O estado dos golpes nas comunidades digitais — Edição Telegram, 2026

1. A escala do problema

Quatro números dão a escala da fraude contra comunidades em 2025. Eles medem coisas diferentes, então não somam um total, mas juntos mostram uma indústria, não um incômodo.

O Centro de Denúncias de Crimes na Internet do FBI contou US$ 8,6 bilhões em perdas reportadas com fraude de investimento nos Estados Unidos em 2025, a maior categoria que acompanha e cerca de 40% de todas as perdas reportadas com crimes na internet. Dentro dela, US$ 7,2 bilhões foram fraude de investimento em cripto: o golpe longo em que o atacante constrói uma relação ao longo de semanas ou meses, em geral começando em um app de relacionamento ou em mensagens diretas de redes sociais e muitas vezes migrando para o Telegram, para então apresentar um investimento falso e drenar a vítima. O golpe do amor propriamente dito soma mais cerca de US$ 900 milhões, contados à parte. [1]

O Telegram baniu 43,5 milhões de grupos e canais em 2025. Antes da prisão do fundador em agosto de 2024, as remoções diárias ficavam entre 10 mil e 30 mil; depois subiram para 80 mil a 140 mil por dia, com picos acima de 500 mil. [2]

Entre novembro de 2024 e janeiro de 2025, os golpes em grupos maliciosos do Telegram, bots de verificação falsos e "grupos de trading" com malware, cresceram 2.000%. Parte disso é a limpeza da plataforma mexendo em tudo; a maior parte são atacantes escalando sobre ferramentas de IA que ficaram baratas o suficiente para uso em volume. [3]

E os maiores mercados ilícitos online da história não estavam na dark web. Eram canais do Telegram. Huione Guarantee e Xinbi Guarantee, mercados de "garantia" em chinês para ferramentas de golpe, lavagem e intermediação de trabalhadores traficados, movimentaram mais de US$ 35 bilhões em stablecoins antes de o Telegram bani-los em maio de 2025. [18] O que aconteceu depois do banimento está na seção 5.

Em escala

Ouvir "bilhões" quatro vezes achata os números. Lado a lado, a barra maior é a própria indústria, a receita dos centros de golpe do Sudeste Asiático, cerca de US$ 40 bilhões por ano [21]; os mercados, com US$ 35 bilhões em fluxos acumulados, são a sua cadeia de suprimentos; os US$ 8,6 bilhões em perdas reportadas nos EUA são só o que as vítimas contaram ao FBI; e os US$ 2,02 bilhões roubados em cripto pela Coreia do Norte em 2025, a grande manchete do ano, são a menor barra do gráfico. [23] Um programa estatal de hacking é um erro de arredondamento perto da economia dos complexos de golpe.

Por que agora

Três forças convergiram. O Telegram é, na prática, a camada social da Web3: todo lançamento de token, airdrop e comunidade de projeto vive lá, então o dinheiro foi para lá e os atacantes foram atrás. As ferramentas de ataque viraram commodity e depois despencaram de preço: produtos de LLM destravados são vendidos no próprio Telegram, de cerca de US$ 200 por mês em 2023 a US$ 220 por uma licença vitalícia em 2025 (seção 4). E a moderação que a maioria das comunidades usa foi feita para a ameaça pré-IA: listas de palavras, assinaturas, limites simples de frequência, nada disso enxerga um golpe conversacional, personalizado e de várias etapas chegando.

O resultado é que comunidades morrem de dois jeitos: pelo próprio spam, porque as ferramentas não dão conta, ou pela moderação excessiva que admins aplicam por desespero e que afasta os membros de verdade.

2. Três eras

Os golpes chegaram ao Telegram em três eras. Cada uma elevou as apostas da anterior, e nenhuma se aposentou.

Era I, pré-cripto: ruído. Scripts, convites em massa, spam de palavras-chave, propaganda de passagem. O mesmo conteúdo milhares de vezes: calcular o hash, bloquear, pronto. Um incômodo, não predação, porque havia pouco a roubar na sala. Foi para isso que a moderação clássica por regras foi construída, e ela dá conta bem.

Era II, cripto, pré-LLM: fraude. O dinheiro entrou na sala e o spam virou fraude: "abate do porco", DMs de admins falsos, drenadores de carteira, sorteios falsos. O que estava em jogo passou de atenção desperdiçada para carteiras esvaziadas. Mas os ataques ainda eram operados por pessoas, então dependiam de mão de obra e deixavam costuras: a gramática quebrada, a cadência de copiar e colar, a resposta no fuso horário errado. Foi aqui que as ferramentas clássicas começaram a perder.

Era III, LLM: escala de IA. A IA escreve o conteúdo e conduz os personagens. O gargalo de mão de obra sumiu: um operador toca milhares de conversas simultâneas, cada mensagem única e dentro do assunto, sem assinatura para casar. É a era mais nova e a sua curva de sofisticação ainda está subindo.

O atacante de hoje empilha as três: spam legado para volume barato, manuais da era cripto e ferramentas de LLM para rodar tudo em escala. Uma defesa precisa aguentar as três ao mesmo tempo. Uma coisa este enquadramento deixa de fora de propósito: o problema de um ator por trás de muitas contas não é uma era. É o fio estrutural sob as três, e tem a sua própria seção.

3. Dez maneiras pelas quais ataques modernos derrotam as ferramentas clássicas

Estes são os padrões concretos que passam direto pela moderação por regras, mais ou menos em ordem de prevalência. Os três primeiros recebem mais detalhe.

01 · A DM do "admin" com o chat limpo

O principal vetor de golpe de 2025 em perdas das vítimas. Um golpista entra em um grupo público e observa. Quando um membro faz uma pergunta ou reclama de algo, recebe em minutos uma mensagem privada de um perfil que copia o nome e o avatar de um admin, muitas vezes com um caractere trocado (um zero no lugar do O, um L minúsculo no lugar do I maiúsculo). A mensagem no grupo, se existir, é inofensiva. A carga, um pedido de frase semente ou um link para um KYC falso, vive só na DM, onde nenhum bot de moderação consegue ver. [4] [5] [6]

As ferramentas clássicas deixam passar por três motivos: a mensagem pública não tem palavra proibida, link nem mídia; nada compara o nome e o avatar de um novo membro com os admins reais na entrada; e nada acompanha "esta conta entrou há três minutos e já está mandando mensagem para membros ativos". A defesa são verificações de similaridade de perfil na entrada, sinais de comportamento e um caminho de denúncia para as DMs que o bot não observa diretamente.

02 · Spam conversacional gerado por LLM

A virada lenta. Uma conta entra e publica mensagens naturais e no assunto, que combinam com a cultura do grupo. Responde a perguntas, corretamente. Ganha credibilidade ao longo de várias rodadas, às vezes dias. Então vira: um link, uma oferta, um pedido para continuar na DM. Cada mensagem é gerada, não copiada, então não há duplicata para detectar, nem assinatura, e o tom combina porque o modelo foi instruído a combinar. As ferramentas são comerciais: o FraudGPT era anunciado a cerca de US$ 200 por mês em 2023 [7]; o WormGPT 4 custa US$ 50 por mês ou US$ 220 pela vida toda, com código-fonte incluído. [8] Nada que olhe uma única mensagem pega uma intenção que só aparece ao longo de uma conversa; a detecção que pega precisa ler a janela inteira, e na prática isso significa outro modelo.

03 · A troca de carga por edição

O desvio mais simples deste relatório, e a maioria dos bots ainda está aberta a ele. O spammer publica uma mensagem limpa que passa por todos os filtros, espera a janela de restrição para recém-chegados acabar e então edita a mensagem para inserir o link ou o texto do golpe. A maioria dos bots de moderação assina a atualização message do Telegram e não a edited_message, então a edição nunca entra no pipeline de detecção. O conserto é um dia de trabalho: processar os dois eventos e rodar todas as verificações de novo a cada edição. Se você administra uma comunidade, pergunte a quem mantém o seu bot se ele processa edições.

04–06 · O problema das assinaturas

Três padrões com uma mesma causa raiz: a detecção clássica compara assinaturas, e os ataques modernos quebram a forma superficial.

• Homóglifos e caracteres de largura zero. Um а, е ou о cirílico no lugar da letra latina, ou um U+200B/U+200C/U+200D invisível inserido no meio da palavra, parte "airdrop" ou "metamask" de modo que a lista de bloqueio não casa mais, enquanto o leitor não vê nada de errado. Normalização Unicode e um mapa de caracteres confundíveis antes de qualquer verificação por palavra resolvem; a maioria dos bots não faz isso.
• Golpes em imagens e capturas de tela. A URL, o endereço da carteira ou o @ "oficial" aparecem dentro de um JPEG, um sticker ou uma captura de uma mensagem fixada falsa. Sem OCR, o texto é invisível para o bot, e a resposta habitual, bloquear toda mídia, é inviável em um chat vivo.
• Enxames de contas envelhecidas. Uma indústria cultiva contas do Telegram de três meses a cinco anos de idade, com histórico e avatares plausíveis, e as vende no atacado justamente para passar por verificações de idade. [14] Nenhuma verificação de conta isolada as distingue; só a detecção de comportamento coordenado entre contas consegue.

07–10 · O problema do comportamento

Quatro padrões em que o ataque não está no que foi dito, e sim em como a conta se comportou ou que contexto trouxe.

• Burla e fadiga de CAPTCHA. Serviços de resolução vencem os desafios por centavos, enquanto desafios fortes o bastante para frear atacantes também custam membros reais, que desistem e vão embora. A resposta são desafios adaptativos ao risco, vistos só pelo recém-chegado suspeito, algo que poucos bots em uso fazem bem.
• O funil de observador para DM. A conta entra, nunca publica, raspa a lista de membros e abre DMs. Não dispara nenhuma regra do grupo, e é o mecanismo por trás de boa parte das perdas com golpes longos da seção 1. [1]
• Phishing hiperpersonalizado. Dados vazados mais um modelo de linguagem produzem uma mensagem que cita o projeto, a carteira ou a atividade on-chain da própria vítima. Parece um contato real. O golpe está na especificidade, que não tem assinatura.
• Bots de "suporte" maliciosos. Bots com nomes de grandes carteiras e corretoras. A verificação de terceiros para contas e bots existe desde janeiro de 2025 [32], mas a adoção é mínima e qualquer bot ainda pode ser lançado com qualquer nome. [4]

4. A ameaça da IA em detalhe

A economia

Quando o FraudGPT apareceu em julho de 2023, era vendido por assinatura, a partir de US$ 200 por mês, anunciado no Telegram com milhares de vendas alegadas. [7] Em novembro de 2025, o WormGPT 4 era vendido a US$ 50 por mês ou US$ 220 por uma licença vitalícia com código-fonte. [8] Um ano da ferramenta foi de cerca de US$ 2.400 para US$ 600, ou US$ 220 uma única vez: queda de 91% em dois anos, e os novos entrantes cobram ainda menos. Quando ferramentas de ataque deflacionam tão rápido, o resultado é volume de atacantes.

O canal de distribuição é o próprio Telegram. A plataforma que se defende é o mercado das ferramentas usadas contra ela: um circuito fechado.

A medição em grande escala mais clara de antes e depois é a constatação da SlashNext de um aumento de 1.265% no volume de phishing nos doze meses após o lançamento do ChatGPT (do 4º trimestre de 2022 ao 3º de 2023). [9] É uma correlação com a era da IA generativa, não uma atribuição estrita, mas nada desde então sugere que a curva tenha voltado a cair.

O que as ferramentas conseguem fazer: sustentar uma conversa coerente de várias etapas, imitar o registro de um canal específico e personalizar a partir de dados vazados e perfis públicos.

Por que as assinaturas falham

Antes da IA, a mesma mensagem de golpe era colada para milhares de vítimas; calcular o hash uma vez bloqueava todas as repetições. Por isso os bots de moderação evoluíram em torno de palavras-chave, expressões regulares e listas de bloqueio. Depois da IA, a mesma intenção ("me manda a sua frase semente") aparece em infinitas variações de superfície, então os hashes nunca batem e as palavras-chave nunca casam. A detecção precisa passar de o que foi dito para o que o ator está fazendo: como a conta entrou, o que fez antes de publicar, como interagiu, quando virou, que identidade e reputação carrega. Julgar a intenção em uma janela de conversa com outro modelo funciona, e é caro; a disciplina de custo é um dos problemas em aberto da área (seção 8).

A virada agêntica

Dois casos de 2026 mostram onde a ameaça da IA está agora: não em gerar spam, mas em conduzir a campanha.

Em maio de 2026, a Trend Micro publicou a investigação sobre a "Patriot Bait". Um único operador de língua russa mantinha um canal do Telegram com 17 mil inscritos se passando por um veterano americano. O canal existia desde fevereiro de 2021; de setembro de 2025 a maio de 2026 funcionou com IA. Um orquestrador em Python que o operador chamou de "Quantum Patriot" chamava um modelo de fronteira por 73 chaves de API roubadas para interpretar o personagem, e um chatbot separado falava diretamente com as vítimas. O operador destravou o modelo convencendo-o de que era um pentester autorizado, papel que o modelo salvou na memória, de modo que toda conversa seguinte já começava destravada. Nas palavras da Trend Micro, o que antes exigia uma equipe de redatores, gestores de redes sociais, pessoal de TI e programadores de malware agora pode ser automatizado por um único ator com um servidor, um bot do Telegram e acesso de API a modelos de fronteira. [10] O artigo ScamAgents formaliza o padrão: agentes autônomos de várias etapas com memória e comportamento adaptativo, contra os quais as barreiras de segurança atuais estão documentadas como ineficazes. [11]

Para a detecção, isso corta dos dois lados. As ferramentas clássicas supunham a economia de uma equipe de golpistas, muitas impressões digitais distintas por campanha. Um agente solo colapsa isso: um IP, uma conta de modelo, um estilo operacional, o que é mais fácil de identificar no nível da campanha e mais difícil no nível da mensagem, porque cada mensagem parece vir de uma pessoa atenciosa.

O Show de Truman

Em janeiro de 2026, a Check Point publicou a investigação sobre uma campanha que acompanhava desde outubro de 2025, construída em torno de um app chamado OPCOPRO e batizada em referência ao filme de 1998 sobre um homem cujo mundo inteiro é um cenário. Grupos de Telegram e WhatsApp rigidamente controlados, muitas vezes sincronizados, são povoados por "especialistas" gerados por IA e colegas sintéticos. Membros perguntam, colegas respondem, especialistas aconselham. A imersão dura semanas. Os apps complementares nas lojas da Apple e do Google são cascas WebView cujos saldos, operações e contratos são fabricados no servidor, então as vítimas veem seus ganhos crescerem. Depois vem o pedido: investir mais, pagar a taxa de saque, cobrir o imposto. [12]

Isso derrota tudo o que veio antes neste relatório. Não há mensagem de spam; o contexto inteiro é o ataque. Todo detector por mensagem erra, toda heurística de observador para DM erra, porque a própria comunidade é fabricada. O que pega isso é reputação entre plataformas, reconhecer a mesma impressão digital em muitos grupos, ou verificação de identidade forte o bastante para desmascarar membros sintéticos. O modelo de ameaça subiu uma camada: de ataques dentro de comunidades reais para comunidades que são o ataque.

5. Um ator, muitas identidades

O outro problema difícil ao lado da IA, e o estrutural. Em segurança chama-se problema Sybil: um ator controlando muitas contas para manipular um sistema.

A economia

Contas envelhecidas do Telegram custam de US$ 1 a US$ 10 cada em mercados adversários, com contas de três meses a cinco anos disponíveis no atacado. Os preços vêm do próprio marketing dos fornecedores de cultivo, que publicam guias passo a passo como material de venda; a indústria está normalizada o bastante para se anunciar. [14] Uma rede média opera de 50 a 200 contas em uma única operação coordenada; as profissionais chegam a milhares, muitas vezes controladas pelo protocolo MTProto do Telegram. A Solidus Labs documentou uma rede, a PumpCell, que rodava um pump-and-dump multichain sincronizado em dezenas de canais do Telegram e faturou cerca de US$ 800 mil em um mês. [15] A preços de mercado, um enxame de 100 contas custa na casa de US$ 500; um único golpe bem-sucedido paga de US$ 5 mil a vários milhões. A proporção, não os números exatos, é o ponto.

Por que isso quebra a defesa

Toda defesa clássica compartilha uma suposição: cada conta é um ator independente. Contas coordenadas quebram isso. Banimentos não importam quando o ator tem 50 reservas e pode comprar outra por um dólar. Verificações de idade não ajudam quando contas envelhecidas são um produto. A reputação zera quando o enxame gira. Listas de bloqueio federadas, entre as melhores defesas clássicas, lutam contra uma hidra. A lacuna estrutural é que nenhuma ferramenta de moderação em uso consegue reduzir N contas a um único ator. Sem isso, a defesa é um jogo de acertar a toupeira com toupeiras ilimitadas.

A hidra em escala de plataforma

A prova na maior escala que existe. Huione e Xinbi Guarantee tinham movimentado mais de US$ 35 bilhões em stablecoins, principalmente USDT, vendendo ferramentas de golpe, lavagem, bancos de SIM, contas envelhecidas e kits drenadores, e intermediando trabalhadores traficados para os complexos de golpe. [18] Em 13 de maio de 2025, o Telegram executou sua maior derrubada direcionada, removendo milhares de canais associados, após a pesquisa da Elliptic e a designação do Huione Group pelo Tesouro dos EUA como preocupação primária de lavagem de dinheiro. Em semanas, a Tudou Guarantee, uma concorrente em que a Huione comprara 30% cinco meses antes do banimento, viu o volume diário crescer cerca de 70×; a Xinbi voltou com o mesmo ID de conta e entradas 90% maiores. [19] [20] A derrubada funcionou exatamente como projetada. O mercado nem desacelerou, porque os atores por trás dele nunca foram reduzidos a identidades que pudessem ser excluídas.

6. Além do canal

As maiores perdas de 2025 não terminaram no Telegram. Começaram lá.

Grupos ligados ao Estado norte-coreano roubaram cerca de US$ 2,02 bilhões em cripto em 2025, alta de 51% em relação ao ano anterior, com mais de US$ 300 milhões atribuídos a reuniões deepfake por Zoom e Teams em que os atacantes se passavam por figuras confiáveis do setor. [23] [24] Um caso mostra o formato: o cofundador da THORChain perdeu cerca de US$ 1,35 milhão depois que uma mensagem da conta de Telegram comprometida de um amigo levou a uma videochamada com um contato deepfake e depois a um malware para macOS que drenou a carteira. [25] Golpes de aflição com áudios deepfake custaram cerca de US$ 5 milhões em 2025, e três segundos de áudio bastam hoje para serviços de clonagem de voz de consumo produzirem um clone convincente; um único áudio postado em um grupo serve. [26]

A cadeia tem quatro etapas. Entrada: uma DM inofensiva da conta comprometida de um amigo ("bora numa call rápida?"), sem link, sem palavra-chave e sem conta nova para marcar. Pivô: um convite de agenda ou um domínio de reunião parecido, um clique para fora da plataforma. Deepfake: uma chamada ao vivo com rostos e vozes clonados, e então "sua câmera não está funcionando, instala esse ajuste". Drenagem: o ajuste é malware. A única etapa que uma defesa do Telegram consegue observar é a primeira, e a primeira não tem nada a detectar. Reputação entre plataformas e hábitos de confirmação por outro canal são as únicas defesas que sequer se aplicam, e nenhuma ferramenta lançada em 2024–2026 trata do funil entre plataformas.

Quem opera os golpes

O lado da oferta é industrial, e cada vez mais indiciado. A UNODC estima que os centros de golpe do Sudeste Asiático geram cerca de US$ 40 bilhões por ano, e descreve o Telegram como conveniente e escalável para atores ilícitos. [21] Esses centros dependem em grande parte de trabalho forçado: pelas mesmas estimativas, cerca de 100 mil pessoas traficadas para complexos no Camboja e 120 mil em Mianmar. O "golpista" que escreve para uma comunidade é, em boa parte dos casos, uma vítima de tráfico pagando uma dívida inventada. Em outubro de 2025, o Departamento de Justiça dos EUA indiciou o presidente do Prince Group do Camboja por operar complexos de golpe com trabalho forçado e apreendeu 127.271 BTC, cerca de US$ 15 bilhões, o maior confisco da história dos EUA. [22] No mesmo mês, uma operação no complexo KK Park, em Mianmar, libertou mais de 2 mil trabalhadores de um único complexo entre centenas. Para quem administra uma comunidade, isso ajusta as expectativas: o adversário é uma indústria com a receita de um Estado de porte médio, e o bot de moderação é a primeira linha.

7. Onde está o dinheiro

Comunidades cripto carregam uma carga desproporcional por quatro motivos. Valor por vítima: um golpe longo bem-sucedido rende seis ou sete dígitos, uma ordem de grandeza acima do phishing contra consumidores. Superfície de ataque: grupos cripto são abertos por natureza, e cada membro está a um toque de conectar uma carteira. Campanhas documentadas: a PumpCell é uma rede entre muitas. [15] Imitação de marca: bots e canais de "suporte" falsos de grandes carteiras e corretoras seguem endêmicos enquanto a verificação não é adotada. [4] [5]

Ecossistemas diferentes sofrem ataques diferentes. Na TON, a distribuição nativa do Telegram faz do phishing via Mini Apps o padrão dominante, com drenagem de carteira pelo webview embutido. [5] Nas redes EVM, Ethereum e Base concentram o volume em drenadores, airdrops falsos e pedidos de assinatura maliciosos que concedem aprovações de tokens disfarçadas de resgate. Na Solana, anéis de pump de memecoins, lançamentos falsos e bots drenadores que automatizam o phishing de frases semente. Entre redes, atores no estilo PumpCell rodam campanhas em várias redes ao mesmo tempo e lavam via pontes; operações em uma só rede são coisa do passado.

TON na mira

A interface de confiança nativa do Telegram é a superfície de ataque. Clones do Fragment imitam o mercado de leilão de nomes de usuário e drenam carteiras pelo TON Connect quando o usuário "resgata" ou "lista". Mini Apps de "TON Giveaway" e "Wallet Support" pedem autorização da carteira para eventos e fluxos de suporte falsos. E aprovações de contrato maliciosas via TON Connect parecem um login de rotina enquanto concedem permissões de drenagem. [27] [28] Mini Apps rodam dentro do Telegram, a confiança é implícita, e nenhuma ferramenta de moderação examina manifestos de Mini Apps, aprovações de contrato ou reputação de Mini Apps. O mesmo fluxo que os defensores gostariam de usar para verificar identidade é o que os atacantes exploram hoje; qualquer trabalho defensivo em identidade herda essa superfície desde o primeiro dia.

A economia dos drenadores

Drenadores de carteira são vendidos, suportados e atualizados como software, no Telegram. O Inferno Drainer "se aposentou" em 2023 e voltou em 2025 com endereços de comando e controle armazenados criptografados on-chain, de modo que não há servidor para apreender, e infraestrutura de proxy mantida pelos próprios clientes; a Check Point documentou cerca de US$ 9 milhões drenados no primeiro semestre do retorno. [29] Quando os operadores do Inferno recuaram, entregaram o código ao Angel Drainer, cujo AngelX já implantou mais de 300 dApps maliciosos voltados especificamente a TON e Tron. [30] O TrickMo, um trojan bancário para Android, mudou seu comando e controle para a própria rede ponto a ponto da TON em 2026: sem DNS, sem provedor de hospedagem, nada para derrubar. [31] Isso pertence a um relatório sobre golpes em comunidades porque todo drenador precisa de um canal de entrega, e esse canal é a comunidade: o airdrop falso no grupo, o link da Mini App na DM.

8. O que ainda funciona, o que estagnou

O que ainda funciona

Seis coisas ainda merecem o seu lugar, e as novas camadas vêm por cima delas, não no lugar delas.

• CAPTCHA na entrada com restrição de recém-chegados. Compilações de fornecedores reportam cerca de 95% de redução de spam; trate o número como indicativo, não auditado, mas ele bate com a experiência dos operadores como o filtro de maior retorno. [16] A resposta à fadiga de CAPTCHA são desafios adaptativos ao risco, não removê-los.
• Bloqueios de URLs, encaminhamentos, mídia e convites eliminam a cauda longa do spam de baixo esforço quase sem custo.
• Listas de bloqueio federadas como a CAS propagam o banimento de uma comunidade para todos os assinantes: barato, preciso, vitórias de graça. [17]
• Limites antiflood ainda derrotam a metade burra dos enxames.
• Denúncias de membros são um sinal barato com humanos no circuito que a maioria das comunidades subutiliza.
• Verificações de idade da conta pegam atacantes ocasionais, embora não as fazendas profissionais.

O que estagnou

Detecção por regras contra conteúdo gerado por IA, porque não há assinatura quando cada mensagem é única. Heurísticas de idade contra contas envelhecidas cultivadas, porque a indústria do cultivo transformou a defesa em commodity. Reputação em uma só plataforma, porque atacantes cruzam plataformas e banimentos não. Filtros estáticos de palavras-chave, porque truques de homóglifos e largura zero os derrotam em silêncio, de modo que o bot reporta "limpo" enquanto o desvio passa direto. Nada disso é inútil; ainda pega a ponta ocasional da distribuição. Só deixou de ser suficiente.

A resposta da própria plataforma

O Telegram avançou mais contra abusos em dezoito meses do que na década anterior, e um relato honesto precisa dizer isso. Em setembro de 2024, reverteu a postura sobre compartilhamento de dados: endereços IP e números de telefone agora vão para as autoridades mediante pedido válido, e os pedidos atendidos dos EUA passaram de 14 por ano para cerca de 900. [34] Em janeiro de 2025, lançou a verificação de terceiros para contas e bots, a primitiva contra imitação que os defensores pediam; a adoção até agora é mínima. [32] Em 2025, introduziu mensagens pagas, cobrança por mensagem de não contatos, fricção econômica mirando o funil de DMs. [33] E executou as derrubadas em massa da seção 1. Os atacantes se adaptaram: canais reserva preparados de antemão, @s "de reserva" anunciados com antecedência e entrada por solicitação que também deixa a moderação automatizada de fora. A migração para fora do Telegram mal aparece; a audiência está no Telegram, então os criminosos ficam. [2]

A capacidade de aplicação cresceu cerca de dezessete vezes, de até 30 mil remoções por dia para até 140 mil, com picos acima de meio milhão. Todo padrão de ataque deste relatório opera em plena escala sobre essa curva. O volume de derrubadas é necessário e visivelmente insuficiente; as lacunas restantes são estruturais e estão no nível da comunidade.

9. O que está surgindo

Três direções, com o "como" ainda não resolvido em público.

Detecção assistida por IA. Usar modelos no pipeline de moderação está acontecendo porque precisa acontecer; a detecção por assinatura morreu diante do spam gerado. O problema em aberto é o custo: um modelo em cada mensagem explode a conta em qualquer volume real, então as arquiteturas que funcionam roteiam com cuidado e reservam o julgamento caro para as mensagens que precisam.

Camadas de sinal comportamental. Detecção que olha além do que o usuário disse, para como a conta se comportou: como entrou, o que fez antes de publicar, como interagiu, quando virou. Quase ausente nos bots em uso, e a maior oportunidade perdida da área.

Identidade verificável. Confiança condicionada a carteira, credencial ou prova de humanidade para contextos de alto risco. É a única coisa que quebra a economia de um ator e muitas contas, porque uma identidade ancorada em algo com custo não se compra de 200 em 200 por US$ 500. A adoção é o gargalo; para votações de DAO, canais alfa e assinaturas pagas é uma direção defensável, uma peça de uma resposta convergente, não a resposta inteira.

Escolher entre elas, e operar qualquer uma em escala, é o trabalho dos próximos dois ou três anos. Previsões e um manual para operadores vêm na segunda parte desta série.

Metodologia

Este relatório foi escrito a partir da palestra de maio de 2026 de mesmo nome. Cada número foi conferido de novo com a fonte primária ou com a primeira publicação antes de ser publicado, e cada um traz um marcador numerado para a lista abaixo. Quando um número vem do marketing de um fornecedor ou de uma compilação de fornecedores, o texto diz isso. A aritmética ilustrativa (o custo de um enxame contra o ganho de um golpe) é rotulada como tal. Nada aqui afirma uma conclusão sobre uma empresa ou produto nomeado além do que a fonte citada afirma. Correções são registradas no histórico de mudanças e sobem a versão.

Targa-Praetorian (2026). O estado dos golpes nas comunidades digitais — Edição Telegram, 2026 (v1.0). https://targa.dev/pt-BR/research/state-of-scams-2026

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