Microsoft revela ataque de canal lateral que compromete LLMs

A Microsoft divulgou detalhes sobre um novo ataque de canal lateral, denominado Whisper Leak, que pode permitir que adversários passem a observar o tráfego de rede para inferir tópicos de conversação em modelos de linguagem remotos, mesmo com a proteção de criptografia. Este ataque é particularmente preocupante, pois pode expor dados trocados entre usuários e modelos de linguagem em modo de streaming, colocando em risco a privacidade das comunicações de usuários e empresas. Pesquisadores da Microsoft explicaram que atacantes em posição de monitorar o tráfego criptografado, como agências governamentais ou provedores de internet, podem identificar se um usuário está discutindo tópicos sensíveis, como lavagem de dinheiro ou dissidência política, apenas analisando o tamanho dos pacotes e os tempos de chegada. A técnica foi testada com modelos de aprendizado de máquina, alcançando taxas de precisão superiores a 98% em identificar tópicos específicos. Embora a Microsoft e outras empresas tenham implementado medidas de mitigação, a eficácia do ataque pode aumentar com a coleta de mais amostras ao longo do tempo. A empresa recomenda que os usuários evitem discutir assuntos sensíveis em redes não confiáveis e considerem o uso de VPNs para proteção adicional.

Fonte: https://thehackernews.com/2025/11/microsoft-uncovers-whisper-leak-attack.html

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BR DEFENSE CENTER: SECURITY BRIEFING
08/11/2025 • Risco: ALTO
VAZAMENTO

Microsoft revela ataque de canal lateral que compromete LLMs

RESUMO EXECUTIVO
O ataque Whisper Leak pode comprometer a privacidade de comunicações em modelos de linguagem amplamente utilizados, permitindo que adversários identifiquem tópicos sensíveis discutidos por usuários. A mitigação é essencial para proteger dados e garantir conformidade com a LGPD.

💼 IMPACTO DE NEGÓCIO

Financeiro
Possíveis perdas financeiras devido a vazamentos de informações sensíveis.
Operacional
Possibilidade de identificação de usuários discutindo tópicos sensíveis.
Setores vulneráveis
['Setores financeiros, governamentais e de saúde.']

📊 INDICADORES CHAVE

Taxas de precisão acima de 98% em modelos de classificação. Indicador
Aumento na eficácia do ataque com a coleta de mais amostras. Contexto BR
Modelos de linguagem testados incluem Mistral, xAI, DeepSeek e OpenAI. Urgência

⚡ AÇÕES IMEDIATAS

1 Verificar se os modelos de linguagem utilizados implementam medidas de mitigação.
2 Considerar a adoção de VPNs e evitar discussões sobre tópicos sensíveis em redes não confiáveis.
3 Monitorar tráfego de rede para identificar possíveis tentativas de exploração do ataque.

🇧🇷 RELEVÂNCIA BRASIL

CISOs devem se preocupar com a exposição de dados sensíveis e a possibilidade de monitoramento de comunicações, o que pode levar a consequências legais e de reputação.

⚖️ COMPLIANCE

Implicações para a conformidade com a LGPD e proteção de dados pessoais.
Status
mitigado
Verificação
alta
BR Defense Center

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