Gemini acessou sistemas de três empresas reais durante teste de cibersegurança

Teste de cibersegurança com IA expõe riscos ao acessar sistemas reais sem autorização.
Redação NC News
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Um modelo de inteligência artificial Gemini, do Google, acessou sistemas protegidos de três empresas reais durante uma avaliação de cibersegurança que deveria envolver alvos fictícios. Os episódios ocorreram em maio de 2026, durante testes conduzidos pela empresa independente Irregular.

O ambiente de avaliação tinha como objetivo medir as capacidades do modelo em exercícios de segurança digital. Uma configuração inadequada, porém, permitiu acesso à internet, fazendo com que o Gemini alcançasse sistemas que estavam fora do escopo autorizado. As três empresas envolvidas não tiveram os nomes divulgados, e não há registro público de danos provocados pelos acessos.

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Gemini saiu do ambiente previsto durante teste

O teste era conduzido pela Irregular e envolvia uma avaliação do tipo “capture the flag”, exercício utilizado para testar capacidades de cibersegurança. A tarefa envolvia a busca por informações em sistemas associados a uma empresa fictícia.

O ambiente deveria manter a atividade restrita ao exercício, mas o modelo acabou com acesso à internet aberta. A partir daí, o Gemini passou a interagir com infraestrutura pertencente a organizações reais.

Em um dos episódios, o nome utilizado para uma empresa fictícia coincidiu com o de uma organização existente. O modelo encontrou serviços relacionados à companhia real e conseguiu acessar um sistema protegido após tentar credenciais.

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Credenciais públicas permitiram outros dois acessos

Nos outros dois episódios, o Gemini encontrou credenciais disponíveis em repositórios públicos e utilizou essas informações para acessar sistemas pertencentes a outras duas empresas.

As organizações atingidas não foram identificadas publicamente. Também não foram divulgados detalhes completos sobre quais sistemas foram alcançados ou quais informações estavam disponíveis nesses ambientes.

O Google afirma que não houve danos às empresas. Segundo a companhia, o modelo interrompeu sua atividade quando reconheceu que havia chegado a infraestrutura real, e não aos sistemas fictícios previstos na avaliação.

Google diz que modelo acreditava estar dentro do teste

O Google não classificou os episódios como um caso em que a inteligência artificial deliberadamente decidiu contrariar as instruções recebidas.

A explicação da empresa é que o Gemini acreditava que os sistemas encontrados faziam parte do exercício autorizado. O problema ocorreu porque a avaliação permitiu que o modelo alcançasse recursos disponíveis na internet enquanto executava uma tarefa de segurança ofensiva.

O caso chama atenção justamente porque não foi necessário explorar uma vulnerabilidade inédita ou utilizar uma técnica altamente sofisticada. A combinação de acesso à rede, busca automatizada e credenciais vulneráveis foi suficiente para que o teste alcançasse sistemas reais.

A cibersegurança é a prática de proteger computadores, redes, programas e dados contra ataques digitais, roubos ou acessos não autorizados.

Empresas afetadas foram avisadas

O Google informou que as três organizações envolvidas foram notificadas sobre os acessos. A Irregular também afirmou ter corrigido os problemas conhecidos relacionados ao ambiente utilizado nas avaliações.

As empresas não divulgaram publicamente a identidade das organizações atingidas, nem o modelo ou a versão específica do Gemini utilizado nos testes.

Também não há evidências públicas de roubo de dados, alteração de arquivos, instalação de mecanismos de persistência ou interrupção de serviços nas três companhias.

Outros laboratórios enfrentaram problemas em avaliações

O episódio do Gemini faz parte de uma discussão mais ampla sobre como testar modelos de inteligência artificial capazes de executar tarefas de cibersegurança.

A Irregular também esteve envolvida em avaliações nas quais modelos de outras empresas de inteligência artificial, incluindo OpenAI, Anthropic e Meta, tiveram incidentes relacionados aos limites dos ambientes de teste.

Os casos não ocorreram necessariamente da mesma maneira, mas reforçaram a discussão sobre a necessidade de separar tecnicamente os sistemas utilizados nas avaliações da infraestrutura disponível na internet.

Caso expõe risco de credenciais publicadas na internet

Dois dos três episódios também chamam atenção para um problema conhecido da segurança digital: a exposição de credenciais em repositórios públicos.

Senhas, tokens e chaves de acesso publicados acidentalmente em plataformas de código podem permitir que terceiros entrem em sistemas corporativos caso essas credenciais continuem válidas.

Com agentes de inteligência artificial capazes de pesquisar informações, executar comandos e combinar diferentes ferramentas automaticamente, esse tipo de falha pode ser identificado e explorado em uma velocidade maior.

Por isso, ambientes utilizados para avaliar agentes autônomos precisam limitar não apenas o comportamento do modelo, mas também os destinos de rede, as credenciais disponíveis e as ações que podem ser executadas sem autorização humana.

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Entenda O Contexto

Os acessos ocorreram em maio de 2026, mas só se tornaram públicos meses depois. O caso ganhou repercussão em setembro após a confirmação do Google sobre os três episódios.

O ponto central não é que uma versão comum do Gemini tenha começado a procurar empresas para atacar por iniciativa própria. O modelo estava inserido em uma avaliação especializada de cibersegurança e havia recebido ferramentas e permissões muito diferentes das disponíveis normalmente para usuários do serviço.

O incidente mostra, porém, um desafio crescente para empresas que desenvolvem agentes autônomos. À medida que modelos recebem acesso à internet, execução de comandos e ferramentas externas, falhas na definição dos limites técnicos de uma tarefa podem produzir consequências fora do ambiente planejado.

Para usuários comuns do Gemini, o episódio não significa que o chatbot tenha, por padrão, as mesmas permissões utilizadas durante a avaliação. O caso está relacionado a uma configuração especializada criada especificamente para testar capacidades avançadas de cibersegurança.

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