Uma nova ameaça digital, batizada de CLOSEDQUORUM, está redefinindo o cenário da segurança cibernética. Este malware para Windows, descoberto pela Cisco Talos, é notável por sua capacidade de consultar múltiplos modelos de linguagem grandes (LLMs) — especificamente Google Gemini, DeepSeek, Qwen e Mistral — para tomar decisões autônomas sobre suas ações após a infiltração em um sistema. A pesquisa da Talos, que também lançou o kit de código aberto CAIRN para rastrear malware com IA, indica que o CLOSEDQUORUM é, até onde se sabe, o primeiro implant do tipo para Windows a usar LLMs para seu comando e controle (C2).

O Mecanismo de Votação da IA

Uma vez ativo em um sistema, o malware, escrito na linguagem Go, delega a escolha de sua próxima ação a um "quórum" de LLMs. Esses modelos votam independentemente sobre qual ação pré-definida deve ser executada. Em caso de empate, o voto do DeepSeek tem precedência, seguido por Qwen, Mistral e, por último, Gemini. Essa abordagem, descrita pela Talos como "esforço de deslocamento" (effort displacement), transfere uma fase crítica do ataque do operador humano para sistemas de inteligência artificial. Isso tem o potencial de agravar as vantagens de velocidade e escala de uma intrusão, eliminando o gargalo humano que limita a atenção, o horário de trabalho e a carga cognitiva de um atacante.

Capacidades e Implicações

As decisões dos LLMs são restritas a um conjunto de ações predefinidas, com a instrução de escolher "APENAS decisões executáveis". Entre as capacidades que os modelos podem selecionar estão o roubo de credenciais, que inclui a extração de dados da memória LSASS do Windows, senhas salvas em navegadores como Chrome, Edge e Firefox, e dados de carteiras de criptomoedas (MetaMask, Exodus, Ethereum). O malware também pode injetar código malicioso em processos legítimos através de técnicas como process hollowing ou Early Bird injection, e estabelecer persistência no sistema infectado. Acredita-se que o desenvolvedor personalize executáveis com as chaves de API dos LLMs e webhooks do Discord do operador, centralizando a coleta de dados roubados. As credenciais roubadas são criptografadas com AES-256-GCM e uma chave rotativa diária. A detecção mais eficaz, segundo a Talos, foca em características comportamentais, pois aplicativos legítimos podem contatar alguns desses serviços isoladamente, mas poucos acessariam múltiplos LLMs, roubo de credenciais e estabelecimento de persistência simultaneamente.

A Nova Fronteira da Ameaça Cibernética

O CLOSEDQUORUM representa um salto significativo na sofisticação das ameaças cibernéticas. Ao delegar a tomada de decisão a uma IA, os operadores maliciosos podem lançar ataques mais rápidos, mais amplos e com menor risco de detecção humana imediata. A capacidade de operar continuamente, sem a necessidade de intervenção humana direta, permite que o malware aja mesmo quando o atacante não está ativo, tornando a resposta e a mitigação desafios ainda maiores para as equipes de segurança.

Perguntas em Aberto

Ainda que a Talos não tenha observado o CLOSEDQUORUM em ação real, a ligação do desenvolvedor com fóruns de atividades ilícitas desde 2025 sugere uma ameaça iminente. A eficácia e a prevalência dessa nova abordagem de C2 baseada em IA ainda precisam ser totalmente compreendidas. A velocidade com que esses modelos de IA podem ser adaptados para fins maliciosos levanta questões sobre a capacidade das defesas cibernéticas de acompanhar o ritmo da inovação em segurança e em ataques.

A evolução do malware CLOSEDQUORUM sublinha a crescente interseção entre inteligência artificial e atividades cibercriminosas, forçando uma reavaliação das estratégias de defesa e detecção no combate a ameaças cada vez mais autônomas e eficientes.

Com reportagem de Brazil Valley

Source · The Register