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Jitterbit AI
Por Amber Wolff, Gerente de Conteúdo
A segurança empresarial é frequentemente descrita como uma corrida armamentista entre agentes de ameaças e profissionais de cibersegurança. Mas é também uma corrida a pé, entre os principais avanços tecnológicos e os meios que temos para nos defender contra quaisquer novos riscos que essas novas tecnologias apresentam.
O CEO da Jitterbit, Bill Conner, passou décadas liderando iniciativas para proteger redes corporativas em todo o mundo e já viu esse ciclo se repetir várias vezes ao longo de sua carreira. Uma de suas principais prioridades ao ingressar na Jitterbit foi garantir que todas as soluções da empresa fossem desenvolvidas tendo a segurança como elemento central e que as inovações fossem mais seguras, governáveis, transparentes e responsáveis.
Mas, como vimos após o vazamento do Claude desta semana, muitas organizações que adotaram uma abordagem de IA de “implantar primeiro e fazer perguntas depois” estão começando a se dar conta dos perigos de tratar a segurança como um pensamento tardio.
Conner recentemente se juntou a Manoj Chaudhary, CTO da Jitterbit, e Geoff Blaine, CMO, para discutir o vazamento e os problemas maiores que ele traz para a segurança empresarial. Você pode assistir ao vídeo completo do jTalk abaixo:
Entendendo o vazamento de código-fonte do Claude
Em 31 de março de 2026, a Anthropic, desenvolvedora do popular LLM Claude, lançou uma atualização que incluiu por engano um mapa de origem em Javascript, um arquivo de uso interno. Este arquivo apontava para um repositório no sistema interno de gerenciamento de conteúdo da empresa — e, devido a uma configuração incorreta, pelo menos meio milhão de linhas de código-fonte proprietário para o assistente de programação impulsionado por IA, o Claude Code, tornaram-se publicamente acessíveis.
Contendo o que o Wall Street Journal chamou de “informações comercialmente sensíveis”, o conjunto de dados incluía o código executado nas máquinas dos desenvolvedores da Anthropic que detalha como o ecossistema de programação com agentes funciona, incluindo ferramentas e instruções para fazer com que seus modelos de IA atuem como agentes de programação.
Em 24 horas, o link havia sido compartilhado no X e visualizado quase 30 milhões de vezes. Ele foi espelhado inúmeras vezes no Github e em outros lugares, surgindo mais rapidamente do que a Anthropic podia emitir solicitações de DMCA para derrubá-los.
Prevendo esse resultado, um desenvolvedor começou a reescrever o código TypeScript, criando uma versão semelhante, porém distinta, na linguagem de programação Python, em um esforço para evitar repercussões legais.
Este novo repositório, apelidado de “claw-code”, tornou-se o repositório de crescimento mais rápido na história do GitHub, superando facilmente o repositório original Claude Code da Anthropic. E ele pode vir para ficar, já que não está claro exatamente que recursos a Anthropic pode ter.
Com base nas próprias declarações da Anthropic, o 90% do Claude Code é gerado por IA — e os materiais gerados por IA não estão sujeitos às mesmas proteções que aqueles criados por seres humanos. Além disso, surgiram sites espelho em todo o mundo, em locais onde seria muito mais difícil fazer valer uma lei de direitos autorais dos Estados Unidos.
O que isso significa para as empresas
No 2026 Jitterbit Relatório de Benchmarking de Automação de IA, descobrimos que mais da metade dos entrevistados estava usando IA para codificação. Para empresas que lançam código de produção criado por IA, as implicações de propriedade intelectual aqui são óbvias.
Mas as implicações para a segurança são ainda mais sinistras.
Embora não seja o resultado de uma violação de segurança em si, o vazamento já está contribuindo indiretamente para um número desconhecido de violações em outras empresas. De acordo com a ZScaler, Atores de ameaças podem, e já estão, semeando versões trojanizadas [do código vazado] com backdoors, exfiltradores de dados ou criptomineradores. Usuários desavisados clonando forks “com aparência oficial‘ risco de comprometimento imediato.”
A cobertura do ThreatLabz continua sugerindo que esses repositórios maliciosos estão aparecendo no GitHub e também estão surgindo nos resultados do Google.
Para piorar as situação, uma versão reescrita do código do Claude gaba-se de ter removido todas as travas de segurança e telemetria, tornando potencialmente mais fácil usar LLMs para criar códigos maliciosos ou encontrar vulnerabilidades.
Embora a Anthropic tenha se apressado em explicar que o vazamento foi resultado de erro humano, isso levanta mais perguntas do que resolve — especificamente sobre as práticas operacionais de empresas como a Anthropic como um todo. Especialistas em segurança foram rápidos em apontar que este foi, na verdade, o segundo vazamento de dados da Anthropic nas últimas semanas, e pode sugerir problemas maiores de segurança interna dentro da empresa.
A Anthropic foi construída com base em IA constitucional e extrema cautela — mas, como apontou o CTO da Jitterbit, Manoj Chaudhary, “ela tropeçou em 0,3 megabyte de arquivo de mapa de código-fonte”. Chaudhary continuou dizendo que o incidente deve levar as empresas a garantirem que estão ampliando seu foco de segurança para a segurança geral, como a segurança de operações, para evitar um resultado semelhante.
A Importância da Segurança em Camadas e a Responsabilidade da IA
Chaudhary sugere que um abordagem de segurança em camadas é crucial para evitar riscos de incidentes como este. Como ele apontou, o vazamento expôs um recurso que poderia ser capaz de burlar algumas medidas de segurança — exigindo uma estrutura de segurança mais forte para proteger dados sensíveis e manter a integridade operacional agora que este recurso pode estar nas mãos de agentes mal-intencionados.
Conner concordou, afirmando que a transição de implantações piloto pontuais para operações baseadas em agentes de ponta a ponta destaca a necessidade de rastrear códigos e algoritmos de forma eficaz. Ele recomendou novas estruturas de governança que se alinhem aos padrões de segurança existentes, como a conformidade com SOC, e definam claramente responsabilidades e prestações de contas relacionadas aos sistemas de IA.
À medida que os sistemas de IA evoluem, disse Conner, as empresas precisam adotar práticas que lhes permitam monitorar e analisar o comportamento da IA de forma eficaz, entendendo os processos de tomada de decisão dos sistemas de IA e garantindo que haja transparência sobre como os dados são usados. Os sistemas de IA devem ser avaliados regularmente quanto a vulnerabilidades e para garantir a conformidade contínua.
O vazamento do código-fonte do Claude serve como um lembrete crítico das vulnerabilidades presentes nos sistemas de IA e da importância de estabelecer confiança e segurança nas aplicações de IA. À medida que as empresas continuam a navegar pelas complexidades da implementação de IA, priorizar a segurança em camadas, a governança e a observabilidade será essencial para garantir práticas de IA responsáveis.
Ao adotar essas estratégias, as organizações podem construir uma base mais segura para suas iniciativas de IA e evitar as consequências reputacionais e operacionais de um evento como este.
