Exploits e vulnerabilidades no segundo trimestre de 2026

No segundo trimestre de 2026, o panorama de vulnerabilidades mudou significativamente. Em primeiro lugar, o número de CVEs registradas atingiu um patamar sem precedentes. Esse fenômeno se deve principalmente à adoção generalizada da inteligência artificial (IA) tanto na engenharia de software quanto na varredura de falhas de segurança. Como consequência, surgiram novas classes de vulnerabilidades, em especial no subsistema de rede do Linux.

Em segundo lugar, pesquisadores de segurança passaram a documentar com maior frequência exploits para vulnerabilidades ainda não corrigidas. Esse tipo de publicação pode gerar ampla repercussão, pois potencialmente viabiliza aos invasores a exploração de sistemas desprotegidos.

Estatísticas de vulnerabilidades registradas

Esta seção contém estatísticas de vulnerabilidades registradas. Os dados provêm da base de conhecimento de vulnerabilidades da Kaspersky, que consolida informações não só do CVE, mas também da base russa BDU e do GitHub Advisory Database (GHSA). Por essa razão, os dados referentes a períodos passados podem diferir dos publicados em artigos anteriores.

A seguir, apresentamos o volume mensal de vulnerabilidades registradas ao longo dos últimos cinco anos. O gráfico evidencia que esse número cresce de forma acentuada, uma tendência observada em todas as bases monitoradas. Esse fenômeno se deve principalmente à disseminação ativa de ferramentas de IA. Conforme antecipado em nosso relatório anterior, esses recursos contribuíram significativamente para a descoberta de vulnerabilidades em softwares de terceiros. Ao mesmo tempo, essas ferramentas costumam apresentar problemas de segurança próprios. Por exemplo, entre os projetos com o maior número de vulnerabilidades detectadas e publicadas no segundo trimestre, o popular projeto de IA OpenClaw ocupa a 12ª posição, com mais de 200 CVEs registradas no período. Por fim, as ferramentas de IA voltadas ao desenvolvimento também contribuem para o panorama de vulnerabilidades, já que podem apresentar diferenças significativas na qualidade do código gerado, o que faz com que a velocidade de detecção de novas vulnerabilidades continue inevitavelmente aumentando.

Número total de vulnerabilidades divulgadas por mês, de 2022 a 2026 (download)

A seguir, veremos o número de novas vulnerabilidades críticas (CVSS > 9,0) no mesmo período.

Número total de vulnerabilidades críticas publicadas por mês, de 2022 a 2026 (download)

Conforme demonstrado no gráfico, o número de vulnerabilidades críticas publicadas aumentou drasticamente no segundo trimestre. Esse fenômeno ocorre porque o uso de IA na busca de vulnerabilidades permitiu analisar enormes volumes de código anteriormente inexplorado, revelar novas superfícies de ataque e identificar classes inteiras de vulnerabilidades que permaneceram não detectadas por décadas. Em particular, a IA ajudou a encontrar uma série de vulnerabilidades Dirty Frag no kernel do sistema operacional Linux.

Estatísticas de exploração de vulnerabilidades

Esta seção contém estatísticas sobre o uso de exploits no segundo trimestre de 2026. Os dados foram obtidos a partir de fontes abertas e da nossa telemetria.

Exploração de vulnerabilidades no Windows e no Linux

No segundo trimestre de 2026, surgiu uma nova tendência na publicação de vulnerabilidades em componentes do Windows e de seus respectivos exploits: divulgá-los antes mesmo de serem registrados ou de receberem patches. Em particular, um pesquisador conhecido como Nightmare Eclipse (ou Chaotic Eclipse) publicou uma lista de novas vulnerabilidades “nomeadas” em diferentes subsistemas do Windows. No momento da publicação dos detalhes técnicos, elas ainda não haviam recebido um identificador CVE. São elas:

• BlueHammer, vulnerabilidade de escalonamento de privilégios local no Windows Defender. Durante a atualização do banco de assinaturas, manifesta-se uma condição de corrida do tipo Time-of-Check to Time-of-Use (TOCTOU), a qual possibilita ao invasor substituir o diretório no qual os arquivos temporários da atualização são gravados. O pesquisador publicou um exploit completo para essa vulnerabilidade.
• RedSun, outra vulnerabilidade lógica no Windows Defender com exploit funcional. Arquivos suspeitos e maliciosos classificados como pertencentes à nuvem (cloud) podem ser sobrescritos ou restaurados no diretório original com privilégios elevados. O exploit contém fragmentos de algoritmos que viabilizam a exploração de diversas vulnerabilidades lógicas no sistema operacional Windows, reunindo assim um vasto conjunto de técnicas de exploração consagradas.
• YellowKey, vulnerabilidade que permite ao usuário contornar a criptografia de disco completo do BitLocker e acessar os dados do sistema por meio do ambiente de recuperação do Windows (WinRE). Um exploit completo e funcional foi publicado também para essa vulnerabilidade.
• GreenPlasma, vulnerabilidade que permite a injeção de um objeto de sistema por meio do carregador de CTF do serviço Collaborative Translation Framework (CTFMON) no Windows. A publicação original apresentou um exploit com funcionalidade limitada.
• RougePlanet, mais uma vulnerabilidade no Windows Defender que, de forma análoga à BlueHammer, se baseia no problema de TOCTOU, desta vez no mecanismo encarregado da varredura do sistema em tempo real. O exploit publicado explora a vulnerabilidade para substituir o arquivo de sistema wermgr.exe por uma versão maliciosa.
• UnDefend, mais uma vulnerabilidade atrelada ao serviço Windows Defender. Desta vez, o exploit causa negação de serviço e bloqueia o processamento das atualizações.

Embora esses casos ainda sejam isolados, acreditamos que se consolidarão como uma tendência. Além disso, a publicação antecipada de exploits dá aos invasores uma vantagem sobre os desenvolvedores de software, que ficam sem tempo hábil para corrigir as falhas.

Também permanecem relevantes as vulnerabilidades consagradas em softwares para Windows, cujos exploits são detectados com maior frequência por nossas soluções. São elas:

• CVE-2018-0802, vulnerabilidade de execução remota de código no componente Equation Editor;
• CVE-2017-11882, outra vulnerabilidade de execução remota de código que também afeta o Equation Editor;
• CVE-2017-0199, vulnerabilidade no Microsoft Office e no WordPad que permite ao invasor assumir o controle do sistema;
• CVE-2023-38831, vulnerabilidade no WinRAR que consiste no processamento incorreto de objetos contidos no arquivo compactado;
• CVE-2025-6218 (anteriormente ZDI-CAN-27198), outra vulnerabilidade no WinRAR que permite especificar um caminho relativo e extrair arquivos para um diretório arbitrário, o que pode levar à execução de comandos maliciosos;
• CVE-2025-8088, vulnerabilidade com princípio de exploração semelhante ao da CVE-2025-6218. O mecanismo utilizado pelos invasores para contornar o controle do diretório de extração dos arquivos foi o recurso de NTFS Streams.

As vulnerabilidades listadas podem ser usadas para a obtenção de acesso inicial a um sistema vulnerável, bem como para o escalonamento de privilégios. Esta constatação reitera a importância da instalação de atualizações dos softwares correspondentes em tempo hábil.

Ao analisar o número de usuários do Windows que foram afetados por exploits, observa-se que, no segundo trimestre, esse número apresentou uma leve redução, atingindo o menor patamar em um ano e meio.

Variação na quantidade de usuários do Windows afetados por exploits, Q1 2025–Q2 2026. A quantidade de usuários afetados por exploits no Q1 2025 foi considerada como referência (100%) (download)

No sistema operacional Linux, o segundo trimestre de 2026 também marcou o início de uma sequência de problemas. A classe de vulnerabilidades Dirty Frag foi revelada nesse período. Ela permite ao invasor escalar privilégios de forma consistente no âmbito do sistema operacional.

Todas as vulnerabilidades publicadas no segundo trimestre de 2026 estavam, de alguma forma, relacionadas ao subsistema de cache do Linux. A seguir, destacamos as vulnerabilidades exploradas mais ativamente:

• CVE-2026-31431 (Copy Fail), vulnerabilidade de escalonamento de privilégios local no kernel do Linux que permite a um usuário sem privilégios modificar o cache de páginas e obter privilégios de root, sendo especialmente perigosa para ambientes em nuvem e em containers.
• CVE-2026-43284, CVE-2026-43500 (Dirty Frag), família de vulnerabilidades no subsistema de rede do Linux (IPsec ESP e RxRPC) que permite a um usuário local sobrescrever o cache de páginas e escalar privilégios até root.
• CVE-2026-46300 (Fragnesia), vulnerabilidade de escalonamento de privilégios local no kernel do Linux, relacionada ao processamento de fragmentos de pacotes e à estrutura do cache de páginas, que permite que um usuário sem privilégios obtenha privilégios de root. Também é classificada na família Dirty
• CVE-2026-31635 (DirtyDecrypt), vulnerabilidade do kernel do Linux que permite a um invasor local escalar privilégios devido ao processamento incorreto de operações de descriptografia e à alteração de dados no cache de páginas.
• CVE-2026-43494 (PinTheft), vulnerabilidade do kernel do Linux que permite a um usuário local obter privilégios elevados devido a falhas no mecanismo de fixação (pinning) de páginas de memória.
• CVE-2026-46331 (pedit COW), vulnerabilidade no subsistema de gerenciamento de tráfego de rede (tc-pedit) do kernel do Linux, que explora um erro de Copy-on-Write para alterar o cache de páginas e, em seguida, escalar privilégios até root.

As vulnerabilidades descritas acima rapidamente ganharam popularidade entre os invasores. Paralelamente, nossas soluções continuam detectando tentativas de exploração de vulnerabilidades relativamente antigas, como as listadas abaixo:

• CVE-2022-0847, vulnerabilidade conhecida como Dirty Pipe, que permite escalar privilégios e assumir o controle de aplicações em execução;
• CVE-2019-13272, vulnerabilidade de processamento incorreto da herança de privilégios, que pode ser usada para escaloná-los;
• CVE-2021-22555, vulnerabilidade de estouro de heap no subsistema de kernel Netfilter;
• CVE-2023-32233, outra vulnerabilidade no subsistema Netfilter que permite criar condições de Use-After-Free e escalar privilégios devido ao processamento incorreto de solicitações de rede.

Variação na quantidade de usuários do Linux afetados por exploits, Q1 2025–Q2 2026. A quantidade de usuários afetados por exploits no Q1 2025 foi considerada como referência (100%) (download)

No segundo trimestre de 2026, o número de usuários do Linux afetados por exploits apresentou uma leve redução em relação ao primeiro trimestre. Considerando que grande parte das novas vulnerabilidades está relacionada ao funcionamento do subsistema de cache do sistema operacional, recomendamos instalar os patches o mais rápido possível ou desativar os módulos vulneráveis do kernel quando a aplicação de patch não for possível.

Exploits publicados mais comuns

Na distribuição dos exploits publicados por tipo de software no segundo trimestre de 2026, surgiram categorias que não apareciam na amostra havia bastante tempo. Assim, voltamos a observar exploits para a plataforma SharePoint.

Cabe destacar que, ao longo do trimestre, foram publicadas várias descrições de vulnerabilidades do Exchange e do SharePoint. No entanto, a maior parte delas se tratava de pesquisas falsas geradas por redes neurais. Embora os próprios artigos e os códigos-fonte dos exploits pareçam bastante consistentes, eles descrevem problemas inexistentes no software ou em seus componentes (muitas vezes próximos de mecanismos realmente vulneráveis) para induzir os pesquisadores ao erro. Esse tipo de ataque tem como objetivo aumentar o tempo de detecção de vulnerabilidades reais. Em alguns casos, a descrição da vulnerabilidade inexistente vinha acompanhada de software malicioso sem qualquer relação com o problema alegado.

Distribuição por plataforma dos exploits publicados, Q1 2026 (download)

Distribuição por plataforma dos exploits publicados, Q2 2026 (download)

Uso de vulnerabilidades em ataques de APT

Analisamos quais vulnerabilidades foram usadas em ataques de APT no segundo trimestre de 2026. O ranking apresentado a seguir inclui dados da nossa telemetria, de pesquisas e de fontes abertas.

TOP 10 vulnerabilidades exploradas em ataques de APT, Q2 2026 (download)

No segundo trimestre de 2026, observou-se nos ataques de APT uma tendência de uso de novas vulnerabilidades assim que são publicadas. Além disso, como no período anterior, permanece expressivo o número de vulnerabilidades zero day identificadas. Merece destaque especial a vulnerabilidade do Langflow, um dos primeiros casos em que grupos de APT exploraram tecnologias de IA que ainda estão começando a ser integradas por muitas organizações. Essas tecnologias apresentam muitos pontos cegos em termos de segurança, devido ao caráter proprietário da maioria delas. Por isso, diante do número crescente de ferramentas de automação baseadas em IA, além das recomendações tradicionais de instalação de correções, também recomendamos fortemente estabelecer procedimentos seguros para o uso de credenciais e o tratamento de informações sensíveis em sistemas que utilizam agentes e LLMs.

Frameworks de C2

Nesta seção, analisamos os frameworks de C2 mais populares usados por grupos de APT e examinamos as vulnerabilidades cujos exploits interagiram com agentes de C2 em ataques de APT.

O gráfico abaixo mostra a frequência de casos conhecidos de uso de frameworks de C2 em ataques no segundo trimestre de 2026, de acordo com fontes abertas.

TOP 10 frameworks de C2 usados por APT para comprometer sistemas de usuários, Q2 2026 (download)

Os frameworks de C2 mais comuns continuam sendo Sliver, Havoc, AdaptixC2 e Metasploit. Com base no estudo de fontes abertas e na análise de amostras de agentes de C2 maliciosos contendo exploits, constatou-se que, nos ataques de APT com os frameworks apresentados no gráfico, foram utilizadas as seguintes vulnerabilidades:

• CVE-2026-35273, vulnerabilidade no Oracle PeopleSoft PeopleTools que os fornecedores de soluções de segurança classificam como Server Side Request Forgery (SSRF). Os detalhes da vulnerabilidade nunca foram divulgados, embora existam pesquisas que descrevam as etapas de pós-exploração.
• CVE-2023-46604, vulnerabilidade de desserialização insegura no Apache ActiveMQ que permite executar código arbitrário no contexto do processo do serviço.
• CVE-2024-12356 e CVE-2026-1731, vulnerabilidades de injeção de comandos no software BeyondTrust que permitem ao invasor enviar comandos maliciosos mesmo sem autenticação no sistema.
• CVE-2023-36884, vulnerabilidade no componente Pesquisa do Windows que permite executar comandos no sistema contornando o mecanismo mark of the web (MoTW).
• CVE-2025-53770, vulnerabilidade de desserialização insegura no Microsoft SharePoint que permite executar comandos no servidor sem autenticação.
• CVE-2025-8088 e CVE-2025-6218, vulnerabilidades semelhantes do tipo Directory Traversal no WinRAR que permitem extrair arquivos do pacote compactado para um caminho predefinido, sem que o compactador exiba qualquer mensagem ao usuário.

As vulnerabilidades descritas permitem concluir que os invasores as utilizaram para obter acesso inicial e escalar privilégios em sistemas vulneráveis, criando condições para a execução de um agente de C2. Entre elas, figuram tanto vulnerabilidades zero day quanto problemas de segurança já bastante conhecidos.

Vulnerabilidades em ferramentas de LLM/IA

Nesta seção, analisamos os dados publicados na base de conhecimento de vulnerabilidades da Kaspersky. Analisamos a versão da base referente ao segundo trimestre de 2026.

Como mencionado acima, ferramentas, plugins e tecnologias de IA permitem automatizar de forma bastante eficaz a busca por código problemático e comportamento anômalo. Devido à alta velocidade de detecção de novas vulnerabilidades, surgiu a necessidade lógica de corrigi-las com a mesma rapidez. Para isso, também se costuma recorrer à IA, o que aumenta o volume de código gerado. No entanto, tanto o código gerado sem intervenção humana quanto as recomendações fornecidas pela IA estão sujeitos a imprecisões.

Vejamos o gráfico de vulnerabilidades registradas em ferramentas de IA em 2025–2026.

Número de vulnerabilidades publicadas em LLMs, ferramentas de IA e plugins com funcionalidade semelhante, em 2025–2026 (download)

Como se observa nos gráficos, registra-se um número expressivo de problemas em ferramentas de IA, número que cresce progressivamente a cada trimestre.

Cabe observar, ainda, a distribuição das vulnerabilidades em ferramentas de IA por tipo, de acordo com o sistema CWE:

TOP 6 tipos de vulnerabilidades em produtos que implementam ou utilizam lógica de IA/LLM, 2025–2026

Observa-se que, em todos os trimestres desde o início de 2025, as vulnerabilidades de tipo indefinido permanecem em primeiro lugar. Esse mesmo problema manifesta-se também no software “tradicional” e, ao que parece, tende a persistir mesmo com o aumento do número de ferramentas de IA.

Também merece destaque o fato da lista incluir classes de CWE que os próprios desenvolvedores do sistema não recomendam usar para classificar vulnerabilidades, por reunirem uma série de tipos mais específicos. É o caso, por exemplo, de CWE-284.

Com base nas classes mais frequentes, é possível concluir que os principais problemas identificados em softwares relacionados a IA são:

• problemas na segmentação de acesso a objetos críticos do sistema;
• implementação incorreta dos mecanismos de autenticação e autorização;
• injeções.

Vale ressaltar que as vulnerabilidades de classes CWE relacionadas a injeções eram relativamente raras antes do aumento de popularidade dos agentes de IA (anteriormente, elas afetavam principalmente aplicações web). Recentemente, porém, esse tipo de problema de segurança voltou a adquirir relevância.

Após um ano e meio de expansão da IA, é possível concluir o seguinte em relação às vulnerabilidades registradas: os desenvolvedores de ferramentas de IA estão mais interessados em ampliar sua funcionalidade do que em garantir sua segurança. Esse fator deve ser considerado ao utilizá-las. Vejamos as origens de projetos e aplicações que integraram ferramentas de IA ou as ofereceram como produto principal. A seguir, apresentamos a lista desses projetos com o maior número de vulnerabilidades registradas em 2025–2026.

TOP projetos relacionados a IA/LLM por número de vulnerabilidades publicadas em 2025–2026 (download)

Vulnerabilidades interessantes

Esta seção compila as vulnerabilidades de maior relevância divulgadas ao longo do segundo trimestre de 2026 que dispõem de descrição de acesso público. Visto que já analisamos anteriormente certas vulnerabilidades relevantes publicadas no período abrangido pelo relatório, incluímos nessa seção principalmente as vulnerabilidades associadas a ferramentas de LLM/IA.

CVE-2026-25253, vulnerabilidade de gatewayUrl no OpenClaw

O problema está relacionado à confiança depositada pela interface do usuário do OpenClaw no valor do parâmetro gatewayUrl, transmitido via URL, o que viabiliza o estabelecimento automático de uma conexão WebSocket com o endereço indicado. Durante o processo de conexão, o token de autenticação é enviado sem que haja a devida validação ou confirmação por parte do usuário.

O algoritmo de ataque que explora essa vulnerabilidade é o seguinte:

1. a aplicação obtém o endereço de conexão crítico a partir de uma fonte externa (o parâmetro de URL gatewayUrl), controlada pelo invasor;
2. o valor do parâmetro não é validado antes de ser utilizado;
3. o cliente inicia automaticamente uma conexão com o endereço indicado no parâmetro, que pertence ao invasor;
4. durante a conexão, as credenciais (token de acesso) são enviadas para o endereço indicado.

Caso o invasor obtenha um token válido, as consequências dependerão das permissões associadas a ele no sistema. Em linhas gerais, isso pode levar a:

• o comprometimento da sessão do usuário;
• a execução de operações em nome do usuário;
• a alteração da configuração do agente de IA;
• o acesso a ferramentas e recursos conectados;
• e, em determinadas configurações do OpenClaw, o comprometimento adicional do host em que o agente está em execução.

Vale destacar que o risco de exploração surge da combinação de vários fatores, como a conexão e o envio automático do token, a ausência de verificação da confiabilidade do endereço e a existência de privilégios elevados no agente de IA local.

CVE-2026-41948, vulnerabilidade de Path Traversal na plataforma de IA Dify

Esta vulnerabilidade permite que um usuário autenticado crie uma solicitação de forma que a aplicação ultrapasse os limites do espaço de recursos permitido (tenant) e obtenha acesso a APIs REST internas que originalmente não eram destinadas a esse usuário. A causa é a normalização e a validação insuficientes do caminho da URL antes de sua transmissão ao serviço interno.

Dependendo da configuração do Dify, as consequências podem incluir:

• acesso a interfaces internas de serviço;
• violação do isolamento entre espaços de trabalho;
• obtenção de informações de serviço;
• criação de condições para ataques adicionais, caso existam outras vulnerabilidades.

O uso do Dify em plataformas corporativas de IA representa um risco particularmente elevado, já que os serviços internos possuem privilégios ampliados.

CVE-2026-45386, vulnerabilidade de controle de acesso inadequado à funcionalidade da aplicação no Open WebUI

No Open WebUI, as operações de fixação e remoção (pin/unpin) de mensagens são operações de gravação, pois alteram os metadados dessas mensagens (is_pinned, pinned_by, pinned_at). No entanto, nas versões vulneráveis, antes de executar essas ações, a API verificava somente a permissão de leitura do canal (chat de um usuário ou de um grupo de usuários com a IA) em que a mensagem se encontrava, e não a permissão de alteração de seu conteúdo. Dessa forma, um usuário com um papel que permitia apenas a visualização de mensagens podia alterar o status de fixação delas.
O funcionamento da vulnerabilidade segue o seguinte algoritmo:

1. o usuário inicia uma ação que altera o estado do objeto;
2. a aplicação trata essa ação como uma solicitação de leitura comum;
3. apenas a permissão de visualização do canal é verificada;
4. a operação de gravação é executada sem a verificação das permissões correspondentes.

Dessa forma, viola-se um dos princípios básicos do modelo de controle de acesso: toda operação que altera o estado dos dados deve ser verificada quanto à existência das permissões de gravação ou moderação correspondentes, independentemente do objeto estar disponível para leitura.

Embora a vulnerabilidade não permita a execução de código arbitrário nem o comprometimento de dados confidenciais, ela pode afetar a integridade das informações e o processo de trabalho colaborativo. Entre as possíveis consequências da exploração, estão a fixação ou remoção não autorizada de mensagens, a interferência no trabalho de moderadores e administradores de canais, a alteração da ordem de exibição de informações importantes e, até mesmo, a disseminação de informações falsas ou enganosas por meio da alteração do canal no qual a mensagem fixada se encontra.

O Open WebUI é amplamente utilizado como interface para interação com LLMs locais e corporativos. Nesses sistemas, as mensagens fixadas geralmente contêm instruções importantes, avisos ou recomendações para os usuários. A possibilidade de alterá-las com privilégios mínimos pode comprometer os processos de trabalho colaborativo, gerar confusão e reduzir a confiança nas informações publicadas por administradores e moderadores.

CVE-2026-45501, vulnerabilidade no Microsoft Exchange

Esta vulnerabilidade está relacionada à neutralização incorreta da entrada do usuário durante a geração das páginas web do Exchange. Dessa forma, dados especialmente elaborados podem ser interpretados pelo navegador como conteúdo ativo em vez de texto comum.

Embora a Microsoft classifique o possível efeito da exploração dessa vulnerabilidade como spoofing, esse tipo de falha pode levar à substituição do conteúdo exibido, à imitação de uma interface confiável, à execução de ações em nome do usuário dentro de uma sessão ativa e ao abuso da confiança do usuário.

Observa-se que esse tipo de problema ainda é relevante para o software moderno, já que os mecanismos de Content Security Policy e diversos parsers foram criados justamente para combatê-lo, de modo a permitir que os desenvolvedores neutralizem as partes perigosas do conteúdo das páginas dos usuários.

Conclusões e recomendações

No segundo trimestre, surgiram os primeiros resultados significativos da implementação da automação por IA em aplicações de desenvolvimento de software e busca de vulnerabilidades. O estudo demonstra que, além do gerenciamento tradicional de patches, as organizações agora também precisam de mecanismos que permitam o monitoramento dos sistemas e o controle de acesso em tempo real, já que as infraestruturas e aplicações convencionais passaram a contar com muito mais funcionalidades de IA, o que pode, consequentemente, levar a comprometimentos.

Assim, as soluções de proteção corporativa modernas devem não apenas identificar rapidamente vulnerabilidades na infraestrutura e gerenciar correções de segurança, mas também oferecer um amplo espectro de medidas preventivas relacionadas ao monitoramento do estado geral dos sistemas e das estações de trabalho. Na linha de soluções da Kaspersky, Kaspersky Next atende a esses requisitos, pois combina mecanismos proativos com uma ágil capacidade de resposta a ameaças emergentes.