O Grupo de Inteligência em Ameaças do Google (GTIG) descobriu uma mudança significativa nas táticas dos cibercriminosos. Várias famílias de malware recém-identificadas agora usam grandes modelos de linguagem (LLMs) durante ataques para gerar ou disfarçar código malicioso. Isso marca a ascensão do malware “vivo” — software que se reescreve em tempo real, evade a detecção e mira ativos digitais com precisão.
De acordo com o GTIG, pelo menos cinco cepas distintas de malware habilitado por IA foram detectadas usando modelos externos como Gemini e Qwen2.5-Coder para criar novas funções sob demanda. Em vez de embutir lógica maliciosa diretamente no código, os atacantes agora terceirizam funcionalidades-chave para a inteligência artificial, dando-lhes flexibilidade e adaptabilidade sem precedentes.
Como a IA Está Transformando o Malware
Essa nova abordagem permite que o malware:
🔹 Reescreva constantemente seu próprio código para evadir sistemas antivírus
🔹 Gere novos scripts de ataque dinamicamente durante a execução
No passado, a lógica maliciosa era codificada em binários. Agora, o comportamento do malware evolui em tempo real — se adaptando instantaneamente para contornar medidas de defesa e filtros de segurança.
Exemplos de Ataques e Grupos Envolvidos
O relatório do Google destaca duas grandes famílias: PROMPTFLUX e PROMPTSTEAL. A primeira contata a API Gemini a cada hora para reescrever seu VBScript e permanecer indetectável. A última, ligada ao grupo russo APT28, usa o modelo Qwen para gerar comandos do Windows e scripts de exfiltração.
O GTIG também identificou o grupo norte-coreano UNC1069 (Masan), que supostamente abusou do Gemini para atacar bolsas de criptomoedas. Os prompts do grupo pediram ao modelo para gerar mensagens e scripts de phishing multilíngues para acessar carteiras criptografadas — um sinal de ataques altamente automatizados, assistidos por IA.
Uma Nova Fase do Cibercrime
De acordo com o Google, o malware está entrando em uma nova fase onde a inteligência artificial pode:
🔹 Localizar carteiras cripto em sistemas infectados e criar scripts para roubá-las
🔹 Gerar e-mails de phishing persuasivos e localizados direcionados a vítimas específicas
Os atacantes não precisam mais de grandes equipes de desenvolvimento — um prompt bem elaborado é suficiente para fazer um modelo de IA produzir código de exploração funcionando ou conteúdo de phishing em segundos.
Medidas Contra do Google
O Google desativou contas ligadas a essas atividades, fortaleceu a monitorização da API e implementou novos filtros de prompts para evitar a geração de código malicioso. No entanto, especialistas alertam que isso é apenas o começo de uma batalha de longo prazo, pois os atacantes podem em breve hospedar seus próprios modelos de IA ou modificar estratégias de prompts para evitar detecção.
Implicações para a Indústria Cripto
As descobertas do Google revelam que a inteligência artificial se tornou uma espada de dois gumes — uma ferramenta tanto para defesa quanto para ataque. A fusão de LLMs e malware sinaliza um novo capítulo no cibercrime, onde a IA pode gerar ataques, esconder rastros e roubar ativos cripto mais rápido do que nunca.
Tanto as empresas quanto os investidores individuais devem fortalecer a segurança das carteiras, monitorar o comportamento dos aplicativos em busca de anomalias e treinar os funcionários para reconhecer tentativas de phishing geradas por IA, que estão se tornando cada vez mais realistas.
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