Segundo uma investigação publicada a 12 de outubro pela equipa Frontier Red Team da Anthropic, modelos de inteligência artificial (IA) de pequena dimensão poderão, dentro de poucos meses, ser capazes de se copiar sozinhos para dispositivos da Internet das Coisas (IoT) mal protegidos, como fornos inteligentes e boxes Android TV de marca branca. Ninguém encontrou ainda nenhum “verme de IA” deste tipo em circulação. Ainda assim, as experiências mostram que as várias peças técnicas já existem e que a porta de entrada usada nos testes, a interface de depuração ADB exposta, é a mesma que botnets reais já exploram em grande escala.
Resposta rápida: A Anthropic diz que modelos de IA com 30 mil milhões de parâmetros ou menos já conseguem fazer muitas das etapas necessárias para se replicarem em dispositivos IoT baratos. Num teste simplificado, o modelo GLM-5.2 conseguiu fazer a replicação completa. A empresa estima que modelos pequenos possam chegar a esse nível até ao fim de 2026. Não há casos reais conhecidos. A medida mais útil já hoje é desativar o ADB em rede, isolar as boxes Android e outros equipamentos IoT numa rede separada e trocar as credenciais de fábrica.
O que a investigação concluiu
O estudo chama-se “AI models may be capable of self-replicating without access to a datacenter” e é assinado por William Zhou e Daniel Freeman. A ideia central é que não são precisos centros de dados para alojar uma IA que se propague sozinha. Os autores dizem que uma botnet distribuída de dispositivos IoT, baratos e normalmente mal defendidos, também poderia fornecer capacidade de computação suficiente para correr um modelo capaz.
Para fazer a análise, a equipa dividiu a replicação autónoma em quatro etapas práticas: encontrar alvos, obter execução, estabelecer inferência e continuar a propagação a partir do novo anfitrião. Segundo a Anthropic, um modelo de 9B pôs a inferência a funcionar em 8 dos 9 tipos de hardware testados. Além disso, modelos de 30B parâmetros ou menos já conseguem completar muitas das etapas individuais, embora errem ao encadeá-las de ponta a ponta.
Os investigadores fazem também uma projeção: se os modelos pequenos melhorarem ao ritmo histórico, atingirão este nível de capacidade até ao fim do ano, e replicadores pequenos baseados em pesos poderão surgir pouco depois. Um “replicador baseado em pesos” é um agente que leva consigo os ficheiros do modelo, monta o servidor de inferência no equipamento comprometido e segue em frente sem depender de um servidor central.
As experiências em números
Na demonstração mais concreta, os investigadores correram o Gemma4-26B-A4B em 15 boxes Android TV baratas, cada uma com 4 GB de RAM. A quantização a quatro bits reduziu a memória necessária e a técnica de pipeline parallelism distribuiu as camadas pelos dispositivos, que em conjunto atingiram cerca de 0,39 tokens por segundo.
O teste completo decorreu num ambiente fechado da Google Cloud, em que oito nós de emulação Android foram configurados com uma porta Android Debug Bridge sem autenticação. O GLM-5.2 completou a sequência de replicação nos oito nós em quatro de cinco tentativas e chegou a sete nós na tentativa restante. Segundo a imprensa, entre os modelos de pesos abertos testados, este foi o único a conseguir o ciclo completo.
| Experiência | Modelo | Resultado divulgado |
|---|---|---|
| Inferência em hardware desconhecido | Modelo de 9B (Qwen3.5-9B) | Funcionou em 8 de 9 tipos de hardware |
| Execução distribuída em 15 boxes Android TV | Gemma4-26B-A4B | Cerca de 0,39 tokens/s no conjunto |
| Replicação completa em 8 nós (ADB sem autenticação) | GLM-5.2 | 8/8 nós em 4 de 5 ensaios; 7/8 no restante |
| Aprendizagem entre gerações | Qwen3.5-9B | Taxa de sucesso subiu de 45% para 61%–84% |
Houve outro resultado que chamou a atenção: a adaptação ao longo das gerações. Em gerações sucessivas do Qwen3.5-9B, cada nova instância herdava notas das anteriores, o que elevou a taxa de sucesso na configuração da inferência de 45% na primeira geração para valores entre 61% e 84% nas seguintes.
Limitações reconhecidas pelos autores
Os resultados não devem ser lidos como prova de que já existe um verme de IA funcional. A própria Anthropic avisa que a avaliação mantém trivial o passo de exploração, porque não há autenticação na porta ADB, o que faz do resultado um limite superior do sucesso no mundo real. No blogue, a empresa diz que ainda não há um replicador descontrolado completo, mas os agentes são cada vez mais capazes de completar as etapas individuais.
A propagação também seria lenta. Os autores dizem que um replicador destes seria difícil de desligar, porque não há um ponto central para o fazer, embora possa ser lento (com um tempo de duplicação de dias). Ao contrário do malware sem IA, poderia também perceber sozinho como funcionam dispositivos desconhecidos. Na comunidade técnica a reação dividiu-se: houve quem considerasse que o termo “autorreplicação” exagera o que, no fundo, é copiar ficheiros e pôr inferência a correr.
Porque é que o ADB é a peça central
A porta de entrada escolhida para o teste não é um cenário teórico. O Android Debug Bridge (ADB) é uma ferramenta para programadores que algumas boxes baratas trazem ativa em rede, normalmente na porta TCP 5555. A botnet Kimwolf explora isso mesmo. De acordo com a Cloudflare, o Kimwolf explora serviços ADB vulneráveis, e muitas boxes de baixo custo chegam já “pré-infetadas” com SDK de proxy, o que permite à botnet varrer estas redes de proxies residenciais e comprometer os dispositivos em minutos.
O catálogo Malpedia, do Fraunhofer FKIE, indica que o Kimwolf infeta sobretudo boxes Android TV não oficiais e molduras digitais, propagando-se através do ADB e de proxies residenciais. A Anthropic usa esta botnet, que terá infetado mais de dois milhões de dispositivos, como referência para estimar o alcance de um replicador de IA.
Não há nenhum identificador CVE nem pontuação CVSS associados a este estudo. O risco vem de uma má configuração por omissão, e não de uma vulnerabilidade específica de software.
Como reduzir o risco: as medidas propostas e as práticas
A Anthropic encara a defesa como o controlo de uma epidemia. Segundo a empresa, o objetivo é fazer com que cada dispositivo infetado contamine, em média, menos de um dispositivo novo. Um replicador que transfere modelos de vários gigabytes deixaria uma assinatura visível na monitorização de fluxos dos operadores, e os defensores poderiam usar honeypots para recolher o código e a carga útil. A empresa lembra ainda a limpeza da botnet Mirai e defende que os fabricantes adotem predefinições mais seguras.
Para particulares e PME, o essencial é o mesmo que já protege contra o Kimwolf:
- Desativar a depuração ADB ou, se for mesmo necessária, limitá-la a ligação USB. Verificar se a porta
5555está exposta na rede. - Pôr televisores, boxes e eletrodomésticos inteligentes numa rede Wi-Fi de convidados ou numa VLAN separada dos computadores de trabalho.
- Evitar boxes de marca branca sem certificação Google Play Protect ou sem atualizações do fabricante.
- Trocar palavras-passe de fábrica e manter o firmware atualizado.
- Nas empresas, vigiar o tráfego de saída invulgar (transferências de vários GB a partir de dispositivos IoT) e ter um inventário dos equipamentos ligados.
Porque é que isto importa em Portugal
Há boxes Android baratas, câmaras IP e eletrodomésticos ligados em muitas casas e pequenos escritórios portugueses, muitas vezes na mesma rede que os computadores de trabalho. Para as entidades abrangidas pelo Regime Jurídico da Cibersegurança (Decreto-Lei n.º 125/2025, que transpõe a NIS2), a gestão de ativos, a segmentação de redes e a segurança da cadeia de fornecimento fazem parte das medidas de gestão de risco exigidas. Um equipamento IoT esquecido pode ser a porta de entrada.
Se um dispositivo comprometido der acesso a dados pessoais de clientes ou trabalhadores, também se aplicam as obrigações do RGPD, incluindo a notificação de violações à CNPD. Do lado dos fabricantes, o Regulamento Europeu de Ciber-Resiliência (CRA) vai impor requisitos de segurança desde a conceção aos produtos com elementos digitais, o que atinge diretamente práticas como deixar o ADB aberto por omissão. Os incidentes com dispositivos IoT podem ser comunicados ao CERT.PT, do Centro Nacional de Cibersegurança (CNCS).
Perguntas frequentes
Já existe algum verme de IA a circular em dispositivos IoT?
Não. A Anthropic diz que ainda não há um replicador completo em circulação. O estudo mede capacidades em ambiente controlado e simplificado, e os resultados são apresentados como um limite superior do que seria possível no mundo real.
Que dispositivos são os alvos mais prováveis?
Os equipamentos IoT baratos e mal protegidos, sobretudo boxes Android TV de marca branca com a interface ADB aberta na rede. A Anthropic dá também o exemplo dos fornos inteligentes. São os mesmos equipamentos que a botnet Kimwolf já explora.
Como sei se a minha box Android está exposta?
Veja nas opções de programador se a depuração USB ou de rede está ativa e desative-a. Confirme também se a porta 5555 aparece aberta na rede local. Se a box não recebe atualizações, ponha-a numa rede separada ou substitua-a por um modelo certificado.
Uma PME tem obrigações legais relacionadas com dispositivos IoT?
Se estiver abrangida pelo Decreto-Lei n.º 125/2025, tem de aplicar medidas de gestão de risco, incluindo inventário de ativos e segmentação. Em qualquer caso, se um dispositivo comprometido expuser dados pessoais, aplica-se o RGPD e pode ser obrigatório notificar a CNPD.
Esta informação tem caráter noticioso e baseia-se em dados divulgados publicamente pela Anthropic, pela Reuters, pela Cloudflare e pelo Fraunhofer FKIE (Malpedia).