MAIA: Inteligência Multiagente para Orquestração e Priorização de Vulnerabilidades entre Múltiplos Scanners

Descrição

O projeto MAIA propõe o desenvolvimento de uma plataforma de Inteligência Artificial multiagente para otimizar a gestão de vulnerabilidades em ambientes corporativos de grande escala, correlacionando, padronizando, filtrando e priorizando achados provenientes de múltiplos scanners (como SAST, DAST e análise de artefatos), que hoje operam com formatos e taxonomias heterogêneas e geram grande volume de alertas redundantes e falsos positivos. A solução utilizará agentes especializados por fonte de detecção, coordenados por um agente orquestrador e apoiados por uma camada de integração e padronização de dados em um repositório central, permitindo consolidar evidências, reduzir ruído operacional e produzir uma visão unificada e acionável do risco. Com mecanismos de aprendizado contínuo e feedback humano, espera-se aumentar a precisão da correlação e da priorização com base em criticidade, explorabilidade e impacto no negócio, reduzindo o tempo de triagem e fortalecendo governança, rastreabilidade e auditoria, contribuindo para uma operação de cibersegurança mais eficiente, estratégica e resiliente.