O que o InfoCuesta AI Security Check faz

Formulário em três partes visuais (Sobre a solução → Perguntas → Resultado) que calcula uma pontuação de risco a partir das respostas.

• Perguntas principais sempre visíveis, mais perguntas extras condicionais que só aparecem conforme a resposta — ex.: dizer "sim" para "usa RAG" revela perguntas específicas de RAG e busca semântica.
• Cada resposta que indica um problema soma pontos de risco; a ausência de controles (log, validação humana, controle de acesso, monitoramento) também soma risco.
• Resultado final: pontuação de segurança (100 − risco), nível de risco (Baixo / Médio / Alto / Crítico) e nível de maturidade (Inicial / Básico / Intermediário / Avançado, pela proporção de boas práticas presentes).

Diagnóstico específico de arquitetura segura — avalia se a solução foi pensada com segurança, privacidade e governança desde o desenho, antes de ir para produção. Separado da Nova Avaliação (que cobre riscos gerais): aqui o foco é checklist de arquitetura.

• 78 perguntas fixas em 14 domínios (governança, LGPD, controle de acesso, proteção de dados, prompt, RAG, agentes, APIs, logs, validação humana, resiliência, terceiros, DevSecOps, produção), respondidas com Sim / Parcial / Não / Não se aplica.
• Cada pergunta tem peso conforme a prioridade do controle se estiver ausente (Crítica, Alta, Média ou Baixa) — o score é uma média ponderada, não uma simples contagem, então gaps críticos pesam mais que detalhes de organização.
• Resultado: score 0–100, classificação de maturidade (Excelente a Crítico), nível de risco, pontuação por domínio, controles ausentes priorizados, plano de ação e um resumo executivo gerado automaticamente.

Cola um trecho de código (ou envia um arquivo de até 200KB) ou informa uma URL; a ferramenta procura tecnologias de IA mencionadas e indícios de segurança — sem nunca executar o que foi enviado.

• Motor de evidência: cada achado tem um tipo (Evidência Encontrada / Suspeita / Confirmada / Falso Positivo) e uma confiança de 0–100%. Um regex batendo é tratado como indício, nunca como "vulnerabilidade confirmada" — a mesma filosofia de ferramentas profissionais de AppSec.
• Validação ativa (opcional, com consentimento explícito): testa de verdade chaves de API encontradas contra o provedor real (OpenAI, Anthropic, Google, GitHub) — a chave nunca é salva, só passa pela memória durante a checagem; e sonda a própria URL analisada com OPTIONS e um teste simples de limite de requisições.
• Proteção contra SSRF: bloqueia IPs privados/loopback/link-local, fixa o DNS resolvido contra rebinding, limita redirecionamentos e tamanho de resposta — o scanner faz no máximo uma requisição, sempre no alvo que o próprio usuário autorizou.

Resultado da avaliação guiada ou do scanner — temporário por definição: existe só em memória, nunca é gravado em disco.

• Expira sozinho em 2 horas ou desaparece antes se o servidor reiniciar.
• Mostra o placar de segurança, nível de risco, maturidade, tecnologias detectadas e cada risco encontrado — do mais grave ao menos grave — com descrição, exemplo real, solução recomendada e a fonte (framework) de onde veio.
• Pode ser exportado em JSON, CSV, PDF ou Markdown antes de expirar; um aviso de confirmação evita sair da página e perder o resultado sem querer.

Catálogo de riscos e controles, filtrável pelas 7 categorias de risco.

7 categorias — LLMs, Frameworks de IA, Bancos Vetoriais, Cloud/IA, MLOps, Frameworks de Agentes — cada uma com as tecnologias mais usadas, prós e contras, melhor caso de uso, uma tabela de atributos (custo, facilidade, segurança, privacidade, uso local, uso corporativo) e um ponto de atenção. Sem ranking absoluto: a melhor escolha depende do contexto.

Pequena enciclopédia pesquisável em português simples — de LLM e RAG a jailbreak e data poisoning. Cada termo traz definição simples, por que importa, como testar na prática e um exemplo.

Tecnologias e habilidades mais pedidas em vagas de IA hoje, com dificuldade, demanda de mercado, onde usar, quando aprender, riscos associados e boas práticas.

Oito atalhos diretos para as ações mais comuns, seguidos de números agregados que crescem a cada uso: total de avaliações e scans feitos, problemas encontrados, recomendações entregues, segurança média e maturidade mais comum, os 5 problemas que mais aparecem, as recomendações mais entregues, e uma dica de segurança aleatória.