NSA quer usar inteligência artificial para analisar grandes volumes de dados

Agência norte-americana pretende acelerar a triagem de comunicações e sinais eletrônicos, reduzindo tarefas que atualmente podem exigir dias ou semanas de trabalho

A Agência de Segurança Nacional dos Estados Unidos (NSA) pretende ampliar o uso de inteligência artificial para ajudar seus analistas a processar os enormes volumes de informações coletados diariamente. O objetivo é identificar anomalias, conexões e dados relevantes com maior rapidez, permitindo que profissionais humanos concentrem sua atenção nos elementos de maior valor para as missões de inteligência e defesa cibernética.

A iniciativa foi apresentada por David Imbordino, diretor da área de cibersegurança da NSA, durante um painel do Billington Cybersecurity Summit, realizado em Washington, com representantes da aliança de inteligência Five Eyes — formada por Estados Unidos, Reino Unido, Canadá, Austrália e Nova Zelândia.

Segundo Imbordino, a agência estuda como empregar sistemas de IA para ampliar consideravelmente sua capacidade de triagem. Processos que hoje podem consumir dias ou semanas seriam executados muito mais rapidamente, sobretudo quando exigem a comparação de informações dispersas em diferentes bancos de dados.

Busca por sinais relevantes em um oceano de informações

A NSA é responsável pela inteligência de sinais dos Estados Unidos, conhecida pela sigla SIGINT, e pela proteção de sistemas de segurança nacional contra ameaças cibernéticas. A agência recebe diariamente grandes quantidades de dados, entre eles comunicações estrangeiras interceptadas e sinais eletrônicos emitidos por radares, redes, sensores e sistemas de armas.

O crescimento contínuo desse fluxo tornou a capacidade de processamento um dos principais desafios da atividade de inteligência. Mesmo com ferramentas tradicionais de pesquisa, correlação e análise, equipes humanas podem ter dificuldade para localizar rapidamente padrões incomuns ou informações relevantes em conjuntos formados por enormes quantidades de registros.

A inteligência artificial seria empregada como uma primeira camada de análise. Modelos treinados para reconhecer padrões poderiam classificar dados, estabelecer relações entre eventos aparentemente separados, destacar comportamentos fora do normal e indicar aos especialistas quais elementos merecem uma investigação mais aprofundada.

O propósito declarado não é substituir os analistas, mas reduzir o tempo dedicado a tarefas repetitivas e à busca manual. A decisão sobre o significado de uma informação, sua confiabilidade e a resposta adequada continuaria sob responsabilidade de profissionais autorizados.

IA pode reduzir análises de semanas para horas

Uma aplicação possível seria comparar informações provenientes de diferentes fontes e momentos. Um sinal eletrônico captado por um sensor poderia ser relacionado a comunicações interceptadas, atividades detectadas em uma rede e dados históricos sobre determinado sistema militar ou grupo patrocinado por um Estado.

Sem automação, reunir e interpretar esses elementos pode exigir consultas sucessivas a diferentes repositórios. Ferramentas de IA poderiam apresentar rapidamente as relações mais prováveis, produzir resumos preliminares e alertar sobre inconsistências, permitindo que os analistas testem hipóteses em menos tempo.

A capacidade também seria útil na defesa cibernética. Sistemas automatizados poderiam examinar registros de redes em busca de indícios de invasão, identificar alterações suspeitas no comportamento de usuários ou equipamentos e correlacionar uma atividade aparentemente isolada com campanhas atribuídas a grupos estrangeiros.

A aposta da NSA reflete uma tendência mais ampla das agências de inteligência e segurança dos Estados Unidos. O Laboratório de Ciências Analíticas, parceria da comunidade de inteligência com a Universidade Estadual da Carolina do Norte, vem pesquisando como a IA agêntica pode auxiliar especialistas a interpretar conjuntos de dados de grande escala e resolver problemas relacionados à segurança nacional.

Agência quer acesso aos modelos mais avançados

O movimento ocorre enquanto a NSA amplia o diálogo com as principais empresas de inteligência artificial. O vice-diretor da agência, Timothy Kosiba, afirmou em agosto que o órgão deseja acesso a uma grande variedade de modelos comerciais, incluindo sistemas de fronteira capazes de executar tarefas complexas de programação e segurança cibernética.

Kosiba assumiu como o 21º vice-diretor da NSA em janeiro de 2026, com responsabilidade pela execução da estratégia e pela formulação de políticas da agência. A NSA também mantém parcerias com empresas, universidades e centros de pesquisa por meio de sua missão de cibersegurança.

A aproximação com os desenvolvedores está ligada à necessidade de avaliar quais modelos oferecem melhor desempenho em tarefas específicas. Uma ferramenta pode ser mais eficiente para análise de códigos, enquanto outra pode apresentar resultados superiores na interpretação de idiomas, reconhecimento de padrões ou produção de resumos.

Governo prepara testes classificados de segurança

A NSA também participa da aplicação de uma ordem executiva assinada pelo presidente Donald Trump em junho. A medida determinou que órgãos de segurança nacional desenvolvam testes classificados para identificar quando modelos avançados de IA adquirem capacidades cibernéticas que exigem supervisão adicional.

O mecanismo prevê acordos voluntários pelos quais empresas poderão fornecer ao governo acesso antecipado aos seus modelos por um período de até 30 dias, antes da disponibilização a outros parceiros. A intenção é verificar se as ferramentas conseguem encontrar vulnerabilidades, automatizar ataques sofisticados ou produzir capacidades que poderiam ser exploradas por governos adversários.

Segurança e confiabilidade serão desafios

O emprego de IA em redes classificadas exigirá salvaguardas adicionais. Dados utilizados pela NSA não podem ser enviados para serviços comerciais convencionais nem empregados para treinar modelos externos. As ferramentas precisarão operar em ambientes isolados, com controles rígidos de acesso, registro das consultas e proteção contra vazamentos.

Outro problema é a confiabilidade. Modelos generativos podem produzir informações incorretas, interpretar coincidências como relações causais ou deixar de reconhecer sinais relevantes. Em inteligência, um falso positivo pode consumir recursos e direcionar uma investigação para o alvo errado, enquanto um falso negativo pode permitir que uma ameaça real permaneça invisível.

Por isso, a utilidade prática dependerá da capacidade de apresentar evidências verificáveis, indicar o grau de confiança de cada conclusão e permitir que o analista rastreie quais dados sustentaram determinada recomendação. A vantagem procurada pela NSA não está apenas em processar mais informações, mas em reduzir o intervalo entre a coleta de um sinal e sua transformação em inteligência útil para autoridades civis e militares.■

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