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3 publicações marcadas com esta tag.

risco altoOS-2026-851 · 2026-11-03

Google alerta que 'LLMjacking' já custa até US$ 1 milhão por empresa em contas de nuvem

O Google divulgou um alerta sobre o crescimento do LLMjacking, prática em que atacantes sequestram o acesso de empresas a LLMs para consumir recursos de computação e serviços de IA pagos por terceiros. As credenciais são obtidas por phishing, vazamento de código-fonte, ambientes mal configurados ou chaves expostas em código client-side, e o abuso resultante já gerou faturas de até US$ 1 milhão para algumas organizações afetadas. O caso evidencia que chaves de API de LLM se tornaram um ativo tão valioso quanto credenciais de nuvem tradicionais, exigindo os mesmos cuidados de proteção.

#llmjacking #roubo-de-recursos-em-nuvem #api-keys #ia-como-alvo #exposicao-de-credenciais

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risco médioOS-2026-353 · 2026-09-03

Ataque de inferencia de pertencimento em caixa-preta expoe vazamento severo de privacidade em modelos TTS ajustados

Pesquisadores apresentam o primeiro framework de ataque de inferencia de pertencimento (membership inference) especificamente desenhado para modelos de texto-para-fala (TTS) ajustados finamente sobre vozes privadas. Testado contra tres modelos comerciais de ponta (CosyVoice2, F5-TTS e XTTS-v2), o ataque atinge AUC acima de 0,80 -- chegando perto de 1,0 em cenarios favoraveis -- tanto para identificar se um falante especifico esteve nos dados de treinamento quanto se um trecho de fala especifico foi usado.

#artigo-cientifico #privacidade #membership-inference #tts #biometria #ia-como-alvo

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risco médioOS-2026-355 · 2026-09-03

Ataques adversariais em caixa-preta conseguem falsificar biometria neural baseada em EEG

Pesquisadores desenvolvem algoritmos de ataque adaptativo que falsificam sistemas de autenticacao biometrica baseados em sinais EEG (eletroencefalograma) a partir de registros roubados, sem exigir nenhum conhecimento interno do classificador alvo -- um cenario mais realista do que estudos anteriores, que assumiam acesso total ao modelo. Testes em seis bases de dados publicas e tres condicoes de gravacao mostram que a vulnerabilidade varia muito conforme a abordagem de assinatura neural usada e a tarefa realizada durante a coleta do sinal.

#artigo-cientifico #biometria #ataque-adversarial #eeg #autenticacao #ia-como-alvo

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