Número de ataques DDoS nos nove primeiros meses de 2026 cresce 140,7%

O número de ataques DDoS nos nove primeiros meses de 2026 cresceu 140,7% em relação ao mesmo período de 2025. Isso equivale a um aumento de cerca de 2,4 vezes: onde um ano atrás se registravam 100 ataques, agora são contados cerca de 241. A informação é do CNews. No trecho disponível da reportagem, o nome da empresa de análise aparece cortado, então a metodologia de contagem e os valores absolutos precisam ser conferidos no relatório original.

O que se sabe e o que ainda não se sabe

Os fatos cabem em poucas linhas. A comparação usa duas janelas idênticas: janeiro a setembro de 2025 e de 2026. O que se mede é o número de ataques, e não a potência deles nem o volume total de tráfego. A diferença é importante. O aumento na quantidade pode indicar que os invasores passaram a lançar muitas ondas curtas e baratas, em vez de poucas ondas grandes. Também pode indicar que ficaram mais sensíveis os sistemas que registram esses incidentes.

O texto disponível não traz potência de pico em Tbps, duração média nem divisão por setor e por tipo de ataque. Sem isso, é difícil dizer do que se trata: de ruído volumétrico, que os provedores neutralizam na entrada, ou de ataques na camada de aplicação, que atingem serviços específicos.

• Período: janeiro–setembro de 2026 contra janeiro–setembro de 2025.
• Alta no número de ataques: +140,7%.
• Múltiplo: aproximadamente ×2,4.
• Publicação: CNews, 13 de outubro de 2026.
• Não divulgado no trecho: potência de pico, duração, distribuição por setor, regiões.

De onde pode vir um crescimento desses

As explicações a seguir são hipóteses, não conclusões do relatório. A primeira: a própria ferramenta ficou mais barata. O mercado de DDoS como serviço já funciona há tempos por assinatura, e as botnets formadas por câmeras, roteadores e outros dispositivos de IoT crescem mais rápido do que são limpas. A segunda: a barreira de entrada diminuiu. Gerar scripts e automatizar tarefas rotineiras com modelos de linguagem economiza tempo até de operadores pouco preparados. O trecho não traz dados diretos sobre a participação desses ataques, mas a direção é lógica.

A terceira hipótese diz respeito aos alvos. Cada vez mais negócios vivem de APIs e serviços em nuvem. Para plataformas de IA, um ataque na camada de aplicação é perigoso de um jeito particular: cada requisição ao modelo ocupa tempo de computação na GPU. Milhares de requisições “com cara de humano” por segundo podem derrubar um serviço que aguentaria tranquilamente o mesmo fluxo numa página estática comum. E a conta chega duas vezes: pela indisponibilidade e pelos recursos gastos à toa.

O que verificar agora na sua defesa

Primeiro, descubra exatamente contra qual tipo de ataque você está protegido. Um contrato com um provedor de proteção contra tráfego volumétrico não cobre ataques L7 em login, busca ou endpoint de inferência. Para esses pontos, são necessários limites de requisições por chave e por usuário, verificação do comportamento do cliente e filas separadas para operações pesadas.

Em seguida, calcule o custo de uma requisição. Se uma chamada ao modelo consome frações relevantes de segundo de GPU, o acesso não autenticado a ela deve ser fechado ou rigidamente limitado. Funcionam bem o cache de respostas típicas e a recusa imediata em caso de sobrecarga: é melhor devolver erro a parte dos usuários do que derrubar todos.

Por fim, faça simulações. Verifique quem redireciona o tráfego para a filtragem e em quantos minutos, se a equipe tem contatos do lado do provedor e se o plano funciona caso o ataque coincida com um lançamento ou com um pico de vendas. O número +140,7% fala, antes de tudo, de frequência. E, quando a frequência é alta, o que resolve não é uma proteção “só por precaução”, mas um procedimento bem ensaiado.