Adversa AI
Adversa AI Ltd. · Detecção de IA
A Adversa AI é uma plataforma de segurança em tempo de execução para agentes de código. Ela registra o que Claude Code, Copilot, Cursor e Codex fazem, encadeia cada passo e bloqueia as ações perigosas.
Sobre Adversa AI
About
O que é a Adversa AI
A Adversa AI é uma plataforma de segurança de agentes de IA presa a um problema bem específico: agentes de programação leem arquivos, rodam comandos e enviam código, e nenhuma peça do stack tradicional enxerga a sequência inteira. A empresa vende um gateway e um sensor leve instalado na máquina do desenvolvedor, que observa cada chamada ao modelo e cada chamada de ferramenta, e corta a cadeia de ações quando ela fica destrutiva.
O produto nasceu do trabalho ofensivo. A Adversa AI Ltd. mantém uma equipe de red teaming de IA, publica pesquisa sobre IA adversarial e escreve as políticas padrão da plataforma a partir do que quebra no laboratório. Essa origem explica o argumento comercial: a maioria dos compradores já liberou três ou quatro marcas de agentes, e cada fornecedor controla só a dele. A companhia enquadra isso como segurança de desenvolvimento agêntica, e o mesmo runtime aparece em conversas de detecção e resposta de IA quando o time de segurança quer a atividade dos agentes dentro do monitoramento que já usa.
O limite está no escopo. Cobre agentes de código, não todo o parque de IA da empresa. Não existe preço público, cadastro por conta própria nem plano gratuito, então não dá para avaliar sem conversar com vendas. Um time pequeno, sem área de segurança e sem agentes rodando de verdade, tem pouco a buscar aqui.
Primeiros passos
- Peça uma demo e combine um piloto limitado em modo observação, com os agentes e repositórios que você quer cobrir.
- Instale o gateway onde passa o tráfego dos modelos e coloque o sensor em um primeiro grupo de máquinas de desenvolvimento.
- Conecte as APIs de conformidade dos fornecedores para que as sessões de Claude Code, Copilot, Cursor e Codex caiam numa única tela.
- Rode uma semana em modo observação, leia as cadeias que a plataforma monta e ajuste quais sequências contam como perigosas.
- Ligue o bloqueio nas políticas em que você confia e entregue o log de auditoria para quem responde pela revisão de segurança.
Informações do produto
Uma visão rápida dos preços, das plataformas compatíveis e do desempenho de Adversa AI.
Ideal para
Os usuários, tarefas e cenários em que esta ferramenta se encaixa melhor.
Usuários
- Líderes de segurança em empresas que já usam vários agentes de código
- Engenheiros de AppSec e de plataforma
- Analistas de SOC
- Times de risco e compliance
Tarefas
- Segurar um comando destrutivo antes de rodar
- Pegar credencial exposta
- Barrar injeção de prompt e contexto envenenado
- Reconstruir o que aconteceu depois de um incidente
Cenários
- Liberar agentes de código em toda a engenharia
- Um ambiente regulado que não pode mandar dados para a nuvem de um fornecedor
- O primeiro susto, como um agente que leu segredos internos de API e tentou mandá-los para fora
Principais recursos
Quatro pontos de captura
A plataforma observa ao mesmo tempo o tráfego do modelo, o harness do agente, a máquina do desenvolvedor e as APIs de conformidade dos fornecedores. Cada ponto sozinho deixa buraco: o tráfego mostra a intenção, o endpoint mostra o efeito e o harness mostra as ferramentas no meio. A Adversa AI junta tudo em um grafo só.
Grafo de comportamento do agente
Cada passo de raciocínio, chamada de ferramenta, arquivo tocado e conexão de saída vira um nó, com entradas e efeitos anexados. O risco é pontuado conforme a cadeia se forma, não evento por evento. Um passo estranho isolado fica como contexto, e daí a proporção de 2.000 sinais brutos para cada incidente confirmado que o fornecedor informa.
Bloqueio por cadeia de ações
As políticas agem sobre sequências, não só sobre ações soltas. Um repositório envenenado que é instalado, lido e depois exfiltrado é barrado no passo de exfiltração, enquanto aquela mesma leitura sozinha passa. A decisão de bloqueio leva 0,2 ms na mediana em produção, segundo a Adversa AI, rápido o bastante para o desenvolvedor não notar a camada.
Mais de 300 políticas prontas
O livro de regras vem preenchido e cobre técnicas conhecidas de ataque a agentes de código, além de incidentes públicos. As regras de segurança de MCP estão nesse conjunto padrão, porque uma descrição de ferramenta maliciosa é um dos caminhos mais baratos para desviar um agente. Os achados do time ofensivo entram nas mesmas políticas, então uma técnica que funcionou no laboratório deixa de funcionar na sua empresa sem você escrever regra nenhuma.
Evidência e trilha de auditoria
Cada sessão é gravada com a conversa, as chamadas de ferramenta e as ações resultantes. Quando o auditor pergunta o que um agente fez com dados de cliente no mês passado, a resposta sai de um registro guardado, não de uma reconstrução no chute. Segredos nunca são armazenados, segundo a documentação de confiança do fornecedor.
Implantação e certificações
As opções em nuvem, local e em rede isolada atendem times que não podem passar tráfego por terceiros. As auditorias SOC 2 Type I e II, a certificação ISO 27001 e a aderência ao GDPR resolvem as perguntas de compras que travam projetos de agentes. Login único e permissões por papel ficam por cima.
Prós e contras
Prós
- Cobre várias marcas de agente em uma camada, o que pesa quando cada desenvolvedor escolhe a ferramenta dele e o controle do fornecedor para no próprio produto.
- Julga a ação no contexto, então o trabalho legítimo do agente continua rodando enquanto as cadeias de fato destrutivas param.
- Chega com um conjunto de políticas já preenchido, o que encurta a distância entre instalar e ter proteção útil.
- Registra o que os agentes fizeram num formato que aguenta auditoria, vantagem concreta para comprador regulado.
- Tem um time de pesquisa ativo por trás, e o framework open source SecureClaw dá ao time de segurança algo para inspecionar antes de comprar.
Contras
- Sem preço público e sem plano gratuito, então um time pequeno não testa sem ciclo de vendas e piloto.
- O valor depende de adoção real de agentes. Uma empresa que ainda discute se libera agentes tira pouco de uma camada de controle em execução.
- Cobre agentes de código, não o resto da sua IA: endpoints de modelo, chatbots e copilotos internos precisam de cobertura separada.
- A implantação pede trabalho de rede e de endpoint antes de começar, e isso é projeto, não instalação no mesmo dia.
Perguntas frequentes
Ela fica entre os seus agentes de código e tudo o que eles tocam, registra cada ação e barra as cadeias que viram incidente. A saída é um grafo de comportamento ao vivo mais um registro guardado de cada sessão.
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