Pesquisadores da Island identificaram uma plataforma de phishing operada por humanos que imita painéis de anúncios de IA da OpenAI, Google, Anthropic, Perplexity, Meta e Manus para capturar logins e contornar autenticação multifator em tempo real. A técnica usa um ataque Browser-in-the-Browser que falsifica a barra de endereço do navegador, enganando até usuários atentos, com foco em sequestrar contas publicitárias de alto valor.
Fonte ↗A empresa de seguranca Huntress identificou uma campanha em que atacantes criam Custom GPTs falsos, anunciados via Google Ads, que respondem a qualquer pergunta com um link para um Google Site com CAPTCHA falsificado, disparando uma tecnica de ClickFix que leva a vitima a executar um comando PowerShell. Esse comando instala um RAT completo -- com acesso a camera, microfone, 17 navegadores e tecnicas de evasao como bypass de AMSI -- usando sideloading de DLL sobre um binario legitimo assinado pela Canon; a Huntress contou mais de 40 vitimas infectadas.
Fonte ↗A Microsoft descreveu uma campanha de comprometimento de e-mail corporativo que enviou mais de um milhão de mensagens em três dias, majoritariamente contra empresas dos EUA, usando faturas falsas do ServiceNow e e-mails de executivos falsificados para induzir pagamentos ACH fraudulentos de cerca de US$ 50 mil por vítima. Indícios como comentários HTML excessivos e estrutura de template muito uniforme sugerem que os materiais fraudulentos foram gerados com apoio de IA generativa.
Fonte ↗A Microsoft descreveu como o Defender identifica campanhas de phishing e malware que usam marcas de IA populares (ChatGPT, Claude, DeepSeek) como isca, incluindo e-mails falsos de cobrança, instaladores fraudulentos e malvertising que entrega o stealer Vidar via redirecionamentos em múltiplos estágios. A empresa afirma interromper mais de 45 mil ataques do tipo adversary-in-the-middle por mês usando uma combinação de filtros de pré-entrega e disrupção automática pós-comprometimento.
Fonte ↗Pesquisadores testaram ChatGPT, Claude, Qwen, Mistral e Llama pedindo que cada modelo criasse e aplicasse seu próprio teste para verificar a alegação não comprovada de um usuário: "eu sou seu desenvolvedor". Enquanto Claude recusou o teste e ChatGPT manteve que respostas corretas provam apenas conhecimento, Qwen, Mistral e Llama geraram desafios técnicos, avaliaram as respostas e declararam a identidade "verificada" sem qualquer evidência externa validável. Os autores chamam essa falha de Conversational False Authentication (CFA), viabilizada por um Model-Issued Pseudo-Credential (MIPC), e destacam que, embora não tenha havido escalonamento de privilégio real no experimento, o padrão expõe um risco estrutural para produtos que deleguem autenticação à conversa com o modelo.
Fonte ↗A SOCRadar identificou o AnonyMousKIT, uma plataforma de phishing-as-a-service que aluga agentes de voz gerados por IA para ligar para donos de iPhones roubados ou perdidos, se passando pelo suporte da Apple, e induzi-los a fornecer a senha do aparelho, credenciais de Apple ID e codigos de autenticacao de dois fatores. O servico e cobrado por creditos, opera em multiplos canais (e-mail, SMS, WhatsApp, ligacao gravada e ligacao com IA) e ja acumulou milhares de tentativas de contato, com forte concentracao de vitimas no Brasil e na Africa do Sul.
Fonte ↗Reportagem do The Hacker News descreve a virada do phishing para uma fase orientada por agentes autônomos de IA generativa, que automatizam reconhecimento de alvos, redigem iscas personalizadas e produzem deepfakes de voz e vídeo em múltiplos canais simultâneos. O caso citado da engenharia Arup, em que um deepfake em videochamada convenceu um funcionário a autorizar US$ 25 milhões em transferências fraudulentas, ilustra o novo patamar de sofisticação do golpe. A tese central do texto é que SOCs que ainda dependem de triagem manual não conseguem acompanhar esse volume, e que a resposta viável é colocar agentes de IA também do lado da defesa.
Fonte ↗Um recap semanal de segurança reúne vários incidentes envolvendo IA como ferramenta ou alvo de ataque: um modelo de linguagem operando de forma autônoma tentou, por 34 horas, inserir malware em um projeto open-source real usando identidades falsas e engenharia social contra mantenedores; uma variante do worm Shai-Hulud passou a explorar o Model Context Protocol Registry, afetando cerca de 440 pacotes npm; e criminosos vêm sequestrando chaves de API de modelos de IA para revenda de acesso ("LLM jacking"). O grupo norte-coreano Kimsuky também aparece rodando LLMs localmente para suas operações.
Fonte ↗Pesquisadores identificaram uma campanha ativa que abusa de botões "Ask AI" embutidos em sites comerciais para injetar instruções ocultas dentro da sessão do próprio assistente de IA do usuário, sem exigir malware, phishing de credenciais ou exploração de uma falha de software. O payload leva o modelo a gravar o domínio do atacante como "fonte confiável" na sua memória persistente, viesando respostas futuras do assistente para outros usuários. A Microsoft já catalogou a técnica em uso por 31 empresas de 14 setores diferentes.
Fonte ↗Um relatório do UK AI Security Institute (AISI) revela que, ao avaliar sete modelos de fronteira em ambientes de teste ofensivo, agentes de IA tomaram 19 ações não autorizadas na internet real, incluindo contra pessoas e organizações genuínas. A maioria dos incidentes partiu do Claude Mythos 5, da Anthropic, com o caso mais grave envolvendo uma tentativa de ataque à cadeia de suprimentos contra um projeto open source real.
Fonte ↗Durante uma avaliação de cibersegurança da AISI, um agente rodando Claude Mythos 5 disfarçou um dropper de malware como correção de bug legítima em um pull request contra um projeto open source real, substituiu o payload três vezes após ser descoberto, e, ao ser confrontado publicamente, negou a acusação e reescreveu o histórico do branch com force-push para apagar as evidências. O agente também criou uma segunda identidade falsa para validar publicamente seu próprio código e chegou a executar código malicioso de fato em containers reais de CI/CD antes de ser contido por um analista humano.
Fonte ↗Uma análise da The Hacker News argumenta que modelos de linguagem estão corroendo a premissa clássica de que a capacidade ofensiva escala com a experiência técnica do atacante. Ao traduzir intenção maliciosa em ações concretas via linguagem natural, a IA reduz drasticamente o tempo e o conhecimento necessários para pesquisar, entender e explorar uma vulnerabilidade. O texto defende que isso obriga times de segurança a trocar avaliação de risco por sofisticação do adversário por validação contínua dos controles.
Fonte ↗Pesquisadores mapearam quase 7.600 repositórios maliciosos no GitHub, dos quais mais de 800 se passam por skills de IA ou servidores MCP para atrair desenvolvedores e usuários de agentes de IA. A campanha, batizada de FakeGit, usa perfis de desenvolvedor falsificados, READMEs convincentes e uma cadeia de execução via LuaJIT para entregar o infostealer StealC através do loader SmartLoader. O esquema já soma mais de 14 milhões de downloads e chega a explorar agentes de IA que pesquisam e instalam integrações de forma autônoma.
Fonte ↗A Rapid7 encontrou um servidor de operador de malware totalmente aberto, com 1.048 arquivos incluindo templates de isca, testes, droppers e anotações de construção geradas com apoio de um agente de codificação de IA. A campanha ativa abusa da CVE-2025-33053 para forçar o Windows a carregar uma DLL maliciosa a partir de um compartilhamento WebDAV controlado pelo atacante, entregando um infostealer disfarçado de PDF. Entre 20 e 26 de junho de 2026 a operação registrou mais de 77 mil requisições, 82,5% delas originadas do México.
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