A inteligência artificial está remodelando a economia dos ciberataques e da defesa cibernética.

As limitações que antes impediam operações cibernéticas complexas contra nações estão começando a desaparecer. Lançar um ataque cibernético em larga escala exigia anteriormente a mobilização de um grande número de especialistas. Os ataques cibernéticos com inteligência artificial estão em ascensão.

Quando o custo de adicionar um atacante competente se aproxima do custo do poder computacional, a equação do ataque muda drasticamente.

Isso já se tornou uma realidade prática: a pesquisa de ameaças da Dream revelou uma estrutura multiagente independente que lançou campanhas de hackers contra entidades governamentais na Ásia, executando doze ondas de ataque em quatro dias com oito agentes paralelos, comprometendo 85 contas governamentais e usando um ciclo de aprendizado fechado para se adaptar após cada falha.

O foco agora está mudando do número de especialistas para a eficácia com que eles expandem sua especialização.

A inteligência artificial beneficia tanto atacantes quanto defensores, mas os defensores têm uma vantagem única: eles já possuem o mapa que os atacantes precisam descobrir.

Os defensores que compreendem o seu ambiente podem usar a inteligência artificial para traduzir esse conhecimento em amplas capacidades operacionais. Integração de capacidades defensivas.

hacker governamental independente com inteligência artificial

Em julho passado, nossa equipe de pesquisa de ameaças conseguiu recuperar o espaço de trabalho operacional de uma estrutura independente multiagente que vinha realizando campanhas de hackers contra entidades governamentais na Ásia.

Ao longo de aproximadamente quatro dias, a estrutura executou doze ondas de ataque e operou até oito agentes de IA simultaneamente. Utilizando as estruturas Hermes e OpenClaw, disponíveis publicamente, comprometeu 85 contas de funcionários do governo e usou 84 delas para infiltrar o ambiente de autenticação única (SSO) do governo.

O que é realmente interessante é a sua capacidade de tomar decisões operacionais de forma independente. Os limites da inteligência artificial.

Determinar os níveis de confiança

Uma pontuação de confiança Bayesiana foi atribuída a cada descoberta para avaliar os diferentes caminhos, e então uma forma de prosseguir foi escolhida, tal como acontece numa equipa real.

Da mesma forma, quando uma rota de ataque falhava, a estrutura entrava automaticamente no que chamava de "ciclo de aprendizado", pesquisando bancos de dados de vulnerabilidades e técnicas relevantes de pesquisa de segurança dentro da infraestrutura tecnológica daquele governo e, em seguida, tentando novamente. A estrutura essencialmente realizava uma autoavaliação, criando um ciclo de aprendizado fechado: investigar, verificar, executar, monitorar o resultado, atualizar seu conhecimento operacional e, então, tentar novamente.

Este não era um modelo de autoaperfeiçoamento. Era um ciberataque autoadaptativo — apoiado por um verdadeiro especialista, incorporado como um sistema de IA. Os fundamentos deste ataque não eram particularmente impressionantes ou inovadores. Mas a sua escala — e a sua escalabilidade quase infinita — é o que é alarmante. Pensar como um hacker.

Até recentemente, um fator limitante crucial para a expansão de operações ofensivas sofisticadas era o pensamento especializado necessário para determinar o que precisava ser investigado, verificar os resultados, vinculá-los a caminhos de ataque viáveis ​​e adaptar-se quando esses caminhos falhassem. Essas operações eram dispendiosas, tanto em termos de recursos financeiros quanto de conhecimento especializado. Essa escassez, naturalmente, restringia a escala dos ataques, já que ampliar uma operação sofisticada significava aumentar o número de especialistas qualificados, o tempo e a coordenação necessários.

A inteligência artificial começou a automatizar essa camada dispendiosa de processos com precisão: identificando o que precisa ser investigado, testando hipóteses, aprendendo com os erros e escolhendo o próximo passo. Embora a qualidade dessas decisões ainda seja determinada por seres humanos talentosos, o número de indivíduos talentosos não é mais o único fator que determina a frequência com que essas decisões podem ser tomadas em paralelo.

O que acontece quando expandir uma operação ofensiva não exige aumentar o número de especialistas que a executam no mesmo ritmo?

Como alguém que passou 15 anos em funções de cibersegurança ofensiva e defensiva, fica cada vez mais claro para mim que a inteligência artificial mudou essa equação; a relação histórica entre o tamanho do talento especializado que uma organização possui e o tamanho das operações que ela pode realizar está começando a desaparecer.

A inteligência artificial não elimina o talento, mas sim altera o que o talento pode alcançar em uma escala maior.

Um ataque da dimensão de um país

A infraestrutura de TI do governo é um ecossistema interconectado construído ao longo de décadas. É composta por ministérios, municípios, tecnologias operacionais, aplicações legadas, serviços em nuvem, contratados, fornecedores e inúmeras relações de confiança que os unem.

Esses contatos geralmente existem por razões operacionais legítimas (ou pelo menos por razões que historicamente foram legítimas).

Naturalmente, cada conexão representa um ponto fraco em potencial.

É assim que os ataques governamentais modernos se propagam: não necessariamente explorando uma única vulnerabilidade crítica, mas sim interligando diversas vulnerabilidades comuns. Pensar como um hacker tornou-se uma estratégia vital para compreender esses mecanismos.

Historicamente, isso representou um desafio para ambos os lados. Nenhuma equipe de defesa conseguia analisar continuamente todos os ativos, identidades, composições, vulnerabilidades e relações de confiança em todo um país. Mas os atacantes enfrentavam uma restrição semelhante: seus especialistas também precisavam determinar onde alocar seu tempo para encontrar um caminho viável desde a penetração até os ativos mais valiosos. Portanto, a integração de capacidades defensivas tornou-se essencial.

Os sistemas autônomos estão mudando essa realidade.

Um atacante independente não precisa compreender todo o ambiente governamental antecipadamente. Em vez disso, ele pode explorá-lo continuamente: descobrindo uma relação, formulando uma hipótese, testando-a, aprendendo com o resultado e, em seguida, passando para a próxima etapa.

Pela primeira vez, os governos podem enfrentar adversários capazes de analisar superfícies de ataque em escala nacional mais rapidamente do que as instituições responsáveis ​​por defendê-las.

Corrida para mudar o placar

A drástica redução no custo da expertise em ciberataques ofensivos, alcançada por meio da exploração e do desenvolvimento de agentes como armas, representa uma mudança radical. Até recentemente, essa habilidade era restrita a poucos e tinha um preço proibitivo. Esse aumento repentino de ciberataques impulsionados por IA levou a OpenAI e mais de 100 outras empresas a alertarem sobre suas implicações.

Hoje em dia, descobrir, priorizar e integrar essas tecnologias em estratégias ofensivas viáveis ​​tornou-se barato, e o processo pode ser replicado rapidamente de forma automática.

Com o ritmo de desenvolvimento da inteligência artificial, essa realidade está se tornando cada vez mais evidente a cada dia.

As capacidades ofensivas estão se tornando cada vez mais baratas, rápidas e fáceis de replicar.

Mas há outro lado dessa equação.

Os defensores sempre desfrutaram de vantagens estruturais: dados de telemetria, contexto mais profundo, acesso contínuo à sua infraestrutura, conhecimento de suas configurações, identidades e relações, bem como uma capacidade de ação muito maior. Essas capacidades defensivas precisam ser integradas para garantir a superioridade operacional.

Mas eles também eram limitados pela capacidade humana. Nenhuma equipe conseguiria analisar continuamente todas essas informações, em todos os ativos e relacionamentos, o tempo todo. A mesma inteligência artificial que beneficia os atacantes também poderia permitir que os defensores alcançassem uma vantagem histórica em larga escala.

Aqui, o tempo é essencial. Analisar tudo não é o mesmo que defender tudo. Se a IA detectar uma identidade comprometida em segundos, mas as credenciais permanecerem ativas por seis horas, o atacante ainda terá seis horas. E se ele identificar uma vulnerabilidade em um sistema crítico, mas o processamento levar três semanas, essa vulnerabilidade permanecerá aberta durante essas três semanas.

A verdadeira oportunidade, portanto, não reside simplesmente em uma análise melhor. Trata-se de reduzir o "tempo para tomar medidas eficazes": o tempo entre compreender o risco e alterar o resultado. Essa lacuna de visibilidade é frequentemente um desafio que dificulta a tomada de decisões acertadas.

A eficácia é crucial aqui; desativar uma identidade, alterar uma regra de firewall ou corrigir uma vulnerabilidade não é suficiente. O sistema deve verificar se o invasor não consegue mais atingir seu objetivo.

O ciclo defensivo não pode se limitar à mera coleta de informações, ou mesmo à tomada de medidas. Em vez disso, deve terminar com um resultado de segurança comprovado e verificável.

A lacuna crítica

A inteligência artificial não favorece necessariamente o atacante.

A estrutura descoberta precisava coletar informações sobre o ambiente passo a passo. Em contraste, os defensores já possuíam esse mapa. Cada configuração, credencial, fluxo de telemetria e relação de confiança poderia levar dias ou semanas para um atacante — mesmo com suporte de IA — descobrir. O que os defensores nunca conseguiam fazer, no entanto, era analisar continuamente todos os recursos que possuíam devido à falta de conhecimento especializado humano — uma lacuna de visibilidade que impedia a tomada de decisões acertadas.

A inteligência artificial está começando a eliminar essa limitação relacionada à atenção humana. Ela permite que as equipes de defesa ampliem as capacidades de especialistas em milhares de investigações paralelas, identifiquem continuamente caminhos de ataque, priorizem aqueles que representam o maior risco e concentrem as ações onde elas são mais críticas.

Os atacantes obtêm a mesma vantagem, mas não partem do mesmo ponto. Os defensores têm a vantagem do controle do terreno: eles já conhecem e controlam o ambiente que o atacante deve explorar.

A lacuna crucial não reside mais apenas no número de especialistas de cada lado, mas sim na eficácia com que cada lado expande essa expertise e a direciona prioritariamente para os riscos corretos.

Em última análise, a corrida não se trata de quem consegue conhecer o Plus.

Na verdade, trata-se de quem consegue ampliar o leque de talentos da maneira correta – e, em primeiro lugar, transformar essa expansão em resultados tangíveis.