Resumo:
Pesquisadores de segurança cibernética descobriram recentemente um novo tipo incomum de malware para Windows. Diferente das ferramentas de ataque anteriores que usavam inteligência artificial para auxiliar na escrita de códigos ou na criação de conteúdo de phishing, esse malware chamado CLOSEDQUORUM incorpora diretamente vários modelos de linguagem em grande escala em seu próprio sistema de controle e pode decidir de forma independente a próxima etapa durante a operação. Considera-se que representa uma nova etapa no desenvolvimento de malware de IA.
A descoberta vem do Cisco Talos, uma equipe de segurança da Cisco. Os pesquisadores disseram que o CLOSEDQUORUM interagirá simultaneamente com quatro grandes modelos de linguagem: DeepSeek, Qwen, Mistral e Google Gemini. Antes de executar tarefas no dispositivo infectado, ele primeiro enviará solicitações a esses modelos e coletará feedback e, em seguida, decidirá as ações subsequentes com base nos resultados.
Esse design confere ao malware um certo grau de redundância. Mesmo que um dos serviços de IA esteja inacessível, o programa ainda pode continuar a fazer solicitações a outros modelos e continuar em execução, tornando-o mais resiliente do que o malware tradicional que depende de um único servidor de controle.
O que é ainda mais preocupante é que os pesquisadores não encontraram entradas manuais de controle remoto no sentido tradicional na amostra. Em outras palavras, uma vez que o programa começa a ser executado, ele não precisa continuar recebendo instruções específicas do hacker, mas planeja de forma independente as operações subsequentes por meio de feedback de vários modelos de linguagem em grande escala.
De acordo com os resultados da análise, o principal objetivo do CLOSEDQUORUM é roubar senhas de contas de usuários e ativos de criptomoeda. A equipe de pesquisa também descobriu que o malware estava relacionado a atividades de rede fraudulentas de cartão de crédito que remontam a 2025. No entanto, até o momento, os pesquisadores não conseguiram confirmar a identidade do desenvolvedor específico, nem determinar se a ferramenta foi usada em ataques reais.
Esta descoberta resulta de uma nova iniciativa de pesquisa da Cisco Talos. Em resposta à tendência de incorporação cada vez maior de inteligência artificial em ferramentas de ataque, os pesquisadores desenvolveram uma estrutura de código aberto chamada CAIRN (Cognitive Artifact Intelligence Research Network) para identificar e rastrear malware que depende de serviços de IA para funcionar.
A equipe de pesquisa acredita que a combinação de inteligência artificial e malware deixará rastros técnicos especiais, assim como uma impressão digital. Esses rastreamentos podem ajudar os analistas de segurança a identificar amostras, estabelecer sistemas de classificação e rastrear como os invasores integram grandes modelos de linguagem às ferramentas de ataque.
O CAIRN analisa metadados de malware e características técnicas relacionadas a serviços de IA e gera um identificador exclusivo para a amostra. O sistema então categoriza malware com características semelhantes, ajudando os pesquisadores a identificar novos padrões de ataque e tendências potenciais.
Especialistas em segurança apontam que a maioria dos malwares relacionados à IA que surgiram no ano passado ainda usa principalmente modelos grandes como ferramentas auxiliares. Por exemplo, ajude a gerar código, escreva e-mails de phishing, automatize processos de ataque ou forneça suporte remoto a decisões. A maior diferença entre CLOSEDQUORUM e esses casos é que ele integra diretamente o grande modelo de linguagem ao próprio mecanismo de comando e controle.
Anteriormente, a agência ucraniana de segurança cibernética havia divulgado um malware chamado LAMEHUG, que acessava o modelo Tongyi Qianwen por meio da plataforma Hugging Face para obter comandos de execução. No entanto, os pesquisadores dizem que casos como o CLOSEDQUORUM, que chamam vários modelos ao mesmo tempo e conduzem o processo de ataque de uma forma de “tomada de decisão coletiva”, ainda são muito raros.
Embora o número de malwares de IA atualmente conhecidos ainda seja limitado, a comunidade de segurança geralmente acredita que a direção do desenvolvimento de tais ferramentas merece grande atenção. No passado, os grandes modelos desempenhavam um papel mais importante na melhoria da produtividade dos hackers; agora, os investigadores começaram a ver uma mudança gradual na inteligência artificial, de “ferramentas auxiliares” para atacar a própria infra-estrutura.
Os especialistas do setor acreditam que, à medida que as capacidades dos modelos de linguagem em grande escala continuam a melhorar, o malware futuro poderá ter capacidades de tomada de decisão autônomas mais fortes, adaptabilidade ambiental mais complexa e capacidades de seleção de caminhos de ataque mais flexíveis. Embora esta descoberta ainda esteja em seus estágios iniciais, ela deu aos pesquisadores de segurança uma visão antecipada de como poderá ser a próxima geração de ataques cibernéticos inteligentes.
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