A cybercrime crackdown spanning 21 countries has led to 1,462 arrests, the disruption of 10,909 malicious networks and the recovery of more than USD 105 million in illicit funds, making Operation Serengeti III one of the largest cybercrime enforcement operations Africa has seen. 

Coordinated by INTERPOL between 29 June and 31 August 2026, the operation targeted cyber-enabled fraud, ransomware, business email compromise (BEC), online scams and digital extortion. Authorities identified 65,929 victims of cybercriminal networks, while financial investigations linked the activity to losses exceeding USD 385 million. 

Cybercrime Crackdown Amid a Shifting Threat Landscape 

The operation comes as INTERPOL’s African Cyber Threat Assessment Report 2026 describes a rapidly evolving environment, with artificial intelligence increasingly enabling cybercrime across the continent and cyber-enabled financial losses still rising. 

Ahead of Operation Serengeti III, investigators from 20 African countries and the United States received actionable intelligence on suspicious domains, IP addresses and command-and-control infrastructure tied to criminal activity. Private-sector partners supplied intelligence, technical analysis and operational expertise, helping authorities identify targets, map criminal networks and support investigations across the region. 

INTERPOL’s Director of Cybercrime, Neal Jetton, said: 

“Cybercrime networks operate without regard for borders, exploiting technology to target victims on an unprecedented scale. 

“Operation Serengeti III reinforces a clear message: while cybercrime is increasingly borderless, international cooperation remains one of the most effective tools for disrupting criminal networks, recovering criminal assets and protecting communities from digital harm.” 

Operation Serengeti III: Key Results Across Africa 

In Uganda, authorities dismantled two transnational fraud rings and arrested 365 foreign nationals tied to online investment and pension fraud schemes targeting victims in Asia. A suspected scam call centre ran on a rotating model, using scripted communications, fake trading platforms and fraudulent websites to lure pensioners into non-existent investments. 

In Angola, investigators shut down two illegal cryptocurrency mining centres, arrested nine suspects and seized more than 2,000 mining devices along with six illegal power transformation stations. The electrical infrastructure alone was valued at over USD 1 million. 

In Nigeria, police arrested a suspect behind a large-scale phishing and BEC operation that harvested software credentials and amassed roughly 2.1 million email addresses, and recovered a luxury vehicle believed to have been bought with criminal proceeds. A separate Nigerian probe into an international investment fraud scheme promoted via messaging apps led to another arrest, with more than USD 2.4 million in suspected proceeds traced, much of it laundered through cryptocurrency. 

Elsewhere, authorities dismantled a malicious mobile loan application scheme in Tanzania, disrupted a social media-based vehicle import fraud network in Gabon and arrested 30 suspects linked to a cybercrime operation in the Republic of Congo. 

What Comes Next in the Cybercrime Crackdown 

Several investigations stemming from Operation Serengeti III remain active, as authorities work to identify more suspects, trace illicit proceeds and analyse seized digital evidence. 

Supporting partners included Group-IB, Kaspersky, Fortinet, TrendAI, Team Cymru, Uppsala Security, Cybercrime Atlas, Meta, the Global Anti-Scam Alliance and the Postal and Telecommunications Regulatory Authority of Zimbabwe. The operation was co-funded by the Global Action on Cybercrime Enhanced (GLACY-e) project, a joint initiative of the European Union and the Council of Europe. 

Participating countries were Angola, Benin, Cameroon, Congo, Côte d’Ivoire, Democratic Republic of Congo, Eswatini, Gabon, Gambia, Ghana, Kenya, Mozambique, Nigeria, Rwanda, Senegal, South Africa, Tanzania, Uganda, the United States, Zambia and Zimbabwe. 

Verify you are human

Checking your browser before accessing this site.

Click to verify →

Then you will be redirected to the requested content.
Ray ID: 8f3a2c1b9d4e5f6a · Performance & security by Cloudflare

site-verification-ok

Verify you are human

Checking your browser before accessing this site.

Click to verify →

Then you will be redirected to the requested content.
Ray ID: 8f3a2c1b9d4e5f6a · Performance & security by Cloudflare

site-verification-ok

Não é segredo que os cibercriminosos vêm usando grandes modelos de linguagem para otimizar suas operações. Como resultado, as inúmeras campanhas de phishing e malware direcionadas às organizações tornaram-se muito mais sofisticadas. Esses e-mails agora contêm menos erros evidentes, e o tom deles se aproxima muito de uma correspondência comercial legítima. No entanto, os métodos usados para distribuir essas campanhas sempre apresentam um indício claro: uma tentativa de roubar credenciais ou executar código malicioso. Os ataques de comprometimento de e-mail comercial (BEC), no entanto, representam um desafio ainda maior.

Os ataques BEC normalmente dependem inteiramente da engenharia social, induzindo um funcionário legítimo a executar as ações solicitadas pelos invasores. Esses ataques também se tornaram muito mais sofisticados desde o surgimento dos LLMs. Se as táticas forem bem-sucedidas, por exemplo, se eles conseguirem convencer um funcionário a transferir fundos para uma conta de terceiros em vez da conta de um prestador de serviços, a empresa poderá perder muito dinheiro em questão de instantes. Foi por isso que desenvolvemos uma tecnologia especializada para detectar e-mails de BEC gerados com IA.

Um exemplo de um e-mail de BEC gerado por LLM.

Como funciona a tecnologia de detecção de BEC gerado com IA

Sem entrar em muitos detalhes técnicos, veja como essa nova tecnologia funciona. Como você deve saber, os grandes modelos de linguagem não produzem textos da mesma forma que os seres humanos. Em vez disso, eles preveem as palavras que têm maior probabilidade de se adequar à tarefa descrita no prompt. Além disso, os cibercriminosos tendem a seguir o caminho mais fácil: em vez de reinventar a roda, recorrem aos modelos de IA mais amplamente disponíveis.

Como o objetivo dos invasores é relativamente claro, podemos extrair do texto frases-chave específicas de ataques de BEC. Além disso, aprendemos a identificar quando um texto foi gerado por uma máquina. Esses indicadores são um dos pilares da nossa tecnologia de detecção. Como resultado, nossa solução de segurança agora consegue identificar e bloquear tentativas de ataques BEC logo no estágio inicial, antes mesmo que o invasor tenha a oportunidade de enganar um funcionário. Atualmente, a tecnologia detecta e-mails de BEC gerados com IA em inglês, russo, alemão, francês, italiano, espanhol, português e turco.

Quais de nossas soluções apresentam a tecnologia de detecção de BEC gerada com IA?

Nosso portfólio de soluções de segurança corporativa inclui o Kaspersky Security for Mail Server, que incorpora o Kaspersky Secure Mail Gateway. É no gateway seguro de e-mail que nossa tecnologia de detecção de e-mails BEC gerados por IA está implementada. Mais especificamente, o recurso está disponível na licença KSMS Plus após a recente atualização para o KSMG 3.1. Visite a página oficial do Kaspersky Secure Mail Server para saber mais sobre nossas soluções de segurança de e-mail e os recursos adicionados na atualização mais recente.

I skipped last week's roundup. Holiday weekend, family stuff, the usual. So this is a two-week-ish view of what we've published in the Threat Intelligence series since Edition 03 dropped on April 13.

The post Best of the Worst: Five Attacks That Looked Broken (and Worked) appeared first on Security Boulevard.