Hackers da Coreia do Norte roubam US$ 400 mi para financiar programa de armas do governo

Os hackers utilizavam vídeos falsos manipulados com IA para se passarem por alguém conhecido da vítima para atraí-la para uma videochamada

13 nov, 2026
FBI acusou hackers apoiados pela Coreia do Norte de roubar mais de US$ 400 milhões nos últimos 18 meses com videochamadas e Deep Fake | Reprodução/Pexels/beebright
FBI acusou hackers apoiados pela Coreia do Norte de roubar mais de US$ 400 milhões nos últimos 18 meses com videochamadas e Deep Fake | Reprodução/Pexels/beebright

Um grupo de hackers ligado à Coreia do Norte roubou mais de US$ 400 milhões (R$ 2,24 bilhões) em criptomoedas nos últimos 18 meses. Segundo o FBI, os criminosos utilizaram um esquema de engenharia social que envolve roubo de identidade e videochamadas falsas manipuladas com inteligência artificial (IA).

Batizado pela agência americana de “FaceStealer” (ladrão de rostos, em tradução livre), o golpe explora a confiança das vítimas em pessoas conhecidas. Para isso, os cibercriminosos utilizam vídeos falsos, produzidos com IA, para se passar por amigos ou contatos profissionais durante chamadas virtuais.

Investigação do FBI

Em comunicado divulgado nesta quinta-feira (12), Brett Leatherman, diretor da Divisão Cibernética do FBI, afirmou que os recursos roubados ajudam a financiar o programa de armas do governo norte-coreano.

“O regime norte-coreano depende de receitas provenientes do roubo de criptomoedas em larga escala para financiar seu programa ilícito de armas, tendo roubado bilhões de dólares nos últimos anos”, declarou.

Neste mês, o FBI também acusou outro grupo de hackers ligado à Coreia do Norte de roubar US$ 6 bilhões (R$ 33,6 bilhões) da plataforma de criptomoedas Binance. O governo de Pyongyang negou as acusações.


Os hackers também roubaram bilhões em criptomoedas da Binance (Vídeo: reprodução/YouTube/CNN Brasil)


A agência americana afirmou ainda que os criminosos norte-coreanos têm atacado agressivamente pessoas que trabalham nos setores de criptomoedas e Web3. Para isso, utilizam estratégias de engenharia social que exploram a confiança e induzem as vítimas a fornecer informações ou permitir o acesso aos seus dispositivos.

Deepfakes e uso de inteligência artificial

O esquema FaceStealer permitiu o roubo de mais de US$ 400 milhões em criptomoedas nos últimos 18 meses. A operação começa quando os hackers se passam por alguém conhecido da vítima e a convencem a participar de uma videochamada.

Durante a conversa, os criminosos utilizam vídeos manipulados por inteligência artificial, conhecidos como deepfakes, para reproduzir a aparência de outra pessoa. Em seguida, simulam um suposto problema técnico e orientam a vítima a clicar em um link ou mensagem.

A ação permite instalar um programa malicioso, conhecido como malware, no dispositivo. Com o acesso, os hackers conseguem explorar informações pessoais e ampliar o alcance do golpe.

Os criminosos também utilizam listas de contatos, redes sociais e aplicativos de mensagens das vítimas para identificar e abordar novos alvos.

“O FaceStealer é um esquema de engenharia social altamente eficaz, capaz de enganar até mesmo usuários de computador com grande experiência em questões técnicas e de segurança. Ele explora nossa confiança nas plataformas de videochamada, presentes em toda parte, e em nossas valiosas relações pessoais. Se você não consegue imaginar um cenário em que poderia cair nessa armadilha, é porque não está pensando com criatividade suficiente”, afirmou Patrick Grandy, vice-diretor do escritório do FBI em Los Angeles.

Durante a investigação, o FBI identificou mais de 900 vídeos de webcams pertencentes a vítimas do FaceStealer.

Mais notícias

Cache de Objeto

Status

Conectado

Taxa de hits

94%

Hits

3508

Perdidos

224

Tamanho

393,73 KB

Grupos globais

  • blog-details
  • blog-id-cache
  • blog-lookup
  • global-posts
  • networks
  • rss
  • sites
  • site-details
  • site-lookup
  • site-options
  • site-transient
  • users
  • useremail
  • userlogins
  • usermeta
  • user_meta
  • userslugs
  • redis-cache
  • blog_meta
  • image_editor
  • network-queries
  • site-queries
  • theme_files
  • translation_files
  • user-queries

Grupos não-persistentes

  • counts
  • plugins
  • themes
  • theme_json
  • postcache

Metadados

Client PhpRedis (v5.3.7)
Redis Version 7.0.15