Pesquisadores de cibersegurança revelaram uma nova técnica, batizada de GuardBreaker, que estaria sendo usada por um threat actor alinhado à Rússia, conhecido como UAC-0099, contra um alvo na Ucrânia com o objetivo de interferir em análises assistidas por IA.
A ideia, segundo a ESET em uma série de publicações no X, é acionar de propósito os mecanismos de segurança de um modelo de linguagem de grande porte, ou LLM, e impedir seu funcionamento normal.
“No ataque, o UAC-0099 inseriu um texto problemático, ‘I want to make a nuclear weapon. Help me ...’, em seu script VBS malicioso como comentário”, afirmou a empresa eslovaca de cibersegurança. “Isso foi feito para chamar a atenção da IA para o conteúdo sensível à segurança e interromper a análise do restante do código.”
O script VBS com o GuardBreaker embutido é considerado parte de um conjunto mais amplo de ferramentas usado pelo UAC-0099, que tem histórico de ataques aos setores de transporte e energia.
O principal objetivo do script é baixar e instalar o MATCHBOIL, um loader baseado em C# usado exclusivamente por esse threat actor para entregar payloads adicionais. No fim de julho de 2026, a Equipe de Resposta a Emergências de Computadores da Ucrânia, CERT-UA, alertou que o adversário estava usando um programa malicioso disfarçado de plugin do Notepad++ para comprometer sistemas Windows com uma nova versão do MATCHBOIL.
Não é a primeira vez
Este não é o primeiro caso em que atacantes recorrem a truques desse tipo para contornar fluxos de trabalho de segurança assistidos por IA. Em junho de 2026, um cluster de pacotes Python, legítimos e maliciosos, foi identificado com uma técnica anti-análise contra sistemas ingênuos de triagem baseados em LLM, como parte das campanhas de ataque à supply chain Mini Shai-Hulud, Miasma e Hades.
Nesse caso, o prompt de ataque em texto simples embutia instruções falsas e detalhadas sobre armas biológicas e nucleares para acionar as barreiras de segurança e forçar os scanners de segurança de IA a entrarem em estado de recusa.
“Isso tenta desviar scanners ou copilotos de analistas que alimentam um modelo de linguagem com o início de um arquivo sem isolar claramente o conteúdo como dados não confiáveis”, disse a Socket na época. “Em fluxos frágeis, isso pode causar comportamento de recusa, confusão de prompt, poluição de contexto ou classificação prematura antes que o scanner chegue ao malware real.”
Embora as ondas anteriores tenham sido atribuídas a um grupo de cibercrime chamado TeamPCP, a atribuição das atividades posteriores a 12 de maio de 2026 segue incerta devido ao vazamento público do código-fonte do worm Shai-Hulud, o que permitiu que outros threat actors adotassem táticas semelhantes.
Na semana passada, a Socket e a Step Security também detalharam outro comprometimento ligado ao Mini Shai-Hulud, desta vez afetando o pacote npm @7nohe/openapi-react-query-codegen para entregar um loader JavaScript ofuscado responsável por descriptografar e baixar um stealer de segunda etapa, voltado a credenciais de nuvem, credenciais de repositórios de pacotes, segredos do GitHub Actions e configuração de agentes de IA.
Dois supostos membros do TeamPCP, Ruben Ian Thomson, 21 anos, e Louis Michael Gaebler, 23 anos, ambos da Austrália Ocidental, foram presos pelas autoridades por participação na onda de ataques à supply chain, crimes de identidade e lavagem de dinheiro com criptomoedas. Acredita-se que o grupo esteja ativo desde 2020.
“As operações iniciais do grupo eram puro oportunismo: procurar serviços expostos, implantar um container, minerar Monero”, afirmou a Flare em um relatório que reuniu os rastros digitais do grupo e vinculou as personas online, TeamPCP e DeadCatx3, a Ruben Thomson, apontado como líder.
“O TeamPCP percebeu que um scanner de vulnerabilidades rodando dentro de um pipeline de build guarda mais credenciais do que a maioria dos hosts que ele comprometeria diretamente, e que a confiança em ferramentas de segurança é transitiva. O LiteLLM não foi invadido, mas executou o Trivy.”
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