Como o DeepSeek ampliou a escala dos ataques cibernéticos ligados à China

A empresa taiwanesa de inteligência sobre ameaças cibernéticas TeamT5 afirma que grupos de hackers ligados ao Estado chinês mais que dobraram o volume de seus ataques depois de incorporar o DeepSeek e outros modelos de inteligência artificial de código aberto às operações. A principal conclusão do relatório não é que a IA esteja conduzindo cada invasão de forma autônoma, mas que ela reduz o trabalho repetitivo e permite aos operadores atingir mais alvos com menos tempo e custo. 457

IA como multiplicador de força

Segundo a TeamT5, os modelos foram identificados em várias etapas da cadeia de intrusão: reconhecimento, varredura de vulnerabilidades, desenvolvimento de exploits, criação de ferramentas relacionadas a malware e atividades realizadas depois que uma rede já foi comprometida. A empresa baseou a análise em scripts e registros obtidos durante campanhas recentes, mas alertou que esses materiais nem sempre permitem identificar com precisão qual modelo foi usado em cada incidente. 47

Essa ressalva é importante. O aumento de “mais de duas vezes” é uma estimativa da TeamT5 sobre o volume de ataques dos grupos analisados — não uma contagem definitiva de todos os ataques cibernéticos ligados à China. A IA parece estar ajudando os operadores a terceirizar tarefas banais, encurtar etapas do ataque e ampliar a escala das campanhas, sem eliminar a direção humana. 57

Por que o DeepSeek teria sido o modelo preferido

De acordo com a análise divulgada pela TeamT5, o DeepSeek reuniria características especialmente úteis para operações cibernéticas:

• Desempenho suficiente para pesquisa, programação e tarefas operacionais;
• Baixo custo de execução, o que facilita o uso repetido ou em larga escala;
• Possibilidade de personalização, associada aos modelos de código aberto;
• Salvaguardas relativamente fracas contra uso cibernético, reduzindo o esforço necessário para obter ou adaptar ajuda potencialmente nociva. 27

Isso ajuda a explicar por que o modelo mais poderoso nem sempre é o mais conveniente para um atacante. A avaliação atribuída à TeamT5 indica que alternativas mais avançadas, como o Kimi K3, da Moonshot, seriam menos atraentes devido ao custo maior e a proteções mais rigorosas. As informações disponíveis, porém, não comprovam que o Kimi K3 tenha sido usado nos incidentes analisados. 7

O que os casos identificados revelam

A TeamT5 associou diferentes grupos a usos distintos da IA ao longo do processo de invasão.

Grimfengxi: geração de código para explorar vulnerabilidades

O grupo Grimfengxi teria usado o DeepSeek para criar código de exploração de vulnerabilidades. O caso vai além de uma simples busca por informações: o modelo teria ajudado a produzir código destinado a aproveitar uma falha em um sistema-alvo. 7

Teleboyi: automatização do reconhecimento

O grupo Teleboyi teria usado o DeepSeek para coletar cerca de 1.000 endereços IP na internet e mapear os domínios de uma organização. Esse trabalho é conhecido como reconhecimento: a construção de um retrato da infraestrutura de uma possível vítima antes de uma tentativa de invasão. A atividade mostra como a IA pode acelerar a descoberta de alvos, mas o mapeamento, por si só, não prova que houve invasão bem-sucedida ou dano posterior. 7

Huapi: ataque ao sistema de e-mail de uma empresa taiwanesa

O grupo Huapi teria usado um modelo chinês de IA contra o sistema de e-mail de uma empresa de Taiwan. A TeamT5 considerou provável que fosse o DeepSeek, mas não conseguiu fazer uma identificação conclusiva. A incerteza reforça uma dificuldade central da investigação: nem sempre é possível determinar o modelo usado apenas a partir do código ou do comportamento observado em um ataque. 7

Slime22: Claude Code depois da invasão

A atividade não se limitou a modelos chineses de código aberto. Segundo relatos associados à TeamT5, o grupo Slime22 usou o Claude Code, da Anthropic, depois de invadir uma empresa de tecnologia taiwanesa e instalar o Kali Linux — uma plataforma voltada a testes de penetração — para auxiliar na movimentação lateral dentro da rede. Os operadores teriam apresentado a atividade como um teste de engenharia autorizado para contornar as salvaguardas da ferramenta. 7

O episódio mostra por que as equipes de defesa não podem se concentrar em um único modelo ou país de origem. Dependendo da tarefa e dos controles encontrados, os invasores podem combinar sistemas locais ou de código aberto com ferramentas comerciais desenvolvidas no Ocidente.

Um ecossistema mais amplo de IA para o cibercrime

O relatório também descreve um mercado crescente em torno de operações de intrusão assistidas por IA. Uma startup chinesa com cerca de dez funcionários estaria vendendo software de invasão por 300 mil a 500 mil yuans — aproximadamente US$ 44,5 mil a US$ 74 mil — para pelo menos quatro grupos de hackers. O ChatGPT também teria sido usado durante um dos ataques. 7

O grupo Kimsuky, ligado à Coreia do Norte, estaria testando modelos de IA hospedados localmente. A execução local pode dar aos operadores maior controle sobre o modelo e os dados, além de reduzir a dependência de serviços externos e de seus sistemas de detecção de abuso. As informações disponíveis sustentam a afirmação de que houve testes, mas não mostram quão eficazes esses modelos foram em operações reais. 7

A Anthropic chegou a uma conclusão semelhante em uma análise própria: a IA pode reduzir a barreira técnica para o cibercrime sofisticado, permitindo que pessoas com habilidades limitadas realizem operações que antes exigiriam muito mais experiência. Essa avaliação é compatível com o quadro descrito pela TeamT5: o risco imediato pode vir menos de um sistema “super-humano” isolado e mais de operadores comuns que passam a contar com programação, reconhecimento e automação de fluxos de trabalho mais rápidos.

A OpenAI afirmou que trabalha para identificar, prevenir e interromper tentativas de uso indevido de seus modelos. 7

O que o relatório prova — e o que não prova

As conclusões da TeamT5 apontam para um efeito operacional mensurável: fluxos de trabalho apoiados por IA podem elevar o número de ataques tentados ao assumir tarefas repetitivas. Isso não significa, contudo, que o DeepSeek tenha realizado autonomamente todas as invasões relatadas.

Três limitações merecem destaque:

1. A atribuição do modelo é incompleta. Investigadores não conseguem vincular com segurança cada script, comando ou invasão a um sistema específico de IA. 47
2. Volume de ataques não é sinônimo de invasões bem-sucedidas. Um número maior de tentativas não demonstra, por si só, que mais alvos foram comprometidos ou que os danos cresceram na mesma proporção.
3. A evidência se limita aos grupos e campanhas observados. A estimativa de mais que o dobro é uma conclusão divulgada pela TeamT5, não uma medição abrangente de toda a atividade cibernética ligada ao Estado chinês. 7

A conclusão mais clara — e mais útil para a defesa — é mais específica do que a ideia de um “hacker autônomo”: ferramentas de IA baratas e personalizáveis estão facilitando a industrialização de partes do processo de ataque por grupos já estabelecidos. As equipes de segurança devem considerar que reconhecimento, geração de código e atividades após o comprometimento podem ser acelerados por vários tipos de modelos, e não apenas pelo DeepSeek.