IA e cibersegurança industrial: confiança na fábrica

Há 15 anos, muita gente aceitava navegar em sites com http:// sem pensar duas vezes. Hoje, um navegador moderno faz questão de avisar: “não é seguro”. Essa mudança de hábito aconteceu porque o risco ficou óbvio — e porque a tecnologia (e a cultura) evoluíram.

Na indústria, estamos a viver um momento parecido. Só que, em vez de um site “inseguro”, o que está em jogo é o acesso a máquinas, PLCs, HMI e redes OT que controlam ativos de centenas de milhares (ou milhões) de euros. E aqui a pergunta que realmente muda o jogo não é “posso confiar na máquina?”, mas sim: a máquina pode confiar em quem a opera — e nos sistemas que a comandam?

Este artigo faz parte da série “IA na Indústria e Manufatura” e defende uma tese simples: fábrica inteligente sem confiança digital é só uma fábrica mais exposta. A boa notícia é que a mesma digitalização que abre novas superfícies de ataque também permite — com IA e bons processos — fechar essas portas com muito mais consistência.

Confiança digital em automação: a regra mudou

Resposta direta: na automação moderna, a “confiança” deixou de ser implícita e passou a ser verificada.

A transformação é visível na forma como sistemas industriais são configurados e operados. Adoção de interfaces baseadas em web, acesso por múltiplos dispositivos, gestão remota e integração com plataformas de dados tornaram-se comuns. Em muitos projetos, já não é preciso um software pesado instalado em cada estação: o operador acede via browser, a engenharia parametriza de forma centralizada e o suporte resolve incidentes a partir de longe.

Isto traz ganhos reais:

• Agilidade operacional: mudanças e diagnósticos mais rápidos.
• Flexibilidade: acesso controlado a partir de diferentes dispositivos.
• Padronização: interfaces e versões mais fáceis de gerir.

Mas há um preço: cada novo ponto de acesso é um ponto de risco se não houver autenticação forte, autorização bem definida e registo de auditoria. É exatamente como o salto de http:// para https://: não basta “funcionar”; tem de funcionar com proteção por defeito.

O que mudou na prática dentro da fábrica

O movimento para web-HMI e conectividade IT/OT expôs uma realidade que muitas equipas já conheciam, mas nem sempre priorizavam: uma credencial errada, um acesso demasiado amplo ou uma conta partilhada pode virar um incidente.

E na indústria, incidente não é só “paragem de sistema”. Pode ser:

• alteração indevida de setpoints;
• arranques inesperados;
• perda de rastreabilidade;
• desperdício de matéria-prima;
• risco de segurança física;
• dano reputacional.

“O risco não é apenas um ataque deliberado. Erro, distração e atalhos operacionais também provocam falhas sérias.”

A superfície de ataque cresceu — e a IA pode ajudar (se for bem governada)

Resposta direta: a IA melhora deteção e resposta, mas só funciona quando há identidade, contexto e regras claras.

Quando falamos de IA na manufatura, é tentador pensar primeiro em qualidade, manutenção preditiva e otimização energética. Só que existe um “piso” para tudo isso: integridade e disponibilidade dos sistemas. Se os dados estão contaminados, se os comandos são manipuláveis ou se a rede OT é permeável, qualquer modelo de IA fica cego — ou, pior, confiante com base em dados errados.

Onde a IA entra de forma prática na cibersegurança industrial:

1. Deteção de anomalias em redes OT

   • Modelos aprendem padrões de tráfego “normal” e sinalizam desvios.
   • Útil para identificar varrimentos, acessos fora de turno e comunicações inesperadas.

2. Análise inteligente de logs e eventos (SIEM/SOAR)

   • Correlação automática entre eventos IT e OT.
   • Priorização de alertas com base no impacto na produção.

3. Gestão de privilégios baseada em risco

   • IA pode sugerir redução de permissões e identificar contas “órfãs”.
   • Ajuda a manter o princípio do menor privilégio sem travar o trabalho.

4. Deteção de “data poisoning” e integridade de dados industriais

   • Quando a IA depende de sensores e historiadores, vale ouro detetar leituras improváveis.

Só que há um ponto que eu vejo falhar com frequência: querer “IA para segurança” sem antes arrumar a casa. Se não existem inventário de ativos, gestão de identidades e segmentação mínima, a IA vira um painel bonito a gritar falsos positivos.

Um cenário realista (e comum) de risco

Pense num integrador que precisa de acesso remoto para ajustar uma lógica de controlo. A equipa libera uma conta genérica “manutenção”, com palavra-passe partilhada e acesso total “porque é só por hoje”.

• “Só por hoje” vira meses.
• A conta passa entre equipas.
• Ninguém sabe quem fez o quê.

Quando algo dá errado, a pergunta não é “quem atacou?”. É “temos como provar o que aconteceu?”. Sem rastreabilidade, a fábrica perde tempo, dinheiro e confiança interna.

Security-by-default e cultura: tecnologia não basta

Resposta direta: cibersegurança industrial sustentável nasce da combinação de tecnologia, processos e pessoas.

A indústria tem uma particularidade: ciclos de vida longos. Existem linhas com equipamentos e controladores a operar por 10, 15, 20 anos. Muitos foram projetados numa época em que conectividade era exceção — e não regra. Por isso, ainda vemos ambientes onde atualizações são raras, segmentação é mínima e credenciais são geridas “no braço”.

Nos últimos anos, essa realidade começou a mudar por três forças:

• maior pressão regulatória e contratual;
• mais incidentes a chegar às manchetes;
• digitalização acelerada (incluindo acesso remoto e cloud/híbrido).

A abordagem que funciona na prática é security-by-default: sistemas que já nascem com configurações seguras e com guias claros de operação. Mesmo assim, há uma armadilha: se a cultura não acompanha, as pessoas desligam proteções para “fazer andar”.

Os atritos típicos (e como resolver sem travar a produção)

A resistência costuma aparecer em frases conhecidas:

• “Porque é que o login ficou tão complicado?”
• “E se eu esquecer a palavra-passe?”
• “Isto vai atrasar a manutenção.”

Essas dores são reais. A saída não é ignorá-las; é desenhar processos que funcionem no chão de fábrica:

• Gestor de palavras-passe corporativo com políticas simples e recuperação rápida.
• MFA adaptado ao ambiente industrial (ex.: app, token, ou soluções compatíveis com EPI e operações em campo).
• Contas nominativas (acabou a conta partilhada) e perfis por função.
• Acesso temporário (just-in-time) para fornecedores e integradores.
• Procedimentos de emergência claros: quem autoriza, como registar, como revogar.

Segurança boa não é a que “proíbe”. É a que permite operar sem precisar de atalhos.

Um framework prático: “a máquina confia em quem, para fazer o quê?”

Resposta direta: transforme confiança em regras objetivas de identidade, autorização e prova.

Para sair do abstrato, eu recomendo estruturar o tema com três perguntas que cabem num workshop de 90 minutos com Operações, Automação, IT e Segurança:

1. Quem pode enviar comandos?

   • Operadores? Manutenção? Engenharia? Fornecedor?
   • Em que horários e a partir de que locais?

2. Com que direitos (e por quanto tempo)?

   • Ler apenas, alterar parâmetros, descarregar receitas, atualizar firmware.
   • Permissões por função e por ativo.

3. Como vamos provar o que aconteceu?

   • Logs centralizados, sincronização de tempo, trilha de auditoria.
   • Retenção e revisão periódica.

Checklist objetivo para 30 dias (sem “megaprojeto”)

Se a sua fábrica está a começar (ou a acelerar) a jornada de fábrica inteligente com IA, estas ações dão retorno rápido:

1. Inventário de ativos OT (controladores, HMIs, switches, gateways, PCs industriais).
2. Segmentação de rede com zonas e conduítes (OT separado de IT; DMZ quando aplicável).
3. Identidade e acesso
   • contas nominativas;
   • remoção de credenciais partilhadas;
   • perfis por função.
4. Acesso remoto com controlo
   • VPN/portal com MFA;
   • sessões gravadas e com tempo de expiração.
5. Backups e restauração testados
   • testar restauro (não é só “ter backup”);
   • definir RTO/RPO por linha.
6. Monitorização de eventos OT
   • pelo menos um baseline de tráfego e alertas para desvios.

Se quiser colocar IA no radar sem complicar: comece por deteção de anomalias em tráfego e em logs. É onde a IA costuma gerar valor cedo, desde que o ambiente esteja minimamente organizado.

Perguntas comuns sobre cibersegurança industrial e IA (respostas curtas)

“IA substitui boas práticas de segurança?”

Não. IA amplifica capacidade de deteção e resposta, mas depende de boas práticas como segmentação, identidade, logs e processos.

“O maior risco é um hacker externo?”

Nem sempre. Erros internos, contas partilhadas e acessos excessivos aparecem em muitos incidentes e são mais fáceis de corrigir.

“Segurança vai reduzir produtividade?”

Segurança mal desenhada, sim. Segurança bem desenhada reduz paragens e retrabalho, melhora rastreabilidade e acelera diagnóstico.

A fábrica inteligente precisa de confiança verificável

A promessa da IA na indústria e manufatura é clara: mais eficiência, mais qualidade, menos paragens. Só que esses ganhos dependem de uma base que muita gente ainda trata como “assunto do IT”. Não é. Cibersegurança industrial é parte do desempenho da produção.

O paralelo com o http:// é útil porque mostra como a normalidade muda: aquilo que era “aceitável” passa a ser impensável quando entendemos o risco. Na fábrica, está a acontecer o mesmo. Não dá para aceitar acesso sem controlo, credenciais partilhadas e ausência de auditoria num ambiente onde uma mudança errada pode parar uma linha inteira.

Se a sua empresa está a investir em digitalização, MES, dados de produção e modelos de IA, a pergunta certa para fechar 2025 e entrar em 2026 com maturidade é esta: as suas máquinas conseguem “confiar” em cada comando porque a confiança está desenhada, verificada e auditável — ou porque “sempre foi assim”?