Investigadores sul-coreanos afirmam ter encontrado, dentro da infraestrutura de ataque de um dos grupos de espionagem mais ativos da Coreia do Norte, algo que até agora era território dos laboratórios de segurança: ambientes de modelos de linguagem a correr localmente, sem ligação a serviços de nuvem. Segundo a Genians Security Center, foram observados indícios de que o grupo Kimsuky construiu e operou ambientes locais de LLM com o Ollama, o GPT4All e o Msty, numa fase que os analistas descrevem como de acumulação de tecnologias e capacidades para integrar a IA em toda a operação de ataque. A descoberta surge no contexto de uma campanha de spear phishing que continua a usar ficheiros de atalho do Windows, PowerShell e repositórios Git como canal de comando e controlo.
Resposta rápida: A empresa sul-coreana Genians diz ter encontrado, em infraestrutura atribuída ao grupo norte-coreano Kimsuky, ambientes de IA a funcionar offline (Ollama, GPT4All e Msty), ferramentas de pesquisa documental (RAG), o assistente de programação Cursor e software de transcrição de voz. A mesma atividade, seguida como Operation GitPower, distribui AsyncRAT cifrado através de ficheiros .LNK e repositórios GitHub usados como C2. Não há prova pública de que o conjunto de IA offline tenha sido usado contra vítimas, e a Reuters registou que as conclusões não foram verificadas de forma independente. Para as organizações, a ação prática é reforçar a deteção comportamental de .LNK, PowerShell e tráfego anómalo para o GitHub — e parar de avaliar iscas de phishing pela qualidade da escrita.
O que os investigadores dizem ter encontrado
A Genians acompanha há meses atividade baseada em GitHub e GitLab que atribui ao Kimsuky, grupo que descreve como operando sob o Reconnaissance General Bureau da Coreia do Norte. A empresa sublinha que não se trata de uma campanha nova e isolada, mas da continuação de operações observadas ao longo de vários anos.
O elemento inédito são os vestígios de IA. A Genians identificou múltiplos indícios de uso e experimentação com várias tecnologias de IA, incluindo LLM locais, RAG e o Cursor. Segundo o relatório, tal como noticiado por várias publicações especializadas, o grupo recolheu também bibliotecas e frameworks para embutir modelos de linguagem em software próprio, além de ferramentas de conversão de voz em texto.
A lógica operacional é fácil de entender. Um serviço de informações que envie documentos roubados para um chatbot comercial deixa rasto num terceiro e arrisca a exposição desse material; um sistema auto-alojado, a correr no próprio hardware do atacante, elimina esse risco. Modelos locais permitem ainda contornar os filtros de conteúdo e os registos dos serviços de IA na nuvem, como assinalou a cobertura do relatório.
A cadeia de infeção da Operation GitPower
Do lado da intrusão propriamente dita, a receita é conhecida e continua eficaz. O acesso inicial começa normalmente com arquivos ZIP que contêm ficheiros .LNK disfarçados de correspondência legítima, documentos financeiros, materiais de eventos, relatórios de investigação ou pedidos de pagamento. Depois de executados, os atalhos usam linhas de comando longas e ofuscadas, descodificação Base64 personalizada, divisão de strings e execução oculta de PowerShell. Num dos casos, o atalho mostrava um PDF legítimo enquanto estabelecia persistência através de uma tarefa agendada e descarregava scripts adicionais do serviço Raw Content do GitHub.
Os repositórios Git não servem apenas de alojamento: foram usados para guardar scripts e dados de configuração e para distribuir payloads AsyncRAT em .NET cifrados com RC4, disfarçados de imagens como apple.png e wolf.png. Outras variantes de payload usaram um endereço de comando e controlo fixo, e num artefacto de teste surgiu ainda um endereço IP interno.
| Momento | Desenvolvimento |
|---|---|
| Desde 2024 | A Fortinet indica que estes ficheiros LNK podem ser rastreados até 2024, com versões iniciais menos ofuscadas e associadas à propagação do XenoRAT. |
| Abril de 2026 | A FortiGuard Labs documenta uma série de ficheiros LNK contra utilizadores na Coreia do Sul, com scripts multifásicos e GitHub como C2 para evitar deteção. |
| Desde 2026 | O ator passa a usar documentos-engodo polidos, aparentemente gerados por IA, sobre investimento, ativos virtuais e desenvolvimento de jogos. |
| Início de agosto de 2026 | A Genians publica a análise sobre LLM locais, RAG e Cursor; as fontes divergem entre 9 e 10 de agosto quanto à data exata de divulgação. |
Indicadores e sinais de deteção
A recomendação dos investigadores é priorizar deteção baseada em comportamento: execução suspeita de .LNK, argumentos de atalho invulgarmente longos, PowerShell ocultado, rotinas de descodificação personalizadas, tarefas agendadas não autorizadas, acessos ao GitHub Raw Content e tokens de acesso pessoal inesperados. A Genians insiste na necessidade de reforçar a deteção com EDR e o threat hunting contra o abuso de LNK, PowerShell e GitHub.
Iscas geradas por IA: o «português mal escrito» já não é sinal de alarme
A mudança mais imediata está nos engodos. A Genians detetou que o grupo continua a usar IA generativa para produzir documentos de phishing de qualidade elevada, centrados em ativos digitais, estratégias de investimento e serviços fintech. Alguns imitavam materiais de uma plataforma coreana de investimento assistido por IA, com linguagem natural, formatação profissional consistente e elementos de desenho típicos de conteúdo gerado por IA.
Esta tendência não é exclusiva da Coreia do Norte. No ENISA Threat Landscape 2025, a agência europeia de cibersegurança já antecipava que LLM generativos e ferramentas de clonagem de voz e de troca de rosto fossem usados em phishing, vishing e desinformação, e várias análises desse relatório apontam para uma proporção largamente majoritária de campanhas de engenharia social com apoio de IA. Para as equipas de segurança, a consequência prática é simples: a qualidade linguística deixou de ser um critério útil de triagem.
O que ainda não está demonstrado
Há limites importantes a assinalar. A própria Genians avalia o grupo como estando em fase de acumulação de tecnologias e capacidades, e não em produção plena de malware autónomo gerado por IA. A Reuters, ao noticiar o estudo, registou que as conclusões não puderam ser verificadas de forma independente. Não foi divulgado qualquer número de vítimas da Operation GitPower, nem existe demonstração pública de que os modelos locais, a base de dados RAG e as ferramentas de transcrição tenham processado material de uma vítima concreta. O trabalho da Fortinet em abril corrobora a família de técnicas (LNK, PowerShell, GitHub como C2), não os novos artefactos de IA.
Vale ainda contextualizar o interesse financeiro: de acordo com dados da Chainalysis citados na cobertura do relatório, atores norte-coreanos subtraíram o equivalente a 2,02 mil milhões de dólares em criptomoedas em 2025. O Tesouro dos EUA sancionou o Kimsuky em 2023, classificando-o como unidade de ciberespionagem controlada pelo Estado.
Porque é que isto importa em Portugal
Os alvos descritos — missões diplomáticas estrangeiras, setores militar e de segurança e entidades ligadas a ativos virtuais, a que se somam organizações de política pública, academia e cooperação internacional — correspondem a perfis que também existem em Portugal: institutos de investigação, gabinetes de assuntos internacionais, consultoras que trabalham com administração pública e empresas do setor financeiro e de criptoativos.
Com a entrada em vigor do novo Regime Jurídico da Cibersegurança (Decreto-Lei n.º 125/2025, que transpõe a diretiva NIS2), muitas destas entidades passam a ter obrigações formais de gestão de risco, deteção e notificação de incidentes ao CNCS, através da rede CERT.PT. Uma intrusão com AsyncRAT em máquinas com acesso a correspondência sensível é, tipicamente, um incidente com impacto relevante — e se envolver dados pessoais, aciona também os deveres de avaliação e eventual notificação previstos no RGPD junto da CNPD.
Cinco medidas práticas para reduzir a exposição
- Bloquear ou colocar em quarentena ficheiros
.LNKrecebidos dentro de arquivos ZIP e alertar sobre atalhos com argumentos de linha de comando muito longos. - Ativar registo detalhado de PowerShell (Script Block Logging e Module Logging) e correlacionar essa telemetria com criação de tarefas agendadas.
- Monitorizar tráfego para
raw.githubusercontent.comem máquinas sem função de desenvolvimento e sinalizar o uso de tokens de acesso pessoal do GitHub fora de contexto. - Rever tarefas agendadas com periodicidade curta e executáveis ou scripts em
AppDataeTempcom nomes aleatórios. - Atualizar a formação interna: treinar a verificação de remetente, contexto e canal, em vez da deteção de erros de escrita, e reforçar MFA resistente a phishing nas contas críticas.
Perguntas frequentes
O Kimsuky treinou o seu próprio modelo de IA?
Não há evidência pública disso. A Genians avalia o grupo como estando na fase de acumular tecnologias e capacidades para integrar a IA nas suas operações, usando plataformas já existentes para correr modelos localmente.
Porque é que correr IA offline interessa aos atacantes?
Porque o material analisado nunca sai do equipamento do atacante. Um sistema auto-alojado elimina o rasto e o risco associados a enviar documentos roubados para um serviço comercial de IA, além de evitar filtros de conteúdo e registos de terceiros.
Que malware é entregue nesta campanha?
Repositórios Git foram usados para distribuir payloads AsyncRAT em .NET cifrados com RC4, disfarçados de ficheiros de imagem, após uma cadeia que começa em ficheiros .LNK dentro de arquivos ZIP e prossegue com PowerShell oculto.
A minha PME em Portugal deve preocupar-se?
O foco é a espionagem, mas as técnicas são genéricas e reutilizáveis por atores criminosos. Qualquer organização que receba anexos de terceiros beneficia de deteção comportamental de .LNK e PowerShell, de controlo de tráfego para serviços de repositórios e de formação que não dependa da qualidade do texto para identificar fraudes.
Esta informação tem caráter noticioso e baseia-se em dados divulgados publicamente pela Genians Security Center, pela FortiGuard Labs (Fortinet), pela ENISA e pelo Departamento do Tesouro dos EUA.