Uma avaliação de segurança realizada pela empresa de cibersegurança de blockchain Hacken lançou um alerta prático para o mercado em rápido crescimento dos agentes de negociação com IA: bloquear levantamentos, por si só, não impediria que um bot comprometido ou mal controlado causasse perdas graves.
A análise da Hacken, incluída num relatório recente sobre negociação de criptomoedas assistida por IA, afirmou que um agente capaz de colocar ordens ainda pode ser manipulado para comprar tokens a preços inflacionados, abrir posições excessivamente grandes ou acumular uma exposição que exceda o risco pretendido pelo utilizador. Em cada caso, os fundos podem ser perdidos através da atividade de negociação sem nunca saírem da conta.
A descoberta direciona a atenção para as permissões concedidas aos sistemas de IA, em vez de se concentrar apenas nas definições de levantamento. Um agente não precisa de autorização para transferir ativos para o exterior para causar danos numa conta. O acesso aos mercados à vista ou de derivados pode ser suficiente se o sistema conseguir colocar ordens de grande dimensão, utilizar alavancagem ou negociar repetidamente num mercado com pouca liquidez.
As permissões de negociação criam riscos para além dos levantamentos
As ferramentas de negociação com IA são cada vez mais utilizadas para resumir notícias do mercado, analisar gráficos, identificar potenciais oportunidades e gerar ideias de negociação. A passagem do apoio à pesquisa para a execução autónoma introduz um conjunto diferente de riscos, porque o software começa a agir sobre saldos reais, em vez de fornecer informações para avaliação humana.
A Hacken afirmou que as salvaguardas devem ser colocadas fora do próprio agente. Essa abordagem impediria que um modelo de negociação alterasse os seus próprios limites ou contornasse restrições ao receber instruções erradas, manipuladas ou maliciosas.
A empresa identificou limites para ordens individuais, posições totais e permissões da conta como controlos essenciais. Estas restrições poderiam limitar os danos provocados por uma única negociação mal sucedida ou por uma sequência de negociações automatizadas realizadas durante um movimento volátil do mercado.
Um limite ao tamanho das ordens, por exemplo, impediria um agente de utilizar uma parcela inesperadamente grande dos fundos disponíveis numa única transação. Um limite à posição total restringiria o nível de exposição que a conta pode acumular através de várias ordens. Os controlos de permissões poderiam impedir o agente de aceder a determinados ativos, mercados ou funcionalidades de alto risco, como posições alavancadas.
Estas medidas são importantes nos mercados de criptomoedas, onde os preços podem mudar rapidamente e a liquidez pode variar bastante entre ativos. Um bot pode executar ordens mais depressa do que o utilizador consegue intervir, sobretudo se tiver autorização para monitorizar os mercados e colocar ordens continuamente.
Os controlos externos são concebidos para resistir a falhas do agente
A Hacken também descreveu testes de segurança destinados a bloquear ações indesejadas antes da execução. O objetivo é tratar um agente de IA como um componente com autoridade limitada, em vez de um sistema ao qual se deve confiar a sua própria supervisão.
Essa distinção torna-se especialmente relevante quando um agente recebe informações de fontes externas. Um modelo que lê notícias de mercado, publicações nas redes sociais, dados de tokens ou outro material online pode deparar-se com sinais enganadores ou instruções maliciosas concebidas para influenciar o seu comportamento. O quadro de segurança do relatório centra-se em garantir que a ação de negociação final continua sujeita a controlos fixos.
Na prática, um design eficaz separaria a capacidade de um agente recomendar ou solicitar uma negociação do sistema que a autoriza. O agente poderia identificar uma ordem potencial, mas uma camada baseada em regras verificaria se a negociação excede limites predefinidos de capital, posição, alavancagem ou perdas antes de chegar ao mercado.
Esta estrutura também proporcionaria aos utilizadores uma forma mais clara de auditar o que as suas ferramentas automatizadas estão a fazer. Os utilizadores podem analisar quais as ações propostas, quais foram bloqueadas e se foi atingido algum limite. Esse registo pode ajudar a identificar uma estratégia defeituosa, uma condição de mercado inesperada ou um comportamento que não corresponde às instruções do utilizador.
Os utilizadores parecem mais confortáveis com a investigação assistida por IA do que com a negociação autónoma
Os resultados do inquérito do relatório mostraram uma clara diferença entre a utilização da IA como ferramenta de investigação e a disponibilidade para lhe entregar a execução direta. Os inquiridos relataram utilizar a IA com mais frequência para tarefas como resumir notícias, analisar mercados e encontrar potenciais oportunidades de negociação do que para colocar ordens automaticamente.
Esse padrão reflete a diferença prática entre utilizar a IA para processar informações e permitir que controle capital. A investigação de mercado pode ser verificada, ignorada ou comparada com outras fontes. Uma ordem automatizada pode ser executada em segundos, potencialmente antes de um investidor se aperceber de que os pressupostos subjacentes se alteraram.
O relatório também concluiu que os controlos de proteção influenciaram a disponibilidade dos inquiridos para considerar a negociação automatizada. O interesse aumentou quando os cenários incluíam notificações, a possibilidade de pausar a atividade, a revogação de permissões e paragens automáticas associadas a limites de perdas. Ainda assim, os inquiridos mantiveram-se geralmente cautelosos quanto à percentagem dos ativos da conta que delegariam num sistema automatizado.
Essa hesitação é coerente com o alerta da Hacken. A automatização pode reduzir o tempo necessário para monitorizar os mercados ou executar uma estratégia de negociação, mas também comprime o tempo disponível para detetar erros. Os limites de capital e de permissões funcionam, por isso, como um disjuntor quando um modelo se comporta de forma imprevisível ou reage a informações de má qualidade.
O design da exchange determinará quanto controlo os utilizadores delegam
O relatório também revelou preferências divergentes quanto à possibilidade de as salvaguardas serem definições opcionais escolhidas pelos utilizadores ou requisitos mínimos aplicados por uma exchange. Muitos inquiridos preferiram ter controlo sobre as definições de segurança que ativam, embora continuasse a existir um forte apoio a medidas obrigatórias, como avaliações de risco, auditorias independentes e limites não desativáveis sobre o capital ou as perdas.
Isto cria um desafio de design para as plataformas de negociação. Regras altamente restritivas podem frustrar utilizadores experientes que procuram flexibilidade, enquanto definições totalmente opcionais podem deixar os traders menos experientes expostos a ferramentas que não compreendem totalmente.
Um modelo viável combinaria proteções de base com definições de risco ajustáveis. As plataformas poderiam exigir limites claros para a autoridade delegada, permitindo simultaneamente que os utilizadores escolhessem limites mais rigorosos para fundos, ativos, tamanho das ordens, alavancagem e estratégias autorizadas.
A avaliação da Hacken sugere que as proteções mais eficazes serão provavelmente as menos glamorosas: limites rígidos, permissões isoladas, verificações pré-negociação e uma forma fiável de parar o sistema. À medida que os agentes de negociação com IA passam da análise de mercado para a execução, a capacidade de limitar as ações de um bot poderá tornar-se mais valiosa do que a sofisticação das suas previsões de mercado.
Preocupado com os riscos da negociação com IA? Saiba como os controlos de segurança ajudam a proteger estratégias e fundos automatizados.
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