Malware de sabotagem recém-decifrado pode ter visado o Irã e antecede Stuxnet

Pesquisadores decifraram o malware Fast16, criado em 2005, destinado a sabotar silenciosamente softwares de cálculo e simulação.
A análise indica que o Fast16 foi criado por Estados Unidos ou por um aliado e pode ter sido usado contra o programa nuclear do Irã.
O malware pode se propagar automaticamente dentro de redes e alterar, de forma imperceptível, os resultados de programas de cálculo de alta precisão e de simulação.
O Fast16 é anterior ao Stuxnet, malware utilizado em 2007 para acelerar centrifugas no Irã, o que o torna um dos sabotadores de software mais antigos identificados.
O uso restrito a poucos alvos e o longo período de ocultação levantam preocupações sobre a confiabilidade de resultados em pesquisas complexas.

O Fast16, malware dedicado a sabotagem, foi decifrado após anos de investigação. O código, criado em 2005, apresenta capacidades de adulterar cálculos e simulações sem ser detectado. A leitura inicial aponta para autoria por EUA ou país aliado.

A descoberta foi anunciada por pesquisadores da SentinelOne, Juan Andres Guerrero-Saade e Vitaly Kamluk. O grupo Shadow Brokers havia tornado públicos alguns instrumentos da NSA em 2017, associando o Fast16 a operações de espionagem e sabotagem.

Segundo os especialistas, o Fast16 consegue se propagar dentro de uma rede e alterar de forma silenciosa resultados de programas de alta precisão matemática e simulações físicas. Tais alterações podem levar a falhas de pesquisa e danos a equipamentos no mundo real.

Entre os alvos prováveis, o LS-DYNA, software de modelagem utilizado por cientistas iranianos para estudar comportamentos de explosivos, aparece como um possível foco. A suspeita de uso contra o programa nuclear do Irã, se confirmada, ampliaria o registro de operações cibernéticas promovidas por governos.

O fato de o Fast16 ter passado despercebido por tanto tempo sugere uso restrito a poucos alvos, preservando sigilo. O episódio reacende a discussão sobre confiabilidade de resultados computacionais em projetos complexos e o risco de sabotagem por atores estatais.