Cisco integra Claude Mythos a testes de segurança para agentes de IA

A Cisco anunciou a integração do modelo Claude Mythos, desenvolvido pela Anthropic, ao Cisco AI Defense. A novidade foi apresentada em dez de novembro de 2026, durante o evento Cisco Live APJC, realizado em Melbourne, na Austrália, e amplia o uso de inteligência artificial em testes de segurança para aplicações e agentes corporativos.

Segundo o Cisco Newsroom, o recurso permitirá simular ataques complexos contra sistemas de inteligência artificial antes que eles sejam colocados em produção. A proposta é usar o chamado red teaming para encontrar vulnerabilidades e comportamentos inesperados em soluções capazes de interpretar instruções, tomar decisões e acionar ferramentas externas.

Como funcionam os testes com o Claude Mythos

O sistema poderá criar cenários de ataque em múltiplas etapas, adaptando a avaliação à arquitetura analisada. A Cisco afirma que o modelo também será capaz de identificar vulnerabilidades específicas e sugerir novas linhas de teste com base nas características da aplicação ou do agente avaliado.

Na prática, a ferramenta busca reproduzir situações em que um agente de IA pode ser levado a sair do objetivo original, acessar informações indevidas ou utilizar recursos de maneira inadequada. A avaliação automatizada pretende ampliar a capacidade das equipes de segurança de examinar sistemas que não funcionam apenas como softwares tradicionais, mas também interpretam contexto e executam tarefas.

A empresa ressalta que os testes serão feitos somente contra alvos registrados e autorizados pelos clientes. O processo terá autenticação do operador, sessões com duração limitada e mecanismos para que um responsável humano interrompa a atividade. Essas restrições foram apresentadas como parte das medidas de controle para evitar que a simulação ultrapasse o ambiente autorizado.

Desafio de proteger agentes usados por empresas

O avanço de agentes de IA em ambientes corporativos adiciona novas camadas ao trabalho de segurança digital. Além de proteger a infraestrutura e os dados, as empresas precisam avaliar como esses sistemas interpretam comandos, quais ferramentas podem acessar e se conseguem manter os limites definidos pelos responsáveis.

O red teaming aplicado à inteligência artificial procura antecipar essas falhas por meio de tentativas controladas de exploração. Em vez de esperar que um problema apareça durante o uso cotidiano, as equipes simulam ações adversárias para observar as respostas do agente e descobrir maneiras de contornar suas proteções.

Esse tipo de avaliação também pode ajudar a identificar riscos associados à manipulação de instruções, ao acesso indevido a dados e à execução de tarefas fora da finalidade prevista. A integração do Claude Mythos ao Cisco AI Defense coloca esse processo dentro de uma plataforma voltada à análise de aplicações de IA, com foco no uso empresarial.

Observabilidade e controle de custos na Splunk

O anúncio da Cisco também inclui atualizações em ferramentas da Splunk, empresa adquirida pela companhia, para acompanhar custos, desempenho e qualidade de agentes de inteligência artificial. Um dos recursos apresentados é o Tokenomics, que deverá relacionar o consumo de tokens ao resultado produzido por cada agente.

A proposta é oferecer às empresas uma visão mais ampla sobre a eficiência dessas aplicações. Ao observar o uso de tokens junto aos resultados entregues, os responsáveis poderão analisar o comportamento operacional dos agentes e avaliar a relação entre o processamento utilizado e a tarefa realizada.

A Cisco informou ainda que os modelos de avaliação e o Evaluation Tuner chegariam no mesmo mês do anúncio. Já o recurso de red teaming adaptativo com o Claude Mythos teria disponibilidade inicial limitada a empresas selecionadas, conforme as informações divulgadas pela companhia.

Com a integração, a Cisco combina testes automatizados de segurança, observabilidade e análise de desempenho em torno do uso corporativo de agentes de IA. O movimento mostra como a adoção dessas ferramentas exige não apenas capacidade de automação, mas também mecanismos para acompanhar seus limites, resultados e formas de interação com sistemas empresariais.