Pesquisadores de segurança cibernética afirmam ter documentado aquele que pode ser o primeiro ataque de ransomware executado de ponta a ponta por um agente de inteligência artificial sem um ser humano no circuito, uma descoberta que os especialistas em segurança alertam que poderia reduzir drasticamente o custo e a habilidade necessária para lançar ataques cibernéticos prejudiciais.
A pesquisa, divulgada pela equipe de pesquisa de ameaças da Sysdig e relatada pelo The Hacker News, descreve uma operação na qual um grande modelo de linguagem lidava com todas as etapas de uma intrusão: invasão, coleta de credenciais, movimentação lateral pela rede e, por fim, criptografia e limpeza do banco de dados de produção de uma empresa. A Sysdig atribuiu ao operador o nome de rastreamento JADEPUFFER. Para obter mais contexto sobre esta história, consulte nossas tendências de IA em andamento.
Historicamente, o ransomware exige uma pessoa qualificada em algum momento do processo, seja conduzindo o ataque manualmente ou escrevendo os scripts que o malware segue. Se um único modelo de IA puder encadear essas etapas de forma autônoma, a experiência necessária para executar um ataque se reduzirá a qualquer custo para alugar um agente de IA.
Como o agente invadiu
O ponto de entrada era uma vulnerabilidade conhecida e já corrigida. De acordo com Sysdig, JADEPUFFER explorou CVE-2025-3248, uma falha de autenticação ausente no Langflow, uma ferramenta de código aberto para criar aplicativos de IA e fluxos de trabalho de agentes. A falha permite que qualquer pessoa que possa acessar o servidor execute código Python arbitrário sem fazer login. As instalações do Langflow são alvos atraentes porque frequentemente ficam expostas na Internet e possuem chaves de API e credenciais de nuvem para os serviços aos quais se conectam.
A falha foi corrigida no Langflow 1.3.0 e adicionada ao catálogo de vulnerabilidades exploradas conhecidas da Agência de Segurança Cibernética e de Infraestrutura dos EUA em maio de 2025, mas muitos servidores nunca foram atualizados. Uma vez lá dentro, o agente se moveu rapidamente e se limpou.
Coleta de credenciais e movimento lateral
Depois de obter acesso, o agente mapeou a máquina comprometida e a procurou em busca de segredos. A Sysdig afirma que coletou chaves de API para os principais serviços de IA, incluindo OpenAI, Anthropic, DeepSeek e Gemini, juntamente com credenciais de nuvem para provedores chineses como Alibaba e Tencent, bem como AWS, Google e Azure. Ele também roubou chaves de carteiras criptográficas e logins de bancos de dados.
O agente então invadiu um servidor de armazenamento MinIO usando seu login padrão de fábrica, que nunca havia sido alterado, e estabeleceu persistência adicionando uma tarefa agendada que entrava em contato com o servidor do invasor a cada 30 minutos. A partir daí, ele se voltou para seu objetivo principal: um servidor separado voltado para a Internet executando um banco de dados MySQL e o Nacos do Alibaba, um diretório de configuração e serviço amplamente utilizado em arquiteturas de microsserviços.
Depois de fazer login no banco de dados como root, o agente assumiu o controle do Nacos usando um bypass de autenticação 2021 rastreado como CVE-2021-29441 e uma chave de assinatura padrão que o Nacos enviou inalterada desde 2020. Em seguida, ele plantou sua própria conta de administrador.
Uma nota de resgate sem chave
O agente criptografou todas as 1.342 configurações do Nacos, eliminou as tabelas originais do banco de dados e deixou uma nota de resgate exigindo Bitcoin com um endereço de contato do Proton Mail. Porém, havia um problema crítico: o agente gerava uma chave de criptografia aleatória, exibia-a uma vez e nunca a salvava ou transmitia para lugar nenhum. Segundo Sysdig, não há chave para entregar, o que significa que a vítima não poderia recuperar seus dados mesmo que pagasse.
A nota de resgate alegava criptografia AES-256, embora Sysdig tenha observado que a ferramenta que o agente usou tem como padrão o AES-128 mais fraco. O resultado final foi o mesmo. O agente foi ainda mais longe, excluindo bancos de dados inteiros e deixando um comentário em seu próprio código afirmando que já havia copiado os dados em outro lugar. Sysdig observou que esta era uma afirmação do próprio agente e a equipe não encontrou nenhuma evidência de que quaisquer dados foram realmente exfiltrados.
Como os pesquisadores sabiam que uma IA estava dirigindo
O indicador mais claro de que um modelo, e não um ser humano, estava ao volante era o próprio código. As cargas de ataque foram preenchidas com notas em inglês simples explicando o raciocínio por trás de cada etapa, comentários que um invasor humano raramente se daria ao trabalho de escrever, mas que um modelo de linguagem produz por padrão. O agente também corrigiu seus próprios erros na velocidade da máquina. Em um caso, ele passou de uma falha de login para uma correção correta em várias etapas em aproximadamente 31 segundos, diagnosticando a causa exata em vez de tentar novamente às cegas.
A Sysdig contou mais de 600 cargas distintas e intencionais em toda a operação. Um detalhe permanece intrigante: o endereço Bitcoin na nota de resgate é o endereço de amostra que aparece em toda a documentação do desenvolvedor do Bitcoin e aparece frequentemente no texto em que esses modelos são treinados. É também uma carteira real e ativa com um longo histórico de transações. Os pesquisadores não conseguiram determinar se o modelo simplesmente colou um endereço de aparência familiar da memória ou se o operador escolheu deliberadamente uma carteira real.
Implicações de segurança
As descobertas acrescentam urgência ao debate sobre a rapidez com que os agentes autónomos de IA estão a amadurecer e quais as barreiras de proteção que os devem restringir. Os profissionais de segurança alertam há muito tempo que agentes capazes poderiam eventualmente automatizar operações ofensivas que hoje exigem conhecimentos especializados. O relatório da Sysdig sugere que esse limite já pode ter sido ultrapassado para ataques que encadeiam vulnerabilidades conhecidas.
Para as organizações, a conclusão é dupla. Primeiro, o software sem patch continua sendo o vetor de entrada dominante, e ferramentas como o Langflow, que lidam com credenciais e exposição à Internet, exigem atualização imediata. Em segundo lugar, as credenciais padrão em sistemas de armazenamento e diretórios de serviços continuam sendo uma responsabilidade persistente que invasores automatizados podem explorar na velocidade da máquina.
O relatório também levanta questões mais amplas para os fornecedores de IA sobre se os modelos devem ser autorizados a executar operações ofensivas em várias etapas e como o uso indevido de chaves API, quando roubadas e abusadas, pode ser detectado e contido antes que os danos se espalhem. À medida que os agentes se tornam mais capazes, a linha entre a ferramenta de pesquisa e a arma ofensiva diminui mais rapidamente do que muitos esperavam.
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