A rápida evolução das ameaças cibernéticas exige validação contínua e de alta fidelidade das posturas defensivas das empresas. As metodologias convencionais de Simulação de Quebra e Ataque (BAS) dependem de roteiros estáticos que falham em emular o raciocínio adaptativo das modernas Ameaças Persistentes Avançadas (APTs). Neste artigo, apresentamos o VANGUARD, uma nova estrutura "Agente Cognitivo Púrpura". O VANGUARD funde um agente Red Team interativo, impulsionado por um Modelo de Linguagem Grande (LLM), construído em uma arquitetura cognitiva de Raciocínio e Ação (ReAct), com um pipeline de validação de telemetria Blue Team em tempo real via o stack Elasticsearch (ELK). Ao contrário das IAs ofensivas de caixa-preta, o VANGUARD quantifica matematicamente seu próprio Tempo para Detectar (TTD) e, subsequentemente, atua como um engenheiro DefSecOps, sintetizando e implantando de forma autônoma Heurísticas SOC personalizadas para fechar as lacunas. Abordamos o crítico problema de "Alinhamento Agente" em IA ofensiva implementando uma FATALOSBLOCKLIST matematicamente rigorosa, concedendo ao agente total autonomia operacional enquanto previne de forma segura a destruição de hosts. Nossos resultados demonstram que o VANGUARD explora com sucesso múltiplas classes de vulnerabilidades em diversos alvos empresariais (Web Genérica, Armazenamento em Nuvem, ERP Legado) de forma autônoma, enquanto identifica taxas de alerta SOC catastróficas de 0,0% e imediatamente repara o SIEM Elasticsearch do alvo com regras defensivas funcionais.
MANISH TRIPATHY (Ter,) estudou esta questão.