Com a ascensão dos modelos de linguagem de larga escala (LLMs) nas operações empresariais, surgem também novos desafios de segurança. Empresas que adotam essas tecnologias precisam estar cientes dos riscos emergentes e das melhores práticas para mitigá-los.

Pensando nisso, a OWASP lançou o Top 10 para Aplicações de LLM (2025) — uma lista essencial que oferece uma estrutura padronizada para identificar, entender e combater as vulnerabilidades mais críticas nos sistemas de IA generativa.

Neste artigo, você conhecerá cada uma dessas ameaças, acompanhada de estratégias práticas para proteger seus modelos e dados.

LLM01: Prompt Injection

O que é: Ataques que manipulam os prompts enviados ao modelo para gerar respostas maliciosas ou não intencionais.

Como se proteger:

• • Validação de entradas: Use listas de permissões e detecção de anomalias.
• • Monitoramento contínuo: Integre alertas via SIEM.
• • Defesa em profundidade: Utilize testes adversariais e lógica de fallback.
• • Ciclo de feedback: Realize simulações com equipe vermelha e fuzzing.
• • Controle de acesso: Adote RBAC/ABAC e faça auditorias regulares.

LLM02: Divulgação de Informações Sensíveis

O que é: Vazamento acidental de dados sensíveis através das respostas do modelo.

Como se proteger:

• • Evite dados reais em treinamento.
• • Filtre entradas e saídas.
• • Criptografe históricos e limite o contexto.
• • Implemente autorização rigorosa (RBAC/ABAC).
• • Monitore padrões de exfiltração.

LLM03: Vulnerabilidades na Cadeia de Suprimentos

O que é: Riscos provenientes de dependências externas, APIs, modelos ou datasets de terceiros.

Como se proteger:

• • Use SBOMs para mapear dependências.
• • Acompanhe CVEs e faça testes constantes.
• • Implemente postura Zero Trust.
• • Integre segurança nos pipelines DevSecOps.
• • Participe de iniciativas colaborativas de segurança.

LLM04: Envenenamento de Dados e Modelos

O que é: Manipulação dos dados de treinamento ou operação para enviesar ou corromper o modelo.

Como se proteger:

• • Verifique a procedência dos dados.
• • Faça sanitização e revisão manual.
• • Monitore desvios comportamentais.
• • Audite todo o ciclo de vida dos modelos.
• • Distribua responsabilidades na gestão de dados.

LLM05: Tratamento Inadequado de Saídas

O que é: Geração de saídas incorretas, tendenciosas ou perigosas (como alucinações).

Como se proteger:

• • Implemente filtros de toxicidade, viés e erros.
• • Aplique revisão humana para respostas sensíveis.
• • Use monitoramento contínuo de desvios.
• • Defina guardrails contextuais.
• • Mantenha ciclos de feedback ativo para retreinamento.

LLM06: Agência Excessiva

O que é: Quando o modelo recebe permissões ou autonomia além do necessário, criando riscos operacionais.

Como se proteger:

• • Delimite claramente as funções dos modelos.
• • Implemente checkpoints e supervisão humana.
• • Garanta transparência com telemetria e documentação.
• • Realize testes adversariais focados em emergências.
• • Implemente governança robusta no ciclo de vida.

LLM07: Vazamento de Prompts do Sistema

O que é: Exposição de instruções internas ou prompts de configuração que deveriam ser sigilosos.

Como se proteger:

• • Isole prompts de sistema e usuário.
• • Remova metadados sensíveis das respostas.
• • Gerencie versões e proteja logs.
• • Implemente validação e detecção de vazamentos.
• • Execute testes de extração como parte do QA.

LLM08: Fraquezas em Vetores e Incorporação

O que é: Uso indevido de embeddings e vetores sem controle adequado, permitindo inferências não autorizadas.

Como se proteger:

• • Controle acesso aos embeddings (RBAC).
• • Aplique autorização contextual na recuperação de dados.
• • Estabeleça limites semânticos para dados sensíveis.
• • Monitore APIs e elimine vetores obsoletos.
• • Detecte comportamentos anômalos em consultas.

LLM09: Desinformação

O que é: Geração e disseminação de informações incorretas, enganosas ou falsas.

Como se proteger:

• • Implemente RAG com fontes confiáveis.
• • Aplique verificação de fatos automatizada.
• • Inclua revisão humana para aplicações críticas.
• • Audite e monitore desvios.
• • Teste resistência a desinformação periodicamente.

LLM10: Consumo Ilimitado

O que é: Uso descontrolado de recursos, levando a custos excessivos ou instabilidade operacional.

Como se proteger:

• • Defina limites de uso e cotas.
• • Monitore padrões de consumo e detecte abusos.
• • Previna loops recursivos indesejados.
• • Adote controle de funções baseado em perfil.
• • Implemente dashboards e alertas em tempo real.
• • Inclua aprovações manuais para tarefas de alto custo.

Segurança de LLMs é Responsabilidade Compartilhada

O avanço dos LLMs oferece oportunidades incríveis, mas também impõe desafios consideráveis em segurança. Este Playbook do OWASP Top 10 para LLMs é uma referência indispensável para qualquer organização que queira implementar IA generativa de forma segura, ética e eficiente.

Adotar essas práticas não é apenas uma questão de compliance, mas também de proteção da reputação, dos dados e dos próprios usuários.

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