Por que credenciais não-humanas, serviços e dispositivos IoT esquecidos estão criando a próxima onda de violações? Como detectar, mitigar e governar essas identidades? 

Enquanto discutimos senhas humanas e MFA, milhares de tokens, chaves e certificados de máquinas continuam ativos e prontos para serem explorados. Esse é o risco invisível que pode derrubar uma organização. 

Este artigo explora a superfície de ataque emergente formada por identidades não-humanas: credenciais de máquinas não rotacionadas, tokens esquecidos em repositórios públicos e certificados expirados ou mal geridos em IoT. Acompanhe para saber mais! 

Credenciais Não-Humanas: o que são e por que elevam o risco 

Boa parte do debate em segurança se concentra em senhas humanas e MFA, mas outro risco cresce. Nas sombras, identidades não-humanas, definidas por APIs, bots, serviços automatizados, contêineres e dispositivos IoT são munidas de credenciais persistentes e quase invisíveis. Mesmo sem os fatores de autenticação que servem como base para o MFA, essas identidades usam segredos como chaves, tokens e certificados, caracterizando um formato que a segurança tradicional não cobre. 

Sabe as credenciais de máquinas não rotacionadas, tokens esquecidos em código-fonte público e certificados IoT expirados ou mal geridos que falamos agora há pouco? Essa é a nova superfície de ataque. Continue a leitura para entender por que os controles atuais de IAM voltados a usuários falham para NHIs (identidades não-humanas) e as melhores práticas de uso de tecnologia, processos e governança para reduzir esse risco! 

A superfície de ataque emergente das identidades não-humanas 

Cada aplicação, microserviço ou dispositivo (especialmente IoT) exige credenciais próprias. API Keys e Secrets são muitas vezes de longa duração, amplamente acessíveis e permitem muitas vezes a autenticação direta em serviços internos de uma organização. Já as Chaves SSH e Tokens de Pipeline de CI/CD muitas vezes são criadas e esquecidas. 

Cada um desses elementos amplia a superfície de ataque. Identidades não-humanas, ao contrário de usuários, não respondem a MFA, não têm ciclo de vida previsível e operam fora dos fluxos de IAM convencionais. São criadas automaticamente por deploys ou IA, possuem privilégios estáticos e por vezes nem aparecem nos inventários de segurança.  

Vetores de ataque e lições aprendidas 

Ataques exploram segredos que foram compartilhados de forma não intencional via commits em repositórios públicos (chaves/API que permitem acesso direto à nuvem). Além disso, também aproveitam contas de serviço com privilégios excessivos (jobs automatizados que, se comprometidos, oferecem controle amplo).  

Contêineres e pipelines efêmeros que carregam variáveis de ambiente ou imagens com credenciais embutidas. Assistentes de código baseados em IA que sugerem snippets inseguros contendo segredos. Certificados IoT/infraestruturais expirados ou mal geridos que permitem perda de autenticação ou spoofing.  

Para mitigar, é importante a revisão constante de segredos ativos que possam ter sido expostos e a aplicação do princípio de Menor Privilégio e Zero Trust. Também é necessária a utilização de Cofres de Armazenamento seguro de credenciais e de OIDC / tokens de curta duração. 

Tudo isso suportado por descoberta contínua, monitoramento comportamental e governança com responsáveis humanos e revisões periódicas. A conclusão desses casos evidencia que credenciais não-humanas são alvos de alta recompensa para invasores, pois são utilizadas para aplicação de técnicas como movimento lateral, persistência e exfiltração. Cada exemplo real reforça que segredos hardcoded, acessos excessivos e gestão manual não funcionam em escala. 

Por que o IAM tradicional falha para identidades de máquina 

As ferramentas e processos tradicionais de IAM foram concebidos para usuários humanos e não para entidades autônomas. Isso pode gerar lacunas que necessitam de atenção especial, fluxos de onboarding/offboarding que são centrados a usuários humanos e assumem ciclos previsíveis ligados a RH. Enquanto serviços, contêineres, funções serverless e dispositivos IoT surgem e escalam dinamicamente sem “gerente” ou ponto de controle. Assim, tornam revisões periódicas e MFA inadequados, causando uma visibilidade fragmentada e automação insuficiente, de modo que inventários de identidades de máquina não cubram pipelines, imagens e repositórios, deixando credenciais escondidas em silos. 

Práticas legadas mantêm segredos estáticos e de longa duração embutidos em código ou scripts, raramente rotacionados. Desse modo, criam backdoors persistentes e políticas de privilégio frequentemente excessivas, apoiadas por confiança implícita no perímetro (VPC/datacenter). Assim, agem como facilitador de movimento lateral quando uma identidade de máquina é comprometida. 

Em conjunto, esses fatores tornam inviável o controle eficaz sem revisão contínua, gerenciamento automatizado de secrets, aplicação de princípio do menor privilégio e um modelo de zero-trust adaptado a workloads automatizados. Resumidamente, tudo que se aprende sobre IAM humano não cobre este cenário. 

Detectar, mitigar e governar identidades de máquina 

Para redução deste risco é exigida a utilização de tecnologia adequada, processos revisados e governança clara. Um exemplo é a implementação de descobertas e inventário contínuo e centralizado de identidades de máquina. E a adoção do gerenciamento de secrets por meio de Cofres dedicados e proibição de secrets hardcoded, escolha de tokens de curta duração (STS/ OIDC JWT) e automatização de sua rotação. 

Se torna crucial a também aplicação de autenticações fortes e um modelo Zero-Trust para workloads, elevação do monitoramento e resposta a anomalias direcionados a identidades de máquina e consolidação da governança integrada. Isso exige um dono humano para cada identidade, ciclos de recertificação equivalentes aos de usuários e emissão de credenciais somente via portais controlados.  

Em conjunto, essas medidas tornam a superfície de credenciais não-humanas mensurável e controlável. Por exemplo, a combinação de cofres de segredos com scanners CI/CD e políticas de rotação tem demonstrado reduzir dramaticamente vazamentos pré-publicação segundo relatórios do setor. 

Conclusão 

Seja em nuvens híbridas ou IoT, as “identidades não-humanas” se tornaram a próxima fronteira de risco cibernético. A negligência com tokens de máquina, chaves estáticas e certificados mal geridos já causou interrupções devastadoras e roubos de dados. 

A lição é clara: não basta proteger senhas de funcionários. É preciso descobrir, governar e controlar também os milhões de credenciais de máquina que circulam na organização. Investir em automação de identidade de máquina, classificação de ativos e políticas de ciclo de vida não-humanas não é luxo, mas defesa crítica. Somente assim a “escuridão” das credenciais invisíveis deixará de ser uma ameaça silenciosa e passará a ser parte de uma postura de segurança eficaz. 

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