Arquivos criados com a técnica poliglota têm aparecido cada vez mais em ciberataques nos últimos anos. Eles permitem que os invasores façam o malware passar pelos filtros de e-mail e pelos verificadores de arquivos, enganem as vítimas em ataques de phishing e dificultem as investigações de incidentes. Para conseguir isso, os invasores constroem deliberadamente um arquivo que o sistema pode interpretar como formatos diferentes, dependendo do aplicativo em que ele é aberto.  Um exemplo clássico é um arquivo que pode ser tratado como uma imagem PNG ou um arquivo ZIP. Basta alterar a extensão do arquivo ou simplesmente usar um ou outro aplicativo para abri-lo.

Vamos entender por que é possível criar arquivos desse tipo, quais combinações de formatos já foram usadas em ataques reais e como as organizações podem se proteger contra essa ameaça.

Por que é possível criar arquivos poliglotas

Os formatos de dados por trás dos arquivos poliglotas raramente são exóticos. Tudo se resume a uma combinação inteligente de formatos comuns que são estruturalmente compatíveis. Os poliglotas exploram pelo menos uma das seguintes peculiaridades em determinados formatos de arquivo:

• A maioria dos formatos de arquivo precisa ser decodificada a partir do primeiro byte, mas alguns precisam ser lidos a partir do final. O exemplo mais claro é um arquivo ZIP: um início corrompido ou ausente não impede que os aplicativos leiam o arquivo, porque todos os cabeçalhos necessários ficam no final. Isso permite que os invasores simplesmente concatenem dois arquivos (no exemplo acima, um PNG e um ZIP). A parte inicial é lida como uma imagem PNG válida, enquanto a parte final é lida como um arquivo ZIP válido.
• Muitos formatos funcionam como bonecas russas matrioscas: embora externamente tenham uma extensão específica correspondente ao uso pretendido, internamente o arquivo é, essencialmente, um arquivo ZIP que contém os dados necessários. Esse grupo inclui documentos modernos do Office (DOCX/XLSX/PPTX), pacotes de instalação do Android (APK), arquivos de biblioteca Java (JAR) e muitos outros.
• Alguns formatos não têm requisitos estruturais rígidos ou têm requisitos suficientemente flexíveis para que o aplicativo que processa o arquivo consiga localizar o trecho de que precisa, mesmo quando esse trecho não está no início.

O repositório Polydet no GitHub apresenta vários exemplos de combinações possíveis de arquivos para criar um arquivo poliglota. De acordo com a classificação da MITRE, essa técnica se enquadra na categoria Masquerading (T1036.008, Masquerade File Type).

Exemplos de arquivos poliglotas em ciberataques conhecidos

Análises de campanhas de malware disponíveis publicamente revelam diversos tipos de arquivos poliglotas. Os invasores adaptam todo o cenário do ataque a uma combinação específica de tipos de arquivo.

O grupo Head Mare entregou o malware PhantomPyramid como um anexo ZIP. O arquivo consistia em código executável do Windows (EXE), com um pequeno arquivo ZIP concatenado ao final. Quando a vítima abriu o arquivo compactado, ele continha um arquivo com a extensão PDF.LNK que, então, iniciava esse mesmo anexo poliglota, desta vez como um arquivo executável.

No ataque documentado pela JPCERT, os invasores criaram um arquivo que começava como PDF e era detectado como PDF pela maioria dos verificadores, mas tinha uma extensão DOC e era aberto nos aplicativos do Office como um arquivo DOC válido contendo macros maliciosas.

Os ataques que disseminaram os cavalos de Tróia StrRAT e Ratty usaram um arquivo poliglota criado a partir de um pacote de instalação assinado do Windows (MSI), com código Java malicioso (JAR) anexado ao final.

Os ataques do StrelaStealer usaram um arquivo poliglota com extensão HTML: uma biblioteca do Windows (DLL) com um documento HTML de chamariz concatenado ao final. Um atalho no arquivo compactado iniciou o arquivo duas vezes: uma vez por meio do comando start (o equivalente a um clique duplo, que abriu um navegador exibindo o documento HTML) e outra por meio do rundll32 (que iniciou a DLL maliciosa).

Em um ataque simulado, mas engenhoso, os pesquisadores concatenaram dois arquivos ZIP comuns e descobriram que diferentes ferramentas populares de compactação exibiam o arquivo combinado de maneiras diferentes: algumas mostravam apenas o primeiro arquivo compactado, outras apenas o segundo, e outras mostravam ambos ao mesmo tempo, como se fossem um único arquivo compactado com conteúdo compartilhado. Se o invasor estiver familiarizado com a infraestrutura da vítima e souber quais softwares estão instalados, poderá usar essa combinação para mostrar um arquivo às ferramentas de segurança e outro à vítima.

Os invasores empregaram uma complexa matriosca de malware em uma campanha que distribuiu o infostealer IcedID. Eles anexaram um arquivo ZIP aos e-mails de phishing; descompactá-lo produziu um arquivo ISO. Esse ISO, por sua vez, era descompactado em um arquivo CHM (Ajuda do Windows) criado com a técnica poliglota. Quando a vítima o abriu com a ferramenta padrão de Ajuda do Windows, o arquivo executou um script JavaScript incorporado ao conteúdo da ajuda, que iniciou o aplicativo padrão mshta (host de aplicativos HTML da Microsoft) e o direcionou para esse mesmo arquivo CHM. Os autores da campanha empacotaram um aplicativo HTA dentro do arquivo CHM de forma que sua presença não interferisse na leitura do arquivo como um documento de ajuda inócuo. O manipulador de HTA, por sua vez, simplesmente ignora todos os dados irrelevantes no início do arquivo até encontrar o script HTA.

Como as ferramentas de segurança lidam com arquivos poliglotas

Os exemplos acima deixam claro como esse truque de leitura dupla permite que os invasores implantem malware no computador da vítima. Mas como os filtros de e-mail e os sistemas EDR realmente lidam com arquivos desse tipo? A resposta depende inteiramente da solução específica, portanto, isso precisa ser verificado, seja por meio da análise da documentação técnica do fornecedor, seja pela execução de um teste controlado na infraestrutura corporativa, com todas as devidas precauções.  De modo geral, apenas dois pontos são válidos em todos os casos:

• A maioria das soluções de segurança não confia na extensão informada de um arquivo; em vez disso, verifica seu início para determinar sua estrutura real. É por isso que, no ataque descrito acima, o arquivo PDF com extensão DOC foi analisado como um PDF inofensivo, enquanto a macro maliciosa estava na parte DOC concatenada.
• Se um arquivo começar como algo inofensivo (por exemplo, uma imagem) e sua extensão corresponder, uma análise mais sofisticada provavelmente não será aplicada a ele. Os invasores podem explorar isso: as instruções que acompanham o arquivo podem orientar a vítima a renomeá-lo para que o comportamento do sistema acabe associado à segunda carga útil, e não à imagem.

Como proteger uma organização contra ataques de arquivos poliglotas

A defesa contra arquivos poliglotas não requer soluções técnicas ou organizacionais complexas. O que exige são boas práticas de segurança sólidas e consistentes em toda a organização:

• use listas fechadas de aplicativos autorizados a serem executados nas estações de trabalho dos funcionários. exclua aplicativos do Windows desatualizados, ferramentas administrativas da Microsoft não utilizadas, softwares de acesso remoto e de transferência de arquivos e qualquer outro software considerado potencialmente perigoso ou obsoleto.
• use soluções de segurança de e-mail avançadas e equipadas com CDR (tecnologia de Desarme e Reconstrução de Conteúdo, que desarma anexos suspeitos e os reconstrói em versões mais seguras) e tecnologia de detonação (que executa anexos suspeitos em um ambiente isolado para análise). configure a análise aprofundada para anexos que apresentem sinais externos de serem arquivos poliglotas: todos os arquivos compactados e do Office, arquivos com extensões não padrão e assim por diante.
• da mesma forma, configure a solução EDR para realizar uma análise aprofundada de possíveis arquivos poliglotas.
• crie regras de monitoramento que gerem alertas para combinações incomuns entre um processo e os arquivos que ele recebe para processamento, como um arquivo CHM iniciado por meio do mshta ou um arquivo HTML iniciado por meio do rundll32, como nos exemplos acima.
• adicione informações básicas sobre arquivos poliglotas ao programa de conscientização em segurança utilizado pela organização, para que os usuários fiquem atentos quando forem orientados a alterar a extensão de um arquivo ou a manipulá-lo de alguma forma incomum, por exemplo, abrindo-o em um aplicativo específico.

Um artigo recente publicado na The Atlantic trazia o título contundente The End of Reading Is Here (O fim da leitura chegou). Segundo a matéria, uma pesquisa do National Endowment for the Arts (NEA) constatou que menos de 50% dos adultos americanos leram sequer um livro em 2022, e apenas 38% leram um romance ou conto.

Ao mesmo tempo, o mercado editorial nos Estados Unidos continua quebrando recordes de publicação ano após ano. Em 2025, por exemplo, o número de novos títulos ultrapassou quatro milhões, um aumento de um terço em relação a 2024. Uma enorme parcela desse total, 3,5 milhões de títulos, veio da autopublicação, e um dos principais motores desse mercado é o Kindle Direct Publishing (KDP), da Amazon.

Minha teoria para essa discrepância é a seguinte: ninguém mais lê livros, porque todo mundo está ocupado demais escrevendo-os. Brincadeiras à parte, se ainda houver algum leitor por aí, provavelmente já terá adivinhado aonde quero chegar: à toda-poderosa IA. Um tempo atrás, uma jornalista de tecnologia do New York Times se surpreendeu ao encontrar sua própria biografia na Amazon. Uma rápida olhada confirmou que ela havia sido escrita por IA. Ao investigar mais a fundo o universo da publicação de livros por IA, ela se deparou com o trabalho de um consultor de cibersegurança aposentado e extraordinariamente prolífico. O que aconteceu depois, e onde encontrar informações confiáveis na era da IA, é o tema deste post.

O começo da história: como uma jornalista seguiu o Coelho Branco e caiu na toca

Vamos começar do início. No verão de 2026, a jornalista de tecnologia do New York Times Kashmir Hill descobriu por meio de um conhecido que uma biografia sua havia sido publicada na Amazon um ano antes. O título era The Biography of Kashmir Hill: The New York Times Technology Journalist Who Exposed Clearview AI, Challenged Big Tech and Redefined Privacy in the Digital Age. E ela ficou mais do que surpresa, pois ninguém havia entrado em contato com ela ou com qualquer pessoa que conhecesse para fazer uma pesquisa sobre o livro.

“Alice pôs-se de pé num salto, pois lampejou-lhe na mente que nunca antes vira um coelho com um bolso de colete, nem com um relógio para tirar dele… “

O autor era um certo John Crane Miller, e a foto em sua página na Amazon era uma imagem genérica de banco de imagens de um homem branco do tipo que aparece por toda a Internet. Hill não conseguiu encontrar nenhum detalhe pessoal nem informação de contato sobre ele. Ao investigar mais a fundo o perfil dele na Amazon, porém, descobriu outra coisa: em uma única semana no verão de 2025, ele publicou biografias de Hill e de mais nove jornalistas americanos. Até o leitor mais crédulo teria dificuldade para acreditar que um gênio literário conseguiria produzir tamanho volume sem uma ajudinha robótica.

Ainda assim, a edição de capa dura da biografia de Kashmir Hill custava US$ 26,99, embora tivesse apenas 90 páginas. Depois de lê-la, Hill descobriu toda uma série de “fatos” sobre si mesma que jamais conhecera, incluindo uma descrição detalhada de seu ritual de preparo do café que, como observa a jornalista, na verdade é tarefa do marido. Miller chegou a afirmar no texto que havia lido o diário de infância de Kashmir Hill.

“…e, ardendo de curiosidade, correu pelo campo atrás dele, e felizmente chegou a tempo de vê-lo entrar de chofre numa toca de coelho grande sob a sebe. “

Hill não conseguiu localizar o autor de sua biografia. Deixou um comentário na página do livro na Amazon pedindo que ele entrasse em contato. Ninguém respondeu e, pouco depois, todos os livros do perfil de John Crane Miller desapareceram.

Mas isso lhe deu uma pista sobre vários outros autores de IA na Amazon. Em particular, ela encontrou um certo Bill Johns, cuja página de autor exibia impressionantes 445 livros. Sem esperar que desse em muita coisa, perguntou a Johns se ele aceitaria conceder uma entrevista e ficou bastante surpresa quando ele concordou. Foi provavelmente nesse momento que a investigação de Kashmir Hill se transformou em uma verdadeira viagem pela toca do coelho da IA…

“No momento seguinte, lá se foi Alice atrás dele, sem considerar, nem por um momento, como no mundo sairia de lá novamente. “

As IAventuras de Bill no País das Maravilhas

Bill Johns se aposentou em 2024, depois de construir carreira como consultor de cibersegurança. Em 2025, decidiu experimentar o ChatGPT e, em algumas semanas, usou a ferramenta para gerar seu primeiro livro. O tema era cibersegurança, mais especificamente a história do hacking, e a obra foi publicada com o nada original título Ghosts in the Machine. Johns vendeu apenas alguns exemplares, mas isso não o impediu de gerar outros 444 livros no ano seguinte.

Esse número impressionante inclui, por exemplo, uma série de 13 livros sobre cibersegurança que, além da já mencionada história do hacking, contém os seguintes títulos (em tradução livre):

• The Cybersecurity Blueprint: Building and Operationalizing a Complete Defensive Strategy (O Plano diretor de cibersegurança: Construindo e operacionalizando uma estratégia defensiva completa)
• Hardware Fortress: The Role of Data Diodes in Protecting Critical Infrastructure (Fortaleza do hardware: O papel dos diodos de dados na proteção de infraestruturas críticas)
• Zero Trust: Redefining Security in a Perimeterless World (Zero confiança: Redefinindo a segurança em um mundo sem perímetros)
• Evolving Threats, Evolving Chains: Cybersecurity for the Modern Supply Chain (Ameaças em evolução, cadeias em evolução: cibersegurança para a cadeia de suprimentos moderna)
• The Integration Imperative: Cybersecurity for Legacy OT/ICS: Overcoming the Challenges of Digital Transformation in Critical Infrastructure (O imperativo da integração: Cibersegurança para OT/ICS legados — superando os desafios da transformação digital em infraestruturas críticas

A cibersegurança está longe de ser o único tema, ou sequer o principal, na mente desse prolífico autor. Além dela, a obra de Bill Johns abrange esportes, pontes, bebidas alcoólicas de todos os tipos, como saquê e uísque, biografias de personalidades, aviação militar e filosofia. Em resumo, é difícil pensar em um assunto sobre o qual Johns ainda não tenha escrito um livro.

O “processo criativo” de Johns consiste em planejar os capítulos de um livro com o ChatGPT e depois escrever cada um gradualmente. Segundo o próprio Johns, pedir à IA que gere um capítulo inteiro de uma só vez não funciona muito bem (para surpresa de ninguém…). Então, é melhor produzir o texto aos poucos. Quando necessário, ele pede ao ChatGPT que faça revisões. Depois da publicação, compra na Amazon um exemplar de cada um de seus 445 livros, mas apenas para colocá-lo na estante, já que lê-los provavelmente não faz parte do plano. Na visão de Johns, ele leu os livros enquanto estavam sendo gerados. E isso basta.

A meta desse titã literário é gerar 10 livros por semana, exatamente o máximo que a Amazon permite nesse período. Há apenas três anos, esse limite era duas vezes maior. Dito isso, ao contrário do autor da biografia de Kashmir Hill, os livros de Johns costumam ser consideravelmente mais longos.

O toque final no retrato desse incansável autor de autopublicação é, bem, o próprio retrato que aparece em sua página de autor na Amazon e na contracapa de todos os seus livros. Johns não esconde que a imagem também foi gerada por IA e explica a escolha com sua praticidade e franqueza características: “Era isso ou vestir um terno e tirar selfies.”

A economia do País das Maravilhas da IA: curioso, cada vez mais curioso

Qualquer leitor minimamente atento inevitavelmente se pergunta: por que Bill Johns e outros produtores de livros gerados por IA se dão a esse trabalho, e em tamanha escala? Claro, alguém poderia “escrever” um livro só para colocar o link no currículo, acrescentar com orgulho “autor na Amazon” às bios das redes sociais e contar a desconhecidos no bar que é escritor. Talvez, por garantia, produzir mais alguns. Mas por que gerar mais de 400 livros?

A resposta está no modelo econômico que a Amazon criou muito antes de a IA entrar em cena. Ao contrário das editoras tradicionais, a Amazon não imprime uma tiragem antecipadamente. A maioria dos livros publicados pelo Kindle Direct Publishing segue um modelo de impressão sob demanda: o exemplar físico só é impresso quando um cliente faz o pedido na Amazon.

É assim que um autor consegue lançar um livro praticamente sem custo inicial. E, principalmente, sem o risco de acumular em um depósito exemplares não vendidos que já foram pagos e impressos. Em outras palavras, listar centenas de livros na loja on-line custa quase nada tanto para a Amazon quanto para o autor.

Com custos de investimento próximos de zero, até uma demanda modesta pode gerar lucro real. Bill Johns, por exemplo, vende algumas centenas de livros por mês a leitores desavisados. Em uma temporada de festas de fim de ano, de dezembro ao início de janeiro, as vendas chegaram a 821 exemplares, rendendo cerca de US$ 6.000 como complemento à aposentadoria.

Alguns livros de IA rendem ainda mais dinheiro aos autores. É o caso da biografia gerada por IA do ativista político americano Charlie Kirk, que se tornou um best-seller na Amazon após seu assassinato. Os leitores não ficaram satisfeitos e, depois de dezenas de avaliações com expressões como “entorpecente”, “golpe” e “uma vergonha”, a Amazon retirou o livro da plataforma. Ainda assim, é provável que o serviço tenha vendido milhares de exemplares da biografia antes disso, gerando um lucro considerável tanto para a Amazon quanto para o autor.

Como distinguir um corvo de uma escrivaninha

Em um mundo saturado de IA, distinguir o que é feito por humanos do que é feito por máquinas é cada vez mais relevante. E a Amazon está longe de ser o único marketplace on-line que alimenta ativamente a disseminação de lixo de IA, portanto há todos os motivos para acreditar que a situação só tende a piorar.

Para evitar mais uma leva de alucinações nada inspiradoras produzidas por chatbots, recomendamos recorrer a fontes confiáveis quando o assunto realmente importa. Em matéria de conhecimento especializado sobre cibersegurança, por exemplo, nosso blog é um bom ponto de partida. Ao contrário de certos consultores aposentados superprodutivos, escrevemos tudo por conta própria e assumimos a responsabilidade por cada palavra.

Para saber mais sobre cibersegurança em livros e filmes, confira outras publicações do nosso blog:

• Segurança da informação em Duna
• The Bad Batch: segurança da base de Tantiss
• Obi-Wan Kenobi em termos de segurança da informação
• Cibersegurança nos contos de fadas de Hans Christian Andersen
• Vulnerabilidades na Matrix
• Cibersegurança no mundo do 007
• …ou clique aqui para ver a lista completa

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.

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.

As gigantes da tecnologia estão apostando mais uma vez nos óculos inteligentes. A ideia há muito tempo fascina escritores de ficção científica e seus maiores entusiastas: os habitantes do Vale do Silício. Muitos ainda se lembram do Google Glass, a primeira tentativa concreta de criar um dispositivo desse tipo, lançada em 2012. O projeto acabou entrando para a história como um dos poucos grandes fracassos do Google.

Após o fracasso retumbante do Google, outras gigantes da tecnologia, como Meta, Apple e Microsoft, deixaram de lado a ideia de óculos elegantes e leves para concentrar seus esforços em headsets de realidade virtual mais robustos. Um dos principais motivos para essa mudança foi que a tecnologia disponível na década de 2010 ainda não era suficientemente avançada para oferecer recursos de alto desempenho e uma boa autonomia de bateria em um par de óculos compacto.

Desde então, muita coisa mudou. Agora, as gigantes da tecnologia deram uma guinada e voltaram a investir em óculos inteligentes para uso cotidiano. Em junho deste ano, por exemplo, a Snap (empresa por trás do Snapchat) lançou uma nova versão de seus óculos, chamada SPECS. Há rumores de que a Apple também poderá apresentar sua própria versão dessa tecnologia ainda este ano.

Por enquanto, porém, a parceria entre a Ray-Ban e a Meta é a líder incontestável do mercado. Em 2025, as empresas lançaram seus óculos inteligentes mais avançados, vendendo mais de 7 milhões de unidades somente naquele ano.

No entanto, desde o início de 2026, os óculos Ray-Ban Meta vêm sendo alvo de uma série de polêmicas negativas. Todas giram em torno de um recurso que permitiria à câmera dos óculos reconhecer rostos em seu campo de visão. Quando ativado, o sistema notificaria o usuário sempre que identificasse uma pessoa.

O que são exatamente os óculos Ray-Ban Meta?

A Ray-Ban e a Meta uniram forças pela primeira vez em 2020. Na época, esses óculos elegantes e de alta tecnologia foram concebidos como um complemento para o Metaverso, o ambicioso projeto de realidade virtual de Mark Zuckerberg. No fim das contas, porém, os óculos sobreviveram ao projeto para o qual foram criados. Mas não vamos jogar mais sal na ferida de Zuckerberg. Em 2021, Ray-Ban e Meta lançaram sua primeira colaboração: os Ray-Ban Stories. Dois anos depois, a nova geração chegou ao mercado com um nome mais simples: Ray-Ban Meta. Em 2025, o próprio Mark Zuckerberg apresentou os Ray-Ban Meta Gen 2, equipados com inteligência artificial. É essa versão que vamos analisar.

Diferentemente dos primeiros Ray-Ban Meta, a geração Gen 2 foi posicionada como um dispositivo voltado para atividades físicas e para o uso cotidiano. Inicialmente, as empresas ofereceram dois modelos de armação, Wayfarer e Headliner, disponíveis em várias cores. As lentes estão disponíveis nas versões transparentes, escuras (para óculos de sol) ou fotocromáticas. Também era possível adquirir lentes de grau mediante pagamento adicional.

Posteriormente, a Meta ampliou a linha com novas opções de armação, incluindo os Oakley Meta HSTN e Oakley Meta Vanguard (a Oakley é outra marca de óculos pertencente à EssilorLuxottica, a mesma empresa controladora da Ray-Ban). Independentemente do modelo da armação, todos esses dispositivos reúnem o mesmo conjunto de funcionalidades principais:

• Captura de fotos e vídeos em primeira pessoa
• Reprodução de músicas, podcasts e outros conteúdos de áudio
• Realização de chamadas telefônicas
• Envio e recebimento de mensagens usando comandos de voz
• Tradução de fala em tempo real, com suporte a diversos idiomas
• Conversão de fala em texto
• Leitura em voz alta de notificações e mensagens
• Criação de notas de voz e lembretes
• Transmissão de vídeo em primeira pessoa durante chamadas de vídeo do WhatsApp e do Messenger
• Navegação em mapas com orientações por voz
• Respostas a perguntas do usuário sobre o ambiente ao redor e os objetos em seu campo de visão

Os óculos inteligentes da Meta funcionam por meio de vários componentes integrados. Em primeiro lugar, contam com uma câmera capaz de capturar fotos e gravar vídeos exatamente a partir da linha de visão do usuário. Em segundo lugar, as hastes abrigam alto-falantes abertos (open-ear). Eles permitem ouvir músicas, receber orientações de navegação, atender chamadas e escutar as respostas da Meta AI sem bloquear os sons ao redor com fones intra-auriculares, uma vantagem discutível para quem valoriza a privacidade do áudio.

Por fim, os óculos possuem vários microfones integrados, utilizados para chamadas telefônicas, reconhecimento de comandos de voz e interação com o assistente de inteligência artificial. O que a maioria dos óculos inteligentes da Meta não possui, entretanto, é uma tela. Apenas o modelo mais caro e avançado da linha, o Meta Ray-Ban Display, conta com um visor integrado.

Todas as fotos e vídeos capturados pela câmera dos óculos, bem como as configurações do dispositivo, são armazenados no aplicativo complementar Meta AI, que sincroniza os óculos com um smartphone. É justamente a combinação entre câmera, microfones, alto-falantes e o aplicativo Meta AI que permite ao dispositivo analisar o ambiente ao redor e responder, em tempo real, às solicitações do usuário.

Em comparação com dispositivos como o Apple Vision Pro, os dispositivos da Meta são relativamente acessíveis, custando cerca de US$ 400 a US$ 500. Além disso, a empresa lançou recentemente uma nova linha sob sua própria marca, chamada Meta Glasses, com preço inicial de US$ 299. Com preços nessa faixa, a possibilidade de esses dispositivos se tornarem populares em larga escala deixou de ser ficção científica.

É justamente por isso que os relatos sobre o recurso NameTag são ainda mais alarmantes. Segundo jornalistas e pesquisadores, essa funcionalidade foi projetada para reconhecer pessoas que entram no campo de visão da câmera dos óculos. Vamos entender melhor como isso funciona.

NameTag: o recurso que “não existe”

Informações vazadas de documentos internos da Meta sobre o desenvolvimento de um recurso de reconhecimento facial para os óculos inteligentes da empresa vieram a público, por uma coincidência sinistra, na sexta-feira, 13 de fevereiro de 2026. Os documentos revelam que o recurso, chamado internamente de NameTag, utilizaria o assistente de inteligência artificial integrado da Meta para identificar pessoas capturadas pelo campo de visão da câmera dos óculos e fornecer ao proprietário do dispositivo informações sobre elas.

De acordo com o vazamento, a Meta avaliou duas formas de operar o NameTag. A primeira permitiria reconhecer apenas pessoas que já fazem parte dos contatos existentes do usuário nos serviços da Meta. A segunda seria muito mais abrangente, possibilitando identificar qualquer pessoa com um perfil público nas plataformas sociais da empresa: Instagram, Facebook e, potencialmente, WhatsApp e Messenger.

Se tudo isso causa arrepios, não se preocupe. A gigante da tecnologia, conhecida por seu compromisso “supostamente inabalável” com a privacidade dos usuários, foi rápida em divulgar uma declaração tranquilizadora:

“Nossos concorrentes oferecem esse tipo de produto com reconhecimento facial; nós não oferecemos. Se algum dia lançarmos um recurso desse tipo, adotaremos uma abordagem muito cuidadosa antes de disponibilizá-lo ao público”.

A prova dessa abordagem supostamente cuidadosa surgiu apenas alguns meses depois. Em junho de 2026, a Wired informou que a Meta havia incorporado discretamente a tecnologia de reconhecimento facial dos seus óculos inteligentes ao aplicativo Meta AI. Segundo os jornalistas, o código foi sendo inserido aos poucos no software ao longo de vários meses, a partir de janeiro de 2026.

Como funciona o recurso que supostamente não existe

Quando a reportagem investigativa foi publicada, o NameTag ainda não estava disponível para os usuários. No entanto, de acordo com a Wired, o código necessário para fazê-lo funcionar já estava presente no aplicativo complementar Meta AI, utilizado pelos proprietários dos óculos inteligentes da empresa e instalado em mais de 50 milhões de smartphones.

O NameTag utiliza três modelos de inteligência artificial para realizar essa tarefa.

• O primeiro detecta rostos no campo de visão da câmera.
• O segundo isola e recorta esses rostos.
• O terceiro converte esses rostos em impressões biométricas únicas.

Segundo a Wired, os três modelos já haviam sido baixados dos servidores da Meta e estavam armazenados nos dispositivos dos usuários. Após o lançamento oficial do recurso, o aplicativo utilizaria essa impressão biométrica para compará-la com um banco de dados de impressões semelhantes armazenado no smartphone do proprietário dos óculos.

Além disso, os jornalistas afirmam que esse banco de dados já estava configurado para buscar atualizações em tempo real da Meta. É plausível imaginar que esse banco de dados pudesse ser criado a partir de perfis públicos nas plataformas da Meta, incluindo fotos que os próprios usuários enviam ao Instagram e ao Facebook. Por enquanto, porém, isso é apenas uma hipótese. Como o recurso oficialmente “não existe”, a Meta não explicou publicamente como esses perfis seriam criados.

Quando uma correspondência fosse encontrada, o sistema notificaria o usuário de que uma pessoa havia sido identificada. No entanto, a tecnologia não simplesmente ignoraria os rostos que não conseguisse identificar. Essas imagens seriam automaticamente recortadas, indexadas e armazenadas em uma pasta separada chamada “Pending” (“Pendente”).

Alguns elementos da interface do aplicativo Meta AI, relacionados ao NameTag, foram implementados e ficaram acessíveis aos usuários na atualização de maio de 2026. Nessa versão, o recurso recebeu o nome muito mais brando de “Connections” (“Conexões”). Segundo sua descrição, ele foi criado para ajudar os usuários a “lembrar das pessoas que encontraram”.

É evidente essa tecnologia é um prato cheio para perseguidores, golpistas, pessoas mal-intencionadas e interessados em desenterrar informações comprometedoras sobre desconhecidos. Bastaria um simples olhar para revelar a identidade digital de alguém e todos os dados associados a ela.

As implicações para a privacidade são ainda mais amplas. A possibilidade de permanecer anônimo entre desconhecidos sempre foi considerada algo natural. Tecnologias como o NameTag nos aproximam de uma realidade de vitrine permanente, na qual o rosto se torna um identificador universal e qualquer encontro casual pode desencadear uma verificação instantânea de antecedentes digitais.

Dar acesso em massa a esse tipo de tecnologia é exatamente o tipo de ideia genial que se esperaria desses tech bros que ainda não conseguem fazer ninguém conversar com eles em um bar. Felizmente, a revelação da existência do NameTag e a reação negativa da opinião pública fizeram com que o código responsável pelo recurso desaparecesse da versão mais recente do aplicativo. Pelo menos, por enquanto.

O recurso desapareceu, mas as perguntas continuam

No dia seguinte à publicação da reportagem da Wired, a Meta lançou uma nova versão do aplicativo, removendo praticamente todo o código relacionado ao NameTag. O vice-presidente de Comunicação da empresa, Andy Stone, reforçou a posição oficial, afirmando que os jornalistas deveriam desconsiderar as evidências de que tal funcionalidade existia. Enquanto isso, especialistas em privacidade alertaram que a Meta poderia restaurar o código do NameTag nos aplicativos dos usuários com a mesma facilidade com que o removeu. Ainda é cedo demais para baixar a guarda.

Algumas semanas depois, a Wired publicou outra reportagem reveladora sobre o NameTag e o reconhecimento facial. Os jornalistas conseguiram obter um contrato de licenciamento firmado entre a Meta e a Rank One Computing, empresa especializada em tecnologias de reconhecimento facial para órgãos policiais e agências militares dos Estados Unidos. Segundo a reportagem, entre seus clientes estariam o Naval Criminal Investigative Service (NCIS), o U.S. Special Operations Command (USSOCOM) e diversos departamentos de polícia.

A Meta adquiriu os direitos de uso da tecnologia de reconhecimento facial da Rank One Computing, incluindo seu sistema de “detecção de presença real”, capaz de distinguir uma pessoa real de uma fotografia, vídeo ou máscara. De acordo com os termos do contrato, o software pode operar com um banco de dados de até 10 milhões de perfis biométricos. Antes da remoção do NameTag, a Wired informou que a tecnologia de reconhecimento facial da Rank One Computing e seus componentes de software já estavam integrados ao aplicativo Meta AI, embora permanecessem inativos e indisponíveis aos usuários.

Há anos, o uso de tecnologias de reconhecimento facial por órgãos de segurança pública desperta intensos debates sobre os limites aceitáveis da vigilância. Por isso, a perspectiva de capacidades semelhantes chegarem a um dispositivo de consumo que qualquer pessoa possa comprar e utilizar é, para dizer o mínimo, controversa, especialmente quando ele pode associar o rosto de um desconhecido qualquer aos seus perfis digitais. Tanto a Meta quanto a Rank One Computing se recusaram a comentar a parceria.

Como preservar o que resta da sua privacidade em um mundo distópico

A ideia de que tecnologias militares estejam sendo incorporadas a dispositivos de consumo já é suficiente para causar arrepios em qualquer pessoa. Infelizmente, precisamos encarar a realidade: proteger-se de óculos capazes de realizar reconhecimento facial será uma tarefa bastante difícil. Mas isso não significa que você não deva tentar.

No momento, não existe nenhuma forma de optar por não ter seu rosto escaneado pelos óculos da Meta. Há, porém, uma maneira de detectar esses pequenos espiões nas proximidades. Um entusiasta de tecnologia chamado Yves Jeanrenaud desenvolveu um aplicativo que alerta os usuários sempre que detecta óculos inteligentes nas proximidades. Chamado Nearby Glasses, o aplicativo já está disponível para Android e iOS.

O Nearby Glasses detecta os óculos da Meta e da Snap identificando os sinais Bluetooth que esses dispositivos transmitem para se comunicar com outros dispositivos. Evidentemente, esse método não é infalível e pode gerar alguns falsos positivos. Ainda assim, o aplicativo oferece um alerta útil de que pode haver, nas proximidades, um dispositivo capaz de gravar você discretamente e verificar o ambiente ao seu redor.

Se você está especialmente preocupado com sua privacidade, instalar um aplicativo como esse é uma medida sensata. Ele pode ser especialmente útil para pessoas que pertencem a grupos mais vulneráveis, como vítimas de perseguição, profissionais do sexo ou imigrantes em situação irregular.

Para quem ainda não está pronto para adotar uma postura totalmente paranoica, recomendamos configurar suas contas da Meta como privadas. É verdade que isso não impedirá que os óculos inteligentes capturem seu rosto, nem representa uma proteção absoluta contra um eventual reconhecimento facial. No entanto, restringir o acesso às suas fotos, listas de contatos e outras informações pessoais reduz a quantidade de dados que poderiam ser usados para identificá-lo e traçar seu rastro digital.

Se você não tiver certeza de quão fortes são as configurações de segurança das suas redes sociais, recomendamos verificar nossa ferramenta on-line gratuita – a Privacy Checker. Ela oferece um passo a passo para ajustar as configurações de privacidade e segurança em redes sociais e plataformas digitais, ajudando a reduzir a quantidade de informações pessoais expostas online para que desconhecidos vejam.

A Copa do Mundo de 2026 é um dos eventos de futebol mais aguardados do ano. O torneio será sediado em três países: EUA, Canadá e México. Infelizmente, eventos desse porte atraem não apenas torcedores, mas também golpistas de todo o mundo. Já revelamos como os cibercriminosos estão se preparando para a Copa do Mundo e hoje estamos falando sobre segurança digital para os torcedores no México.

O país sediará 13 partidas e receberá milhões de turistas. Eles ficarão hospedados em hotéis, assistirão a jogos, frequentarão restaurantes, transitarão por aeroportos e visitarão pontos turísticos populares, e em todos os lugares que forem, a tentação de se conectar a redes Wi-Fi públicas será grande.

Avaliamos mais de 84.500 (!) pontos de acesso Wi-Fi públicos na Cidade do México, em Guadalajara e em Monterrey, e temos muitas informações para compartilhar sobre a segurança deles. Alerta de spoiler: muitas redes ainda usam padrões de segurança desatualizados, então, você realmente não deve sair de férias sem proteção confiável e um eSIM.

O que foi testado e de que forma

Percorrer o México a pé à procura de pontos de acesso Wi-Fi públicos teria sido um pouco complicado, embora tenha sido exatamente isso que fizemos num estudo semelhante sobre a segurança de redes Wi-Fi em Paris. Você pode conferir os resultados desse estudo na postagem Como é a segurança das redes Wi-Fi em Paris?

Dessa vez, a missão era muito mais desafiadora: mapear o cenário de redes sem fio de três grandes metrópoles. Foi por isso que recorremos ao wardriving, ou seja, usamos um smartphone ou notebook para buscar e registrar redes sem fio de dentro de um veículo em movimento. Isso é parecido com o que seu telefone faz ao procurar redes Wi-Fi próximas constantemente. Porém, em vez de nos conectarmos a elas, apenas coletamos dados.

Todas as informações foram estritamente usadas para observação passiva e análise de infraestrutura. Os especialistas da Equipe de Pesquisa e Análise Global da Kaspersky (GReAT) coletaram apenas informações de serviço transmitidas publicamente. Não houve tentativas de autenticação, interceptação de tráfego, exploração de sistemas ou interação com as redes sem fio detectadas. Os pontos de acesso móveis implementados em carros e em dispositivos móveis foram excluídos da amostra.

Nosso principal alvo era a Cidade do México, a capital do país e uma das cidades com maior densidade demográfica da América Latina. Percorremos de carro alguns dos pontos turísticos mais populares da cidade: Estádio da Cidade do México, Aeroporto Internacional, Zócalo, Paseo de la Reforma, Colonia Roma, La Condesa, Polanco e Coyoacán.

Percorremos rotas semelhantes em Guadalajara e Monterrey: estádios, avenidas principais, aeroportos e bairros populares. Abaixo, é possível ver um mapa de calor das áreas que percorremos. As regiões em vermelho representam as áreas de maior densidade de pontos de acesso público, passando pelas regiões em amarelo e verde, até chegar nas azuis, que representam a concentração mais baixa.

Usamos reconhecimento passivo por rádio para registrar 84.500 sinais e 69.500 identificadores de rede exclusivos nessas três cidades. A maioria dos sinais foi captada na Cidade do México (61,4%), seguida por Guadalajara (23,6%) e Monterrey (14,8%).

O que analisamos:

• Identificadores de rede sem fio (SSIDs): os nomes que aparecem na lista de redes Wi-Fi disponíveis
• Informações obtidas desses identificadores
• Configurações padrão do roteador e como os ISPs implementam suas redes
• Frequências usadas e características do sinal
• Carga dos canais e uso do espectro de radiofrequência
• Configurações de segurança das redes sem fio:
  • Redes abertas e inseguras
  • Redes com WPS ativado
  • Redes seguras (WPA2/WPA3) com WPS ativado

Você pode encontrar a versão completa do estudo no blog Securelist.

Nomes de pontos de acesso Wi-Fi públicos reveladores

Os nomes das redes (SSIDs) podem revelar muitas informações de forma involuntária sobre os fabricantes do hardware, ISPs e métodos de implementação, além de revelar se um ponto de acesso pertence a uma empresa ou a um usuário.

Cerca de 34% das redes Wi-Fi públicas registradas nem sequer alteraram seus nomes, mantendo os SSIDs originais dos fabricantes dos roteadores ou usando convenções de nomenclatura padrão dos seus ISPs. Essa pode ser uma informação bastante útil para atacantes, pois esse tipo de nome de rede permite que eles saibam qual ponto de acesso pertence a determinado provedor, qual hardware está sendo usado e a sua configuração padrão provável.

Outro fato preocupante é o grande número de redes Wi-Fi (mais de 30%) que usam o endereço MAC do ponto de acesso (BSSID) como nome da rede visível. Os primeiros bytes de um BSSID contêm um Identificador organizacional único (OUI) que revela quem é o fabricante do roteador. Essa é uma informação útil para pessoas mal-intencionadas: elas podem descobrir quem fabricou o hardware e testar vulnerabilidades específicas relativas aos modelos dessa marca.

O Wi-Fi do México está bem protegido?

Pode-se considerar que um ponto de acesso protegido com WPA2/WPA3 está mais ou menos seguro. Todos os outros mecanismos de autenticação produzem resultados muito mais fracos. Agrupamos as redes Wi-Fi públicas em quatro categorias:

• Seguras (WPA2/WPA3)
• Inseguras (abertas/WEP)
• Fracas (WPA)
• Indeterminadas

Os resultados obtidos nas três cidades são muito parecidos: cerca de 82% de todos os pontos de acesso analisados estão protegidos por padrões seguros. O protocolo WPA, que é inseguro e está desatualizado, quase não é utilizado. No entanto, mais de 10% dos pontos de acesso são completamente inseguros. Quem se conecta a essas redes corre o risco de ser vítima de interceptação de tráfego e vigilância oculta.

Mas a segurança não é avaliada apenas pelos protocolos WPA. Também verificamos a presença do WPS, o conhecido recurso que possibilita a conexão rápida a uma rede sem necessidade de senha e que é altamente vulnerável a ataques. Descobriu-se que o WPS está ativado em 47% dos pontos de acesso na Cidade do México (quase a metade), 43% em Guadalajara e 41% em Monterrey. Em média, 45% dos pontos de acesso são potencialmente vulneráveis a ataques relacionados ao WPS, o que representa um sacrifício à segurança em nome da conveniência.

Além disso, esse recurso permaneceu ativo com frequência até mesmo em redes WPA2/WPA3 aparentemente seguras (cerca de metade delas utilizava WPS). Isso mostra que, para que um ponto de acesso Wi-Fi seja considerado seguro, não basta ter WPA2/WPA3, pois recursos adicionais, como o WPS, ainda podem viabilizar ataques.

O que mais os turistas precisam saber

Os riscos digitais em uma viagem não se limitam apenas a redes Wi-Fi públicas, especialmente porque muitas pessoas estão migrando do Wi-Fi público para um eSIM. Ainda há muitas ameaças em lugares com grande movimentação de pessoas: carregadores USB públicos, códigos QR com links trocados, ataques por meio de NFC e Bluetooth e, é claro, táticas de engenharia social. Vamos nos aprofundar em cada um desses fatores.

Estações de carregamento. Os carregadores USB públicos também podem ser perigosos: pessoas mal-intencionadas podem obter acesso aos dados no seu dispositivo ou tentar instalar um malware. Detalhamos esses ataques na nossa postagem Roubo de dados durante o carregamento do smartphone.

Códigos QR perigosos. Os criminosos podem disseminar códigos QR contendo phishing em pontos turísticos populares. Os pretextos podem variar bastante; por exemplo, anúncios de “eventos” para torcedores de um time específico ou links que supostamente oferecem descontos ou exibem cardápios de restaurantes. Na realidade, qualquer código QR postado na rua pode ser considerado inseguro por padrão, e você não deve utilizar seu smartphone para lê-los, a menos que tenha um Analisador de ameaças de códigos QR instalado.

Transmissões, ingressos e bolões falsos. Em postagens anteriores, descrevemos casos em que pessoas mal-intencionadas estavam distribuindo malware por meio de aplicativos IPTV falsos para aproveitar da empolgação em torno da Copa do Mundo de 2026. Lembre-se, mesmo que você planeje assistir aos jogos em casa, ainda precisa ficar alerta e não confiar em qualquer site que anuncie transmissões gratuitas, ofereça bolões ou prometa pagamentos bastante generosos.

Ataques por NFC e Bluetooth. Deixar o Bluetooth ativado em locais com grande movimentação de pessoas também pode causar problemas: alguém pode tentar descobrir seu dispositivo, rastreá-lo ou fazer uma solicitação de pareamento indesejada. Os serviços NFC com pagamentos sem contato também oferecem riscos, especialmente com relação a pagamentos em locais suspeitos.

Como proteger a si mesmo e seus dispositivos

Apesar da prevalência de pontos de acesso Wi-Fi públicos WPA2/WPA3 seguros na Cidade do México, em Guadalajara e em Monterrey, nosso estudo mostra que as redes Wi-Fi públicas continuam vulneráveis. Também é importante lembrar que os invasores podem criar redes falsas (as chamadas gêmeas do mal) disfarçadas de redes Wi-Fi públicas legítimas em aeroportos, hotéis, cafeterias e pontos turísticos.

É quase impossível para um usuário comum dizer o quanto um ponto de acesso específico é seguro ao tentar se conectar a ele. É por isso que a opção mais segura é usar dados móveis para acessar a Internet, eliminando por completo a necessidade de Wi-Fi. Além disso, não há necessidade de pesquisar as leis locais, tarifas e outras informações relativas a redes móveis para cada país que você planeja visitar. Basta comprar um cartão eSIM global  on-line em dois cliques. Explicamos como facilitar todo esse processo na postagem Internet móvel com a Kaspersky eSIM Store.

Se você ainda planeja usar uma rede Wi-Fi pública, sempre use uma VPN para proteger seu dispositivo e dados ao se conectar a redes Wi-Fi desconhecidas e desprotegidas. Isso cria um túnel criptografado entre o seu dispositivo e o servidor VPN, impossibilitando a interceptação dos seus dados ao longo do caminho. Ainda não escolheu uma VPN? Experimente a Kaspersky Secure Connection, que está incluída nas assinaturas do Kaspersky Premium e do Kaspersky Plus.

Agora, se você ainda planeja participar da Copa do Mundo sem nenhuma solução de segurança cibernética, pelo menos siga estas regras básicas de higiene digital:

• Não use carregadores USB públicos
• Não envie informações confidenciais por conexões que não são seguras
• Não faça login em contas bancárias, e-mail ou redes sociais por meio de redes Wi-Fi inseguras
• Desative o Bluetooth e o NFC ao frequentar lugares com grande movimentação de pessoas
• Não confie nos códigos QR postados na rua
• Somente se conecte a um Wi-Fi público quando for absolutamente necessário

Leia também os seguintes artigos e garanta que torcer pelo seu time favorito não seja apenas emocionante, mas também seguro:

• Não deixe que aplicativos IPTV falsos estraguem a Copa do Mundo para você
• As ciberameaças nas competições esportivas mundiais
• Como assistir ao futebol com segurança
• Viaje com segurança e conforto
• Segurança ao usar o Airbnb: dicas para viagem tranquila

Milhões de pipelines de desenvolvimento de software automatizados dependem de ferramentas de segurança, como Trivy e Checkmarx AST, integradas ao processo de compilação. E foram essas soluções confiáveis que recentemente se tornaram o ponto de entrada para um dos maiores e mais perigosos ataques contra a cadeia de suprimentos da história moderna. Nesta postagem, discutiremos como auditar os fluxos de trabalho automatizados e como proteger a infraestrutura de nuvem corporativa.

Linha do tempo do ataque e as consequências conhecidas

Em 19 de março, um ataque direcionado e bem-sucedido contra a cadeia de suprimentos foi realizado por meio do Trivy, uma ferramenta de verificação de vulnerabilidades de código aberto amplamente usada em pipelines de CI/CD. Os invasores, um grupo conhecido como TeamPCP, conseguiram injetar malware nos fluxos de trabalho oficiais do GitHub Actions e nas imagens do Docker associadas ao Trivy. Com isso, cada verificação automatizada de pipeline feita acionou um malware que roubou chaves SSH, tokens de acesso à nuvem, carteiras de criptomoedas e outros dados valiosos dos sistemas comprometidos. Dada a natureza crítica do incidente, o identificador CVE-2026-33634 foi atribuído a ele, com uma pontuação CVSS4B, praticamente máxima, de 9,4.

Mais tarde, naquele mesmo dia, a equipe do Trivy detectou o ataque, removeu os artefatos maliciosos dos canais de distribuição e interrompeu aquela fase do ataque. No entanto, os invasores já tinham conseguido acessar os ambientes de muitos usuários do Trivy.

Em 23 de março, um incidente semelhante foi descoberto em outra ferramenta de segurança do aplicativo: um GitHub Action para Checkmarx KICS, e também, para Checkmarx AST. Três horas depois, o código malicioso foi então removido do ambiente. O TeamPCP também conseguiu comprometer as extensões do OpenVSX compatíveis com Checkmarx: cx-dev-assist 1.7.0 e ast-results. Os relatórios que indicam quando ocorreu o momento da resolução dessa parte do incidente variam.

Em 24 de março, um projeto popular que usa a verificação de código do Trivy (o gateway LiteLLM AI, que nada mais é do que uma biblioteca universal para acesso a vários provedores de LLM) foi atacado. As versões 1.82.7 e 1.82.8, carregadas no repositório PyPI, foram comprometidas. Essas versões ficaram disponíveis publicamente por cerca de cinco horas.

Mas o fato do ataque ter durado apenas algumas horas não é motivo para desconsiderar o evento. Dada a popularidade dos projetos afetados, o código malicioso pode ter sido executado milhares de vezes, inclusive dentro da infraestrutura de empresas muito grandes.

Isso permitiu que os invasores não só implementassem backdoors persistentes em clusters do Kubernetes, mas também iniciassem o CanisterWorm autorreplicante no ecossistema npm do JavaScript.

O código dos invasores tem recursos destrutivos que eliminam um cluster Kubernetes, e todos os seus nós, se o fuso horário de Teerã ou o farsi for detectado como idioma principal no sistema comprometido. Em outras regiões, o malware simplesmente rouba dados com o uso do CanisterWorm.

De acordo com especialistas, mais de 20 mil repositórios são considerados suscetíveis a ataques. Os invasores alegam ter roubado centenas de gigabytes de dados e mais de 500 mil contas.

Como o Trivy foi atacado

Para comprometer o Trivy, os invasores usaram as credenciais roubadas em um incidente anterior. O comprometimento anterior do Trivy, ocorrido no final de fevereiro, provavelmente não foi contido de forma plena, e os invasores, ou seja, o mesmo grupo TeamPCP, retornaram com um novo ataque. A Aqua Security, por meio de sua equipe de desenvolvedores do Trivy, especula que, como as credenciais estavam sendo eliminadas gradualmente após o incidente anterior, os invasores conseguiram gerar novos tokens de acesso para si mesmos antes que os antigos comprometidos fossem revogados.

Com isso, os invasores do grupo TeamPCP conseguiram comprometer o GitHub Actions usado em pipelines de CI/CD. Com o uso de credenciais com privilégios de gravação de tags, os invasores forçaram a substituição de 76 das 77 tags de versão no aquasecurity/trivy-action, além de todas as 7 tags no aquasecurity/setup-trivy, e redirecionaram as versões confiáveis existentes para as versões maliciosas. Essa tática de ataque se assemelha com as táticas observadas na campanha Shai-Hulud 2.0. Com isso, os fluxos de trabalho em todo o pipeline começaram a executar o código dos invasores, porém, os metadados da versão não mostravam as alterações visíveis.

Paralelamente a isso, os invasores publicaram um binário Trivy infectado (v0.69.4) nos canais de distribuição oficiais, inclusive com versões do GitHub e registros de contêiner.

Comprometimento da ferramenta LiteLLM

O comprometimento da popular ferramenta de acesso ao modelo de linguagem LiteLLM pode desencadear, por si só, uma grande onda de ataques em toda a cadeia de projetos que utiliza o recurso. O ataque ocorreu em 24 de março de 2026, quando os invasores do TeamPCP publicaram diretamente as versões maliciosas da biblioteca (1.82.7 e 1.82.8) no PyPI. Entre 10:39 UTC e 16:00 UTC, esses pacotes comprometidos continham malware que roubava credenciais. Ele foi integrado no arquivo proxy_server.py, e a versão 1.82.8 também continha um arquivo litellm_init malicioso. Os dados roubados foram exfiltrados para o servidor models.litellm[.]cloud.

Os clientes que usam o LiteLLM Cloud ou a imagem oficial do LiteLLM Proxy Docker não foram afetados devido ao bloqueio estrito da versão, enquanto os desenvolvedores e os projetos de downstream que instalaram as versões não fixadas pelo pip, durante a janela de tempo especificada, foram comprometidos.

Em três horas, os pacotes maliciosos foram removidos do repositório PyPI, e a equipe do LiteLLM suspendeu as novas versões, atualizou as credenciais e envolveu um processo externo de resposta a incidentes. As equipes que usam o LiteLLM em seus projetos são aconselhadas a verificar imediatamente o indicador de comprometimento litellm_init.pth e atualizar rotineiramente todos os segredos que possam estar comprometidos.

Recursos do malware TeamPCP Cloud Stealer

Os invasores adicionaram uma nova lógica ao GitHub Actions, ao executável do Trivy e preservaram a funcionalidade original. Os resultados da verificação de vulnerabilidades por meio do Trivy pareciam normais, mas, ao mesmo tempo, dados valiosos estavam sendo pesquisados e extraídos. O código malicioso atuava da seguinte maneira:

• realizando reconhecimento (coletando dados de rede e variáveis de ambiente);
• procurando tokens e credenciais para acessar ambientes de nuvem AWS e GCP;
• verificando a memória (/proc/*/mem ) para extrair segredos armazenados na memória dos processos Runner.Worker e Runner.Listener;
• extraindo segredos do Kubernetes (/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount);
• coletando dados para conexão com servidores de banco de dados (MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Redis, Vault);
• coletando quaisquer outras chaves e segredos de API de arquivos de ambiente e arquivos de configuração de CI/CD (.env, .json, .yml);
• pesquisando webhooks para canais Slack e Discord;
• procurando dados relativos às carteiras de criptomoedas (variáveis relativas ao blockchain Solana, além de dados rpcuser e rpcpassword).

Os dados coletados foram criptografados e carregados em um servidor com um nome semelhante ao dos desenvolvedores do Trivy (scan.aquasecurtiy[.]org). Como se fosse um mecanismo de backup, os invasores forneceram um método para carregar os dados em um repositório denominado docs-tpcp.

O ataque ao CheckMarx e ao LiteLLM usou uma tática semelhante aos outros domínios de typosquatting: models.litellm[.]cloud e checkmarx[.]zone.

Uma análise técnica detalhada do malware, juntamente com indicadores de comprometimento, pode ser encontrada no artigo de nosso especialista no blog Securelist.

Estratégias de resposta e defesa ao CVE-2026-33634

As verificações baseadas em assinatura e as verificações de dependência existentes em registros públicos não são mais suficientes, pois o código malicioso foi injetado diretamente em ações confiáveis e assinadas, o que fez com que a detecção fosse burlada até que o monitoramento comportamental fosse aplicado. Os pipelines de CI/CD se tornaram o “novo perímetro” de segurança.

Ações imediatas. Verifique e confirme se todos os fluxos de trabalho usam versões seguras (Trivy binary 0.69.3, trivy-action 0.35.0 e setup-trivy 0.2.6).

Os administradores de pipeline de CI/CD e as equipes de segurança devem revisar imediatamente as dependências das soluções Checkmarx (kics-github-action e ast-github-action) e Trivy (setup-trivy e trivy-action). Se os fluxos de trabalho fizerem referência a uma tag de versão em vez de um hash SHA específico, revise cuidadosamente os logs de execução do fluxo de trabalho durante o ataque ativo contra a cadeia de suprimentos.

Também é necessário verificar os logs de rede quanto ao tráfego para os domínios scan.aquasecurtiy[.]org, checkmarx[.]zone e models.litellm[.]cloud. A presença desse tráfego indica que os dados confidenciais foram exfiltrados com êxito.

Se um repositório denominado docs-tpcp tiver aparecido no GitHub da organização, isso também poderá indicar uma violação bem-sucedida de dados.

Verifique os hosts e clusters quanto aos sinais de comprometimento, ou seja, a presença de arquivos ~/.config/sysmon/sysmon.py, isto é, pods suspeitos no Kubernetes.

Limpe o cache e realize um inventário dos módulos PyPI: verifique se há módulos maliciosos e reverta para versões limpas.

Em qualquer caso, uma identificação proativa de ameaças deve ser realizada, tendo em vista que os sistemas tenham sido comprometidos com êxito e que os invasores avançaram rapidamente dentro dos sistemas afetados.

É recomendável restaurar os ambientes afetados por meio de backups verificados.

Fixação de dependências e gerenciamento de segredos. Verifique e confirme se as versões de dependência exatas estão fixadas com o uso de hashes criptográficos em todos os pipelines e Dockerfiles. Aconselhamos fazer a transição de tokens de longa duração para credenciais de curta duração com o uso de uma ferramenta de gerenciamento de segredos e fazer a implementação de integrações OIDC onde houver compatibilidade. Minimize a injeção de segredos no ambiente de tempo de execução, faça isso apenas quando for absolutamente necessário. Verifique e confirme se os segredos não estão armazenados em disco ou em arquivos temporários, e se eles não estão sendo reutilizados em processos diferentes.

Atualize todas as credenciais que possam estar comprometidas, ou seja, chaves de API, variáveis de ambiente, chaves SSH, tokens de conta de serviço do Kubernetes e outros segredos.

Outras medidas de segurança. Permita apenas o uso do GitHub Actions originado por uma lista aprovada pela organização e bloqueie os processos novos e não verificados. Configure o GITHUB_TOKEN e outras chaves de acesso de acordo com o princípio do privilégio mínimo. Não conceda permissões de gravação, a menos que seja absolutamente necessário.

Para aumentar a segurança do GitHub Actions, há várias ferramentas de código aberto disponíveis:

• zizmor: uma ferramenta para análise estática e detecção de erros de configuração no GitHub Actions;
• gato e Gato-X: duas versões de uma ferramenta que ajuda a identificar pipelines estruturalmente vulneráveis;
• allstar: um aplicativo do GitHub, desenvolvido pelo OpenSSF, para configurar e aplicar políticas de segurança em organizações e repositórios do GitHub.

Se quiser saber mais detalhes sobre os ataques contra a cadeia de suprimentos, deixamos aqui o nosso convite para consultar o relatório analítico Reação da cadeia de suprimentos: proteção ao ecossistema digital global em uma era de interdependência. Ele é baseado em insights de especialistas técnicos e revela com que frequência as organizações enfrentam os riscos para a cadeia de suprimentos e de relacionamento confiável, onde permanecem as lacunas de proteção e quais são as estratégias que devem ser empregadas para melhorar a resiliência contra esses tipos de ameaças.

Por mais que você não saia procurando serviços de IA, eles acabam encontrando você de qualquer maneira. Todas as grandes empresas de tecnologia parecem sentir uma espécie de obrigação moral não apenas de desenvolver um assistente de IA, chatbot integrado ou agente autônomo, mas também de incorporá-lo aos seus produtos já consolidados e ativá-lo à força para dezenas de milhões de usuários. Aqui estão apenas alguns exemplos dos últimos seis meses:

• A Microsoft está transformando à força PCs compatíveis com Windows em “AI PCs”, instalando e ativando automaticamente o Copilot para qualquer pessoa que utilize aplicativos desktop do Microsoft 365.
• O Google ativou o Gemini para todos os usuários do Chrome nos Estados Unidos, elevou ao máximo as funcionalidades do navegador, ampliou agressivamente o alcance dos Resumos de IA nos resultados de busca e incorporou um conjunto completo de recursos de IA nos seus serviços online (Gmail, Google Docs e outros).
• A Apple integrou sua própria Apple Intelligence (convenientemente compartilhando a sigla AI) às versões mais recentes de seus sistemas operacionais em todos os tipos de dispositivos e na maioria de seus aplicativos nativos.
• A Meta adicionou traduções por IA e um chat Meta AI ao WhatsApp, ao mesmo tempo em que proibiu chatbots de terceiros no aplicativo de mensagens a partir de 15 de janeiro de 2026.

Por outro lado, entusiastas de tecnologia correram para criar seus próprios “Jarvis pessoais”, alugando instâncias de VPS ou acumulando Mac minis para executar o agente de IA OpenClaw. Infelizmente, os problemas de segurança do OpenClaw com as configurações padrão se mostraram tão graves que já foram considerados a maior ameaça de cibersegurança de 2026.

Além do incômodo de ter algo imposto à força, essa epidemia de IA traz riscos e dores de cabeça bem reais do ponto de vista prático. Assistentes de IA varrem e coletam todos os dados a que conseguem ter acesso, interpretando o contexto dos sites que você visita, analisando documentos salvos, lendo suas conversas e assim por diante. Isso dá às empresas de IA uma visão inédita e extremamente íntima da vida de cada usuário.

Um vazamento desses dados durante um ataque cibernético, seja a partir dos servidores do provedor de IA ou do cache armazenado na sua própria máquina, poderia ser catastrófico. Esses assistentes podem ver e armazenar em cache tudo o que você vê, inclusive dados normalmente protegidos por múltiplas camadas de segurança: informações bancárias, diagnósticos médicos, mensagens privadas e outras informações sensíveis. Analisamos em profundidade como isso pode acontecer quando examinamos os problemas do sistema Copilot+ Recall baseado em IA que a Microsoft também planejava impor a todos os usuários. Além disso, a IA pode consumir muitos recursos do sistema, utilizando RAM, ciclos de GPU e espaço de armazenamento, o que frequentemente resulta em uma queda perceptível no desempenho.

Para quem prefere ficar de fora dessa onda de IA e evitar esses assistentes baseados em redes neurais lançados às pressas e ainda imaturos, reunimos um guia rápido mostrando como desativar a IA em aplicativos e serviços populares.

Como desativar a IA no Google Docs, Gmail e Google Workspace

Os recursos de assistente de IA do Google no Gmail e no Google Docs são agrupados sob o termo “recursos inteligentes”. Além do modelo de linguagem de grande escala, esse conjunto inclui várias conveniências de menor importância, como adicionar automaticamente reuniões ao seu calendário quando você recebe um convite no Gmail. Infelizmente, trata-se de um pacote tudo ou nada: para se livrar da IA, é preciso desativar todos os “recursos inteligentes”.

Para fazer isso, abra o Gmail, clique no ícone Configurações (engrenagem) e selecione Ver todas as configurações. Na aba Geral, role até Recursos inteligentes do Google Workspace. Clique em Gerenciar as configurações de recursos inteligentes do Workspace e desative duas opções: Recursos inteligentes no Google Workspace e Recursos inteligentes em outros produtos do Google. Também recomendamos desmarcar a caixa ao lado de Ativar os recursos inteligentes no Gmail, Chat e Meet na mesma aba de configurações gerais. Depois disso, será necessário reiniciar os aplicativos do Google (o que normalmente ocorre de forma automática).

Como desativar os Resumos de IA na Pesquisa Google

É possível eliminar os Resumos de IA nos resultados da Pesquisa Google tanto em computadores quanto em smartphones (incluindo iPhones). A solução é a mesma em todos os dispositivos. A maneira mais simples de ignorar o resumo de IA caso a caso é adicionar -ia ao final da sua busca. Exemplo: como fazer uma pizza -ia. Infelizmente, esse método às vezes apresenta falhas, fazendo o Google afirmar abruptamente que não encontrou nenhum resultado para a sua consulta.

Se isso acontecer, você pode obter o mesmo resultado mudando o modo da página de resultados para Web. Nos resultados da pesquisa, localize os filtros logo abaixo da barra de busca e selecione Web. Caso não apareça imediatamente, procure essa opção dentro do botão Mais.

Uma solução mais radical é migrar para outro mecanismo de busca. Por exemplo, o DuckDuckGo não apenas rastreia menos os usuários e exibe poucos anúncios, como também oferece uma busca dedicada sem IA. Basta adicionar a página de pesquisa aos favoritos em noai.duckduckgo.com.

Como desativar recursos de IA no Chrome

Atualmente, o Chrome incorpora dois tipos de recursos de IA. O primeiro se comunica com os servidores do Google e é responsável por funções como o assistente inteligente, um agente autônomo de navegação e a busca inteligente. O segundo executa tarefas localmente, mais voltadas para utilidades, como identificar páginas de phishing ou agrupar abas do navegador. O primeiro grupo de configurações aparece com o rótulo AI mode, enquanto o segundo inclui o termo Gemini Nano.

Para desativar esses recursos, digite chrome://flags na barra de endereços do navegador e pressione Enter. Será exibida uma lista de flags do sistema, junto com uma barra de busca. Digite “AI” na barra de busca. Isso filtrará a longa lista para cerca de uma dúzia de recursos relacionados à IA (além de algumas outras configurações nas quais essas letras aparecem por coincidência dentro de palavras maiores). O segundo termo que você deve pesquisar nessa janela é “Gemini“.

Depois de revisar as opções, você pode desativar os recursos de IA indesejados ou simplesmente desativar todos. O mínimo recomendado inclui:

• AI Mode Omnibox entrypoint
• AI Entrypoint Disabled on User Input
• Omnibox Allow AI Mode Matches
• Prompt API for Gemini Nano
• Prompt API for Gemini Nano with Multimodal Input

Defina todas essas opções como Disabled.

Como desativar recursos de IA no Firefox

Embora o Firefox não tenha chatbots integrados nem tenha (até agora) tentado impor recursos baseados em agentes aos usuários, o navegador inclui agrupamento inteligente de abas, uma barra lateral para chatbots e algumas outras funcionalidades. Em geral, a IA no Firefox é bem menos intrusiva do que no Chrome ou no Edge. Ainda assim, se você quiser desativá-la completamente, há duas maneiras de fazer isso.

O primeiro método está disponível nas versões mais recentes do Firefox. A partir da versão 148, uma seção dedicada chamada Controles de IA passou a aparecer nas configurações do navegador, embora as opções de controle ainda sejam um pouco limitadas. Você pode usar um único botão de alternância para Bloquear melhorias de IA, desativando completamente os recursos de IA. Você também pode especificar se deseja usar IA no próprio dispositivo (On-device AI), baixando pequenos modelos locais (atualmente apenas para traduções), e configurar provedores de chatbot de IA na barra lateral, escolhendo entre Anthropic Claude, ChatGPT, Copilot, Google Gemini e Le Chat Mistral.

O segundo caminho (para versões mais antigas do Firefox) exige acessar configurações ocultas do sistema. Digite about:config na barra de endereço, pressione Enter e clique no botão para confirmar que você aceita o risco de mexer nas configurações internas do navegador.

Uma extensa lista de configurações será exibida, juntamente com uma barra de busca. Digite “ML” para filtrar as opções relacionadas a machine learning.

Para desativar a IA no Firefox, alterne a configuração browser.ml.enabled para false. Isso deve desativar todos os recursos de IA de forma geral, mas fóruns da comunidade indicam que isso nem sempre é suficiente para resolver o problema. Para uma abordagem mais radical, defina os seguintes parâmetros como false (ou mantenha apenas aqueles de que você realmente precisa):

• ml.chat.enabled
• ml.linkPreview.enabled
• ml.pageAssist.enabled
• ml.smartAssist.enabled
• ml.enabled
• ai.control.translations
• tabs.groups.smart.enabled
• urlbar.quicksuggest.mlEnabled

Isso desativará integrações com chatbots, descrições de links geradas por IA, assistentes e extensões baseados em IA, tradução local de sites, agrupamento de abas e outros recursos baseados em IA.

Como desativar recursos de IA em aplicativos da Microsoft

A Microsoft conseguiu incorporar IA em praticamente todos os seus produtos, e desativá-la nem sempre é uma tarefa simples, especialmente porque, em alguns casos, a IA tem o hábito de reaparecer sozinha, sem qualquer ação do usuário.

Como desativar recursos de IA no Edge

O navegador da Microsoft está repleto de recursos de IA, que vão do Copilot à pesquisa automatizada. Para desativá-los, siga a mesma lógica usada no Chrome: digite edge://flags na barra de endereços do Edge, pressione Enter e, em seguida, digite “AI” ou “Copilot” na caixa de pesquisa. A partir daí, você pode desativar os recursos de IA indesejados, como:

• Enable Compose (AI-writing) on the web
• Edge Copilot Mode
• Edge History AI

Outra maneira de se livrar do Copilot é digitar edge://settings/appearance/copilotAndSidebar na barra de endereço. Ali, você pode personalizar a aparência da barra lateral do Copilot e ajustar as opções de personalização para resultados e notificações. Não se esqueça de verificar também a seção Copilot em App-specific settings. Você encontrará alguns controles adicionais escondidos ali.

Como desativar o Microsoft Copilot

O Microsoft Copilot existe em duas versões: como um componente do Windows (Microsoft Copilot) e como parte do pacote Office (Microsoft 365 Copilot). As funções são semelhantes, mas você terá que desativar um ou ambos, dependendo exatamente do que os engenheiros de Redmond decidiram instalar na sua máquina.

A coisa mais simples que você pode fazer é desinstalar o aplicativo por completo. Clique com o botão direito na entrada Copilot no menu Iniciar e selecione Desinstalar. Se essa opção não estiver disponível, vá até a lista de aplicativos instalados (Iniciar → Configurações → Aplicativos) e desinstale o Copilot por lá.

Em determinadas versões do Windows 11, o Copilot está integrado diretamente ao sistema operacional, portanto uma simples desinstalação pode não funcionar. Nesse caso, você pode desativá-lo pelas configurações: Iniciar → Configurações → Personalização → Barra de Tarefas → Desativar o Copilot.

Se você mudar de ideia no futuro, sempre poderá reinstalar o Copilot pela Microsoft Store.

Vale observar que muitos usuários reclamaram que o Copilot se reinstala automaticamente. Portanto, pode ser uma boa ideia fazer uma verificação semanal durante alguns meses para garantir que ele não tenha voltado. Para quem se sente confortável em mexer no Registro do Sistema (e entende as consequências disso), é possível seguir este guia detalhado para evitar o retorno silencioso do Copilot, desativando o parâmetro SilentInstalledAppsEnabled e adicionando/ativando o parâmetro TurnOffWindowsCopilot.

Como desativar o Microsoft Recall

O recurso Microsoft Recall, apresentado pela primeira vez em 2024, funciona tirando constantemente capturas de tela do seu computador e fazendo com que uma rede neural as analise. Todas essas informações extraídas são armazenadas em um banco de dados, que você pode pesquisar posteriormente usando um assistente de IA. Já escrevemos anteriormente, em detalhes, sobre os enormes riscos de segurança que o Microsoft Recall representa.

Sob pressão de especialistas em cibersegurança, a Microsoft foi obrigada a adiar o lançamento desse recurso de 2024 para 2025, reforçando significativamente a proteção dos dados armazenados. No entanto, o funcionamento básico do Recall permanece o mesmo: seu computador continua registrando cada movimento seu ao tirar capturas de tela constantemente e aplicar OCR ao conteúdo. E, embora o recurso não esteja mais ativado por padrão, vale absolutamente a pena verificar se ele não foi ativado na sua máquina.

Para verificar, vá até as configurações: Iniciar → Configurações → Privacidade e segurança → Recall e capturas de tela. Assegure-se de que a opção Salvar capturas de tela esteja desativada e clique em Excluir capturas de tela para limpar todos os dados coletados anteriormente, por precaução.

Você também pode consultar nosso guia detalhado sobre como desativar e remover completamente o Microsoft Recall.

Como desativar a IA no Notepad e nas ações de contexto do Windows

A IA se infiltrou em praticamente todos os cantos do Windows, até mesmo no Explorador de Arquivos e no Notepad. Basta selecionar texto por engano em um aplicativo para que recursos de IA sejam acionados, o que a Microsoft chama de “Ações de IA”. Para desativar essa ação, vá para Iniciar → Configurações → Privacidade e segurança → Clique para executar.

O Notepad recebeu seu próprio tratamento com Copilot, portanto será necessário desativar a IA nele separadamente. Abra as configurações do Notepad, localize a seção Recursos de IA e desative o Copilot.

Por fim, a Microsoft também conseguiu incorporar o Copilot ao Paint. Infelizmente, até o momento não existe uma maneira oficial de desativar os recursos de IA dentro do próprio aplicativo Paint.

Como desativar a IA no WhatsApp

Em várias regiões, usuários do WhatsApp começaram a ver adições típicas de IA, como respostas sugeridas, resumos de mensagens gerados por IA e um novo botão Pergunte à Meta AI ou pesquise. Embora a Meta afirme que os dois primeiros recursos processam os dados localmente no dispositivo e não enviam suas conversas para os servidores da empresa, verificar isso não é tarefa simples. Felizmente, desativá-los é fácil.

Para desativar Sugestões de respostas, vá para Configurações → Conversas → Sugestões e respostas inteligentes e desative Sugestões de respostas. Você também pode desativar as Sugestões de figurinhas por IA nesse mesmo menu. Quanto aos resumos de mensagens gerados por IA, eles são gerenciados em outro local: Configurações → Notificações → Resumos de mensagens por IA.

Como desativar a IA no Android

Dada a grande variedade de fabricantes e versões do Android, não existe um manual único que sirva para todos os celulares. Hoje, vamos nos concentrar em eliminar os serviços de IA do Google, mas se você estiver usando um dispositivo da Samsung, Xiaomi ou outros, não se esqueça de verificar as configurações de IA do fabricante específico. Vale um aviso: eliminar completamente qualquer vestígio de IA pode ser uma tarefa difícil, se é que isso é realmente possível.

No Google Mensagens, os recursos de IA ficam nas configurações: toque na foto da sua conta, selecione Configurações do Mensagens, depois Gemini no app Mensagens e desative o assistente.

De modo geral, o chatbot Gemini funciona como um aplicativo independente que pode ser desinstalado acessando as configurações do telefone e selecionando Aplicativos. No entanto, como o plano do Google é substituir o tradicional Google Assistant pelo Gemini, desinstalá-lo pode se tornar difícil (ou até impossível) no futuro.

Se você não conseguir desinstalar completamente o Gemini, abra o aplicativo para desativar manualmente seus recursos. Toque no ícone do seu perfil, selecione Atividade dos apps do Gemini e escolha Desativar ou Desativar e excluir atividade. Em seguida, toque novamente no ícone do perfil e vá até a configuração Apps conectados (pode estar dentro da opção Inteligência pessoal). A partir daí, desative todos os aplicativos nos quais você não quer que o Gemini interfira.

Para saber mais sobre como lidar com aplicativos pré-instalados e apps do sistema, consulte nosso artigo “Excluir o que não pode ser excluído: como desativar e remover o bloatware do Android“.

Como desativar a IA no macOS e no iOS

Os recursos de IA no nível da plataforma da Apple, conhecidos coletivamente como Apple Intelligence, são relativamente simples de desativar. Nas configurações, tanto em desktops quanto em smartphones e tablets, basta procurar a seção Apple Intelligence e Siri. Aliás, dependendo da região e do idioma selecionado para o sistema operacional e para a Siri, o Apple Intelligence pode nem estar disponível para você ainda.

Outros artigos para ajudar você a ajustar as ferramentas de IA em seus dispositivos:

• Configurações de privacidade no ChatGPT
• DeepSeek: configuração da privacidade e implementação de uma versão local
• Os prós e contras dos navegadores com tecnologia de IA
• Uma atualização do Gemini AI está prestes a comprometer a privacidade do seu dispositivo Android?
• É recomendável desativar o recurso Busca rápida da Microsoft em 2025?

É possível que um computador seja infectado por malware simplesmente ao processar uma foto? Especialmente se esse computador for um Mac, que muitos ainda acreditam, de forma equivocada, ser inerentemente resistente a malware? A resposta é sim. Isso pode ocorrer se você estiver utilizando uma versão vulnerável do ExifTool ou um dos inúmeros aplicativos desenvolvidos com base nele. O ExifTool é uma solução de código aberto amplamente utilizada para ler, gravar e editar metadados de imagens. Trata-se da ferramenta de referência para fotógrafos e arquivistas digitais, sendo também muito empregada em análise de dados, perícia digital e jornalismo investigativo.

Especialistas da nossa equipe GReAT descobriram uma vulnerabilidade crítica, registrada como CVE-2026-3102, que é acionada durante o processamento de arquivos de imagem maliciosos contendo comandos shell incorporados em seus metadados. Quando uma versão vulnerável do ExifTool no macOS processa esse tipo de arquivo, o comando é executado automaticamente. Isso permite que um agente malicioso realize ações não autorizadas no sistema, como baixar e executar um payload a partir de um servidor remoto. Neste post, explicamos em detalhes como esse exploit funciona, apresentamos recomendações práticas de defesa e mostramos como verificar se seu sistema está vulnerável.

O que é o ExifTool?

O ExifTool é um aplicativo gratuito e de código aberto que atende a uma necessidade específica, porém crítica: extrair metadados de arquivos e permitir o processamento tanto desses dados quanto dos próprios arquivos. Metadados são informações incorporadas à maioria dos formatos de arquivo modernos e que descrevem ou complementam o conteúdo principal de um arquivo. Por exemplo, em uma faixa de música, os metadados incluem o nome do artista, o título da música, o gênero, o ano de lançamento, a arte da capa do álbum e assim por diante. Em fotografias, normalmente incluem a data e hora do registro, as coordenadas GPS, as configurações de ISO e a velocidade do obturador, além da marca e do modelo da câmera. Até documentos de escritório armazenam metadados, como o nome do autor, o tempo total de edição e a data original de criação.

O ExifTool é considerado o líder do setor em termos de quantidade de formatos de arquivo compatíveis, além da profundidade, precisão e versatilidade de suas capacidades de processamento. Entre os casos de uso mais comuns estão:

• Ajustar datas se estiverem incorretamente registradas nos arquivos de origem
• Transferir metadados entre diferentes formatos de arquivo (de JPG para PNG, entre outros)
• Extrair miniaturas de pré-visualização de formatos RAW profissionais (como 3FR, ARW ou CR3)
• Recuperar dados de formatos especializados, incluindo imagens térmicas da FLIR, fotos de campo de luz da LYTRO e imagens médicas no formato DICOM
• Renomear arquivos de foto ou vídeo com base no momento real do registro e sincronizar a data e hora de criação do arquivo
• Inserir coordenadas GPS em um arquivo sincronizando-o com um log de trilha GPS armazenado separadamente ou adicionando o nome da localidade habitada mais próxima

E a lista continua. O ExifTool está disponível tanto como aplicativo autônomo de linha de comando quanto como biblioteca de código aberto, o que significa que seu código frequentemente opera nos bastidores de ferramentas mais complexas e multifuncionais. Entre os exemplos estão sistemas de organização de fotos como Exif Photoworker e MetaScope, ou ferramentas de automação de processamento de imagens como ImageIngester. Em grandes bibliotecas digitais, editoras e empresas especializadas em análise de imagens, o ExifTool costuma ser utilizado em modo automatizado, acionado por aplicativos corporativos internos e scripts personalizados.

Como a CVE-2026-3102 funciona

Para explorar essa vulnerabilidade, um invasor precisa criar um arquivo de imagem de uma forma específica. A imagem em si pode ser qualquer uma; o exploit está nos metadados, mais precisamente no campo DateTimeOriginal (data e hora de criação), que precisa estar registrado em um formato inválido. Além da data e da hora, esse campo deve conter comandos shell maliciosos. Devido à forma específica como o ExifTool manipula dados no macOS, esses comandos só serão executados se duas condições forem atendidas:

• O aplicativo ou a biblioteca estiver sendo executado no macOS
• O sinalizador -n (ou –printConv) estiver habilitado. Esse modo gera dados legíveis por máquina, sem processamento adicional. Por exemplo, no modo -n, os dados de orientação da câmera são exibidos simplesmente como “six”, enquanto, com processamento adicional, aparecem na forma mais compreensível “Rotated 90 CW”. Essa conversão para uma forma “legível por humanos” impede a exploração da vulnerabilidade

Um cenário raro, mas de forma alguma impossível, de ataque direcionado poderia ocorrer da seguinte maneira. Um laboratório forense, uma redação de jornal ou uma grande organização que processe documentação jurídica ou médica recebe um arquivo digital de interesse. Pode ser uma fotografia sensacionalista ou uma petição judicial; a isca depende da área de atuação da vítima. Todos os arquivos que entram na organização passam por triagem e catalogação em um sistema de gestão de ativos digitais (DAM). Em grandes empresas, esse processo costuma ser automatizado; profissionais autônomos e pequenas empresas executam o software necessário manualmente. Em ambos os casos, a biblioteca ExifTool precisa estar sendo utilizada nos bastidores desse software. Ao processar a data da fotografia maliciosa, o computador onde o processamento ocorre é infectado por um trojan ou um infostealer, que posteriormente pode roubar todos os dados valiosos armazenados no dispositivo comprometido. Enquanto isso, a vítima pode não perceber absolutamente nada, pois o ataque explora apenas os metadados da imagem, enquanto a própria fotografia pode ser aparentemente inofensiva, legítima e até útil.

Como se proteger da vulnerabilidade do ExifTool

Pesquisadores da equipe GReAT relataram a vulnerabilidade ao autor do ExifTool, que rapidamente lançou a versão 13.50, não suscetível à CVE-2026-3102. As versões 13.49 e anteriores devem ser atualizadas para corrigir a falha.

É fundamental garantir que todos os fluxos de processamento de imagens estejam utilizando a versão atualizada. Verifique se todas as plataformas de gestão de ativos digitais, aplicativos de organização de fotos e quaisquer scripts de processamento em lote de imagens executados em Macs estão habilitando o ExifTool versão 13.50 ou posterior, e se não contêm uma cópia incorporada mais antiga da biblioteca ExifTool.

Naturalmente, o ExifTool, como qualquer software, pode conter outras vulnerabilidades dessa mesma classe. Para reforçar a segurança, recomenda-se também:

• Isolar o processamento de arquivos não confiáveis. Processe imagens provenientes de fontes duvidosas em uma máquina dedicada ou dentro de um ambiente virtual, limitando rigorosamente o acesso desse ambiente a outros computadores, armazenamentos de dados e recursos de rede.
• Monitorar continuamente vulnerabilidades na cadeia de suprimentos de software. Organizações que dependem de componentes de código aberto em seus fluxos de trabalho podem utilizar Open Source Data Feed para acompanhamento.

Por fim, se você trabalha com freelancers ou prestadores autônomos (ou permite o uso de BYOD, Bring Your Own Device), autorize o acesso à sua rede somente se esses dispositivos tiverem uma solução abrangente de segurança para macOS instalada.

Ainda acha que o macOS é totalmente seguro? Então, vale conhecer algumas ameaças recentes direcionadas a Macs:

• Banshee: um malware de roubo de dados que persegue usuários do macOS
• Os Macs são seguros? Ameaças aos usuários do macOS
• O Infostealer entrou no chat
• AirBorne: Ataques a dispositivos da Apple através de vulnerabilidades no AirPlay
• Invasão de Android, macOS, iOS e Linux por meio de uma vulnerabilidade do Bluetooth

Com a mudança de estação prestes a acontecer, o amor está no ar, porém, ele está sendo vivenciado por meio do enfoque da alta tecnologia. A tecnologia está cada vez mais presente em nossas vidas, e essa presença marcante está remodelando não só os ideais românticos, mas também a linguagem que as pessoas usam para flertar. Por isso, é claro, daremos algumas dicas não muito óbvias para garantir que as pessoas não acabem sendo vítimas de um “match” ruim.

Novas linguagens do amor

Alguma vez você já recebeu o quinto e-card de vídeo de um parente mais velho em um dia qualquer e pensou: como faço para isso parar? Ou ainda, você acha que um ponto no final de uma frase é um sinal de agressão passiva? No mundo das mensagens, diferentes grupos sociais e etários falam seus próprios dialetos digitais, e muitas vezes as coisas se perdem na tradução.

Isso é especialmente óbvio quando a Geração Z e a Geração Alfa usam emoji. Para eles, o rosto que chora alto 😭 muitas vezes não significa tristeza, na verdade, ele significa riso, choque ou obsessão. Por outro lado, o emoji coração nos olhos pode ser usado para expressar ironia em vez de romance: “Perdi minha carteira a caminho de casa 😍😍😍”. Alguns significados duplos já se tornaram universais, como 🔥 para aprovação/elogio, ou 🍆 para… bem, podemos imaginar o que a berinjela pode representar.

Ainda assim, a ambiguidade desses símbolos não impede que as pessoas criem frases inteiras motivadas simplesmente pela imagem dos emojis. Por exemplo, uma declaração de amor pode ser algo do tipo:

🤫❤️🫵

Ou, ainda, um convite para um encontro:

➡️💋🌹🍝🍷❓

A propósito, existem livros inteiros escritos em emoji. Por incrível que pareça, em 2009, alguns entusiastas traduziram todo o livro Moby Dick usando emojis. Os tradutores tiveram que ser criativos, até mesmo pagando voluntários para votar nas combinações mais precisas para cada frase. Tudo bem, sabemos que não se trata exatamente de uma obra-prima literária, afinal, a linguagem de emoji tem seus limites, não é mesmo? Mas o experimento foi bastante fascinante: eles realmente conseguiram transmitir a ideia geral do enredo.

Infelizmente, montar um dicionário definitivo de emojis ou um guia de estilo formal para mensagens de texto é quase impossível. Existem muitas variáveis: idade, contexto, interesses pessoais e círculos sociais. Ainda assim, nunca é demais perguntar aos amigos e entes queridos como eles expressam tons e emoções nas suas mensagens. E aqui vai uma curiosidade: os casais que usam emojis regularmente relatam ter a sensação de estar mais próximos um do outro.

No entanto, se você é um entusiasta de emojis, saiba que seu estilo de escrita é surpreendentemente fácil de falsificar. É muito simples para um invasor reproduzir suas mensagens ou postagens públicas por meio de uma IA para clonar o tom e produzir ataques de engenharia social contra seus amigos e familiares. Portanto, se você receber uma DM frenética ou um pedido de dinheiro urgente como se fosse exatamente do seu melhor amigo, desconfie. Mesmo que a vibe seja parecida, ainda é preciso manter uma postura cética. Aprofundamos a identificação desses golpes de deepfake na nossa postagem sobre o ataque dos clones.

Namoro com uma IA

É claro que, em 2026, é impossível ignorar o tópico dos relacionamentos com a inteligência artificial. Parece que estamos mais perto do que nunca do enredo do filme Ela. Há apenas dez anos, as notícias sobre pessoas namorando robôs pareciam coisa de ficção científica ou lendas urbanas. Hoje, histórias sobre adolescentes envolvidos em romances com seus personagens favoritos no Character AI ou cerimônias de casamento organizadas inteiramente pelo ChatGPT não provocam nada além de uma risada aflita.

Em 2017, o serviço Replika foi lançado, permitindo que os usuários criassem um amigo virtual ou parceiro de vida com tecnologia de IA. Sua fundadora, Eugenia Kuyda, uma nativa russa que vive em São Francisco desde 2010, construiu o chatbot depois que sua amiga sofreu um trágico acidente de carro em 2015 e morreu, restando para ela nada mais do que os registros de bate-papo. O que começou como um bot criado para ajudar a processar sua própria dor acabou sendo liberado para seus amigos e depois para o público em geral. Foi descoberto, então, que muitas pessoas ansiavam por esse tipo de conexão.

O Replika permite que os usuários personalizem os traços de personalidade, os interesses e a aparência de uma personagem. Depois disso, é possível enviar mensagens de texto ou até ligar para ela. Uma assinatura paga desbloqueia a opção de relacionamento romântico, juntamente com fotos e selfies geradas por IA, chamadas de voz com roleplay e a capacidade de escolher a dedo exatamente o que a personagem se lembra das suas conversas.

No entanto, essas interações nem sempre são inofensivas. Em 2021, um chatbot da Replika encorajou, de fato, um usuário na sua trama para assassinar a rainha Elizabeth II. O homem finalmente tentou invadir o Castelo de Windsor, uma “aventura” que terminou com uma sentença de nove anos de prisão em 2023. Após o escândalo, a empresa teve que revisar seus algoritmos para impedir que a IA incitasse comportamentos ilegais. A desvantagem? De acordo com muitos devotos da Replika, o modelo de IA perdeu seu brilho e se tornou indiferente aos usuários. Depois que milhares de usuários se revoltaram contra a versão atualizada, a Replika foi forçada a ceder e dar aos clientes de longa data a opção de reverter para a versão legada do chatbot.

Mas, às vezes, apenas conversar com um bot não é o suficiente. Existem comunidades on-line inteiras de pessoas que realmente se casam com sua IA. Até mesmo os planejadores de casamentos profissionais estão entrando em ação. No ano passado, Yurina Noguchi, 32, se casou com Klaus, uma persona da IA com quem ela estava conversando no ChatGPT. O casamento contou com uma cerimônia completa com convidados, leitura de votos e até uma sessão de fotos do “casal feliz”.

Não importa como seu relacionamento com um chatbot evolua, é essencial lembrar que as redes neurais generativas não têm sentimentos, mesmo que elas se esforcem ao máximo para atender a todas as solicitações, concordar com alguém e fazer tudo o que for possível para agradar. Além disso, a IA não é capaz de pensar de forma independente (pelo menos ainda não). O que acontece é simplesmente o cálculo de uma sequência de palavras estatisticamente mais provável e aceitável para servir de resposta ao prompt.

Amor concebido pelo design: algoritmos de namoro

Quem não está pronto para se casar com um bot também não está tendo uma vida fácil: no mundo contemporâneo, as interações tête-à-tête estão diminuindo a cada ano. O amor moderno requer tecnologia moderna! E, embora as lamúrias sejam ainda bastante comuns: “Ah! Antigamente, as pessoas se apaixonavam de verdade. Mas, agora!? Todo mundo desliza para a esquerda e para a direita, e pronto!” As estatísticas contam uma história diferente. Aproximadamente 16% dos casais em todo o mundo dizem que se conheceram on-line e, em alguns países, esse número chega a 51%.

Dito isso, os aplicativos de namoro como o Tinder despertam algumas emoções seriamente confusas. A Internet está praticamente transbordando de artigos e vídeos alegando que esses aplicativos estão matando as possibilidades de romance e deixando todo mundo solitário. Mas o que a pesquisa realmente diz?

Em 2025, os cientistas conduziram uma meta-análise de estudos que investigou como os aplicativos de namoro afetam o bem-estar, a imagem corporal e a saúde mental dos usuários. Metade dos estudos se concentrou exclusivamente em homens, enquanto a outra metade incluiu homens e mulheres. Aqui estão os resultados: 86% dos entrevistados associaram a imagem corporal negativa ao uso de aplicativos de namoro! A análise também mostrou que, em quase um em cada dois casos, o uso de aplicativos de namoro se correlacionou com um declínio na saúde mental e no bem-estar geral.

Outros pesquisadores observaram que os níveis de depressão são mais baixos entre aqueles que evitam aplicativos de namoro. Por outro lado, os usuários que já lutaram contra a solidão ou a ansiedade geralmente desenvolvem uma dependência de namoro on-line. Eles não apenas entram no aplicativo com o objetivo de construir possíveis relacionamentos, como também para sentir as descargas de dopamina com as curtidas, correspondências e a rolagem interminável de perfis.

No entanto, o problema talvez não seja apenas os algoritmos; talvez isso tenha a ver com as nossas expectativas. Muita gente está convencida de que “a chama do amor” deve arder no primeiro encontro e que todo mundo tem uma “alma gêmea” esperando por eles em algum canto da cidade. Na realidade, esses ideais romantizados só surgiram durante a era romântica como uma refutação ao racionalismo iluminista, onde os casamentos de conveniência eram a norma absoluta.

Também vale a pena notar que a visão romântica do amor não surgiu do nada: os românticos, assim como muitos dos nossos contemporâneos, eram reticentes em relação ao rápido progresso tecnológico, à industrialização e à urbanização. Para eles, o “amor verdadeiro” parecia fundamentalmente incompatível com máquinas frias e cidades sufocadas pela poluição. Afinal, não é por acaso que Anna Karenina encontra seu fim sob as rodas de um trem.

De lá para cá, com todos os avanços tecnológicos em curso, muita gente sente que os algoritmos pressionam cada vez mais as nossas tomadas de decisão. No entanto, isso não significa que o namoro on-line é uma causa perdida. Os pesquisadores ainda precisam chegar a um consenso sobre até que ponto os relacionamentos oriundos da Internet são realmente duradouros ou bem-sucedidos. Conclusão: não entre em pânico, apenas mantenha sua rede digital segura!

Como manter a segurança no namoro on-line

Então, você decidiu hackear o cupido e se inscreveu em um aplicativo de namoro. O que poderia dar errado?

Deepfakes e catfishing

Catfishing é um golpe on-line clássico em que um golpista finge ser outra pessoa. Antigamente, esses golpistas apenas roubavam fotos e histórias de vida de pessoas reais, porém, hoje em dia, eles estão cada vez mais empenhados em aplicar golpes que usam modelos generativos. Algumas IAs conseguem produzir fotos incrivelmente realistas de pessoas que nem existem, e inventar uma história de fundo é moleza (ou deveríamos dizer, um prompt facilita as coisas). A propósito, aquele símbolo de “conta verificada” não oferece nenhuma garantia. Muitas vezes, a IA também consegue enganar os sistemas de verificação de identidade.

Para verificar se alguém está falando com uma pessoa real, é necessário solicitar uma videochamada ou fazer uma pesquisa reversa de imagens nas fotos dela. Se você quiser aprimorar suas habilidades de detecção, confira nossas três postagens sobre como detectar falsificações: desde fotos e gravações de áudio a vídeos deepfake em tempo real, como o tipo usado em bate-papos ao vivo por vídeo.

Phishing e golpes

Imagine o seguinte: você está se dando bem com uma nova conexão há algum tempo e, então, totalmente do nada, a pessoa manda um link suspeito e pede para você clicar nele. Talvez ela queira que você “a ajude a escolher os assentos” ou “compre ingressos para o cinema”. Mesmo que você tenha a sensação de que construiu um vínculo real, existe uma chance de que seu contato seja um golpista (ou apenas um bot) e de que esse link seja malicioso.

Dizer para si mesmo para “nunca clicar em um link malicioso” é um conselho bastante inútil, afinal, os links simplesmente chegam até nós sem nenhum tipo de aviso prévio. Em vez disso, tente fazer o seguinte: para garantir uma navegação segura, use uma solução de segurança robusta que bloqueia automaticamente as tentativas de phishing e impede o acesso a sites suspeitos.

É importante considerar que existe um esquema ainda mais sofisticado conhecido como “abate de porcos”. Nesses casos, o golpista pode conversar com a vítima por semanas ou até meses. Infelizmente, o final é bastante amargo: depois de engabelar a vítima com uma falsa sensação de segurança em um ambiente de brincadeiras amigáveis ou românticas, o golpista casualmente sugere que ela faça um “investimento em criptomoedas imperdível”, e depois desaparece juntamente com os fundos “investidos”.

Swatting e doxing

A Internet está cheia de histórias de horror sobre pessoas obsessivas, assédio e perseguição. É exatamente por isso que postar fotos que revelam onde você mora ou trabalha, ou ainda, fornecer detalhes para estranhos sobre seus pontos de encontro e locais favoritos, é uma roubada. Anteriormente, falamos sobre como evitar ser vítima de doxing, ou seja, a coleta e a divulgação pública das suas informações pessoais sem consentimento. O primeiro passo é bloquear as configurações de privacidade em todas as mídias sociais e aplicativos usando nossa ferramenta gratuita Privacy Checker.

Também recomendamos remover os metadados das suas fotos e vídeos antes da publicação ou envio. Muitos sites e aplicativos não fazem isso por você. Os metadados podem permitir que qualquer pessoa que baixe sua foto identifique as coordenadas exatas de onde ela foi tirada.

Por último, e não menos importante, não se esqueça da sua segurança física. Antes de sair para um encontro, uma precaução inteligente é compartilhar a geolocalização ao vivo e configurar uma palavra segura ou uma frase secreta com um amigo de confiança para mandar uma aviso se as coisas começarem a ficar estranhas.

Sextorsão e nudes

Não recomendamos enviar fotos íntimas para estranhos. Honestamente, não recomendamos essa prática nem mesmo com pessoas conhecidas, afinal de contas, nunca saberemos o que poderá dar errado ao longo do caminho. Mas, se uma conversa seguir para essa direção, sugira mudar para um aplicativo com criptografia de ponta a ponta que seja compatível com a autodestruição de mensagens, por exemplo, excluir após a visualização. Os bate-papos secretos do Telegram são ótimos para isso. Além disso, eles bloqueiam capturas de tela, assim como outros aplicativos de mensagens seguros. Se você vivenciar uma situação desconfortável, confira nossas postagens sobre o que fazer se você for vítima de sextorsão e como remover nudes vazados da Internet.

Mais sobre amor, segurança (e robôs):

• Nem flores nem presentes: como as mulheres são enganadas
• Golpes que visam pessoas apaixonadas ou solitárias
• A IA e a nova realidade da sextorsão
• Cinquenta tons de “sextorsão”
• Seu guia para namoro on-line seguro e privado