{"id":86341,"date":"2026-09-25T20:47:37","date_gmt":"2026-09-25T23:47:37","guid":{"rendered":"https:\/\/economiasa.com.br\/blog\/?p=86341"},"modified":"2026-09-25T20:47:37","modified_gmt":"2026-09-25T23:47:37","slug":"cibercriminosos-usam-agentes-de-ia-para-atacar-mais-de-6-mil-alvos-em-107-paises","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/economiasa.com.br\/blog\/cibercriminosos-usam-agentes-de-ia-para-atacar-mais-de-6-mil-alvos-em-107-paises\/","title":{"rendered":"Cibercriminosos usam agentes de IA para atacar mais de 6 mil alvos em 107 pa\u00edses"},"content":{"rendered":"\n

Opera\u00e7\u00e3o segue ativa e usa IA para selecionar alvos e testar credenciais vazadas; mais de 11,8 mil contas foram comprometidas<\/em><\/p>\n\n\n\n

Um grupo cibercriminoso colocou agentes de intelig\u00eancia artificial para escolher empresas que movimentam dinheiro, encontrar suas p\u00e1ginas de login e testar credenciais vazadas de forma aut\u00f4noma. Batizada de SCARLET LOOP pela ZenoX, startup de IA e seguran\u00e7a digital,\u00a0 a estrutura avaliou, em cerca de seis meses, 84.660 URLs e qualificou 6.171 dom\u00ednios como alvos, distribu\u00eddos por 47 setores e 107 pa\u00edses e territ\u00f3rios identific\u00e1veis.<\/p>\n\n\n\n

A investiga\u00e7\u00e3o mostra que a opera\u00e7\u00e3o seguia em expans\u00e3o durante a coleta dos dados. Em 4 de setembro, o servidor analisado registrava 47 projetos de descoberta. Uma semana depois, em 11 de setembro, j\u00e1 eram 55, com o classificador de alvos rodando ao vivo. A ZenoX tamb\u00e9m contabilizou pelo menos 11.832 credenciais validadas pela opera\u00e7\u00e3o, n\u00famero considerado um piso diante das limita\u00e7\u00f5es da base analisada.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

A IA entrava justamente em duas etapas dif\u00edceis de automatizar em larga escala: decidir quais empresas interessavam aos operadores e descobrir como navegar por p\u00e1ginas de autentica\u00e7\u00e3o ainda desconhecidas.<\/p>\n\n\n\n

\u201cO que muda aqui \u00e9 a escala. Uma opera\u00e7\u00e3o que antes precisava adaptar manualmente sua abordagem a cada novo alvo passa a conseguir fazer isso de forma aut\u00f4noma. A IA permite avan\u00e7ar sobre milhares de empresas diferentes sem exigir o mesmo crescimento da opera\u00e7\u00e3o humana por tr\u00e1s do ataque\u201d, explica Gabriel Paiva, CEO da ZenoX.*<\/p>\n\n\n\n

O crit\u00e9rio da IA era encontrar quem movimenta dinheiro<\/strong><\/p>\n\n\n\n

A sele\u00e7\u00e3o come\u00e7ava com um projeto descrito em linguagem natural pelo operador. A partir da\u00ed, um modelo gerava consultas de busca e outro avaliava os resultados com notas de zero a dez. O crit\u00e9rio central encontrado no c\u00f3digo era direto: \u201co neg\u00f3cio movimenta dinheiro?\u201d, independentemente do tema inicialmente solicitado.<\/p>\n\n\n\n

Cinco setores concentravam 54% dos dom\u00ednios identificados e compartilhavam uma caracter\u00edstica: mantinham saldo, cr\u00e9dito ou algum tipo de valor convers\u00edvel diretamente na conta do usu\u00e1rio. Entre os segmentos mapeados estavam adquir\u00eancia e gateways de pagamento, carteiras digitais, remessas internacionais, programas de fidelidade, gift cards, servi\u00e7os de cr\u00e9dito e cassinos online.<\/p>\n\n\n\n

A infraestrutura tamb\u00e9m revela a sofistica\u00e7\u00e3o da opera\u00e7\u00e3o. Eles eram divididos por tarefa, entre gera\u00e7\u00e3o de buscas, classifica\u00e7\u00e3o de alvos e opera\u00e7\u00e3o do navegador. Modelos mais capazes eram reservados \u00e0s fun\u00e7\u00f5es que exigiam maior julgamento, enquanto uma op\u00e7\u00e3o mais barata era usada na navega\u00e7\u00e3o em volume.<\/p>\n\n\n\n

Da credencial vazada \u00e0 tentativa de login<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Depois da sele\u00e7\u00e3o do alvo, a plataforma buscava pares de usu\u00e1rio e senha associados \u00e0quele dom\u00ednio. O agente recebia o endere\u00e7o e as credenciais e tentava localizar sozinho a p\u00e1gina de autentica\u00e7\u00e3o, preencher os campos e determinar se o acesso havia funcionado.<\/p>\n\n\n\n

Para isso, contava com 46 ferramentas de automa\u00e7\u00e3o e um navegador preparado para alterar diferentes sinais utilizados por mecanismos de detec\u00e7\u00e3o, al\u00e9m de servi\u00e7o pago para resolu\u00e7\u00e3o de captchas. O sistema tamb\u00e9m conseguia expandir a busca para subdom\u00ednios e suportava at\u00e9 500 workers simult\u00e2neos.<\/p>\n\n\n\n

Quando encontrava uma brecha, o agente podia ainda desenvolver e executar exploits de login por conta pr\u00f3pria, sem supervis\u00e3o passo a passo. A plataforma tamb\u00e9m reutilizava aprendizados obtidos em execu\u00e7\u00f5es anteriores nas tentativas seguintes.<\/p>\n\n\n\n

IA encontra o caminho e depois deixa o ataque seguir sozinho<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Um dos principais achados est\u00e1 no chamado Modo AUTO. Depois de um n\u00famero configur\u00e1vel de logins confirmados no mesmo alvo, o sistema gravava a sequ\u00eancia de a\u00e7\u00f5es realizada pelo agente e passava a reproduzi-la como um script.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

\u201cO que encontramos mostra que autonomia n\u00e3o significa manter a IA executando todas as etapas o tempo inteiro. Ela entra justamente onde \u00e9 preciso interpretar e se adaptar. Quando o sistema aprende como aquele login funciona, o modelo sai de cena e a tarefa passa a ser repetida por automa\u00e7\u00e3o convencional. Para a defesa, isso torna o cen\u00e1rio mais complexo, porque a maior parte do volume pode n\u00e3o parecer um ataque conduzido por IA\u201d, afirma Paiva.*<\/p>\n\n\n\n

As credenciais validadas eram enviadas imediatamente para um canal privado no Telegram. O mesmo ambiente tamb\u00e9m funcionava como console de comando, permitindo aos operadores controlar partes da plataforma pelo celular.<\/p>\n\n\n\n

Brasil teve reconhecimento direcionado antes da expans\u00e3o global<\/strong><\/p>\n\n\n\n

O Brasil aparece em uma etapa anterior \u00e0 expans\u00e3o global. Em apenas dois dias, 28 e 29 de abril, foram realizadas 136 varreduras contra 89 dom\u00ednios, que encontraram 27.460 subdom\u00ednios. Dos 89 analisados naquele momento, 52 eram brasileiros, principalmente dos segmentos de fidelidade, incentivos corporativos e gift cards.<\/p>\n\n\n\n

Mais tarde, 219 dom\u00ednios .br apareceram entre os alvos identificados, sendo 20 deles na faixa de alta confian\u00e7a do classificador. O maior bloco brasileiro reunia 53 dom\u00ednios ligados a gift cards e fidelidade. A investiga\u00e7\u00e3o encontrou ainda um projeto dedicado ao Brasil, com escopo declarado ao pa\u00eds, o que refor\u00e7a a conclus\u00e3o do relat\u00f3rio de que o mercado brasileiro n\u00e3o apareceu de forma incidental na opera\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

O que muda para a defesa<\/strong><\/p>\n\n\n\n

A estrutura da opera\u00e7\u00e3o tamb\u00e9m imp\u00f5e um desafio \u00e0s equipes de seguran\u00e7a. Como a IA deixa o circuito depois de aprender a executar determinada tarefa, grande parte das tentativas passa a se comportar como uma automa\u00e7\u00e3o convencional, o que dificulta identificar o uso de agentes apenas pelo tr\u00e1fego observado.<\/p>\n\n\n\n

O relat\u00f3rio ressalta ainda que n\u00e3o aparecer entre os 6.171 dom\u00ednios identificados n\u00e3o significa que uma empresa n\u00e3o tenha sido alvo da opera\u00e7\u00e3o. Para verificar uma poss\u00edvel exposi\u00e7\u00e3o, a recomenda\u00e7\u00e3o \u00e9 analisar os registros de autentica\u00e7\u00e3o da pr\u00f3pria organiza\u00e7\u00e3o.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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