{"id":12523,"date":"2025-10-10T17:15:08","date_gmt":"2025-10-10T20:15:08","guid":{"rendered":"https:\/\/fenati.org.br\/?p=12523"},"modified":"2025-10-13T10:33:46","modified_gmt":"2025-10-13T13:33:46","slug":"ia-introduzir-falhas-irreversiveis-chips","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/ia-introduzir-falhas-irreversiveis-chips\/","title":{"rendered":"IA pode introduzir falhas irrevers\u00edveis em chips, alertam pesquisadores"},"content":{"rendered":"<p><strong>IA &#8211;<\/strong> Pesquisadores da <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/New_York_University\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\">Universidade de Nova York (NYU)<\/a> alertam que modelos de linguagem avan\u00e7ados (LLMs) podem ser explorados para introduzir \u201ctrojans de hardware\u201d \u2014 falhas maliciosas embutidas diretamente em chips e circuitos.<\/p>\n<p>O risco foi identificado em um estudo publicado na revista IEEE Security &amp; Privacy, ap\u00f3s uma competi\u00e7\u00e3o internacional de seguran\u00e7a chamada Desafio de Ataque de Hardware de IA, que durou dois anos.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/fenati.org.br\/en\/golpe-ia-criar-oracoes-personalizadas-para-vitimas\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>LEIA: Golpe usava IA para criar ora\u00e7\u00f5es personalizadas para v\u00edtimas<\/strong><\/a><\/p>\n<p>Durante o desafio, equipes usaram intelig\u00eancia artificial generativa para analisar c\u00f3digos e encontrar pontos vulner\u00e1veis em projetos abertos, como processadores RISC-V e aceleradores criptogr\u00e1ficos. As ferramentas automatizadas n\u00e3o s\u00f3 detectaram falhas, mas tamb\u00e9m criaram e inseriram modifica\u00e7\u00f5es capazes de vazar informa\u00e7\u00f5es, abrir brechas de acesso (\u201cbackdoors\u201d) ou travar sistemas sob certas condi\u00e7\u00f5es.<\/p>\n<p>O mais preocupante, segundo os pesquisadores, \u00e9 que at\u00e9 estudantes com pouca experi\u00eancia conseguiram produzir falhas de gravidade m\u00e9dia a alta com a ajuda da IA. Alguns participantes, inclusive, driblaram filtros de seguran\u00e7a dos modelos pedindo respostas em outros idiomas ou simulando contextos acad\u00eamicos.<\/p>\n<p><strong>Falhas permanentes<\/strong><\/p>\n<p>Diferente de um software, um chip f\u00edsico n\u00e3o pode ser atualizado ou corrigido depois de fabricado. Isso significa que uma vulnerabilidade inserida por IA permanece ativa durante toda a vida \u00fatil do componente, podendo comprometer sistemas inteiros.<\/p>\n<p>Os autores do estudo defendem a cria\u00e7\u00e3o de filtros mais rigorosos nos modelos de linguagem e o desenvolvimento de ferramentas avan\u00e7adas de verifica\u00e7\u00e3o de seguran\u00e7a de hardware.<br \/>\nEles tamb\u00e9m alertam que o avan\u00e7o de modelos de c\u00f3digo aberto especializados pode tornar esses ataques ainda mais acess\u00edveis, ampliando os riscos para o setor de tecnologia e para a seguran\u00e7a global.<\/p>\n<p><strong><em>(Com informa\u00e7\u00f5es de Olhar Digital)<\/em><\/strong><br \/>\n<strong><em>(Foto: Reprodu\u00e7\u00e3o\/Freepik\/Chano_1_Na)<\/em><\/strong><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Estudo aponta que modelos de linguagem como o ChatGPT podem ser usados para inserir brechas de seguran\u00e7a em projetos de hardware<\/p>","protected":false},"author":6,"featured_media":12524,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[35],"tags":[13],"class_list":["post-12523","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ti","tag-sindical"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/12523","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/6"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=12523"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/12523\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":12525,"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/12523\/revisions\/12525"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/12524"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=12523"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=12523"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=12523"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}