As enterprises race to bolt AI onto every business process, security leaders are being forced to answer a harder question than "should we adopt it" — it's "who's accountable when it goes wrong." To unpack this, The Cyber Express sat down with Harsha Reddy, Head of Information Security at Veterinary Emergency Group (VEG).
With nearly two decades in security leadership — including senior roles at Lixil and American Standard before joining VEG — Harsha brings a practitioner's view of where AI is g
As enterprises race to bolt AI onto every business process, security leaders are being forced to answer a harder question than "should we adopt it" — it's "who's accountable when it goes wrong." To unpack this, The Cyber Express sat down with Harsha Reddy, Head of Information Security at Veterinary Emergency Group (VEG).
With nearly two decades in security leadership — including senior roles at Lixil and American Standard before joining VEG — Harsha brings a practitioner's view of where AI is genuinely changing the CISO's job, and where it's mostly just hype and shadow adoption.
Watch the Full Interview:
Harsha Reddy Explains Why AI Will Replace Tasks, Not Defenders
Harsha pushes back on the narrative that AI will hollow out security teams, pointing to Gartner research showing that while most fields are projected to lose jobs to AI, cybersecurity is expected to gain them. In his view, the technology is mainly absorbing the "toil" — log review, alert triage, evidence gathering — that keeps analysts from actually defending.
“It's the analyst who refuses to use AI that will get replaced by an analyst who uses it,” he says.
On adoption, Reddy points to a 2024 Microsoft-LinkedIn survey in which most executives called AI critical to their business, yet a majority had no formal plan and most had employees already bringing in their own tools. That gap, he argues, is why so many organizations are now dealing with AI-related data leaks. "Many organizations started onboarding AI like software when they should be onboarding it like staff." His fix isn't more restrictions — blocking AI just pushes it into the shadows — but guardrails, an internal AI enablement committee, and measuring actual business value instead of token consumption.
The conversation also digs into deepfake-driven fraud, why training employees to spot deepfakes is “a losing bet” at machine speed, and how he decides when to greenlight a new AI tool versus telling a business unit “not yet.”
The conversation closes with our newly introduced rapid-fire round "Express Shots" — Claude vs. ChatGPT, passkeys vs. passwords, and Reddy's prediction for the biggest cybersecurity threat of 2030.
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Seu telefone toca, você atende e diz “alô”. Do outro lado: silêncio total. Ninguém responde e a chamada é encerrada abruptamente. Se você ainda não usa [placeholder WhoCalls]bloqueadores de chamadas de spam[/placeholder], é quase certo que já tenha se deparado com essa situação.
Na maioria dos casos, trata-se de chamadas de golpistas. Hoje, explicamos por que essas chamadas acontecem, o que os autores da chamada querem de você e como se proteger. O mais importante é que vamos analisar se você re
Seu telefone toca, você atende e diz “alô”. Do outro lado: silêncio total. Ninguém responde e a chamada é encerrada abruptamente. Se você ainda não usa [placeholder WhoCalls]bloqueadores de chamadas de spam[/placeholder], é quase certo que já tenha se deparado com essa situação.
Na maioria dos casos, trata-se de chamadas de golpistas. Hoje, explicamos por que essas chamadas acontecem, o que os autores da chamada querem de você e como se proteger. O mais importante é que vamos analisar se você realmente precisa se preocupar em se proteger contra esse tipo de ligação.
Quem está ligando?
Não são apenas golpistas do outro lado da linha: robôs, operadores legítimos de centrais de atendimento e pessoas comuns também fazem essas ligações. Vamos analisar cada tipo de ligação, do cenário menos preocupante ao mais arriscado para a sua segurança.
Pessoas reais
O cenário mais inofensivo é quando uma pessoa de fato ligou para você, mas o microfone dela está com algum problema. Talvez ela tenha silenciado a chamada por acidente com o ouvido ou o smartphone dela está conectado a um fone de ouvido Bluetooth, alto-falante ou sistema do carro que não está capturando sua voz. Falhas da operadora também podem silenciar o autor da chamada. A pessoa que faz a ligação pode nem perceber que há um problema; até onde ela sabe, ela está falando, mas ninguém pode ouvi-la. Nesses casos, você geralmente reconhece o número de telefone de quem liga.
Se a chamada for feita por um número desconhecido, ainda não há necessidade de entrar em pânico, embora a lista de pessoas que podem estar ligando fique muito maior.
Outra possibilidade legítima é um operador de uma central de atendimento que simplesmente não conseguiu colocar ou conectar o headset a tempo. Os sistemas das centrais de atendimento são projetados para discar números mais rápido do que os operadores conseguem se preparar. O sistema tentou encaminhar a chamada para um humano, mas nenhum operador estava disponível. É por isso que às vezes leva alguns segundos antes de você ouvir uma única palavra, podendo até mesmo ouvir tons de discagem como se fosse você quem estivesse fazendo a chamada.
Robô ou IA
Silêncio na linha é um sinal comum de chamadas feitas por robôs. Eles testam se um número de telefone está ativo e, se estiver, repassam a chamada para um humano, o que significa que um representante de vendas real (ou um golpista) ligará de volta para você nos próximos dias. Vale a pena notar que os golpistas não são os únicos que fazem chamadas com esse fim. Centrais de atendimento legítimas usam exatamente as mesmas ferramentas para reduzir a carga de trabalho dos seus operadores humanos.
Um agente de IA também pode estar por trás da chamada silenciosa. Para a pessoa que atende, não há diferença prática: a chamada parece idêntica a uma feita por um bot padrão. No entanto, a IA pode fazer mais do que apenas discar números automaticamente: ela pode analisar sua resposta e usar esses dados para decidir se seu número está ativo e se a chamada pode ser encaminhada a um humano para acompanhamento.
Golpistas
Agora vamos analisar a ameaça real. Talvez um dos tipos de chamadas silenciosas mais perigosas e desagradáveis sejam as feitas por um golpista. Uma ligação rápida e silenciosa como essa pode, na verdade, ser o primeiro passo de um golpe longo e elaborado, com histórias envolvendo empréstimos, órgãos do governo, outros golpistas e até autoridades policiais.
Empresas de cobrança também podem fazer esse tipo de ligação e permanecer em silêncio. Seu número pode acabar no radar deles se você, sua família ou alguém próximo tiver dívidas pendentes. Nesses casos, uma chamada silenciosa pode ser usada como uma tática de pressão psicológica.
Uma técnica semelhante é usada em casos de perseguição. Embora as ligações silenciosas, por si só, não causem danos diretos, elas podem ser usadas para gerar ansiedade, criar a sensação de que você está sendo observado o tempo todo e provocar desgaste emocional contínuo.
Por que as pessoas ligam e ficam em silêncio?
Quando você atende uma ligação, é provável que diga um rápido “Alô?” ou “Oi.” Isso é tudo o que a outra parte precisa para coletar uma grande quantidade de dados. Embora essas informações fossem difíceis de processar, o desenvolvimento da inteligência artificial tornou a tarefa muito mais fácil. Vejamos o que alguém pode descobrir sobre você ao falar apenas uma palavra:
Região, sotaque e localização. Os golpistas são sofisticados e astutos. Eles geralmente adaptam suas táticas a uma região, visando residentes de países específicos ou até mesmo de regiões próximas. Isso é muito relevante em países como a Índia ou a África do Sul, que têm 22 e 11 idiomas oficiais, respectivamente.
Idade e gênero aproximados. Embora uma pessoa possa facilmente confundir a voz de um adolescente com a de uma jovem ou estimar a idade de alguém de forma incorreta, a IA é muito mais eficiente em identificar nuances sutis da voz. Saber sua idade e gênero ajuda os golpistas a aprimorar suas estratégias para futuros ataques de engenharia social.
Horários em que você está disponível. Se você atende o telefone pela manhã, à tarde ou tarde da noite, os golpistas podem programar a ligação de acompanhamento para o período exato em que você tem maior probabilidade de atender.
Probabilidade de um ataque ser bem-sucedido. A IA pode avaliar automaticamente o valor potencial de um alvo. Por exemplo, se alguém atender rápido, falar com calma e não ignorar chamadas de números desconhecidos, é provável que essa pessoa receba uma prioridade mais alta para receber chamadas de acompanhamento por golpistas humanos.
A resposta da pergunta anterior “por que as pessoas ligam e ficam em silêncio” é coletar dados biométricos. Apenas alguns segundos de áudio gravado podem ajudar os cibercriminosos a criar um deepfake de voz. Embora uma ou duas palavras possam não produzir um clone convincente por si só, os golpistas juntam gravações de várias chamadas silenciosas para criar uma réplica confiável.
Essa tecnologia já está sendo usada em golpes do mundo real. Ao se passar por um parente, colega ou chefe, os golpistas podem solicitar que você envie dinheiro com urgência, compartilhe um código de autenticação de dois fatores para serviços governamentais ou conclua alguma outra solicitação que pareça não ter importância. Quanto mais realista for o deepfake, mais difícil é identificar o golpe, especialmente quando acompanhado de uma história convincente.
O que fazer ao receber uma chamada silenciosa?
Se você atender uma chamada, disser algumas palavras e desligar, não há necessidade de entrar em pânico. No entanto, essa breve interação pode confirmar aos golpistas que seu número está ativo e que você atenderá chamadas de números desconhecidos. Como resultado, seu número de telefone pode acabar em listas de alvos de futuras campanhas de spam ou golpes. Dito isso, é importante lembrar que uma única chamada silenciosa não representa uma ameaça imediata à segurança.
Ainda assim, é muito melhor se essas chamadas silenciosas nunca chegarem até você. É aí que os bloqueadores de chamadas como o WhoCalls podem salvar o dia. Trata-se de um aplicativo inteligente de identificação de chamadas que contém um enorme banco de dados de números conhecidos de fraudes e spam. É assim que funciona: você instala o aplicativo, concede as permissões necessárias e está tudo pronto! Além disso, é possível personalizar suas configurações de filtragem: bloquear chamadas recebidas de aplicativos de mensagens, escolher quais categorias de chamadas indesejadas rejeitar automaticamente e adaptar outras configurações de proteção às suas necessidades.
Veja adiante algumas dicas para ajudar você a manter a calma e evitar cair em golpes caso essas chamadas silenciosas acabem se tornando um problema:
Não atenda chamadas de números desconhecidos ou ocultos. Uma dica útil: se alguém realmente precisar entrar em contato com você, encontrará outra maneira de fazer isso ou continuará ligando do mesmo número em outros momentos. Os golpistas quase sempre utilizam números diferentes, enquanto os bots automatizados operam em uma programação rígida, como ligar todos os dias às 8h05.
Não se apresse para ligar de volta. Os golpistas geralmente contam com a curiosidade das vítimas para retornar ligações de números desconhecidos. Além disso, retornar a ligação pode resultar em cobranças se for um número de tarifa premium.
Não fale primeiro. Aguarde até que alguém do outro lado da linha inicie a conversa. Se você ouvir um ruído abafado ou silêncio, desligue e não perca seu tempo, pois é provável que se trate de um golpe.
Bloqueie números desconhecidos, mesmo após o término da chamada. Se você atendeu a ligação e percebeu que ela era suspeita, é melhor bloquear o número imediatamente. Para fazer isso, você pode usar aplicativos de bloqueio de chamadas ou os recursos presentes na maioria dos smartphones modernos.
Não compartilhe seu número em todos os lugares. Sites de phishing, páginas da Web que saem do ar de repente e brindes suspeitos geralmente existem apenas para coletar seus dados pessoais. Ao preencher formulários online, é preferível usar um número temporário ou secundário.
Obtenha um número de telefone secundário. Use números diferentes dependendo da ocasião. Compartilhe seu número principal com familiares, amigos e colegas de trabalho e use o número secundário para entregas, marketplaces online e para preencher formulários gerais na Web.
Scammers use AI deepfakes to impersonate OnlyFans creators, trick fans into sending money, then disappear after payment.
Criminals are building fake identities using AI-generated deepfakes of real OnlyFans creators, luring their followers with promises of live chats, and then disappearing after collecting payment. The scheme runs on social platforms that most people consider harmless, TikTok for discovery, Snapchat for the conversation, Cash App for the payment, and by the time the fan reali
Scammers use AI deepfakes to impersonate OnlyFans creators, trick fans into sending money, then disappear after payment.
Criminals are building fake identities using AI-generated deepfakes of real OnlyFans creators, luring their followers with promises of live chats, and then disappearing after collecting payment. The scheme runs on social platforms that most people consider harmless, TikTok for discovery, Snapchat for the conversation, Cash App for the payment, and by the time the fan realizes something is wrong, the money is already gone and the account is blocked.
“This is a form of catfishing, in which an attacker impersonates someone online and engages in romantic or sexual interactions for ulterior motives. In this case, the scammers create fake accounts on platforms like TikTok, using material lifted from a real creator’s photos and given a synthetic voice.” reads the report published by MalwareBytes. “They’ll use that to nudge viewers into a direct message conversation on services like Snapchat.”
The choice of Cash App as the payment method isn’t accidental. It’s a peer-to-peer platform built for informal transfers between friends, not commerce — and transfers clear instantly. Once sent, the money is effectively gone.
“This kind of fraud has two victims: the fans who lose money to scams, and the creators. The latter lose income that they might have collected from fans, and also run the risk of retribution from disgruntled followers who think they’ve been taken advantage of.” continues the report.
One creator, Jessieanna Campbell, told USA Today she constantly receives messages from angry fans accusing her of taking their money and blocking them, for transactions she never made. Another creator interviewed by USA Today had fans show up at her home after the confusion, and now sometimes doesn’t feel safe leaving the house.
“The problem is that domestic laws only apply to domestic platforms. The stolen material largely sits on overseas hosts, making it difficult to control.” concludes the report. “Even if laws could be universally enforced, it might not matter. In three experiments conducted this year, researchers at the University of Bristol found that most participants relied on deepfake content even after being told it was fake.”
Federally, the Take It Down Act criminalizes non-consensual explicit content including AI-generated material and requires rapid platform takedowns. The EU’s AI Act requires disclosure when AI is used for image generation. Neither law has stopped the content from circulating because enforcement stops at national borders and the hosting doesn’t.
Spotting a deepfake is still possible if you know what to look for. USA Today described a TikTok video impersonating creator Elaina St. James, made by animating a still photo with a cloned voice, that showed distorted teeth and frozen eyebrows. Those artifacts are common in AI-generated video, especially when the source material is limited. Malwarebytes has published a practical guide to spotting deepfakes of any kind.
A similar pattern has been documented in romance scam contexts. Malwarebytes previously reported on Amazon and Apple impersonation scams using the same redirect-and-collect mechanics, where the victim is moved off a trusted platform into a direct channel before the ask. The underlying manipulation — establish familiarity, trigger urgency, request payment through an irreversible channel, is consistent across scam types regardless of which face or brand is being faked.
If a “creator” reaches out to you through a third-party platform and steers the conversation toward a direct payment for exclusive content, treat it as a red flag. Verify through the creator’s official, verified accounts before doing anything else. And if someone who looks like a creator you follow is asking for Cash App payment before delivering anything, assume you’re about to be blocked.
Researchers found that seven of nine tested Hugging Face image-editing tools produced sexualized alterations, highlighting gaps in model oversight, provenance, and enterprise vendor controls.
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Researchers found that seven of nine tested Hugging Face image-editing tools produced sexualized alterations, highlighting gaps in model oversight, provenance, and enterprise vendor controls.
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