Pesquisadores da Cisco Talos disponibilizaram na segunda-feira uma estrutura open-source batizada de CAIRN, sigla para Cognitive Artifact Intelligence Research Network, projetada para classificar e analisar malwares que integram componentes de inteligência artificial agente. A ferramenta surge num momento em que autores de ameaças começam a incorporar modelos de linguagem grandes (LLMs) em suas infraestruturas de comando e controle, dificultando a análise tradicional baseada em assinaturas estáticas.

O nome CAIRN faz referência aos marcos de pedra usados por trilheiros para sinalizar caminhos ou pontos de interesse. Ryan Fetterman, pesquisador de segurança da Cisco Talos que liderou o desenvolvimento, explica que a integração de IA deixa vestígios comparáveis a impressões digitais, permitindo rastrear amostras, agrupá-las por características comuns e identificar comportamentos emergentes antes que se tornem predominantes.

Foi justamente essa capacidade que levou à identificação do CLOSEDQUORUM, um malware para Windows que consulta até quatro LLMs — DeepSeek, Qwen, Mistral e Google Gemini — para formar consenso sobre seus próximos passos dentro do sistema alvo. Mesmo que um serviço esteja indisponível, os demais continuam sendo consultados, criando redundância suficiente para tornar a infraestrutura totalmente fechada, sem qualquer mecanismo de intervenção humana.

O caso remonta a julho de 2025, quando a unidade de resposta a incidentes da Ucrânia, CERT-UA, alertou sobre uma campanha de phishing usando o implante LAMEHUG. Esse malware se comunicava com o modelo Qwen2.5-Coder-32B-Instruct via API do Hugging Face para receber comandos. Na época, Fetterman previu uma explosão de malwares habilitados por IA, mas ao revisitar o tema um ano depois encontrou apenas cerca de nove famílias documentadas, várias delas apenas provas de conceito acadêmicas.

A discrepância entre a expectativa e a realidade observada motivou a criação do CAIRN. O sistema analisa metadados para sinalizar características de integração com IA, atribui identificadores únicos a cada amostra e as agrupa no contexto de toda a biblioteca, revelando tendências e conexões antes invisíveis. Desde que passou a usar a ferramenta, Fetterman descobriu aproximadamente 20 exemplos adicionais de malware com componentes de IA, indicando que o ecossistema é mais complexo e diversificado do que os relatórios públicos sugerem.

O CLOSEDQUORUM apresenta vínculos com fóruns de cibercrime focados em fraude de cartão de crédito datados de 2025 e foi desenhado para roubar credenciais de acesso e criptomoedas. Os pesquisadores não conseguiram confirmar a autoria do malware nem se ele já foi empregado em ataques reais, mas sua arquitetura representa um salto na automação de operações ofensivas.

“Inicialmente todos viam a IA como ferramenta de produtividade, tanto para trabalho legítimo quanto para invasão. Agora estamos vendo que ela está sendo operacionalizada, permitindo que atacantes rodem mais campanhas, atinjam mais alvos e gerenciem mais máquinas diferentes, porque têm uma caixa muito inteligente no backend que faz perguntas e dá respostas”, afirma Matt Olney, diretor sênior de inteligência de ameaças da Cisco Talos.

Com informações de: Wired Security