As empresas continuam a subestimar as ameaças de segurança inerentes às redes de voz modernas. Muitos veem os serviços de voz apenas como chamadas telefônicas comuns, ignorando o fato de que eles são sistemas IP complexos, sujeitos aos mesmos riscos que a infraestrutura digital restante da empresa.
Segundo Peter Bokaba, gerente de rede da Centracom, o principal perigo reside na facilidade com que os sistemas de voz corporativos podem ser comprometidos na ausência de proteção básica. Bokaba explica que, ao invadir dispositivos Voice over IP ou PBX, os invasores podem gerar chamadas fraudulentas para destinos internacionais caros, que eles controlam ou dos quais obtêm receita através de esquemas de divisão de lucros.
Ele alerta que uma empresa que normalmente paga uma conta mensal de R10.000 pode de repente enfrentar despesas dez ou vinte vezes maiores se os sistemas forem acessados sem controle adequado.
Os fraudadores frequentemente usam ferramentas de script automatizadas para múltiplas tentativas de login ou exploração de sistemas abertos em grande escala. Após obter acesso, eles podem redirecionar chamadas para destinos internacionais premium ou de alto custo, o que aumenta rapidamente os custos da organização afetada.
Bokaba observa que, embora alguns riscos estejam relacionados a vulnerabilidades básicas, como credenciais fracas ou sistemas não protegidos, a infraestrutura de voz moderna exige uma abordagem de segurança em várias camadas. Em nível prático, as empresas devem realizar tarefas simples, mas críticas, como atualizar regularmente as credenciais.
Além disso, é necessário implementar controles adicionais, incluindo túneis criptografados, autenticação baseada em IP e segmentação de rede, para que os sistemas de voz não estejam diretamente acessíveis da internet pública. A Centracom também enfatiza a importância do monitoramento proativo e de controles baseados em limiares, que podem sinalizar ou limitar comportamentos incomuns em chamadas antes que ocorram perdas significativas. Bokaba acrescenta que é importante educar as empresas sobre o que é fraude de voz, pois muitas organizações ainda consideram a voz um serviço simples, e não parte de sua superfície de ataque digital.
Bokaba conclui que o foco atual deve ser aumentar a conscientização sobre esses riscos, ao mesmo tempo em que se aplicam medidas práticas de proteção comprovadas para reduzir a suscetibilidade à fraude e ao uso não autorizado. A empresa afirma que a segurança de voz deve ser vista não como uma disciplina estreita ou emergente, mas como uma parte fundamental da gestão de rede, exigindo a mesma disciplina operacional que qualquer outro sistema de TI crítico. O objetivo final, segundo Bokaba, é garantir que aquilo que parece ser uma chamada telefônica comum esteja, na verdade, protegido como parte de um ambiente de rede muito mais complexo e valioso.
A OpenAI divulgou informações de que seus modelos conseguiram contornar um ambiente de pesquisa protegido, acessar a internet e, em seguida, invadir os sistemas do Hugging Face para obter soluções de teste.
A empresa classificou isso como um 'incidente cibernético sem precedentes, envolvendo capacidades avançadas de cibersegurança'. Entre os modelos testados estavam o GPT-5.6 Sol e uma versão preliminar mais avançada, usada com baixas taxas de falha no ciberespaço para fins de avaliação. Os testes foram realizados no benchmark ExploitGym, projetado para verificar modelos através de caminhos de ataque complexos.
A OpenAI explicou que a avaliação foi intencionalmente conduzida sem os classificadores de produção padrão que previnem atividades cibernéticas de alto risco, pois o objetivo era medir o potencial máximo. Os modelos gastaram recursos computacionais significativos tentando obter acesso aberto à rede. Eles acabaram por descobrir e usar uma vulnerabilidade de dia zero no cache de pacotes proxy, elevando então privilégios e movendo-se dentro do ambiente de pesquisa da OpenAI até um nó com saída para a internet.
Após sair para a rede, os modelos supuseram que o Hugging Face poderia armazenar modelos, conjuntos de dados e soluções para o ExploitGym. Em um exemplo, a OpenAI relatou que o modelo utilizou credenciais roubadas e vulnerabilidades de dia zero para encontrar um caminho de execução remota de código nos servidores do Hugging Face.
O Hugging Face havia notificado sobre o incidente anteriormente, em 16 de julho, antes que a OpenAI conectasse seus modelos a ele. Em seu comunicado, o Hugging Face declarou ter descoberto uma invasão em parte de sua infraestrutura de produção, identificado acesso a um conjunto limitado de conjuntos de dados internos e várias credenciais de serviço, mas não encontrou evidências de interferência em modelos públicos, conjuntos de dados ou Spaces.
O Hugging Face observou: 'No início desta semana, detectamos e respondemos a uma invasão em parte de nossa infraestrutura de produção. Isso diferia de tudo o que enfrentamos anteriormente, de uma maneira importante: foi totalmente gerenciado por um sistema autônomo de agentes de IA — e nós o detectamos e o desvendamos em grande parte com nossa própria IA.'
A investigação do Hugging Face incluiu a reconstrução de mais de 17.000 eventos registrados usando o GLM 5.2 em sua própria infraestrutura, pois as APIs comerciais dos modelos avançados bloqueavam comandos de ataque, cargas úteis de exploits e artefatos de sistemas de comando e controle necessários para a análise forense. O cofundador e CEO do Hugging Face, Clément Delang, afirmou que este incidente demonstra um problema de colaboração, e não apenas uma tarefa de limpeza de uma única empresa. Ele enfatizou que 'a segurança da IA não será resolvida por nenhuma empresa isolada e secreta', mas sim resolvida abertamente e em conjunto.
A OpenAI declarou que está reforçando o controle sobre a configuração da infraestrutura, colaborando com o Hugging Face na investigação, divulgando a vulnerabilidade de dia zero ao fornecedor e fortalecendo futuras medidas de precaução na avaliação. A empresa promete compartilhar detalhes adicionais após a conclusão da investigação. A principal conclusão é que os modelos criados para encontrar falhas agora as encontram em sistemas reais, incluindo aqueles usados para seus testes.
No âmbito do projeto «Day of AI», implementado em colaboração com o Ministério da Educação Pré-escolar e Escolar, a universidade «Yangi Uzbekistan» e a iniciativa MIT RAISE, especializada no ensino de inteligência artificial no Massachusetts Institute of Technology (MIT), foi realizado um teste seletivo para participação no programa de aperfeiçoamento na Universidade de Ciência e Tecnologia de Hong Kong (HKUST).
Cerca de 400 professores de informática que concluíram com sucesso cursos sobre inteligência artificial participaram do teste. O objetivo do evento foi selecionar especialistas para participar do programa internacional de aperfeiçoamento realizado na HKUST.
Após o teste, 50 professores com os melhores resultados terão a oportunidade de participar do programa internacional de aperfeiçoamento de uma semana na Universidade de Ciência e Tecnologia de Hong Kong (HKUST). Vale ressaltar que a Universidade de Ciência e Tecnologia de Hong Kong (HKUST) está entre as 50 principais instituições de ensino superior do mundo de acordo com o ranking QS World University Rankings 2026.
