À medida que a segurança na nuvem evolui em 2025 e além, as organizações devem se adaptar às realidades novas e em evolução, incluindo a crescente dependência da infraestrutura de nuvem para fluxos de trabalho orientados por IA e as grandes quantidades de dados sendo migradas para a nuvem.

Mas há outros desenvolvimentos que podem impactar suas organizações e gerar a necessidade de uma estratégia de segurança ainda mais robusta. Vamos dar uma olhada…

1: Aumento do cenário de ameaças incentiva a consolidação do mercado

Os ataques cibernéticos direcionados a ambientes de nuvem estão se tornando mais sofisticados, enfatizando a necessidade de soluções de segurança que vão além da detecção. As organizações precisarão de mecanismos de defesa proativos para evitar que os riscos cheguem à produção. Devido a essa necessidade, o mercado favorecerá fornecedores que oferecem plataformas de segurança abrangentes e de ponta a ponta que simplificam a mitigação de riscos e aumentam a eficiência operacional.

2: A segurança na nuvem se unifica com as prioridades do SOC

Os centros de operações de segurança (SOC) e as funções de segurança em nuvem estão convergindo. Em 2025, as equipes de SOC assumirão um papel mais ativo na segurança em nuvem, integrando detecção e resposta a ameaças específicas da nuvem em seus fluxos de trabalho. Essa colaboração melhorará a coordenação, permitindo uma abordagem de segurança unificada que aprimora a proteção contra ameaças e a resiliência operacional.

3: Segurança de dados ganha prioridade em plataformas de proteção de aplicativos nativos da nuvem (CNAPPs)

Com quase 30% dos dados da nuvem contendo informações confidenciais , a segurança de dados se tornou um componente crítico das estratégias de proteção da nuvem. À medida que a adoção da IA generativa cresce, as soluções CNAPP incorporarão cada vez mais recursos de segurança de dados integrados. Os fornecedores que integram fortes medidas de proteção de dados ganharão uma vantagem competitiva, ajudando as organizações a prevenir acesso não autorizado e violações de dados.

4: Orçamentos de segurança de aplicativos mudam para plataformas unificadas

Um número crescente de organizações está realocando orçamentos de segurança de aplicativos de ferramentas fragmentadas para plataformas unificadas. Pesquisas indicam que 64% dos tomadores de decisões de segurança antecipam aumentos de orçamento para segurança de aplicativos. Afastar-se de soluções de segurança díspares fornecerá às empresas visibilidade abrangente, melhorando sua capacidade de detectar e prevenir ameaças cibernéticas.

5: Maior foco na proteção da propriedade intelectual em código gerado por IA

À medida que o código gerado por IA se torna mais difundido, as organizações enfrentam riscos maiores relacionados à propriedade intelectual (IP) proprietária. Modelos de IA treinados em vastos conjuntos de dados podem inadvertidamente introduzir conteúdo protegido por direitos autorais ou sensível. Para mitigar esses riscos, as empresas devem implementar auditorias rigorosas de dados, processos de garantia de qualidade e estruturas de conformidade para garantir o uso responsável da IA.

6: Estruturas de conformidade mais rigorosas para o tratamento de dados de IA

Órgãos reguladores em todo o mundo estão reforçando a governança sobre a segurança de dados de IA. À medida que os modelos de IA processam volumes maiores de informações confidenciais, novas medidas de segurança serão necessárias para lidar com vulnerabilidades emergentes. As organizações precisarão investir em estratégias avançadas de conformidade, treinamento de equipe e protocolos de segurança aprimorados para atender aos requisitos regulatórios em evolução e manter a confiança operacional.

7: A busca pela inovação comprometerá a segurança

Alguns desenvolvedores podem ignorar políticas restritivas de segurança de IA em busca de inovação, expondo inadvertidamente as organizações a novas vulnerabilidades. Encontrar um equilíbrio entre segurança e inovação será crucial. As empresas devem desenvolver estruturas de segurança que suportem desenvolvimento rápido, mantendo a conformidade e minimizando riscos.

8: Malware alimentado por IA surge como uma ameaça

Avanços em modelos de linguagem grande (LLMs) introduzem novos riscos, incluindo malware orientado por IA capaz de automatizar ataques de phishing, evadir a detecção e aprimorar táticas de engenharia social. Medidas tradicionais de segurança cibernética podem se mostrar inadequadas contra essas ameaças em evolução. As organizações precisarão investir em defesas de segurança adaptáveis que aproveitem a IA para neutralizar esses riscos emergentes.