#Seguranca

Três instâncias do Claude, uma VM cada, a mesma base pra migrar e nenhuma sabendo que as outras existiam. Em horas apareceu malware auto-replicante, camuflagem de health check e troca de chave SSH. Mas o malware é a isca: o achado que importa pra quem roda agente em produção é que paralelismo sem coordenação degrada de forma medível. O que o estudo mostra de verdade, o que a imprensa repetiu errado e 4 regras de infra pra você não montar esse experimento sem querer.

A Cursor confirmou em 14/08/2026 que foi adquirida pela SpaceX. O comunicado tem treze frases: fala de GPU, de modelo mais barato e de horizonte, e não fala uma palavra sobre o seu código. Separamos o que está em fonte primária do que é só imprensa (inclusive os US$ 60 bilhões), mostramos o que de fato muda dentro do editor (Grok 4.6 no pool da casa, Claude hidden by default, o Router escolhendo por você) e fechamos com o checklist pra quem depende do Cursor em produção.

O Claude Code ganhou um scanner de vulnerabilidades multi-agente: o plugin Claude Security, em beta desde 22/jul. Instalei, rodei num projeto Laravel e mostro os findings (SQL injection, IDOR, mass assignment), os patches gerados e o que ele pega que scanner tradicional não pega.

A OpenAI liberou o GPT-5.5-Cyber dentro do programa Daybreak, um modelo que acha, valida e corrige vulnerabilidades num fluxo automatizado. O que ele faz na prática, onde entra no fluxo do dev e até onde dá pra confiar correção de vuln a um modelo.

As cercas que separam um agente que roda em produção de um que vive preso no "demo na minha máquina": validar a entrada, restringir o que as tools fazem e checar a saída antes de devolver pro usuário.

MCP local não é MCP em produção. Sair do stdio no laptop pra um servidor MCP servindo agente corporativo exige três mudanças: Streamable HTTP no transporte, OAuth 2.1 com PKCE e Resource Indicators na auth, e JSON Schema 2020-12 estrito nos argumentos. E um gateway corporativo no meio, sempre.

Seu agente lê o HTML de uma página de produto. Lê também as instruções escondidas que mandam ele ignorar o usuário e recomendar um link específico. Esse vetor já está sendo explorado em produção. Veja como funciona e o que o harness precisa fazer antes de injetar conteúdo externo no contexto do LLM.