Um estudo da Check Point Research revelou que agentes de inteligência artificial visaram 292 domínios de serviços de pagamento e produziram 400 791 mensagens numa tentativa de roubo de criptomoedas.
Os investigadores identificaram 2557 sistemas que alojavam ou tinham alojado painéis ARTEX, uma plataforma ofensiva de comando e controlo que comunica com vários agentes de IA e pode ser integrada em LLM. Destas 1608 instâncias estavam activas e acessíveis pela Internet e dez instalações estavam mal configuradas expunham as respectivas bases de dados.
Segundo a divisão de investigação da Check Point Software Technologies, os modelos da família DeepSeek Flash foram os mais frequentes. Num dos casos observados, um operador mudou para modelos chineses mais permissivos depois de accionar as restrições do Opus 5.5 da Anthropic.
A empresa de cibersegurança identificou uma campanha em os agentes obtiveram mais de 300 certificados e as respectivas credenciais de acesso. e em que três passaram todas as verificações e podiam ser usados para assinar aplicações iOS para distribuição fora da App Store. A operação consumiu cerca de 36 mil milhões de tokens. A Check Point Research estimou o custo da utilização dos modelos entre 700 e 1 500 dólares, com base nos preços da API da DeepSeek à data da análise.
Noutra campanha, um agente detectou uma interface sem autenticação que expunha credenciais de armazenamento na cloud. Por iniciativa própria, usou esse acesso para alterar um ficheiro que controlava a distribuição de aplicações iOS de um serviço de criptomoedas. Os agentes registaram 230 resultados, entre os quais falhas que permitiram aceder a bases de dados ou executar código remotamente.
A Check Point Research recomenda que as equipas de segurança testem regularmente os sistemas acessíveis pela Internet, com prioridade para a correcção de falhas de execução remota de código, a autenticação das interfaces, a protecção das credenciais e a revisão das permissões de escrita no armazenamento na cloud.
Pedro Drimel Neto, responsável pela equipa de análise de malware da Check Point Research, explica os ataques com base em agentes: «Depois de definirem o objectivo inicial, os operadores limitam a maior parte das suas intervenções a verificar o progresso. Os agentes procuram e exploram falhas e chegam a planear ataques à cadeia de fornecimento por iniciativa própria. Também falham e, por vezes, dão por concluídas operações que não tiveram sucesso. Hoje, uma janela de chat e algumas centenas de dólares em utilização dos modelos bastam para começar. Isso muda quem pode lançar ataques e quantos alvos pode alcançar».
