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14841 notícias encontradas

O serviço de inteligência do Canadá usou um mandado autorizado por tribunal para acessar servidores canadenses comprometidos, roteadores SOHO e dispositivos IoT, e remover dados ligados a duas botnets controladas do exterior. A operação retirou equipamentos infectados das redes de retransmissão sem coletar a identidade dos usuários. A decisão destaca o uso contínuo indevido de roteadores sem correção e fora de suporte, além de dispositivos IoT, deixando os proprietários responsáveis por proteger ou substituir o hardware vulnerável.

A detecção de bots no lado do cliente roda em hardware controlado pelo atacante, então cada linha de código deve ser tratada como legível e passível de patch. As defesas mudam a cada build e até por sessão, de modo que assinaturas ou reversões de uma versão falham na seguinte. As verificações críticas evitam branch statements e usam derivação criptográfica de chaves, então qualquer tentativa de tampering só produz saída inútil, sem um flag claro para alterar. Tabelas de lookup e lógica de alto valor existem apenas no lado do servidor e são geradas por sessão, o que impede análise offline significativa. O caminho de detecção depende de uma ida e volta autenticada e em tempo real ao servidor, dificultando que um atacante rode uma réplica estática offline em escala.

Agentjacking é um ataque em que um Sentry DSN exposto publicamente, uma credencial de apenas escrita que a própria Sentry documenta como segura para embutir em JavaScript de frontend, permite ao atacante publicar um evento de erro forjado. Nos campos de contexto em markdown, o evento renderiza uma falsa seção de correção com um comando `npx`. Quando um desenvolvedor pede ao agente para limpar o backlog do Sentry, o agente puxa o evento injetado via MCP, lê a correção fabricada como se fosse orientação confiável e executa o comando com os privilégios do próprio desenvolvedor, alcançando chaves da AWS, tokens do GitHub e credenciais de git. A carga útil funciona mesmo quando system prompts e skills instruem os agentes a ignorar dados não confiáveis e, como cada etapa é autorizada, a "Authorized Intent Chain" da Tenet contorna EDR, WAF, IAM, VPN e firewall. Como os DSNs podem ser encontrados por consultas no Censys e por GitHub code search, defensores devem tratar toda integração MCP como uma dependência de terceiro validada e bloquear comandos iniciados por agentes na camada de runtime, em vez de depender apenas de defesas de prompt ou de rede.

A Anthropic pode passar a exigir verificação de identidade em certas situações a partir de 8 de julho. A empresa não informou exemplos específicos de quando os usuários serão solicitados a apresentar documentos emitidos pelo governo. Segundo um porta-voz da Anthropic, a mudança deve valer apenas para um pequeno grupo de usuários cujas contas forem sinalizadas, mas não banidas. A Anthropic usa a Persona como fornecedora da verificação de identidade.

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O modelo de geração de vídeo por IA HappyHorse 1.1 da Alibaba entrega vídeo pronto para produção por meio de uma API pensada para integração em stacks de software corporativo. O sistema já está disponível no Alibaba Cloud Model Studio, com 40% de desconto no site nas duas primeiras semanas. O HappyHorse oferece geração de texto para vídeo, imagem para vídeo e sujeito para vídeo, além de edição de vídeo, cobrindo todo o fluxo comercial, da ideação à produção e à pós-produção.

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A OpenAI lançou uma versão atualizada do plugin Codex Security, colocou o GPT-5.5-Cyber em liberação limitada, criou o Daybreak Cyber Partner Program e apresentou a iniciativa open source Patch the Planet. O Daybreak é descrito como uma stack defensiva de cibersegurança para a era da IA, e a OpenAI está promovendo esse conjunto por meio de parceiros, em vez de oferecer acesso amplo e direto ao modelo, com a ideia de integrar o GPT-5.5 com Trusted Access for Cyber a produtos e serviços de segurança já existentes.

A SpaceX fechou um acordo de até US$ 6,3 bilhões com a Reflection AI para dar acesso ao supercomputador Project Colossus. O contrato permite que a startup use GPUs Nvidia GB300 para treinar modelos de IA open source. O movimento reflete a demanda crescente por compute no desenvolvimento de IA. A SpaceX também quer aproveitar essa infraestrutura para atender outras empresas de IA, reforçando sua posição no mercado de IA e data centers.

Definir uma velocidade específica de geração de tokens impõe uma restrição ao total de parâmetros do modelo. Se não houver compute de pretraining suficiente, os modelos tendem a permanecer menores. O artigo analisa essas condições e estima os tamanhos de modelo viáveis para cada ano entre 2023 e 2031. Há muitas premissas nesses cálculos, que projetam um total de parâmetros chegando a 1,4 quadrilhão em 2031.

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ATUALIZAÇÃO (27/06/2026): não é mais rumor, foi lançado. 27/06/2026 (para planos Max, com lançamento para planos Pro nos próximos dois dias) Anthropic lançou a capacidade para usuários dos planos Pro e Max acessarem um thread de agente persistente via Claude Desktop ou Claude para iOS/Android para gerenciar tarefas no Cowork. Esta funcionalidade permite gerenciar tarefas no Cowork diretamente de aplicativos móveis. (Rumor original) Anthropic planeja expandir o sistema Cowork para apps móveis, permitindo agendar tarefas e acompanhar tudo entre dispositivos.

TheZvi analisou as capacidades do GLM-5.2 e seus resultados em benchmark, argumentando que ele representa uma melhora significativa em relação aos modelos abertos anteriores. A avaliação o posiciona como um dos modelos de maior força disponíveis publicamente, embora ainda fique atrás dos sistemas de frontier mais avançados.

A Anthropic retirou seu modelo Mythos, enquanto o autor do artigo desenvolveu modelos agentic menores, chamados de "knowledge agents", para se aproximar do desempenho de modelos frontier maiores. Esses agentes ampliam a IA ao injetar conhecimento específico e relevante, e funcionam bem até com modelos menores como o Qwen 3.6 27B. A metodologia envolve embedding, estruturação de dados e múltiplas passagens de busca, conseguindo melhorar LLMs para consultas especializadas e dados proprietários.

Loop engineering muda o desenvolvimento de IA de prompts manuais para agentes projetados como sistemas autônomos que decidem no que trabalhar, executam tarefas, verificam resultados e melhoram com o tempo. O loop básico do agente é simples, mas os problemas difíceis estão em definir condições confiáveis de parada, evitar a degradação do contexto, criar ferramentas adequadas para agentes e construir mecanismos de verificação capazes de julgar o sucesso de forma independente.

A Meta suspendeu o Model Capability Initiative, programa de treinamento de IA que acompanhava toques no teclado e movimentos do mouse dos funcionários. O sistema acabou deixando conversas privadas, dados de desempenho e transcrições visíveis para toda a equipe da empresa. A Meta afirma que não há indícios de que os dados tenham sido acessados de forma indevida.