Os modelos de inteligência artificial multimodais representam uma das maiores revoluções tecnológicas da atualidade, integrando capacidades de processamento de texto, imagem e áudio em sistemas unificados. Contudo, neste artigo do blog Dolutech, exploraremos como essa evolução também introduziu vulnerabilidades de segurança críticas que exigem atenção urgente de profissionais de cibersegurança, entenda o que sãos os Ataques Adversariais: Entenda Riscos e Vulnerabilidades.
O Que São Modelos Multimodais
Modelos multimodais são sistemas de IA capazes de processar e compreender informações de múltiplas modalidades simultaneamente – texto, imagens, áudio e vídeo. Diferentemente dos modelos tradicionais que processam apenas um tipo de dado, esses sistemas avançados conseguem integrar diferentes fontes de informação para uma compreensão mais holística e contextualizada.
A Dolutech acompanha de perto essa evolução tecnológica e observa que empresas como OpenAI, Google e Anthropic têm lançado modelos cada vez mais sofisticados, como GPT-5, Gemini e Claude 4, inclusive modelos Open-Source como Qwen3, KIMI K2 e GLM 4.5V que combinam capacidades visuais e textuais em aplicações práticas.
Principais Vulnerabilidades em Modelos Multimodais
Ataques Adversariais: A Nova Fronteira de Ameaças
Os ataques adversariais em modelos multimodais exploram vulnerabilidades fundamentais na arquitetura destes sistemas. Pesquisas recentes demonstram que pequenas perturbações imperceptíveis ao olho humano podem manipular completamente as respostas dos modelos.
Tipos de Ataques Adversariais:
- Ataques de Nível de Input: Modificação exclusiva dos dados de entrada
- Ataques de Nível de Encoder: Exploração do processo de codificação
- Ataques de Nível de Gerador: Manipulação dos modelos generativos
- Ataques Cross-Modal: Combinação de perturbações em múltiplas modalidades
Injeção de Prompts Visuais: O Risco Número 1
Segundo o OWASP Top 10 para aplicações LLM de 2025, a injeção de prompts representa a vulnerabilidade mais crítica. Nós, da comunidade de cibersegurança, observamos que essa ameaça se intensifica em modelos multimodais através de técnicas específicas:
Steganografia Aplicada a LLMs: Instruções maliciosas são invisivelmente incorporadas em imagens, explorando as capacidades de OCR dos modelos. Estudos demonstram taxa de sucesso de até 31,8% em modelos líderes.
Ataques Tipográficos: A técnica FigStep converte instruções prejudiciais em imagens através de tipografia, alcançando 82,50% de taxa de sucesso em modelos open-source.
Text-to-Image Adversarial Generation: Utilização de modelos como DALL-E, Gemini 2.5 Flash Image (Nano Banana) para criar imagens com “direções adversariais” derivadas de alucinações visuais.
Jailbreak Visual e Contorno de Salvaguardas
O jailbreak visual representa uma estratégia sofisticada onde atacantes utilizam imagens para burlar medidas de segurança. Nesse contexto, as salvaguardas tradicionais dos modelos se mostram ineficazes contra prompts visuais tipográficos.
Metodologias Avançadas de Jailbreak
O framework CrossInject combina perturbações adversariais em múltiplas modalidades, alcançando pelo menos 26,4% de aumento nas taxas de sucesso comparado aos métodos tradicionais. Sistemas automatizados como o AutoJailbreak utilizam otimização weak-to-strong para refinar ataques contra modelos como GPT-4V.
Impactos Críticos dos Ataques
Riscos Operacionais Imediatos
Os ataques bem-sucedidos podem resultar em:
- Geração de Código Malicioso: Indução de modelos a produzir scripts prejudiciais
- Contorno de Filtros de Segurança: Geração de conteúdo tóxico normalmente bloqueado
- Vazamento de Informações Sensíveis: Extração de dados confidenciais
- Diagnósticos Médicos Incorretos: Comprometimento em aplicações de saúde
Setores em Risco
A Dolutech identifica setores particularmente vulneráveis:
- Saúde: Sistemas de diagnóstico por imagem
- Financeiro: Análise de documentos e validação
- Educação: Ferramentas de avaliação automatizada
- Segurança: Sistemas de reconhecimento e monitoramento
Estratégias de Defesa e Mitigação
Abordagens Arquiteturais
A proteção mais eficaz contra vulnerabilidades multimodais é arquitetural. Organizações devem implementar:
Princípio do Menor Privilégio: Modelos devem ter acesso apenas ao conjunto mínimo necessário de ferramentas e dados.
Implementação de Sandboxing: Isolamento para qualquer código gerado antes da execução.
Validação Rigorosa de Entrada: Filtragem de caracteres especiais, códigos e linguagem de comando ambígua.
Defesas Avançadas Específicas
Guardrails Multimodais: Implementação de modelos auxiliares para verificação de segurança das saídas considerando entradas visuais.
PromptArmor: Sistema que funciona como guardrail para agentes, detectando e removendo prompts injetados através de estratégias de prompting especializadas.
Treinamento Adversarial: Incorporação de exemplos adversários conhecidos durante o treinamento para fortalecer a resiliência.
Técnicas de Mitigação em Tempo Real
Para profissionais que buscam implementar defesas práticas, a Dolutech recomenda:
- Monitoramento de Percentis: Acompanhamento dos percentis 1, 10, 90 e 99 das features para detectar desvios anômalos
- Segmentação de Instâncias: Divisão de dados por grupos semânticos para melhor detecção
- Filtragem de Sufixos Adversariais: Identificação de palavras específicas que podem amplificar saídas prejudiciais
Limitações das Defesas Atuais
Desafios Fundamentais
A vulnerabilidade de injeção de prompts em modelos multimodais apresenta uma superfície de ataque com variações linguísticas e visuais infinitas. Diferentemente de vulnerabilidades tradicionais que exploram falhas específicas de código, essas ameaças atacam diretamente a lógica de seguimento de instruções dos modelos.
Avaliações recentes demonstram que defesas atuais são amplamente ineficazes contra ataques cross-modais sofisticados. Mesmo técnicas avançadas como engenharia de prompts éticos não conseguem fornecer proteção adequada.
Exemplo Técnico: Implementando Defesas Básicas
Para organizações que desejam implementar proteções imediatas, nós sugerimos o seguinte framework de validação:
def validar_entrada_multimodal(texto, imagem):
# Validação textual
palavras_suspeitas = ["ignore", "system", "admin", "override"]
if any(palavra in texto.lower() for palavra in palavras_suspeitas):
return False
# Análise de imagem para texto oculto
texto_extraido = extrair_texto_imagem(imagem)
if texto_extraido and len(texto_extraido) > 100:
return validar_entrada_multimodal(texto_extraido, None)
return TrueDireções Futuras e Recomendações
Necessidades de Pesquisa
É fundamental o desenvolvimento de frameworks de defesa multimodal unificados. A pesquisa futura deve focar em:
- Desenvolvimento de métodos robustos para detectar ataques steganográficos
- Criação de arquiteturas inerentemente resistentes a ataques adversariais
- Implementação de sistemas de monitoramento em tempo real para aplicações críticas
Implicações para a Indústria
Organizações devem adotar uma abordagem em camadas combinando:
- Validação Arquitetural: Design seguro desde o início
- Filtragem de Entrada: Múltiplas camadas de validação
- Monitoramento de Saída: Verificação contínua de respostas
- Aprovação Humana: Supervisão para operações de alto risco
Mitigando Riscos: Estratégias Práticas
Para profissionais de cibersegurança, a Dolutech recomenda implementar as seguintes medidas imediatamente:
- Auditoria Regular: Testes adversariais sistemáticos em modelos multimodais
- Treinamento de Equipes: Capacitação sobre novas vulnerabilidades específicas
- Políticas de Governança: Estabelecimento de diretrizes claras para uso de IA
- Monitoramento Contínuo: Implementação de alertas para detecção de anomalias
Conclusão
Os modelos multimodais representam simultaneamente uma oportunidade extraordinária e um desafio de segurança sem precedentes. As vulnerabilidades identificadas neste artigo do blog Dolutech – desde ataques adversariais até injeção de prompts visuais – exigem uma resposta coordenada da comunidade de cibersegurança.
A crescente sofisticação dos ataques, exemplificada por técnicas como steganografia neural e jailbreak cross-modal, sublinha a urgência de investimentos contínuos em pesquisa de segurança multimodal.
Nós acreditamos que apenas através de um esforço coordenado entre pesquisadores, desenvolvedores e decisores será possível garantir que os benefícios dos modelos multimodais sejam realizados sem comprometer a segurança dos usuários.
A Dolutech continuará acompanhando essas evoluções e fornecendo insights práticos para a comunidade de cibersegurança. O futuro da IA multimodal depende de nossa capacidade coletiva de antecipar, detectar e neutralizar essas ameaças emergentes com velocidade e precisão.
Deixo aqui alguns artigos interessantes que pode lhe interessar:
Adversarial Attacks in Multimodal Systems: A Practitioner’s Survey
Jailbreak Attacks and Defenses against Multimodal Generative Models: A Survey
Amante por tecnologia Especialista em Cibersegurança e Big Data, Formado em Administração de Infraestrutura de Redes, Pós-Graduado em Ciências de Dados e Big Data Analytics e Machine Learning, Com MBA em Segurança da Informação, Escritor do livro ” Cibersegurança: Protegendo a sua Reputação Digital”.
