Agentes Autônomos Baseados em LLM para Detecção de Vulnerabilidades de Segurança Cibernética: um Estudo Experimental com Decepticon - Santos, Leandro R.; Lariucci, Ciro G.; Silva, Cleriston L.; Sene Junior, Iwens Gervasio; Barbosa, Jacson Rodrigues (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Ubíqua e Pervasiva (SBCUP); 2026: Anais do XVIII Simpósio Brasileiro de Computação Ubíqua e PervasivaDO - 10.5753/sbcup.2026.23606, 2026)
A crescente complexidade dos ambientes de TI corporativos e a ampliação da superfície de ataque demandam soluções de segurança mais ágeis e escaláveis. Nesse contexto, a identificação eficiente de vulnerabilidades permanece um desafio relevante. Este trabalho investiga a hipótese de que agentes autônomos baseados em modelos de linguagem de grande porte (LLMs) podem apoiar a detecção de vulnerabilidades de forma eficaz. O objetivo é avaliar a capacidade desses agentes em identificar vulnerabilidades em ambientes computacionais. Para isso, foi conduzido um estudo experimental com dois ambientes Linux virtualizados: um agente ofensivo (Vibe Hacking Agent) e um ambiente alvo com vulnerabilidades conhecidas. Foram executadas seis solicitações de varredura e análise por diferentes LLMs, com coleta de métricas e relatórios. Os resultados indicam que a escolha do LLM influencia o comportamento técnico do agente. No cenário avaliado, o Qwen3 apresentou melhor desempenho relativo em profundidade de varredura, correlação com ferramentas auxiliares e priorização de riscos. Como contribuição, o trabalho demonstra o potencial de agentes baseados em LLMs para aumentar a eficiência e a escalabilidade em operações de segurança cibernética.