Visão geral
A influência maligna estrangeira relativamente às eleições de 2024 nos EUA começou lentamente, mas tem aumentado de forma constante ao longo dos últimos seis meses devido inicialmente às operações russas, mas mais recentemente à atividade iraniana. Este terceiro relatório eleitoral do Microsoft Threat Analysis Center (MTAC) fornece uma atualização sobre o que observamos na Rússia, no Irã e na China desde nosso segundo relatório em abril de 2024, “Os estados-nação se envolvem em operações de influência focadas nos EUA antes das Eleições presidenciais dos EUA.”
Nos últimos meses, assistimos ao surgimento de atividades de influência significativas por parte de atores iranianos. As operações iranianas de influência cibernética têm sido uma característica consistente, pelo menos nos últimos três ciclos eleitorais dos EUA. As operações do Irão têm sido notáveis e distinguíveis das campanhas russas por aparecerem mais tarde na época eleitoral e por empregarem ataques cibernéticos mais orientados para a conduta eleitoral do que para influenciar os eleitores. Atividade recente sugere que o regime iraniano, juntamente com o Kremlin, pode estar igualmente empenhado nas eleições de 2024.
O MTAC continua a examinar conteúdo autoritário para detectar o uso malicioso de IA generativa. Este esforço apoia o compromisso da Microsoft com o Acordo Técnico para Combater o Uso Enganoso de IA nas Eleições de 2024. Desde o nosso último relatório, em abril de 2024, o MTAC publicou um relatório sobre as operações de influência russa para minar os Jogos Olímpicos de Verão de 2024 em Paris, nos quais a Storm-1679 utilizou repetidamente IA generativa nas suas campanhas, com poucos resultados. Nesta edição, o MTAC identifica um ator russo e um ator chinês que empregaram IA generativa, mas com impacto limitado ou nenhum impacto. No total, vimos quase todos os atores procurarem incorporar conteúdo de IA nas suas operações, mas, mais recentemente, muitos atores recorreram a técnicas que se revelaram eficazes no passado, simples manipulações digitais, descaracterização de conteúdo e utilização de rótulos de confiança ou logotipos sobre informações falsas.
Para saber mais, leia o relatório completo .
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