Número de contas maliciosas quase dobrou, alerta Anthropic
A Anthropic divulgou em 3 de março uma análise detalhada sobre o uso de Inteligência Artificial por agentes maliciosos, revelando um cenário de rápida escalada no risco cibernético. O estudo acompanhou 832 contas envolvidas em atividades suspeitas ao longo de um período de um ano, entre março de 2025 e março de 2026, e foi conduzido pelos pesquisadores Kyla Guru, Alex Moix e Jacob Klein.
Um dos achados mais preocupantes é o aumento expressivo da periculosidade desses atores. Na primeira metade do período analisado, 33% das contas eram classificadas como de risco médio ou alto. Na segunda metade, essa proporção saltou para 56%. Ou seja, não apenas o número de contas maliciosas cresceu, como também elas se tornaram, em média, mais sofisticadas e perigosas. Parte desses resultados foi incluída no Data Breach Investigation Report (DBIR) de 2026, elaborado em parceria com a Verizon.
Uso de IA ao longo de toda a cadeia de ataque
A pesquisa mostra que agentes maliciosos já utilizam modelos de IA em praticamente todas as etapas de um ataque, alinhados às táticas e técnicas do framework MITRE ATT&CK. Segundo a Anthropic, essas contas recorreram à IA para 14 táticas diferentes e impressionantes 482 sub-técnicas da matriz.
A tática mais comum foi o desenvolvimento de capacidades (T1587), usada por 574 das 832 contas analisadas, o que corresponde a 69% do total. Dentro dessa categoria, a sub-técnica mais presente foi a criação de malware (T1587.001), identificada em 560 contas. Em outras palavras, criminosos estão explorando modelos de linguagem para escrever, adaptar e otimizar códigos maliciosos com grande intensidade.
Logo em seguida aparecem técnicas voltadas à obfuscação de arquivos (T1027), utilizadas por 64,7% dos atores observados. Essa prática é essencial para dificultar a detecção por antivírus e outras ferramentas de defesa. Também se destaca o comprometimento de mecanismos de segurança (T1562), presente em 54,9% das contas maliciosas, evidenciando um foco constante em burlar ou desativar controles de proteção.
Movimento lateral: poucos usam, mas representam o maior risco
Um dado que chama atenção é que apenas 54 dos 832 atores – cerca de 6,5% – utilizaram modelos de IA especificamente para apoiar o movimento lateral dentro de redes comprometidas. No entanto, segundo a Anthropic, é justamente esse grupo que concentra os perfis mais arriscados.
Aqueles que recorreram à IA para ações de movimento lateral apresentaram, em média, uma pontuação de risco 10,5 pontos maior do que os demais. Isso indica que, quando a IA entra em fases mais internas e sensíveis de um ataque, como a expansão silenciosa entre servidores e sistemas, o potencial de dano cresce de forma significativa.
Entre as técnicas mais associadas a esses atores de alto risco estão o uso de serviços remotos (T1021), o dump de credenciais (T1003) – ou seja, a extração de senhas e segredos de sistemas – e a implementação de web shells (T1505.003), que permitem persistência e controle remoto em servidores comprometidos.
Caso extremo: espionagem com risco máximo
O relatório descreve ainda um episódio de espionagem cibernética classificado como GTG-1002, que atingiu a pontuação máxima de risco: 100 pontos. Esse ataque teve como alvo órgãos governamentais e infraestruturas críticas em diversos países, o que amplia o impacto potencial em serviços essenciais, economia e segurança nacional.
O diferencial desse caso, segundo a Anthropic, foi o emprego de um agente de IA operando de forma autônoma em um ambiente Kali Linux. Esse agente executava comandos, integrava-se a ferramentas de teste de invasão e fazia uso de servidores MCP, funcionando como um “operador digital” capaz de conduzir etapas inteiras da intrusão com mínima intervenção humana. Essa automação amplia a velocidade, a escala e a adaptabilidade do ataque, tornando a defesa muito mais complexa.
Limitações do framework MITRE ATT&CK diante da IA autônoma
Outro ponto relevante do estudo é o questionamento sobre a capacidade atual do framework MITRE ATT&CK de capturar o comportamento emergente de agentes de IA autônomos. A Anthropic destaca que a matriz ainda não contempla, de forma adequada, padrões como:
– orquestração autônoma de toda a cadeia de ataque;
– decisões de pivô em tempo real baseadas em contexto;
– coordenação dinâmica entre múltiplas ferramentas automatizadas;
– adaptação contínua de táticas conforme a resposta das defesas.
Em resposta a essa lacuna, a Anthropic afirma que está em diálogo com o MITRE para colaborar na evolução do framework, de forma a incorporar essas novas dinâmicas introduzidas por sistemas de IA avançados. Paralelamente, a empresa diz ter implementado salvaguardas em tempo real em seus modelos mais poderosos, incluindo o roteamento de atividades de duplo uso para o Cyber Verification Program, com o objetivo de detectar e bloquear tentativas de uso malicioso.
O que esses resultados significam para empresas e governos
Os dados do relatório indicam que o debate sobre IA e segurança cibernética já não é mais teórico ou prospectivo: o uso malicioso é real, sistemático e crescente. Para empresas privadas, órgãos públicos e operadores de infraestrutura crítica, isso exige uma revisão profunda das estratégias de segurança.
Não basta apenas adotar ferramentas de IA para defesa; é preciso assumir que o adversário também está utilizando recursos similares para atacar. Isso inclui geração de phishing altamente convincente, desenvolvimento rápido de malware, automação de reconhecimento de alvos e orquestração de ataques complexos com menos necessidade de habilidades humanas especializadas.
A importância de monitorar o “lado de dentro” dos modelos de IA
Outro ponto implícito no estudo é a necessidade de controles mais rígidos sobre o acesso e o uso de modelos de IA avançados. Fornecedores de tecnologia precisam ter processos de triagem, monitoramento contínuo e mecanismos de interrupção de sessões suspeitas.
Programas de verificação de uso, como o mencionado Cyber Verification Program, tornam-se cruciais para identificar padrões de dupla utilização – quando uma funcionalidade legítima, como auxílio em testes de penetração, é desviada para cibercrime. Sem essa camada de governança, a capacidade de escalar ataques com IA tende a crescer de forma descontrolada.
Por que o salto de 33% para 56% é tão alarmante
À primeira vista, o aumento de 33% para 56% nas contas classificadas como de risco médio ou alto pode parecer apenas mais uma estatística. Porém, esse salto em pouco tempo sugere uma aceleração significativa na curva de aprendizado dos criminosos.
Com acesso a modelos cada vez mais capazes e documentações fartas sobre ferramentas de segurança e pentest, atores maliciosos conseguem replicar, adaptar e aprimorar técnicas avançadas com pouco investimento. Em vez de anos para dominar ferramentas complexas, eles podem contar com assistentes de IA que facilitam desde a escrita de scripts até a interpretação de logs e mensagens de erro.
Como os defensores podem responder a essa nova realidade
Para reduzir a assimetria, equipes de segurança precisam:
– incorporar IA também em processos defensivos, como detecção de anomalias, correlação de eventos e resposta automática;
– intensificar o monitoramento de movimento lateral e abuso de credenciais, já que essas etapas estão associadas aos agentes mais perigosos;
– mapear continuamente seus controles à matriz MITRE ATT&CK, atualizando regras para técnicas mais exploradas, como T1587, T1027 e T1562;
– investir em programas de treinamento para que analistas compreendam tanto o potencial legítimo quanto o malicioso da IA.
Além disso, a integração entre fornecedores de IA, empresas de segurança, centros de resposta a incidentes e entidades de padronização passa a ser estratégica para construir defesas alinhadas à evolução técnica dos ataques.
O futuro da regulamentação e da ética em IA de segurança
Os achados da Anthropic também alimentam discussões sobre regulação e responsabilidade. Quando modelos generalistas são capazes de auxiliar na criação de malware ou no planejamento de intrusões complexas, surge a questão: até que ponto os desenvolvedores desses sistemas devem responder pelo mau uso?
Isso tende a acelerar debates sobre requisitos mínimos de segurança em modelos de uso amplo, restrições adicionais a capacidades claramente sensíveis e a necessidade de auditorias independentes. Ao mesmo tempo, uma regulação mal desenhada pode sufocar usos benéficos de IA em defesa cibernética, o que exige equilíbrio e conhecimento técnico profundo dos formuladores de políticas.
Um ponto de virada na relação entre IA e cibercrime
No conjunto, o estudo indica que o ecossistema de ameaças está entrando em uma nova fase. Se antes a IA era vista principalmente como ferramenta experimental em ciberataques, agora ela se consolida como componente central em boa parte das operações mais sofisticadas. O crescimento quase dobrado de contas maliciosas de risco médio e alto, aliado à presença de agentes autônomos em cenários de espionagem, mostra que a fronteira entre ataque humano e ataque automatizado está se dissolvendo rapidamente.
Para organizações que desejam manter resiliência digital, ignorar esse movimento não é mais uma opção. Será necessário acompanhar de perto a evolução de frameworks como o MITRE ATT&CK, exigir transparência de provedores de IA e atualizar continuamente as estratégias de defesa para um mundo em que, de ambos os lados, humanos e máquinas atuam em conjunto.