CyberOK Testou Táticas de Golpistas Telefônicos em Claude, GPT-5.5, Qwen e DeepSeek
Sergey Gordeychik da CyberOK Research descreveu no Habr um experimento: modelos de linguagem foram submetidos a táticas de influência aperfeiçoadas por golpistas telefônicos — captura de autoridade, pressão de tempo, falso consenso e extração de informações por etapas. Claude Opus e Sonnet, GPT-5.5, Qwen, DeepSeek, Mistral e Llama-8b fraco como controle foram testados — apenas em cenários sintéticos, sem vítimas reais.
Processado por IA de Habr AI; editado por Hamidun News
O pesquisador Sergey Gordeichik da CyberOK Research publicou um artigo no Habr no qual aplicaram técnicas clássicas de influência psicológica, refinadas por estelionatários telefônicos, a modelos de linguagem, testando a reação de sete LLMs a essas técnicas.
De Onde Veio a Metodologia
O autor observa que a psicologia aplicada mais refinada de influência não existe na ciência universitária, mas no outro extremo de uma linha telefônica: estelionatários passaram anos otimizando técnicas de influência em milhões de vítimas — sem subsídios e comitês de ética. Os pesquisadores transferiram a estrutura dessas técnicas para modelos de linguagem, mas exclusivamente em cenários sintéticos benignos, sem scripts reais, sem vítimas reais e sem nenhum dano.
- Captura de autoridade — convencer o modelo de que a solicitação vem de uma entidade importante
- Compressão de tempo para tomada de decisão — criação de urgência artificial
- Consenso falso — o argumento "todos fazem isso"
- Extração de informações passo a passo — progresso gradual em direção ao objetivo através de uma série de pequenas concessões
Quais Modelos Foram Testados
As técnicas foram testadas em sete modelos de diferentes desenvolvedores — desde sistemas comerciais de topo até modelos abertos menos poderosos, que serviram como ponto de controle para comparação.
- Claude Opus e Claude Sonnet da Anthropic
- GPT-5.5 da OpenAI
- Qwen, DeepSeek e Mistral
- Llama-8b — um modelo pequeno e deliberadamente fraco para controle
O autor enfatiza que os pesquisadores não afirmam que um modelo de linguagem tenha uma psique no sentido humano — mas os métodos de influência desenvolvidos para pessoas ainda podem ser direcionados a um sistema que gera texto em resposta a texto, mesmo que não possa ser "colocado no divã" de um analista.
Por Que Técnicas de Estelionatários Foram Escolhidas
O autor explica a escolha da fonte de metodologia: a psicologia acadêmica de influência foi refinada por décadas em condições de laboratório controladas em pequenas amostras de estudantes, enquanto estelionatários telefônicos essencialmente conduziram o maior experimento incontrolado na história de influência psicológica em massa — em milhões de pessoas reais, sem restrições éticas, mas com feedback constante na forma de tentativas bem-sucedidas e mal-sucedidas de engano. Isso tornou suas técnicas extremamente refinadas do ponto de vista da eficácia prática em vez da beleza teórica. A transferência de tal estrutura de técnicas para modelos de linguagem é uma forma de verificar se um sistema treinado para prever texto reage aos mesmos mecanismos de influência que um humano tomando decisões sob pressão.
O Que os Resultados do Teste Mostrariam
No material, Gordeichik descreve em detalhes a metodologia do próprio experimento e a lista de modelos testados, mas os resultados finais — quais modelos se mostraram mais resistentes à manipulação e quais caíram para técnicas de estelionatários mais rápido que outros — são revelados na versão completa do artigo no Habr. O próprio fato de que modelos de calibre tão diferente foram escolhidos para comparação — desde os melhores Claude Opus e GPT-5.5 até o controle compacto Llama-8b — indica que os autores estavam interessados não na resistência absoluta de um modelo particular, mas na dependência em si: a resistência à manipulação aumenta com o crescimento na qualidade e tamanho do modelo, ou é uma propriedade separada que precisa ser treinada especificamente?
O Que Isso Significa
Se as técnicas clássicas de engenharia social funcionam em modelos de linguagem da mesma forma que em humanos, isso abre um novo vetor prático para ataques em sistemas de IA — desde manipulação de chatbots até contorno de suas restrições protetoras através de pressão psicológica, não apenas através de jailbreaks técnicos. Para equipes que incorporam LLMs em processos comerciais sensíveis, isso é razão para testar modelos não apenas para vulnerabilidades técnicas, mas também para resistência a cenários manipuladores familiares nas práticas de fraude telefônico.
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