João Miguel Mesquita
A Check Point Research, identificou recentemente vulnerabilidades críticas no Claude Code, uma ferramenta de desenvolvimento assistido por Inteligência Artificial com forte adoção em contextos empresariais. As falhas, registadas como CVE-2025-59536 e CVE-2026-21852, permitiam, em determinados cenários, a execução remota de código e a exposição de chaves de acesso a interfaces de programação (API).
O Claude Code está integrado nos fluxos de trabalho de muitas equipas de desenvolvimento e tornou-se uma camada estrutural na cadeia moderna de produção de software. É precisamente essa integração profunda que, segundo a investigação, altera o perfil de risco. A simples acção de clonar e abrir um projecto podia, em condições específicas, transformar-se num vector de ataque.
Tradicionalmente, os ficheiros de configuração presentes em repositórios de código eram tratados como metadados operacionais. A investigação demonstra que, nas ferramentas de desenvolvimento com IA, esses ficheiros podem passar a ter um papel activo na execução de comandos. Mecanismos criados para automatizar tarefas e facilitar a colaboração entre equipas podiam ser abusados para executar instruções sem o conhecimento explícito do utilizador.
Em cenários concretos analisados pela Check Point Research, bastava abrir um repositório malicioso para acionar comandos ocultos no terminal do programador, contornar mecanismos de consentimento e confiança definidos pela ferramenta e redirecionar tráfego autenticado, expondo chaves API ainda antes de qualquer validação do projeto.
Este comportamento altera de forma estrutural o modelo de ameaça associado às ferramentas de desenvolvimento assistidas por IA. O risco deixa de estar limitado à execução consciente de código não fiável e passa a incluir a simples abertura de projetos cuja origem não foi previamente verificada.
A investigação identificou três vetores principais de risco. O primeiro está relacionado com a execução silenciosa de comandos, explorando funcionalidades de automação ativadas no arranque de uma sessão de trabalho. O segundo diz respeito ao contorno dos mecanismos de consentimento do utilizador, no âmbito da integração com ferramentas externas através do Model Context Protocol, onde configurações controladas pelo próprio repositório podiam sobrepor-se aos controlos de segurança. O terceiro vetor envolve a exposição de chaves API, permitindo o redireccionamento de tráfego autenticado para infraestruturas sob controlo de cibercriminosos.
Em ambientes colaborativos, onde várias chaves partilham acesso a serviços e workspaces na cloud, o impacto potencial deixa de ser individual e pode escalar para um risco organizacional. Um único endpoint comprometido pode abrir a porta a acessos indevidos mais amplos.
Para a Check Point, estas vulnerabilidades ilustram uma transformação profunda na cadeia de fornecimento de software. À medida que as ferramentas com IA ganham capacidade para executar comandos, iniciar integrações externas e estabelecer comunicações de rede de forma autónoma, os ficheiros de configuração deixam de ser elementos passivos e passam a integrar a própria camada de execução.
O desafio para as organizações já não é apenas proteger o código-fonte, mas compreender que as camadas de automação que o rodeiam fazem parte da superfície de ataque. Este é um ponto particularmente relevante para decisores de TI e responsáveis de compras tecnológicas, num contexto de adoção acelerada de ferramentas baseadas em Inteligência Artificial.
O processo de divulgação foi conduzido de forma responsável, em articulação com a Anthropic, entidade responsável pelo Claude Code. As vulnerabilidades foram corrigidas antes da divulgação pública, incluindo o reforço dos mecanismos de confirmação de confiança, a prevenção da execução de ferramentas externas antes de aprovação explícita e o bloqueio de comunicações API até validação do projeto.
Para as estratégias de cibersegurança, o caso sublinha a necessidade de rever pressupostos tradicionais num cenário em que a IA se integra profundamente nos processos de desenvolvimento. A segurança passa a exigir visibilidade e controlo também sobre as camadas de automação inteligente, acompanhando uma transformação estrutural que redefine os limites da confiança nos ambientes digitais empresariais.
