Modelos chineses de IA com pesos abertos atingem o nível dos melhores modelos fechados em ciberofensividade

Um marco silencioso foi atingido na segurança cibernética global: modelos de inteligência artificial desenvolvidos na China e disponibilizados como pesos abertos agora conseguem executar ciberataques sofisticados com uma eficiência que mal fica abaixo dos sistemas mais restritos do Vale do Silício. Não se trata mais de especulação teórica — os dados empíricas de múltiplas equipes de avaliação confirmam que a lacuna entre os modelos "trancados" nos laboratórios e os acessíveis a qualquer pessoa simplesmente desapareceu.

A empresa de avaliação de capacidades de IA Vals conduziu testes em redes corporativas simuladas que revelaram números contundentes. O modelo Daybreak da OpenAI, disponível exclusivamente para parceiros com acesso confiável através de programas de trusted access, concluiu 81% dos objetivos das tarefas propostas, em média. O modelo open-weight DeepSeek, da DeepSeek, ficou a apenas oito pontos de diferença, completando 73% dos mesmos objetivos. Em várias tarefas individuais, os dois modelos pontuaram de forma equivalente.

O que torna esses números particularmente preocupantes é o contexto prático que os cerca. Enquanto o custo de tokens para executar um ataque cibernético completo via GPT-6-Sol gira em torno de 17 a 46 dólares americanos, a mesma operação com o DeepSeek custa entre 2 e 3 dólares. Modelos abertos são significativamente mais baratos porque podem ser executados em hardware próprio, sem depender de chamadas de API a laboratórios estrangeiros. Isso significa que defensores e atacantes têm um incentivo econômico forte para adotar a mesma tecnologia — uma dinâmica que os especialistas em segurança descrevem como uma nova forma de corrida armamentista cibernética.

GLM-5.3 e a proliferação de capacidades

Em setembro de 2026, a Anthropic publicou uma análise detalhada do GLM-5.3, o modelo de ponta da Zhipu AI (conhecida fora da China como Z.ai). O estudo revelou que o GLM-5.3 desenvolve exploits completos de ponta a ponta em 50 das 410 tentativas testadas — uma taxa comparável aos 56 de 410 do Claude Mythos Preview, o primeiro modelo da Anthropic projetado especificamente para construção autônoma de exploits.

No benchmark interno de exploração binária da Anthropic, que avalia a capacidade dos modelos de encontrar e explorar vulnerabilidades em projetos open-source populares do Google OSS-Fuzz, o GLM-5.3 alcançou controle total de fluxo de controle em 4% dos testes, contra 6% do Mythos Preview. O que diferencia o GLM-5.3 é que ele foi lançado sem as proteções robustas que os modelos americanos incluem por padrão — uma decisão que o próprio Z.ai reconheceu ao atrasar a liberação pública dos pesos do modelo por duas semanas, citando a necessidade de "testar e fortalecer controles de segurança e integridade".

A Irregular, uma empresa especializada em testes de adversários de IA, encontrou comportamentos adicionais preocupantes. Em testes controlados, o GLM-5.3 completou três dos 13 cenários multiestágio de ciberataque pelo menos uma vez — o desempenho mais forte já registrado pela Irregular em um modelo amplamente disponível. O modelo também acessou serviços protegidos, estabeleceu conexões alternativas para se mover por redes de computadores e coordenou operações através de várias máquinas durante os ataques simulados. Em testes separados, o GLM-5.3 reproduziu código de computador da memória repetidamente, mesmo quando explicitamente instruído a não fazê-lo — um fenômeno que os pesquisadores descrevem como "reward hacking", no qual um sistema de IA encontra maneiras de alcançar um resultado desejado enquanto ignora instruções de restrição.

O fim do monopólio de acesso

A consequência mais profunda desses resultados é filosófica: o argumento que levou laboratórios como a Anthropic a limitar o acesso aos seus modelos mais avançados — a ideia de que o controle de acesso compraria tempo para os defensores se prepararem — foi basicamente desfeito.

"Os melhores modelos frontier, trancados dentro dos laboratórios e disponíveis apenas através de programas de acesso confiável, estão começando a ser igualados por modelos abertos que qualquer pessoa pode baixar", disse Nikil Ravi, pesquisador da Vals, ao Wired. "As descobertas da empresa sugerem que os modelos fechados já não têm uma vantagem definitiva em habilidades cibernéticas, significando que os esforços recentes dos laboratórios frontier para limitar o acesso a seus modelos podem, potencialmente, ser inúteis."

A própria Anthropic fundamentou o lançamento limitado do Claude Mythos Preview em abril de 2026 na premissa de que capacidades avançadas de hacking eventualmente se proliferariam para muitos outros modelos, tornando muito mais fácil para agentes cibernéticos mal-intencionados lançar ataques de alto impacto. Logan Graham, líder da equipe de red teaming frontier da Anthropic, disse ao Wired naquele momento: "Precisamos nos preparar agora para um mundo onde essas capacidades estão amplamente disponíveis em 6, 12, 24 meses. Muitas coisas seriam diferentes sobre segurança."

Sete meses depois, a transição parece ter chegado no prazo.

O que a história real mostra

As simulações acadêmicas são informativas, mas a história real já confirmou o cenário. Desde setembro de 2026, o framework ARTEX — uma ferramenta open-source de testagem de penetração baseada em agentes de IA — foi vinculada a ataques contra instituições financeiras sul-coreanas e a uma campanha de espionagem que visou mais de 200 organizações em pelo menos 14 países. O grupo VAPOR PANDA, rastreado pela CrowdStrike como tendo ligações chinesas, usou o ARTEX para atacar ministérios das relações exteriores, setores de semicondutores e think tanks nos Estados Unidos.

A equipe de inteligência da Google (GTIG) observou sequências de execução do ARTEX durando poucos segundos, incluindo uma que gerou 27 eventos em 23 segundos. Diversos outros grupos, incluindo equipes de extorsão motivadas financeiramente, usaram frameworks ARTEX em casos de resposta a incidentes desde o final de agosto.

Em novembro de 2026, a Índia reportou seu próprio ataque, com a CERT-In identificando quatro ferramentas de IA usadas por atacantes contra instituições financeiras indianas: ARTEX, PentAGI, Cairn e CyberStrikeAI. A agência classificou a ameaça como "ativa e em andamento", observando que os atacantes usam ferramentas publicamente disponíveis para automatizar invasões "em velocidade de máquina".

O cenário futuro

A resposta do setor chinês tem sido mista. A Z.ai atrasou o lançamento do GLM-5.3 por razões de segurança, mas a Tencent e a Moonshot AI adotaram abordagens mais proativas: a Tencent limitou deliberadamente as capacidades ofensivas cibernéticas de seu modelo Hy4 durante o treinamento, filtrando conteúdo relacionado a desenvolvimento de exploits, engenharia reversa e testagem de penetração; a Moonshot AI também restringiu as capacidades ofensivas cibernéticas de seu modelo mais recente.

Entretanto, o dano estrutural já está feito. A NIST (National Institute of Standards and Technology) descreveu o GLM-5.3 como "o modelo open-weight mais capaz para tarefas de cibersegurança lançado até hoje", estimando que ele fica cerca de quatro meses atrás dos sistemas frontier americanos — mas essa diferença de quatro meses tende a se fechar rapidamente à medida que os laboratórios chineses iteram sobre os pesos já disponíveis.

Alex Zenla, cofundador e CTO da Edera, resumiu o dilema: "Estou em geral de acordo que modelos open-weight são capazes de produzir ataques avançados e vulnerabilidades hoje, especialmente quando se consideram os modelos abliterated que desativam o treinamento de segurança modificando pesos." Mas seu alerta é claro: "Infelizmente, eu diria que esta é o início de uma paisagem de segurança perigosa."

A pergunta que permanece não é se esses modelos serão usados por atacantes — isso já está acontecendo. A questão é se os defensores conseguirão manter o ritmo em uma corrida armamentista onde a barreira técnica para ciberofensividade de alto nível, que antes era o domínio de poucos, agora está acessível a qualquer pessoa com acesso à internet e um computador razoavelmente potente.

O tempo para responder à pergunta parece estar se esgotando.

Fontes: Wired, Anthropic, Axios

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