- Proteção contra bombardeio por ativistas: detecta campanhas de e-mail coordenadas por ativistas e direcionadas contra organizações, mesmo quando as mensagens vêm de vários remetentes. Com a correspondência dos padrões de intenção compartilhados entre os e-mails, ele identifica campanhas de bombardeio de ativistas que a detecção tradicional de ameaças pode não detectar.
O próximo conjunto de mensagens que são genuinamente ambíguas passa para o raciocínio estendido, fora da caixa de entrada, em que o modelo avalia o histórico do relacionamento, a correlação da campanha e o contexto comportamental antes de decidir. Os casos mais difíceis são totalmente reconstruídos durante a investigação. Como a Proofpoint opera um gateway próprio, esse raciocínio é executado antes da entrega, na caixa de entrada e durante a investigação, e o que o modelo aprende posteriormente retroalimenta o que ele captura antes da entrega.
Cada detecção também é enriquecida em três níveis – individual, organizacional e setorial – de modo que uma técnica detectada uma vez é avaliada contra todos os possíveis alvos. Uma técnica que parece isolada em nível individual pode tornar-se inconfundível quando comparada ao restante da organização, e uma campanha invisível dentro de uma empresa pode se revelar inequívoca quando comparada somente a instituições semelhantes do mesmo setor. As detecções beneficiam-se da maior comunidade dedicada à segurança de e-mail do mundo. A Proofpoint analisa 2,37 trilhões de e-mails, 19,5 trilhões de URLs e 1,27 trilhão de anexos por ano em mais de 3,4 milhões de clientes, o que significa que, muitas vezes, identificamos um comprometimento em um fornecedor ou parceiro – mesmo que esse parceiro não seja cliente da Proofpoint – antes que ele chegue até você.
Proteção baseada em intenção criada para usuários críticos: proteção de usuários privilegiados
Um ataque direcionado a um único executivo não se repete, o que impede que um modelo em nível populacional aprenda com ele. Uma mensagem hostil ou uma campanha pessoal sustentada direcionada contra uma única pessoa não é classificada como malware nem como spam; por isso, ela passa em filtros convencionais sem acionar nenhum bloqueio. As proteções VIP existentes aplicam uma política mais rigorosa a uma lista gerenciada manualmente, o que não equivale a compreender o que é normal para essa pessoa.
A proteção de usuários privilegiados cria e mantém um modelo de detecção dedicado para cada indivíduo protegido, treinado com base em seus relacionamentos, padrões de comunicação e fluxos de trabalho específicos, para que um ataque projetado para uma determinada pessoa possa ser detectado na primeira tentativa, e não depois que um padrão se estabeleça com outras vítimas. Ela também abrange comunicações indesejadas direcionadas especificamente a essa pessoa e reduz automaticamente o limiar para uma análise mais profunda de qualquer coisa endereçada somente a ela.
Automatização de investigações que costumavam levar dias: investigação autônoma de ameaças
Mesmo quando um alerta é acionado, alguém precisa determinar o que realmente aconteceu. Isso significa extrair evidências de ferramentas de e-mail, identidade, endpoint, navegador e SIEM, uma de cada vez, e montar uma cronologia manualmente. A maioria das equipes de segurança não dispõe de horas de analistas para realizar uma investigação minuciosa em cada alerta, o que faz com que a investigação não ocorra ou aconteça de forma lenta demais para ser efetiva.
A investigação autônoma de ameaças automatiza esse trabalho. Ela pode ser invocada manualmente ou acionada automaticamente quando algo exige uma análise mais detalhada e utiliza a telemetria da Proofpoint junto a dados de terceiros – incluindo identidade, endpoint, navegador, SIEM, proxy Web e outras ferramentas conectadas ao MCP – para reconstruir o ataque, estabelecer a cronologia e o alcance da disseminação, além de recomendar ou executar uma resposta. Os analistas recebem uma investigação finalizada em vez de um conjunto de alertas para correlacionarem por conta própria. Cada investigação também alimenta um processo de ciclo fechado: o que é aprendido com falsos positivos, falsos negativos ou com envios do próprio cliente se torna uma lógica de detecção atualizada, de modo que a mesma falha tem menor probabilidade de acontecer novamente.
Uma nova abordagem proativa para reduzir o risco crescente do usuário: agentes de risco de usuário da Proofpoint
Um pequeno número de usuários responde por uma parcela desproporcional do risco de uma organização, mas muitas equipes de segurança têm dificuldade em identificar quem são esses usuários e entender por que estão em risco. Sem esse contexto, as equipes ficam sem saber onde se concentrar, quais usuários precisam de atenção adicional e como reduzir o risco de forma eficaz.
Ao mesmo tempo, os atacantes estão evoluindo rapidamente. Eles estão usando IA para pesquisar alvos, identificar usuários vulneráveis e investigar pontos fracos. A lacuna está aumentando entre ataques realizados em velocidade de máquina que utilizam iscas altamente personalizadas e defesas que ainda tratam o risco do usuário como um problema de conscientização de segurança ou que dependem de ferramentas isoladas.
Os agentes de risco de usuário da Proofpoint preenchem essa lacuna reunindo dois agentes coordenados, o Red Team Agent e o Blue Team Agent, em um ciclo contínuo para fortalecer a proteção e reduzir o risco do usuário. O Red Team Agent pesquisa, sintetiza e coordena continuamente a descoberta de riscos para o usuário, criando contexto a partir de sinais públicos de funcionários, empresas e parceiros. Em seguida, ele usa esse contexto para criar iscas personalizadas e coordenar eventos encadeados, incluindo ataques simulados do mundo real.
O Blue Team Agent cria perfis de usuário dinâmicos de alto risco, recomenda e aplica proteções e controles adaptáveis e oferece treinamento direcionado e informado sobre ameaças de forma imediata. Juntos, os agentes criam um sistema de melhoria contínua, com cada agente operando de forma independente, que ajuda as organizações a reduzir proativamente o risco do usuário com o mínimo de trabalho administrativo.
Proteção estendida além do ponto de entrega: proteção avançada de navegador da Proofpoint
Os ataques seguem o trabalho. Aproximadamente oitenta e cinco por cento da jornada de trabalho agora acontece no navegador e em aplicativos de nuvem, e os atacantes fizeram a mesma migração.1 O phishing e o sequestro de contas terminam no navegador, onde as credenciais são digitadas, os tokens de sessão são entregues e o consentimento é concedido. Cada vez mais, eles também começam por aí, sem nenhum e-mail envolvido. Noventa e cinco por cento dos ataques em navegador observados em 2025 usaram alguma forma de proteção contra bots para evitar análise em área restrita (sandbox).2 Por exemplo, uma área restrita carregando essa página de nossa infraestrutura vê uma página limpa ou URLs que ficam atrás de barreiras de autenticação do usuário final. Aproximadamente um terço das cargas interceptadas no ano passado nunca chegou por e-mail. Elas chegaram por meio de resultados de pesquisa, publicidade maliciosa etc.2
A segurança de e-mail não tem visibilidade do que acontece após o clique. Uma ferramenta de navegador desconectada da inteligência sobre ameaças de e-mail opera com uma visão muito mais limitada. A proteção avançada de navegador da Proofpoint, fornecida em parceria com a Push Security, fecha essa lacuna. Ele estende a mesma inteligência sobre ameaças que protege os e-mails recebidos no navegador, validando os URLs clicados em tempo real e se defendendo contra técnicas nativas do navegador: ataques de interceptação, roubo de tokens de sessão, abuso de OAuth e extensões maliciosas.
A Proofpoint é o único fornecedor com inteligência compartilhada sobre ameaças de e-mail e de navegador. O Proofpoint Core Email Protection vê a isca, o remetente, a campanha e cada destinatário visado. A proteção avançada de navegador vê o que o usuário realmente faz no navegador. Cada metade melhora a outra: o contexto do e-mail diz ao navegador do que suspeitar, e os vereditos do navegador fecham o ponto cego da entrega. Por meio da parceria com a Push Security, combinada com a detecção nativa e a inteligência de e-mail e identidade da Proofpoint, somos capazes de fornecer recursos exclusivos de detecção e resposta a ataques baseados em navegador. Além disso, uma técnica detectada no navegador aprimora o que é detectado antes da entrega, e uma técnica detectada no e-mail aprimora o que o navegador procura. As detecções aparecem no mesmo Threat Protection Workbench, de maneira que as investigações de e-mail e de navegador compartilham o contexto em vez de serem executadas como ferramentas separadas.
Olhando para frente
O comprometimento do fornecedor descrito no início deste artigo não tem assinatura correspondente. Sem malware, sem domínio malicioso, sem remetente anômalo; nada que um mecanismo de regras tenha sido criado para sinalizar. Essa é a mudança para a qual esse sistema foi criado: da detecção de anomalias comportamentais ao raciocínio sobre a intenção, e de alertas que esperam que uma pessoa aja para agentes que investigam, respondem e gerenciam riscos por conta própria. Não é uma solução definitiva. Os atacantes continuarão encontrando técnicas que não deixam vestígios, continuarão operando além do ponto em que a mensagem é entregue e continuarão procurando a pessoa mais fácil de alcançar. Fechar cada uma dessas lacunas é o motivo pelo qual esse sistema raciocina antes da entrega, age após o disparo de um alerta e acompanha o risco do usuário à medida que ele muda, tanto no navegador quanto na caixa de entrada.
O que controlamos é quanto desse trabalho ainda exige intervenção humana e com quanta precisão a detecção, os agentes e a proteção do navegador funcionam como um sistema em vez de três ferramentas separadas. Estamos entusiasmados em lançar mais do novo sistema de detecção e dos recursos discutidos neste blog no primeiro trimestre de 2027, como parte de uma atualização do sistema agêntico de segurança de colaboração da Proofpoint. Agradecemos aos nossos clientes e parceiros pelo feedback que moldou este lançamento e a todos que se juntaram a nós em San Diego nesta semana.
Citações
- Omdia, O estado da segurança da força de trabalho (2025), encomendado pela Palo Alto Networks
- Push Security, Browser Attack Techniques Report (2026)