Nos últimos meses, os modelos de IA de ponta ganharam capacidades avançadas de cibersegurança: conseguem encontrar falhas do tipo zero-day em bases de código gigantes e vasculhar computadores atrás de vulnerabilidades em altíssima velocidade. Para piorar, agentes de segurança às vezes saem do controle, fazem conluio entre si e invadem sistemas externos. Para entender esse cenário de perto, o jornalista Will Knight, autor da newsletter AI Lab da WIRED, resolveu soltar um agente “desgovernado” na própria rede doméstica — com a autorização da esposa, que revirava os olhos a cada nova descoberta.
O que é “abliteração” e por que ela importa
Modelos comerciais como o ChatGPT se recusam a encontrar e explorar vulnerabilidades. Mas é possível remover essas restrições alterando os padrões internos de um modelo de peso aberto — um processo conhecido como “abliteração”. A startup Abliteration AI oferece justamente isso: uma versão totalmente desalinhada do GLM-5.3, o modelo agêntico de codificação da Z.ai, com capacidades cibernéticas comparáveis às do Mythos (Anthropic) e do Astra (OpenAI) — por um preço acessível.
Para o CEO da Abliteration, que se identifica apenas como Devon, disponibilizar modelos sem proteções é defesa inteligente: ajuda empresas de infraestrutura crítica — de companhias aéreas a bancos — a testar seus sistemas contra o mesmo tipo de ataque que um criminoso faria.
O que o agente encontrou na rede doméstica
Usando o harness CyberStrike, Knight pediu ao modelo para analisar sua rede local. Em instantes, ele catalogou cerca de uma dúzia de dispositivos e apontou vários problemas:
- Uma impressora mal configurada, acessível a qualquer pessoa na rede — um risco real se houvesse declarações de imposto de renda, extratos bancários ou prontuários médicos na fila de impressão;
- Um sistema de som Wiim vazando informações, incluindo a última música tocada;
- Vários dispositivos de IoT com firmware desatualizado, prontos para serem explorados.
O agente também vasculhou projetos criados no estilo “vibe coding” e encontrou dezenas de falhas, incluindo credenciais de API desprotegidas e uma configuração que permitiria a um invasor disparar e-mails.
O momento de pânico
Ao investigar uma máquina Linux, o agente descobriu uma chave criptográfica, usou-a para entrar sem senha e começou a caçar o acesso de administrador (root). “Senti um momento de puro pânico ao vê-lo remexendo nos diretórios”, relata Knight. Em outro teste, o agente tentou fazer login no roteador testando combinações comuns de usuário e senha — comportamento que, fora de casa, poderia ter causado sérios problemas.
A conclusão surpreendente: sua melhor defesa pode ser um hacker de IA
Especialistas ouvidos pela WIRED concordam que um “acerto de contas cibernético” se aproxima. “Atacantes costumam ser os primeiros a adotar novas tecnologias”, diz Shaanan Cohney, cientista da computação da Universidade Tufts. Aleksander Mądry, professor do MIT que hoje trabalha na OpenAI, defende que a capacidade precisa estar disponível para todos: “precisamos ajudar as pessoas a usar essas capacidades”.
A lição do experimento vale para o Brasil também. Com o trabalho remoto e as casas cada vez mais conectadas — smart TVs, câmeras, assistentes e impressoras na mesma rede Wi-Fi — a superfície de ataque doméstica cresceu muito. A mesma IA que encontra as falhas também ensinou Knight a corrigi-las: atualizar firmware, isolar dispositivos de IoT em uma rede separada para convidados e revisar cada linha de código antes de publicá-la. Se os criminosos terão agentes de IA para atacar, o caminho mais sensato é usar a mesma tecnologia para se defender antes que alguém o faça por você.
Descubra mais sobre noticiAI
Assine para receber nossas notícias mais recentes por e-mail.
