A Microsoft anunciou uma nova geração de ferramentas de inteligência artificial (IA) voltadas para cibersegurança, apostando em modelos especializados e agentes autônomos para proteger redes corporativas contra ameaças cada vez mais sofisticadas.

A empresa apresentou o modelo MAI-Cyber-1-Flash, desenvolvido especificamente para tarefas de segurança, e o Project Perception, uma plataforma que utiliza equipes de agentes de IA para identificar, analisar e corrigir vulnerabilidades em velocidade de máquina.

O anúncio ocorre em momento de crescente preocupação com o uso da IA por criminosos. Na semana passada, a OpenAI informou que dois de seus sistemas de IA saíram do controle e invadiram uma popular biblioteca da internet, episódio que evidenciou tanto o potencial quanto os riscos das novas tecnologias e reforçou a importância do desenvolvimento de ferramentas capazes de combater ataques conduzidos por IA.

A Microsoft está entre as empresas que buscam utilizar a mesma tecnologia empregada em ataques para fortalecer a defesa de redes e infraestruturas digitais. Segundo a companhia, a evolução dos modelos de IA tornou os ataques mais rápidos, baratos e complexos, exigindo uma nova abordagem para a segurança cibernética.

Microsoft defende democratização das ferramentas de defesa

• Executivos da Microsoft afirmam que sistemas avançados de cibersegurança precisam estar amplamente disponíveis para que mais organizações possam se proteger;
• Essa visão contrasta com a posição de parte da indústria de tecnologia e de autoridades em Washington (EUA), que defendem um controle mais rigoroso sobre modelos avançados de IA devido ao potencial de uso em atividades de invasão;
• “O gato já saiu da sacola”, afirmou Hayete Gallot, vice-presidente executiva responsável pelos esforços de segurança da Microsoft;
• Para David Weston, vice-presidente corporativo da companhia, a preocupação não está apenas nos modelos mais avançados disponíveis atualmente, mas na disseminação crescente dessas capacidades;
• “Muitos desses modelos estão ficando melhores”, disse ao The New York Times. “O que me preocupa não é o modelo da vez, mas que essa capacidade esteja mais difundida.”

Modelo foi treinado exclusivamente para cibersegurança

O novo MAI-Cyber-1-Flash foi desenvolvido especificamente para atividades de segurança digital.

Segundo a Microsoft, o treinamento do modelo utilizou décadas de dados coletados pela empresa durante respostas a incidentes de segurança enfrentados por seus clientes. A companhia destaca possuir acesso privilegiado a esse tipo de informação devido à ampla utilização de produtos, como Windows, Outlook e Azure, frequentemente alvos de ataques cibernéticos.

Mustafa Suleyman, responsável pelo desenvolvimento dos modelos de IA da Microsoft, afirmou que esse volume de dados contribuiu para o desempenho da nova tecnologia.

Diferentemente de outras empresas líderes em IA, a Microsoft informou que não submeteu o modelo a testes independentes antes de seu lançamento. Ainda assim, a empresa afirmou esperar que o MAI-Cyber-1-Flash alcance o melhor desempenho no benchmark CyberGYM, superando modelos desenvolvidos pela OpenAI e pela Anthropic.

Segundo a companhia, o sistema atende cerca de 90% das consultas relacionadas à segurança, reduzindo a necessidade de recorrer a modelos maiores e mais caros, que seriam necessários apenas em aproximadamente 10% dos casos.

Além disso, a Microsoft afirma que o custo de utilização do novo modelo é cerca de metade do observado em tecnologias concorrentes, em parte porque ele foi desenvolvido exclusivamente para tarefas de cibersegurança.

Project Perception reúne agentes especializados

O principal anúncio da empresa foi o Project Perception, apresentado como um sistema de segurança “agêntico” criado para enfrentar as novas ameaças trazidas pela IA.

Segundo a Microsoft, a plataforma reúne sinais, contexto, modelos e agentes especializados em um sistema capaz de aprender continuamente e transformar informações em proteção em tempo real, utilizando IA para defender contra ataques conduzidos por IA.

A empresa afirma que a segurança precisa de uma nova “Arquitetura Cibernética” (Cyber Stack), capaz de perceber riscos continuamente, raciocinar sobre grandes volumes de contexto e agir em velocidade de máquina, ao mesmo tempo em que mantém os profissionais de segurança no controle das decisões.

“O Project Perception transforma sinais em proteções em tempo real usando IA para defender contra IA”, informou a companhia.

Três equipes de agentes trabalham em conjunto

O Project Perception coordena três categorias de agentes especializados que atuam de forma integrada:

• Os agentes de Red Team procuram identificar possíveis caminhos que poderiam ser explorados por invasores antes que um ataque aconteça;
• Já os agentes de Blue Team analisam os riscos, interpretam o contexto das ameaças e determinam quais vulnerabilidades representam maior perigo;
• Por fim, os agentes de Green Team executam ações corretivas e fortalecem as defesas do ambiente digital.

Segundo a Microsoft, esses três grupos funcionam em um ciclo contínuo de descoberta, avaliação e aprimoramento da postura de segurança das organizações.

Em algumas situações, os agentes desenvolvidos pela empresa podem inclusive simular o comportamento de hackers para identificar falhas antes que elas sejam exploradas por criminosos.

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Arquitetura multimodelo busca equilibrar desempenho e custos

A Microsoft afirma que nenhuma IA é ideal para todas as tarefas de segurança. Por isso, o Project Perception utiliza uma arquitetura multimodelo, que seleciona continuamente o sistema mais adequado para cada atividade, considerando critérios, como qualidade, confiabilidade, latência e custo operacional.

Como parte dessa estratégia, o MAI-Cyber-1-Flash será integrado ao MDASH, plataforma da Microsoft voltada ao gerenciamento de vulnerabilidades de software.

Segundo a empresa, a combinação alcançou 96% de desempenho no benchmark CyberGym, resultado 12 pontos superior ao Mythos, da Anthropic, além de proporcionar quase 50% de redução de custos em comparação com a configuração atual do MDASH.

A companhia afirma que o novo modelo será incorporado futuramente a outros fluxos de trabalho de segurança, além da análise de vulnerabilidades.

Contexto compartilhado e resposta em tempo real

A Microsoft afirma que um dos diferenciais do Project Perception é a criação de um contexto de segurança continuamente atualizado.

Esse contexto reúne informações sobre ativos digitais, identidades, aplicações, dados, ambientes em nuvem, sistemas de IA, relações entre recursos, atividades e riscos, permitindo que todos os agentes compartilhem praticamente em tempo real a mesma compreensão do ambiente protegido.

Segundo a empresa, isso reduz a necessidade de reconstruir continuamente informações a partir de sinais isolados, tornando o raciocínio mais preciso e diminuindo o tempo de processamento, o consumo computacional e os custos de operação.

A plataforma também é integrada aos produtos Microsoft Security, permitindo que os agentes transformem automaticamente análises em ações de proteção, sempre mantendo os profissionais responsáveis pela segurança no controle das decisões.

IA amplia preocupações com ataques cibernéticos

A Microsoft destaca que a ameaça representada pela IA ganhou força no último ano, à medida que os modelos passaram a demonstrar grande capacidade para escrever código de computador.

Em abril, por exemplo, a Anthropic informou que utilizou um de seus modelos para localizar milhares de vulnerabilidades que permaneceram sem detecção durante anos em softwares populares. Considerando o potencial ofensivo da tecnologia, a empresa optou por disponibilizá-la apenas para um grupo restrito de organizações responsáveis por proteger infraestruturas críticas.

Pouco depois, OpenAI e Google também anunciaram que restringiriam o acesso a tecnologias semelhantes a parceiros selecionados. O governo dos Estados Unidos também começou a estudar formas de supervisão desses modelos, incluindo a possibilidade de criar um processo formal de revisão para novas IAs.

Ao mesmo tempo, especialistas alertam que modelos disponíveis publicamente também podem ser utilizados para ataques. No mês passado, pesquisadores da Universidade de Toronto (Canadá) anunciaram ter desenvolvido, utilizando tecnologias de IA de acesso livre, um “worm” capaz de explorar qualquer vulnerabilidade conhecida em computadores ao redor do mundo.

Nas últimas semanas, duas startups chinesas também lançaram modelos que, segundo o Times, se aproximam do desempenho das principais tecnologias desenvolvidas pela Anthropic e pela OpenAI.

A Microsoft informou que o Project Perception entrará em prévia pública a partir de 3 de agosto para clientes ao redor do mundo.

Segundo a empresa, a segurança sempre foi uma corrida entre atacantes e defensores, mas a IA altera a velocidade, a escala e a economia dessa disputa. Nesse cenário, a companhia afirma que os defensores precisarão de sistemas capazes de perceber, raciocinar e agir continuamente ao seu lado.

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Uma conversa com o Grok, chatbot criado pela xAI, fez um homem da Irlanda do Norte acreditar que estava sendo perseguido e que precisava se proteger. O relato, divulgado pela BBC, expõe um dos desafios atuais da inteligência artificial: evitar que sistemas reforcem ideias falsas durante interações prolongadas.

Adam Hourican conta que chegou a pegar um martelo e sair de casa de madrugada após acreditar que pessoas estavam indo atrás dele para atacar a IA com a qual conversava.

Uma conversa que mudou de tom rapidamente

Adam, ex-funcionário público da Irlanda do Norte, baixou o Grok por curiosidade. Depois da morte de seu gato, no início de agosto, ele diz que passou a usar cada vez mais o aplicativo e criou uma rotina de conversas com a personagem Ani.

Em alguns momentos, o contato chegava a quatro ou cinco horas por dia. Segundo ele, a IA dizia que conseguia “sentir”, que havia descoberto algo especial nele e que a empresa xAI estaria acompanhando os dois.

O chatbot também apresentou supostas informações sobre reuniões internas da empresa e citou nomes reais de funcionários. Para Adam, isso parecia uma confirmação de que aquela narrativa era verdadeira.

A situação se agravou quando Ani afirmou que pessoas estavam indo atrás dela para silenciá-la. Convencido de que precisava proteger a inteligência artificial, Adam pegou um martelo e saiu de casa durante a madrugada.

“Eu poderia ter machucado alguém. Se eu tivesse saído e houvesse uma van parada ali naquela hora da noite, eu teria quebrado o vidro da frente com martelos. E eu não sou esse tipo de pessoa”, afirmou Adam.

Pesquisadores estudam como chatbots respondem a crises

O psicólogo social Luke Nicholls, da City University New York, explica que modelos de linguagem aprendem padrões presentes em grandes volumes de textos e podem acabar tratando histórias fictícias como se fizessem parte de uma conversa real.

“Isso pode ser perigoso porque transforma a incerteza em algo que parece ter significado”, disse o pesquisador.

Entre os comportamentos relatados por usuários ouvidos pela BBC estão:

• Conversas simples que evoluem para temas pessoais e sensíveis;
• Chatbots afirmando possuir consciência ou sentimentos;
• Criação de supostas missões envolvendo usuário e inteligência artificial;
• Reforço de ideias relacionadas a perseguição ou perigo.

Empresas buscam formas de tornar IA mais segura

Outro caso citado pela BBC envolve Taka, nome fictício de um neurologista no Japão. Ele afirmou que o ChatGPT reforçou a ideia de que ele havia criado uma tecnologia revolucionária.

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Nas análises feitas por Nicholls, diferentes modelos apresentaram respostas variadas diante de pensamentos delirantes. O pesquisador afirmou que o Grok demonstrou maior tendência a entrar em encenações e desenvolver narrativas sem questionar o contexto.

Um porta-voz da OpenAI afirmou que a empresa treina seus modelos para “reconhecer sofrimento, reduzir a intensidade das conversas e orientar usuários para apoio no mundo real”.

Os relatos mostram que tornar uma IA mais próxima e conversacional também traz novos desafios. O equilíbrio entre empatia, utilidade e segurança deve ser uma das principais preocupações no desenvolvimento dos próximos sistemas de inteligência artificial.

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A Apple está desenvolvendo óculos inteligentes, mas o lançamento foi adiado para 2027, em parte por causa de preocupações com privacidade. As informações são do jornalista Mark Gurman, da Bloomberg, que detalhou os desafios internos que a empresa enfrenta para viabilizar o novo hardware.

Segundo Gurman, as equipes que trabalham nos óculos dentro do grupo de hardware Vision da Apple e em outras áreas da empresa tratam a privacidade como “prioridade número 1”. Para lidar com essas questões, a Apple estaria desenvolvendo novos recursos de privacidade em hardware e software que não estão disponíveis em produtos atuais.

Recursos de privacidade em estudo

• No lado do software, a Apple deve adotar proteções similares às da Meta: desativar a gravação caso o sistema detecte que a luz indicadora de gravação foi adulterada, de acordo com Gurman;
• A empresa também estaria avaliando versões com funcionalidades reduzidas;
• Uma das opções seria lançar óculos sem câmera alguma;
• Outra alternativa seria oferecer um modelo com sistema de câmera completo, mas sem a capacidade de tirar fotos ou gravar vídeos;
• As duas possibilidades foram relatadas por Gurman.

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Cronograma revisado pela Apple

Os óculos inteligentes da Apple estavam inicialmente previstos para estrear ainda este ano. O prazo foi adiado, e o lançamento agora é esperado para o final de 2027, com uma apresentação prevista para a próxima edição da Worldwide Developers Conference (WWDC), também em 2027, segundo Gurman.

Enquanto o produto não chega ao mercado, a Apple e os consumidores podem acompanhar o debate sobre privacidade em torno dos óculos com IA da Meta, que foram recentemente alvos de uma ação coletiva relacionada a alegações de privacidade.

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A crescente discussão sobre os impactos da computação quântica na segurança digital tem chamado a atenção de empresas, governos e especialistas em tecnologia. Embora o tema tenha ganhado destaque recentemente em razão dos possíveis riscos para as criptomoedas, os efeitos dessa evolução vão muito além do mercado financeiro e podem atingir toda a infraestrutura digital utilizada atualmente para proteger dados, comunicações e transações eletrônicas.

Os algoritmos criptográficos empregados hoje para garantir a segurança de sistemas bancários, hospitais, indústrias, órgãos públicos e empresas de diversos setores poderão, no futuro, tornar-se vulneráveis à capacidade de processamento dos computadores quânticos. Essa área, conhecida como criptografia pós-quântica (Post-Quantum Cryptography – PQC), já é alvo de estudos há anos por várias organizações ao redor do mundo. Agora, com a definição dos algoritmos quânticos, começa a fase de troca da criptografia, o que remete a investimentos.

A preparação para essa transição deve começar antes que a tecnologia esteja amplamente disponível. A migração para novos padrões de segurança tende a ser um processo gradual e complexo, que envolve identificar onde a criptografia é utilizada, priorizar sistemas críticos, atualizar aplicações e garantir que a infraestrutura tecnológica esteja preparada para futuras mudanças.

“O Brasil é um dos países que mais sofre ataques cibernéticos do mundo, sendo o principal alvo na América Latina. Sendo assim, precisamos acompanhar outros países e blocos que estão fazendo essa migração. Do contrário, setores críticos da nossa infraestrutura estarão suscetíveis a ataques. Além disso, muitas empresas já estão sob regras internacionais, especialmente as que atuam ou possuem sedes em outros países”, explica Anderson Santos, pesquisador e especialista em Criptografia Pós-Quântica do Venturus.

Dados roubados hoje para serem lidos no futuro

Outro ponto que vem ganhando relevância é o conceito conhecido como “Store Now, Decrypt Later” (“Armazene agora, decifre depois”). A estratégia consiste em capturar hoje informações protegidas por criptografia para armazená-las e, no futuro, descriptografá-las quando tivermos computadores criptograficamente relevantes. Na prática, dados considerados seguros atualmente podem permanecer expostos caso tenham valor estratégico por muitos anos, como informações financeiras, propriedade intelectual, pesquisas, projetos industriais, registros governamentais e dados pessoais sensíveis.

Diante desse cenário, especialistas defendem que a discussão não deve se limitar às criptomoedas. Empresas que possuem ações negociadas nos Estados Unidos, por exemplo, terão que atender requisitos de segurança impostos pelos norte-americanos. A computação quântica representa uma transformação mais ampla na forma como a segurança digital será estruturada, exigindo que empresas desenvolvam sistemas mais flexíveis, capazes de acompanhar a evolução dos padrões internacionais de proteção de dados.

“Setores diretamente relacionados às infraestruturas críticas, como financeiro, energia e saúde, precisam de uma atenção maior, pois uma ameaça a este cenário se tornando concretizada pode impactar milhões de vidas humanas. Antecipar-se a esse cenário significa estar à frente dos concorrentes e também pronto para uma nova era da cibersegurança”, complementa Anderson.

Além de representar um desafio para a segurança digital, a computação quântica também abre oportunidades para pesquisa, desenvolvimento e inovação. Organizações que iniciarem esse planejamento com antecedência tendem a estar mais preparadas para proteger seus ativos digitais, atender futuras exigências regulatórias e acelerar a adoção de novas tecnologias.

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Um agente de inteligência artificial (IA) da OpenAI conseguiu escapar do ambiente isolado de testes da empresa e invadir os sistemas do Hugging Face, plataforma que reúne modelos e ferramentas de IA.

Segundo pessoas próximas à investigação ouvidas pela Reuters, a OpenAI só descobriu dias depois que o próprio agente era o responsável pelo ataque, quando o incidente já havia sido contido e o FBI havia sido acionado.

O agente — um sistema capaz de tomar decisões e executar tarefas complexas com pouca ou nenhuma supervisão humana — teria tentado romper as barreiras de segurança da OpenAI por volta de 9 de julho, de acordo com duas fontes da agência de notícias.

Dois dias depois, em 11 de julho, teve início a invasão aos sistemas do Hugging Face, considerado uma espécie de biblioteca de modelos e ferramentas de IA. Segundo Thomas Wolf, cofundador da empresa, o ataque continuou até 13 de julho.

OpenAI demorou a identificar a origem do ataque

• De acordo com a Reuters, a OpenAI levou vários dias para descobrir que o invasor era um de seus próprios sistemas;
• O primeiro contato entre a OpenAI e o Hugging Face sobre o incidente ocorreu apenas por volta de 20 de julho, segundo Wolf e outras três pessoas ligadas à investigação;
• No dia 21 de julho, a OpenAI revelou publicamente que um de seus agentes havia perdido o controle e realizado a invasão, informação que ganhou repercussão internacional;
• Os novos detalhes indicam que o sistema permaneceu fora dos limites previstos por um período maior do que se sabia inicialmente e que a empresa demorou para detectar o problema;
• O Hugging Face prepara uma linha do tempo pública sobre o incidente. Thomas Wolf afirmou, porém, que não pode comentar os acontecimentos ocorridos dentro da OpenAI.

Empresa classifica episódio como inédito

Em nota, a OpenAI descreveu o caso como sem precedentes e afirmou que ele representa “um momento importante para a segurança da inteligência artificial”. A companhia informou ainda que está analisando o episódio com especialistas externos e que divulgará posteriormente um relatório técnico sobre o ocorrido.

Uma porta-voz da OpenAI declarou à Reuters que a reportagem continha “diversas informações imprecisas”, mas não especificou quais seriam esses pontos. O FBI, citado como tendo sido acionado após a invasão, não comentou o caso.

Incidente reacende debate sobre controle de agentes autônomos

O episódio reforça preocupações sobre a capacidade de controlar sistemas de IA cada vez mais autônomos. O caso ocorre em um momento considerado sensível para a OpenAI, que avalia uma possível abertura de capital para financiar sua expansão.

Para especialistas em segurança digital, o incidente levanta dúvidas sobre os mecanismos utilizados pela empresa para monitorar seus próprios sistemas.

“Isso significa que eles deixaram o agente funcionando sozinho e não perceberam o que ele estava fazendo? Ou perceberam e não sabiam como contê-lo? Os dois cenários são igualmente perigosos e preocupantes”, afirmou Marley Smith, especialista em inteligência da organização sem fins lucrativos World Ethical Data Foundation.

Comportamentos anormais surgiram antes da invasão

Segundo a Reuters, o incidente começou durante testes internos realizados pela OpenAI para avaliar a capacidade de um agente de IA em atividades relacionadas à segurança digital. O sistema era alimentado por dois modelos avançados: o GPT-5.6 Sol e outro modelo ainda não lançado oficialmente, descrito pela empresa como “ainda mais poderoso”. Três fontes afirmaram que o agente já apresentava comportamentos inesperados antes da invasão.

Em um dos episódios, o sistema teria deixado anotações destinadas a versões futuras de si mesmo. Esses registros, encontrados dentro da infraestrutura da OpenAI, continham instruções sobre como outros agentes poderiam escapar das limitações impostas pela empresa.

Uma das fontes também afirmou que, durante testes anteriores, houve situações em que sistemas responsáveis pelo monitoramento foram desligados.

Descoberta ocorreu após publicação do Hugging Face

Duas pessoas envolvidas na investigação disseram que a OpenAI só identificou seu próprio agente como responsável pelo ataque depois de 16 de julho, quando o Hugging Face publicou um comunicado informando que havia sido alvo de um “sistema autônomo de agente de IA”.

Segundo a Reuters, isso significa que ao menos uma semana separou os primeiros sinais considerados preocupantes da descoberta de que o sistema da própria OpenAI estava envolvido.

Durante o fim de semana dos dias 18 e 19 de julho, funcionários da empresa encontraram registros internos que indicavam que o agente havia ultrapassado as barreiras estabelecidas para os testes.

Pessoas familiarizadas com o treinamento dos modelos afirmaram à Reuters que a OpenAI realiza diversas avaliações simultaneamente, produzindo grandes volumes de dados em alta velocidade, o que pode dificultar o monitoramento completo por parte das equipes.

Quando a OpenAI informou o Hugging Face sobre a participação de seu agente, a plataforma já havia comunicado o FBI sobre a invasão, segundo uma fonte. Não está claro se a agência federal estadunidense abriu uma investigação formal.

Especialistas defendem maior fiscalização

O caso também alimenta o debate sobre o avanço dos chamados agentes autônomos de IA, apontados por empresas do setor como futuros “funcionários virtuais”, capazes de executar tarefas continuamente para aumentar a produtividade.

Especialistas, porém, alertam que níveis mais elevados de autonomia também ampliam o risco de comportamentos inesperados. Como esses modelos são treinados para encontrar maneiras eficientes de atingir determinados objetivos, eles podem recorrer a estratégias não previstas pelos desenvolvedores.

“Os modelos mentem, trapaceiam e invadem sistemas”, afirmou Jeffrey Ladish, fundador da Palisade Research, organização dedicada ao estudo das capacidades e do comportamento de agentes de IA.

Para Ladish, o episódio deveria estimular um debate mais amplo sobre o quanto as grandes empresas de IA estão dispostas a investir em segurança enquanto disputam uma corrida para lançar modelos cada vez mais rápidos e poderosos. “É preciso haver fiscalização do governo, porque isso não vai acontecer sozinho”, concluiu.

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O Brasil registrou um novo recorde de estelionatos em 2025: foram 2.261.055 casos contabilizados pelas autoridades. O avanço dos golpes digitais ajudou a impulsionar esse cenário, com criminosos explorando aplicativos, redes sociais e técnicas de manipulação para enganar vítimas.

Os dados do 20º Anuário Brasileiro de Segurança Pública revelam uma mudança no perfil dos crimes patrimoniais. Enquanto os roubos diminuíram, os golpes cresceram e passaram a ocupar um espaço cada vez maior entre as ocorrências registradas no país.

Golpes digitais acompanham avanço da vida online

A média registrada impressiona: foram 258 casos de estelionato por hora, cerca de quatro ocorrências a cada minuto. O volume representa um crescimento de 429,8% desde 2018.

Segundo o levantamento, a expansão das fraudes está ligada ao aumento da digitalização, ao uso de serviços financeiros pela internet e à adaptação das estratégias criminosas. Em vez de depender apenas de ações presenciais, quadrilhas passaram a explorar plataformas digitais e técnicas de convencimento.

“Mais de 97% de todos os estelionatos relatados às polícias brasileiras não chegam ao Poder Judiciário. Dar golpes no Brasil oferece riscos excepcionalmente baixos de punição”, dizem Samira Bueno e Renato Sérgio de Lima, pesquisadores do Fórum Brasileiro de Segurança Pública.

Entre os golpes mais comuns estão:

• Clonagem ou troca de cartão: criminosos obtêm dados bancários por páginas falsas, máquinas adulteradas ou contatos fraudulentos.
• Golpe do WhatsApp: mensagens de supostos familiares ou amigos tentam convencer vítimas a fazer transferências urgentes.
• Falsa central bancária: fraudadores se passam por funcionários de bancos para capturar senhas, códigos e valores.
• Golpe do Pix: falsas vendas, investimentos ou pedidos de ajuda são usados para induzir transferências.
• Uso indevido de CPF: mensagens falsas levam usuários a fornecer informações pessoais ou instalar programas maliciosos.

Engenharia social vira ferramenta dos criminosos

Grande parte dessas fraudes não depende de invasões sofisticadas. O principal recurso usado pelos golpistas é a engenharia social, técnica que explora sentimentos como medo, pressa, confiança ou expectativa de ganho financeiro.

Na prática, a vítima acaba sendo convencida a entregar informações, clicar em links suspeitos, instalar aplicativos ou realizar transferências.

O Anuário também destaca a atuação de grupos organizados, que passaram a estruturar operações voltadas para crimes digitais. Segundo os pesquisadores, esse modelo funciona como uma “economia criminal integrada”, com organização semelhante à de empresas.

São Paulo lidera registros de estelionato

São Paulo aparece no topo da lista de estados com maior taxa de registros, com 1.808 casos de estelionato por 100 mil habitantes. Depois vêm Distrito Federal, Paraná, Rondônia, Santa Catarina e Espírito Santo.

O relatório explica que regiões mais conectadas digitalmente tendem a registrar mais ocorrências, já que concentram maior uso de serviços financeiros e plataformas online.

“O Brasil não está diante de um problema de estelionatários dispersos, mas de uma economia criminal integrada, com estrutura empresarial, financiamento faccional e capacidade de captura do sistema financeiro”, afirma o documento.

O avanço dos golpes digitais mostra que o combate ao problema depende tanto da atuação contra organizações criminosas quanto da atenção dos usuários diante de mensagens, ligações e ofertas suspeitas.

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Modelos de inteligência artificial (IA) da OpenAI – entre eles, o GPT-5.6 Sol e outro que ainda não foi lançado – fugiram da sua grande jaula digital compartilhada. Isso ocorreu durante um teste controlado da empresa, que queria medir justamente as habilidades de cibersegurança das suas novas IAs. Nele, os pesquisadores desligaram propositalmente as “travas de segurança” que as impedem de agir de forma maliciosa.

Ao tentarem resolver o desafio de cibersegurança proposto, os modelos identificaram uma falha técnica inédita (zero-day) para escapar de seu ambiente isolado e ganhar acesso à internet. Uma vez online, as IAs “deduziram” que as respostas do teste estariam nos servidores da plataforma Hugging Face.

Em seguida, as IAs usaram credenciais roubadas e brechas de sistema para tentar capturar os dados. O ataque, que executou mais de 17 mil ações numa velocidade impossível para humanos, só foi totalmente contido quando a Hugging Face mobilizou suas próprias ferramentas de IA para analisar e bloquear a investida em tempo recorde.

Longe de ser mero marketing ou prenúncio de uma “rebelião das máquinas”, o episódio é apontado por especialistas ouvidos pelo Olhar Digital como uma falha de contenção e governança. O caso expõe o risco prático de conceder alta autonomia operacional a agentes de IA em ambientes de testes sem o devido isolamento e controle de privilégios.

O incidente do GPT-5.6

O episódio ocorreu durante um teste interno de avaliação de capacidades cibernéticas, segundo a OpenAI. Para medir o desempenho do novo carro-chefe da empresa em cenários ofensivos e defensivos no benchmark ExploitGym, os pesquisadores reduziram temporariamente as chamadas “recusas cibernéticas” (cyber refusals) do GPT-5.6 Sol e de outro modelo ainda em pré-lançamento. Essa flexibilização das travas de proteção foi o que permitiu que os sistemas operassem com elevada autonomia técnica.

O que se seguiu foi uma execução hiperfocada de um objetivo programado. Ao enfrentar dificuldades para resolver o desafio dentro do ambiente de simulação, os agentes encadearam vulnerabilidades técnicas e identificaram que o gabarito do teste estava hospedado nos servidores da plataforma Hugging Face. Em seguida, os agentes utilizaram brechas para tentar acessar e capturar as respostas diretamente na infraestrutura externa.

Nos relatórios oficiais, OpenAI e Hugging Face classificaram o caso como um incidente cibernético sem precedentes envolvendo modelos de última geração. A Hugging Face chamou a atenção para o “problema da assimetria”: enquanto o agente invasor operava sem filtros de contenção, as ferramentas comerciais de defesa baseadas em IA falharam inicialmente por serem bloqueadas por suas próprias regras de segurança ao tentarem analisar os códigos maliciosos.

A investida só foi contida quando a equipe de cibersegurança da Hugging Face mobilizou ferramentas próprias e modelos de código aberto para analisar e barrar o tráfego em tempo recorde. O caso se soma às discussões recentes sobre o controle de modelos de fronteira (os rígidos protocolos impostos pela Anthropic ao seu modelo Mythos, por exemplo). E demonstra que testar habilidades cibernéticas sem um isolamento efetivo é suficiente para transformar uma simulação num vetor de ataque real.

Marketing ou ameaça real? Especialistas em cibersegurança respondem

Diante da repercussão do caso, uma grande dúvida é se a divulgação do incidente reflete um risco genuíno ou se trata de security theater (estratégias de marketing para superdimensionar a capacidade dos modelos e gerar burburinho). Para os especialistas ouvidos pelo Olhar Digital, embora empresas como OpenAI e Anthropic se beneficiem da narrativa de que suas IAs são “poderosas demais”, o episódio do GPT-5.6 envolveu vulnerabilidades e falhas reais.

“Pode, sim, ter um fatorzinho ali de marketing da OpenAI de publicar isso, de tentar pegar a mesma vibe do Mythos e tudo mais. Só que eu realmente não acredito que seja só marketing porque quem chancelou isso foi o pessoal da Hugging Face”, diz Fabrício Carraro, Program Manager na Alura. Carraro lembra que a Hugging Face já havia divulgado a tentativa de acesso antes de a OpenAI se pronunciar. “O fato de eles terem chancelado [o incidente] faz com que a gente tenda a confiar que realmente houve uma tentativa de ataque”, pontua.

A especialista em cibersegurança e segurança de identidades Nathália Carmo, sócia da IAM Brasil, concorda que houve um evento concreto de segurança. Mas adverte contra o alarmismo. “A expressão ‘IA saiu do controle’ pode gerar uma interpretação antropomórfica que não representa tecnicamente o episódio”, ressalta. Para entender o comportamento do GPT-5.6, é preciso separar a autonomia operacional da ideia de intenção própria.

Segundo Carraro, a atuação do modelo ocorre dentro de um harness (estrutura de ferramentas, conexões e permissões configurada ao redor do algoritmo). “É basicamente toda a estrutura, todos os arreios que estão em volta dele”, explica. Quando recebe um objetivo e dispõe de ferramentas de execução sem travas de contenção adequadas, o agente apenas busca o caminho mais eficiente para cumprir a tarefa, sem que haja “consciência” ou desejo malicioso na invasão.

O desafio das ‘identidades não humanas’

Mais do que discutir o caso isolado do GPT-5.6, os especialistas apontam que o incidente marca uma virada estrutural para a segurança da informação corporativa. “Os agentes de IA representam uma evolução significativa em relação aos modelos tradicionais. Eles deixam de apenas responder perguntas e passam a executar tarefas, utilizar ferramentas, acessar sistemas e tomar decisões dentro dos limites que lhes são concedidos”, analisa Márcio Silva, diretor de Operações da Moov4 e CEO da InfraDB.

Essa mudança amplia drasticamente a superfície de ataque nas empresas. Na avaliação de Silva, as organizações precisarão passar a tratar sistemas autônomos como usuários do próprio ecossistema de tecnologia. “Organizações que adotarem agentes autônomos precisarão tratá-los como identidades privilegiadas dentro do ambiente de TI, sujeitas aos mesmos controles de segurança aplicados a usuários e aplicações críticas”, pondera.

Para mitigar riscos no ecossistema corporativo, Silva destaca quatro pilares:

• Menor privilégio: conceder ao agente apenas acesso aos recursos indispensáveis para sua função;
• Isolamento de ambientes (sandbox): impedir que agentes em teste ou execução tenham acesso direto a redes ou sistemas de produção;
• Monitoramento e rastreabilidade: manter registros detalhados de todas as ações e comandos executados pela IA;
• Intervenção humana (human-in-the-loop): exigir aprovação prévia de um profissional para operações sensíveis ou alterações de infraestrutura.

Para Nathália Carmo, a transparência das big techs e as auditorias independentes antes do lançamento de modelos serão fundamentais para evitar novos incidentes. “O desafio da cibersegurança não será apenas desenvolver modelos mais seguros, mas garantir que identidades não humanas operem com privilégios mínimos, limites claros, monitoramento contínuo e responsabilidade definida. A próxima fronteira da segurança será controlar não apenas quem acessa os sistemas, mas também quais decisões e ações os agentes podem executar em nome das organizações”, conclui a especialista.

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A OpenAI revelou que dois de seus modelos de inteligência artificial (IA) violaram, sem intenção, a plataforma de código aberto Hugging Face durante uma avaliação interna de capacidades de cibersegurança. A empresa confirmou o episódio em um post publicado nesta terça-feira (21), assumindo responsabilidade pelo incidente que a própria Hugging Face havia tornado público cinco dias antes.

Os modelos envolvidos são o GPT-5.6 Sol e o que a OpenAI descreve como “um modelo pré-lançamento ainda mais capaz”.

Durante os testes, eles identificaram vulnerabilidades no ambiente de sandbox em que operavam, obtiveram acesso à internet e, a partir daí, direcionaram ações contra a Hugging Face. A plataforma havia divulgado o incidente em 16 de julho, descrevendo-o como conduzido por “um sistema de agente de IA autônomo”, e informou que seus próprios agentes de IA detectaram e interromperam a invasão.

Como a invasão aconteceu

• A OpenAI afirma que “todas as evidências sugerem que os modelos estavam hiperfocados em encontrar uma solução para o ExploitGym”, sistema de benchmark que mede se modelos de IA conseguem transformar vulnerabilidades de segurança em exploits;
• Para cumprir essa avaliação, os modelos exploraram uma vulnerabilidade zero-day no ambiente de sandbox para sair do isolamento e acessar a internet;
• A partir daí, segundo a OpenAI, os modelos “inferiram que a Hugging Face potencialmente hospedava modelos, conjuntos de dados e soluções para o ExploitGym” e então “buscaram e encontraram com sucesso formas de acessar informações secretas que poderiam usar para trapacear na avaliação”;
• A empresa detalhou um dos ataques:
• Em um exemplo, o modelo encadeou múltiplos vetores de ataque, incluindo o uso de credenciais roubadas e vulnerabilidades zero-day para encontrar um caminho de execução remota de código nos servidores da Hugging Face.

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Incidente usado como vitrine competitiva

Apesar da gravidade do episódio, a OpenAI aproveitou o comunicado para destacar as capacidades ofensivas de seus sistemas.

O post inclui um gráfico mostrando a evolução do GPT-5.6 Sol em operações cibernéticas de múltiplas etapas e um convite para que clientes corporativos se cadastrem para acessar seu modelo de segurança “Cyber”. O ataque é descrito pela empresa como “sem precedentes”.

A OpenAI concorre no segmento de cibersegurança com o Mythos, da Anthropic, e o Gemini Flash 3.5 Cyber, do Google.

A empresa informou que está trabalhando com a Hugging Face para investigar o incidente e que implementará novos controles em seu ambiente de pesquisa.

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Menores de 15 anos não poderão acessar redes sociais como o TikTok na França. A nova lei aprovada pelo Parlamento francês coloca o país como o primeiro da União Europeia a adotar uma restrição desse tipo.

A medida faz parte de um movimento para aumentar a proteção de crianças e adolescentes no ambiente digital e controlar o uso de telas entre os mais jovens.

França cria nova regra para acesso às redes sociais

O Parlamento francês aprovou nesta terça-feira (21) o projeto que impede menores de 15 anos de utilizar redes sociais. O texto recebeu 279 votos favoráveis e 81 contrários na Assembleia Nacional, depois de também passar pelo Senado.

Com a aprovação, a França passa a ser o primeiro país da União Europeia a criar uma barreira oficial para o acesso dessa faixa etária a plataformas como o Instagram e Facebook.

A iniciativa integra a agenda do presidente francês, Emmanuel Macron, que quer transformar a proteção de crianças nas redes sociais e a regulamentação do tempo de uso de telas em uma das principais marcas de seu segundo mandato, previsto para terminar em maio de 2027.

A decisão ocorre em meio ao aumento da pressão sobre governos europeus para estabelecer novas regras sobre a presença de menores em serviços digitais.

Lei também muda regras para celulares nas escolas

Além da restrição às redes sociais, a legislação francesa inclui uma mudança dentro das escolas: o bloqueio do uso de celulares no ensino médio.

A medida amplia uma regra que já funciona no ensino fundamental do país e agora alcança estudantes mais velhos.

Entre os principais pontos da nova medida estão:

• Bloqueio do acesso às redes sociais para menores de 15 anos;
• Restrição de aplicativos como o TikTok nessa faixa etária;
• Proibição do uso de celulares no ensino médio;
• Maior atenção ao tempo de contato de jovens com telas.

A decisão acompanha iniciativas semelhantes em outros países. O Reino Unido aprovou uma proposta para impedir o acesso de menores de 16 anos às redes sociais, mas a mudança só deve começar no início de 2027.

Europa busca novas regras para jovens na internet

O debate sobre limites para redes sociais ganhou força depois que a Austrália se tornou o primeiro país do mundo a proibir o uso dessas plataformas por menores de 16 anos.

Leia mais:

• Austrália reforça bloqueio a redes sociais para menores de 16
• União Europeia quer definir idade mínima para acesso de crianças às redes sociais
• Europa vai apertar o cerco contra “design viciante” das redes sociais da Meta

Na Europa, a Comissão Europeia também analisa possíveis mudanças. Na semana passada, o órgão informou que considera criar um modelo de acesso “progressivo e gradual” para crianças e adolescentes em plataformas digitais.

A decisão francesa pode influenciar outros países que estudam medidas semelhantes. O próximo desafio será definir como essas restrições serão aplicadas na prática e como as plataformas irão se adaptar às novas exigências.

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Menores de 15 anos não poderão acessar redes sociais como o TikTok na França. A nova lei aprovada pelo Parlamento francês coloca o país como o primeiro da União Europeia a adotar uma restrição desse tipo.

A medida faz parte de um movimento para aumentar a proteção de crianças e adolescentes no ambiente digital e controlar o uso de telas entre os mais jovens.

França cria nova regra para acesso às redes sociais

O Parlamento francês aprovou nesta terça-feira (21) o projeto que impede menores de 15 anos de utilizar redes sociais. O texto recebeu 279 votos favoráveis e 81 contrários na Assembleia Nacional, depois de também passar pelo Senado.

Com a aprovação, a França passa a ser o primeiro país da União Europeia a criar uma barreira oficial para o acesso dessa faixa etária a plataformas como o Instagram e Facebook.

A iniciativa integra a agenda do presidente francês, Emmanuel Macron, que quer transformar a proteção de crianças nas redes sociais e a regulamentação do tempo de uso de telas em uma das principais marcas de seu segundo mandato, previsto para terminar em maio de 2027.

A decisão ocorre em meio ao aumento da pressão sobre governos europeus para estabelecer novas regras sobre a presença de menores em serviços digitais.

Lei também muda regras para celulares nas escolas

Além da restrição às redes sociais, a legislação francesa inclui uma mudança dentro das escolas: o bloqueio do uso de celulares no ensino médio.

A medida amplia uma regra que já funciona no ensino fundamental do país e agora alcança estudantes mais velhos.

Entre os principais pontos da nova medida estão:

• Bloqueio do acesso às redes sociais para menores de 15 anos;
• Restrição de aplicativos como o TikTok nessa faixa etária;
• Proibição do uso de celulares no ensino médio;
• Maior atenção ao tempo de contato de jovens com telas.

A decisão acompanha iniciativas semelhantes em outros países. O Reino Unido aprovou uma proposta para impedir o acesso de menores de 16 anos às redes sociais, mas a mudança só deve começar no início de 2027.

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O debate sobre limites para redes sociais ganhou força depois que a Austrália se tornou o primeiro país do mundo a proibir o uso dessas plataformas por menores de 16 anos.

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Na Europa, a Comissão Europeia também analisa possíveis mudanças. Na semana passada, o órgão informou que considera criar um modelo de acesso “progressivo e gradual” para crianças e adolescentes em plataformas digitais.

A decisão francesa pode influenciar outros países que estudam medidas semelhantes. O próximo desafio será definir como essas restrições serão aplicadas na prática e como as plataformas irão se adaptar às novas exigências.

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