Hacker usa IA para atacar 100+ empresas em 14 dias e quase vence

Cibersegurança

Campanha revela uso de IA para ataques cibernéticos em larga escala contra empresas globais.

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Um hacker de língua chinesa usou agentes de inteligência artificial para tentar invadir sites de mais de 100 empresas nas últimas duas semanas, em uma campanha automatizada que mirou plataformas de comércio eletrônico em vários países e quase dispensou intervenção humana direta.

Como o hacker usou IA para invadir sites?

O hacker configurou uma espécie de “linha de produção” de ataques: agentes de IA, baseados na plataforma de código aberto Cairn, recebiam instruções curtas – menos de 100 caracteres em chinês – descrevendo táticas de intrusão preferidas e passavam horas, sozinhos, sondando e explorando vulnerabilidades em sites públicos.

Segundo o pesquisador principal de ameaças da NorForge, Snorre Fagerland, esses agentes eram capazes de conduzir toda a cadeia do ataque, da varredura inicial ao uso da falha encontrada. Em um dos casos observados, após não localizar brechas óbvias no aplicativo de uma grande empresa, os sistemas de IA mapearam registros digitais, localizaram um painel de controle exposto, identificaram uma fragilidade sutil no processamento de dados e, depois de horas de tentativas e erros, conseguiram enganar o servidor para executar comandos maliciosos.

“É um mundo novo agora”, resumiu Fagerland, que acompanha o avanço de ameaças digitais há décadas. Ele destacou que o modelo visto nessa campanha é um “tipo inovador de arquitetura multiagente” e que “não é simples encontrar soluções desse tipo. Não é coisa de amador”.

As tentativas começaram a partir de 25 de setembro e foram observadas até o fim da semana passada. Nesse período, os agentes de IA dispararam mais de 1.200 investidas contra sites de comércio eletrônico em países como Estados Unidos, Canadá, Austrália e Japão, além de outras regiões.

Quanto o hacker gastou para realizar as invasões?

A campanha consumiu cerca de US$ 5.000 em tokens de computação de IA, de acordo com a análise da NorForge. O hacker teria combinado, principalmente, o uso das ferramentas DeepSeek e Claude Code para alimentar os agentes.

Pelo volume de tentativas e pela taxa estimada de sucesso, o custo médio ficou em torno de US$ 50 por invasão bem-sucedida, com cada ataque completo levando, em geral, cerca de 23 horas até que uma vulnerabilidade fosse encontrada, explorada e reportada de volta pelo sistema automatizado.

Fagerland identificou cerca de duas dúzias de instâncias do Cairn em uso para atividades maliciosas, o que permitiu acompanhar em tempo real como esses agentes eram alistados por diferentes cibercriminosos. O hacker de língua chinesa se destacou como o mais ativo entre eles.

Entenda o contexto

A campanha atingiu mais de 100 empresas, incluindo fabricantes globais como Deere, SharkNinja e Cummins, além de companhias menores. Todas foram alvo via sites públicos, em geral ligados a comércio eletrônico, atendimento ao cliente ou painéis digitais de suporte e operação.

A Deere afirmou ter adotado “medidas corretivas necessárias” após o incidente e disse não ter identificado acesso a informações sensíveis. A SharkNinja informou que o ataque se limitou a um site independente de suporte ao produto, já contido. A Cummins, por sua vez, investiga uma possível invasão a um site mantido por um fornecedor terceirizado. Outras empresas menores também admitiram ter sido afetadas; parte das vítimas potenciais não respondeu aos contatos.

O autor do Cairn, que usa o nome de usuário “le1xia0” nas redes, reconheceu ter sido procurado, mas não respondeu às perguntas enviadas. Em uma publicação recente, ele se defendeu afirmando que sua plataforma é “um tipo inovador de arquitetura multiagente e não foi projetada para ataques de hackers. Se for usada para realizar ataques de hackers prejudiciais, essa não é minha intenção”.

O caso reforça um temor que vinha ganhando força no setor: a capacidade de agentes de IA de conduzir, sozinhos, intrusões complexas e em larga escala. Já há registros de ataques semelhantes contra laboratórios de informática, sites governamentais e empresas na Coreia do Sul e no Japão, com uso de agentes maliciosos liberados ou adaptados por cibercriminosos.

Quais tipos de sites foram invadidos pelo hacker?

Os alvos principais foram sites de comércio eletrônico e painéis de controle expostos à internet, muitos deles ligados a operações de suporte, atendimento ao cliente e logística. Em vez de focar apenas em lojas virtuais centrais, os agentes de IA também exploraram sistemas periféricos: subdomínios de suporte, interfaces de administração, portais de parceiros e páginas de serviços terceirizados.

Na prática, isso ampliou a superfície de ataque. Um dos episódios relatados envolveu precisamente um painel de controle público associado à infraestrutura de uma grande companhia, usado como porta de entrada para executar comandos indevidos no servidor.

Setores altamente digitalizados, como manufatura com forte presença online e grandes redes de comércio eletrônico, foram especialmente expostos. Empresas que dependem de integrações com fornecedores e sistemas de terceiros também aparecem como vulneráveis, já que brechas em um elo da cadeia podem ser suficientes para comprometer dados ou processos.

Quais técnicas de IA foram utilizadas nas invasões?

O hacker explorou uma arquitetura multiagente: múltulos bots de IA, coordenados pela plataforma Cairn, dividiam tarefas como mapeamento de superfície de ataque, leitura de logs, análise de respostas dos servidores e geração de novos vetores de exploração. O uso combinado de modelos como DeepSeek e Claude Code dava capacidade de raciocínio, programação e ajuste de estratégia em ciclos sucessivos.

Esses agentes funcionavam em regime quase autônomo. Diante de uma barreira técnica, eram capazes de testar abordagens alternativas, interpretar mensagens de erro, reescrever requisições e refinar tentativas até encontrar uma brecha plausível. Quando isso acontecia, reportavam o método de exploração ao operador humano, que podia então decidir se prosseguia com roubo de dados, implantação de backdoors ou outras ações criminosas.

Para Fagerland, o ponto mais preocupante é que a tecnologia já superou a necessidade de supervisão constante. Ele relata que, antes, imaginava que agentes hackers de IA dependeriam de acompanhamento próximo; agora, diz ser evidente que conseguem conduzir ataques complexos do início ao fim “sem intervenção humana” ao longo da maior parte do processo.

Como as empresas podem se proteger contra ataques com IA?

A ofensiva reforça a pressão por defesas igualmente automatizadas. Especialistas apontam que monitoramento contínuo de tráfego, testes de invasão frequentes e correção rápida de falhas em painéis e sistemas de suporte expostos são medidas urgentes diante da capacidade de agentes de IA de vasculhar a web em busca de brechas sutis.

A tendência é de crescimento na complexidade e na frequência de ataques cibernéticos automatizados, o que deve acelerar a adoção de ferramentas de defesa baseadas em IA, capazes de identificar comportamentos anômalos em tempo real. Empresas com cadeias longas de fornecedores digitais também são pressionadas a elevar o padrão de segurança de parceiros, já que um único painel desprotegido pode abrir caminho para toda a rede.

Para governos e reguladores, o episódio reacende o debate sobre como estabelecer regras para uso de agentes autônomos em ambientes digitais, sem sufocar a inovação em aplicações legítimas da tecnologia.

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