AI Phishing in 2026: Como identificar ataques que soam como pessoas reais

1. As Velhas Regras Acabaram

Havia uma maneira confiável de identificar um e-mail de phishing. Gramática ruim. Um príncipe nigeriano pedindo sua conta bancária. “Prezado Cliente”. Solicitações urgentes de domínios com erros de digitação. Você podia folhear por meio segundo e apagar.

Essa versão do phishing morreu.

Em 2026, o e-mail pedindo que você aprove uma transferência bancária foi escrito por IA — usando o estilo real de escrita do seu CFO, raspado de anos de postagens no LinkedIn, boletins da empresa e screenshots do Slack. A mensagem de voz do seu “banco” foi clonada a partir de três segundos de áudio extraídos de um podcast. A chamada de vídeo com seu “CEO” e dois “executivos” foi um deepfake ao vivo rodando em hardware comum. E a página de phishing em que você caiu foi um proxy em tempo real que capturou sua senha, seu código de MFA e seu cookie de sessão — tudo de uma vez — antes mesmo de você terminar de digitar.

A velha lista de verificação não precisa ser atualizada. Precisa ser completamente substituída.

Este guia explica como o phishing com IA funciona hoje, quais são os sinais reais de alerta em 2026 e — mais importante — o que você pode realmente fazer a respeito.

2. Em Números: O Quão Grave É

A aceleração é assombrosa. Em dezembro de 2025, a rede de detecção de ameaças da Hoxhunt registrou um aumento de 14× em e-mails de phishing gerados por IA em comparação com o mês anterior — um pico único de feriado que empurrou o phishing assistido por IA de menos de 5% para mais de 56% de todo o phishing que chegava às caixas de entrada. Essa proporção se estabilizou em cerca de 40% no início de 2026, mas a tendência é clara. Enquanto isso, ataques adversary-in-the-middle (AiTM) que contornam autenticação multifator aumentaram 146% em 2024, e golpes com vídeo deepfake aumentaram 700% em 2025.

Mais de 90% dos ciberataques ainda começam com phishing. O empregado mediano clica em um link de phishing dentro de 21 segundos. E o phishing continua sendo o vetor inicial de ataque mais caro, custando às organizações em média US$ 4,88 milhões por violação.

3. Como o Phishing com IA Funciona na Prática

Entender o ataque é o primeiro passo para se defender. Agora existem six categorias distintas de phishing alimentado por IA, cada uma mirando uma vulnerabilidade diferente.

3.1 E-mails Spear Phishing Gerados por IA

O phishing antigo era um jogo de números — disparar milhões de e-mails genéricos e esperar que alguém clicasse. O phishing com IA é cirúrgico.

Os atacantes alimentam um LLM — às vezes um modelo legítimo, às vezes ferramentas criminosas criadas para esse fim como WormGPT ou FraudGPT — com os dados publicamente disponíveis do seu alvo: perfil do LinkedIn, histórico de redes sociais, comunicados de imprensa da empresa, vagas de emprego, commits no GitHub. O modelo gera um e-mail personalizado que referencia um projeto real, combina com o tom de escrita do suposto remetente, usa a terminologia interna correta e não contém erros gramaticais ou construções estranhas.

Pesquisas da IBM descobriram que a IA pode produzir um e-mail de spear phishing convincente em cinco minutos. Um atacante humano habilidoso leva dezesseis horas. Isso é um ganho de eficiência de 200× — o que significa que ataques que antes eram econômicos apenas contra alvos de alto valor agora são lucrativos contra qualquer pessoa.

O que torna 2026 diferente: mais de 92% dos ataques de phishing polimórfico agora usam IA para gerar centenas de variantes de mensagem contextualmente únicas para uma única campanha. Cada e-mail é ligeiramente diferente em redação, estrutura e formatação — então filtros tradicionais de correspondência de padrões não conseguem agrupá-los em campanhas para detecção. Pesquisadores preveem que essa abordagem tornará a detecção baseada em campanhas quase impossível até 2027.

Exemplo do mundo real: Uma campanha direcionada a 800 escritórios de contabilidade usou IA para referenciar os dados de registro estadual e arquivamentos recentes de cada empresa. Taxa de clique: 27% — aproximadamente quatro vezes a média do setor para phishing.

3.2 Chamadas com Voz Deepfake (Vishing)

A clonagem de voz ultrapassou o que os pesquisadores chamam de “limiar indistinguível”. No final de 2025, ouvintes humanos não conseguem mais distinguir de forma confiável vozes clonadas de alta qualidade das autênticas. A tecnologia requer tão pouco quanto 3 segundos de áudio para gerar um clone convincente — completo com entonação natural, ritmo, pausas, respiração e inflexão emocional.

Como os atacantes obtêm esse áudio: uma única chamada de spam onde solicitam que você diga “sim” ou “olá”. Uma participação em podcast. Uma teleconferência de resultados corporativos. Uma saudação de caixa postal. Um vídeo no YouTube.

A partir disso, eles produzem uma chamada que soa exatamente como seu banco, seu chefe ou seu filho. Alguns grandes varejistas agora relatam receber mais de 1.000 chamadas de scam geradas por IA por dia.

Padrões de ataque:

• “Golpe do avô”: Uma chamada em pânico de uma voz que soa exatamente como seu neto, alegando estar em apuros e precisando de dinheiro imediatamente. Vozes sintéticas agora transmitem choro, medo e urgência com precisão perturbadora. Esses golpes voltados a familiares aumentaram 45% em 2025.
• “Fraude do CEO”: A voz clonada do seu CFO liga para a equipe financeira pedindo uma transferência urgente antes do fim do dia. Confidencial. Não envolva mais ninguém. Fraudes de CEO agora têm como alvo cerca de 400 empresas por dia.
• “Ligação de segurança do banco”: Uma voz autoritária do “departamento antifraude do seu banco” informa que sua conta foi comprometida e orienta sobre mover seus fundos para uma “conta segura”.

Em mais de 80% dos ataques de voice phishing, os atacantes usam IDs de chamador falsificados para fazer a chamada parecer originária de um número legítimo. Vishing agora representa mais de 60% dos atendimentos relacionados a incidentes de phishing.

3.3 Chamadas de Vídeo Deepfake

É aqui que fica mais alarmante — e mais caro.

O caso Arup (2024): Um funcionário da empresa de engenharia do Reino Unido Arup entrou em uma videoconferência que parecia rotineira com o CFO da empresa e vários executivos seniores. Todos pareciam certos. Todos soavam certos. Ele autorizou 15 transações totalizando US$ 25,6 milhões para contas bancárias em Hong Kong. Todas as pessoas naquela chamada eram deepfakes.

Singapura, março de 2025: Um diretor financeiro de uma multinacional entrou em uma chamada Zoom com o “CFO” e outros líderes. O CFO até sugeriu proativamente a chamada de vídeo — sabendo que a equipe de finanças havia sido avisada sobre deepfakes, os atacantes transformaram o próprio passo de verificação destinado a detê-los. O diretor autorizou uma transferência de US$ 499.000. Todos os executivos na tela foram gerados por IA.

Conglomerado europeu de energia, início de 2025: Atacantes usaram um clone de áudio deepfake do CFO para emitir instruções ao vivo durante uma chamada para uma transferência urgente. A voz replicou pausas, tom e cadência perfeitamente. Os fundos — US$ 25 milhões — desapareceram em poucas horas.

Esses ataques funcionam porque chamadas de vídeo criam uma forte sensação de verificação. Ver alguém deveria ser mais confiável do que ler um e-mail. Os atacantes aprenderam isso e agora miram o próprio passo de verificação. Novos modelos deepfake mantêm consistência temporal — nada mais de cintilação, distorção ou artefatos do uncanny valley nos quais versões anteriores de detecção se apoiavam.

3.4 Ataques Coordenados Multicanal

As campanhas mais sofisticadas não dependem de um único vetor. Um ataque coordenado pode parecer assim:

1. Email chega do “CFO” referenciando um fornecedor real e um projeto real, solicitando aprovação de fatura
2. Mensagem de voz segue do mesmo “CFO” — voz clonada — reforçando a urgência
3. Chamada de vídeo é oferecida para verificação, com executivos deepfaked
4. Pressure é usada para contornar os canais normais de aprovação porque o negócio é “sensível ao tempo” e “confidencial”

Cada passo reforça o anterior. A combinação de canais cria uma sensação de realidade que nenhum canal sozinho poderia alcançar. Fraude cross-channel com IA (combinando voz, vídeo e texto) tem projeção de dominar mais de 60% dos ataques até 2027.

3.5 Sites de Phishing Potenciados por IA e AiTM

Além de e-mail e chamadas, a IA é usada para gerar centenas de sites fraudulentos — sites clones que replicam exatamente a marca, o layout e a UX de serviços reais. Esses sites agora incluem páginas de login perfeitas para Microsoft 365, Google Workspace e portais bancários; painéis que parecem funcionais e confirmam ações “bem-sucedidas”; e comportamento polimórfico que adapta o conteúdo do site com base no navegador do visitante, localização e fonte de referência.

Mas a evolução mais perigosa é o adversary-in-the-middle (AiTM) ataque. Em vez de mostrar uma página falsa estática, o site de phishing atua como proxy da página de login real — retransmitindo suas credenciais e o código de MFA para o serviço legítimo em tempo real, enquanto captura seu cookie de sessão. Esse cookie permite que o atacante herde sua sessão totalmente autenticada, tornando códigos SMS, apps autenticadores e notificações push inúteis.

3.6 Phishing-as-a-Service: A Escala Industrial

Isto é o que mudou o jogo em 2025–2026. Phishing não é mais uma operação solo — é um negócio por assinatura.

O exemplo mais notório: Tycoon 2FA, uma plataforma de phishing-as-a-service que se especializou em bypass de MFA. Por aproximadamente US$ 120, assinantes tinham acesso a um kit pronto: páginas de login falsificadas, uma camada de proxy reverso, painéis de gerenciamento de campanha e colheita de credenciais em tempo real — tudo entregue via canais do Telegram.

No auge, Tycoon 2FA tinha aproximadamente 2.000 assinantes criminosos, usou mais de 24.000 domínios e gerou dezenas de milhões de e-mails de phishing por mês. Em meados de 2025, respondeu por cerca de 62% de todo o phishing que a Microsoft bloqueou. Mirou contas do Microsoft 365 e Google Workspace em quase todos os setores — educação, saúde, finanças, governo.

Em 4 de março de 2026, uma operação internacional coordenada liderada por Europol, Microsoft e uma coalizão de parceiros do setor privado apreendeu 330 domínios e desmantelou a infraestrutura central do Tycoon 2FA. Mas a atividade da plataforma retornou aos níveis pré-interrupção em dias, e suas técnicas subjacentes sobreviverão ao serviço. A lição é estrutural: quando um bypass sofisticado de MFA pode ser alugado pelo preço de um jantar, a barreira de entrada para phishing avançado efetivamente colapsou.

4. Os Novos Sinais de Alerta

Os antigos sinais de alerta — gramática ruim, cumprimentos genéricos, anexos suspeitos — já não são confiáveis. A IA os elimina. Aqui está o que procurar em vez disso.

Para e-mails

1. Perfeição suspeita. Humanos reais cometem pequenos erros. Usam contrações, começam frases com “E”, às vezes digitam errado. Se seu colega que normalmente manda “ei, pode checar isso” de repente envia um e-mail formalmente composto com pontuação correta, algo está errado. Perfeição agora é um sinal de alerta, não de segurança.

2. Detalhe inapropriado. A IA raspa seus dados públicos para personalizar ataques. Se um e-mail referencia informações que o suposto remetente não deveria razoavelmente saber — a escola da sua filha, um codinome de projeto específico, uma conversa de conferência — pergunte como obtiveram isso. Relacionamentos reais têm limites naturais sobre o que as pessoas sabem umas das outras. A IA não entende esses limites.

3. Combinação de urgência + segredo. “Isso é urgente e confidencial — por favor, não envolva ninguém.” Essa combinação é quase sempre manipulação. Solicitações legítimas e urgentes raramente exigem contornar processos normais de aprovação. O pedido para manter segredo é o que impede a verificação.

4. Solicitação que contorna o processo normal. Qualquer solicitação financeira, de credenciais ou de acesso que peça explicitamente para você pular uma etapa normal deve ser tratada como suspeita, independentemente de como for apresentada.

5. Domínio do remetente com variação menor. E-mails gerados por IA frequentemente vêm de domínios com um caractere de diferença: paypa1.com, microsoft-security.com, amazon-verify.net. Passe o mouse sobre qualquer link antes de clicar. Verifique o endereço de e-mail real do remetente — não o nome exibido.

6. Códigos QR e anexos incomuns. Phishing por QR code (“quishing”) aumentou 400% entre 2023 e 2025. Atacantes inserem links maliciosos em códigos QR porque muitos filtros de segurança de e-mail não conseguem ler URLs codificadas em imagens. Desconfie de e-mails inesperados contendo um código QR, um arquivo SVG ou um convite de calendário de um remetente desconhecido.

Para chamadas telefônicas

1. Ritmo não natural. Fala real é bagunçada. Respiramos de forma desigual, tropeçamos em sílabas, aceleramos quando animados. Vozes de IA frequentemente têm uma qualidade “metrônomo” — ritmo uniforme, transições anormalmente suaves. Ouça a ausência da imperfeição.

2. Áudio que está limpo demais. Uma chamada angustiada de um membro da família em emergência terá ruído de fundo — trânsito, vento, eco da sala. Áudio deepfake costuma ser suspeitosamente limpo, ou contém cortes digitais sutis no final das frases.

3. Respostas instantâneas. Durante uma chamada de voice phishing ao vivo, o sistema de IA do atacante precisa de uma fração de segundo para gerar respostas. Uma latência sutil de processamento — ou, inversamente, respostas suspeitosamente instantâneas sem pausa natural para pensar — pode indicar uma conversa sintética.

4. Pressão para agir imediatamente. Urgência que impede você de fazer uma pausa para verificar é uma tática psicológica deliberada. Nenhuma emergência legítima exige que você autorize uma transferência em cinco minutos.

Para chamadas de vídeo

1. Inconsistências de sincronização labial. Apesar das melhorias, vídeo deepfake ainda às vezes apresenta pequenas discordâncias entre movimentos labiais e áudio, mais visíveis nas consoantes — sons “p”, “b”, “m” onde os lábios se fecham claramente.

2. Piscadas e movimentos oculares não naturais. Faces geradas por IA podem piscar em padrões que não têm aleatoriedade humana. O movimento dos olhos durante o pensamento ou ao olhar pela sala costuma estar ausente ou estilizado.

3. Artefatos nas bordas. Cabelo, brincos e a borda entre rosto e fundo podem mostrar distorção sutil — leve desfoque, nitidez inconsistente. Confie na sensação de “uncanny valley” se algo parecer ligeiramente errado.

4. Inconsistência de iluminação. Se a iluminação no rosto de alguém não corresponde ao ambiente aparente, ou muda de forma que não corresponde ao movimento da câmera, esse é um sinal técnico.

5. O Que Você Pode Realmente Fazer

A detecção está ficando mais difícil à medida que a IA melhora. A defesa precisa focar cada vez mais em processos que funcionem independentemente de você conseguir identificar a falsificação.

Para indivíduos

Configure uma palavra-código familiar. Escolha uma palavra ou frase conhecida apenas pela sua família imediata. Qualquer pessoa que ligar alegando ser um familiar em apuros deve fornecê-la antes de você tomar qualquer ação. Esse único passo derrota virtualmente todos os golpes do tipo “avô”.

Desligue e retorne a chamada em um número que você já tem. Se receber qualquer ligação de uma instituição financeira, agência governamental ou alguém alegando autoridade — desligue. Não retorne a chamada para o número que ele forneceu. Ligue para o número no verso do seu cartão, no site oficial ou nos contatos salvos do seu telefone. Chamadores legítimos entenderão.

Nunca clique em links em mensagens — acesse diretamente. Seja um alerta do banco, uma notificação da Microsoft ou uma atualização de entrega: não clique no link. Abra uma nova aba do navegador e digite o endereço do site você mesmo. Se houver realmente um problema na sua conta, você verá quando fizer login diretamente.

Desconfie de códigos QR. Não escaneie códigos QR de e-mails inesperados, mensagens de texto ou publicações públicas sem verificar a fonte. Atacantes inserem URLs maliciosas em códigos QR exatamente porque seus filtros de e-mail podem não detectá-las.

Ative MFA em todos os lugares — mas entenda seus limites. A autenticação multifator bloqueia a grande maioria dos ataques automatizados de roubo de credenciais, e continua sendo essencial. Use um app autenticador (não SMS quando possível) para contas importantes. Mas saiba que MFA não é mais infalível — ataques adversary-in-the-middle podem interceptar tokens de sessão em tempo real. Chaves de segurança de hardware (YubiKey, Titan) usando FIDO2 são o único método de autenticação totalmente resistente ao phishing AiTM, porque são criptograficamente vinculadas ao domínio legítimo e se recusam a autenticar em um site proxy. Veja nosso Guia Completo de Configuração de 2FA and Guia Definitivo de Passkeys.

Reduza sua pegada pública de áudio e vídeo. Quanto menos áudio e vídeo seus tiverem publicamente, mais difícil será cloná-lo. Entrevistas longas em vídeo, participações em podcasts e gravações de reuniões gerais da empresa são fontes primárias para clonagem de voz.

Para organizações

Verificação fora de banda para qualquer solicitação financeira. Nenhuma transferência, alteração de credenciais ou pagamento a fornecedor deve ser autorizado com base apenas em um e-mail ou chamada, independentemente de quão convincente pareça. Uma verificação separada — ligar para o solicitante em um número conhecido, obter um segundo aprovador, checar com o helpdesk de TI — deve ser inegociável.

Limiares de aprovação por múltiplas pessoas. Qualquer transação acima de um valor definido requer duas pessoas aprovando de forma independente. Esse é o controle único mais efetivo contra fraude de CEO. Mesmo que uma pessoa esteja totalmente convencida, um segundo aprovador quebra o ataque.

Crie uma cultura de “permissão para questionar”. Os funcionários precisam de permissão organizacional explícita para verificar solicitações incomuns — mesmo de executivos — sem medo de parecerem obstinados. Atacantes exploram o instinto humano de deferência à autoridade.

Implemente autenticação resistente a phishing. A derrubada do Tycoon 2FA deixou claro: MFA tradicional pode ser contornado em escala industrial. Chaves de hardware FIDO2 são a proteção mais eficaz contra ataques AiTM. Elas se recusam a autenticar em um site proxy que falsifica o domínio legítimo. Priorize implantação para administradores, equipes financeiras e executivos primeiro.

Autenticação de e-mail: SPF, DKIM, DMARC. Esses protocolos impedem que atacantes falsifiquem seu próprio domínio — tornando impossível que um e-mail que afirma vir de yourcompany.com passe na autenticação se não tiver realmente se originado dos seus sistemas.

Atualize o treinamento de phishing com exemplos atuais. A maioria dos programas de conscientização ainda usa exemplos de phishing da era de 2020 com sinais óbvios. Organizações com programas de treinamento comportamental atualizados reduzem taxas de clique para tão baixas quanto 1,5%. As que dependem de treinamento genérico anual veem pouca melhora. O treinamento deve usar simulações realistas geradas por IA, e deve ser contínuo.

Monitore tokens de sessão e credenciais roubadas. Mesmo depois de senhas serem redefinidas, cookies de sessão roubados continuam exploráveis até serem explicitamente revogados. Implemente monitoramento contínuo por credenciais expostas em ecossistemas criminosos e atividade de login anômala.

6. O Que a Tecnologia de Detecção Pode e Não Pode Fazer

Várias ferramentas agora tentam detectar conteúdo gerado por IA em tempo real:

• McAfee Deepfake Detector: Afirma 96% de precisão ao sinalizar áudio sintético, rodando localmente no dispositivo em menos de 3 segundos
• Hiya Deepfake Voice Detector: Extensão de navegador e ferramenta móvel que atribui uma “pontuação de autenticidade” a chamadas recebidas
• Pindrop Pulse: Ferramenta empresarial para call center que detecta vozes sintéticas antes de autorizar transações
• Content Provenance (C2PA): Um padrão apoiado por coalizões para assinar criptograficamente mídias no ponto de criação, estabelecendo cadeias de proveniência à prova de adulteração

Essas ferramentas ajudam, mas use-as com cautela. Ferramentas de detecção baseadas em IA perdem até 50% de sua precisão em condições reais comparadas a ambientes controlados de laboratório — precisamente a lacuna entre um demo de pesquisa e um ataque real. A Gartner prevê que, até 2026, 30% das empresas acharão soluções isoladas de verificação de identidade pouco confiáveis.

O problema fundamental é que geração de deepfake e detecção de deepfake estão em uma corrida armamentista, e a geração está vencendo atualmente. Defesas baseadas em processos — protocolos de verificação, requisitos de aprovadores múltiplos, palavras-código, chaves FIDO2 — funcionam independentemente de quão boa a deepfake fique. Ferramentas técnicas de detecção são uma camada útil, mas não a defesa principal.

A linha de defesa significativa está se deslocando do julgamento humano para proteções em nível de infraestrutura: mídia assinada criptograficamente na origem, autenticação resistente a phishing e compartilhamento de inteligência de ameaças entre setores. Simplesmente olhar mais de perto os pixels não será mais adequado.

7. A Mecânica Psicológica

Entender por que esses ataques funcionam ajuda você a resistir, mesmo quando não consegue identificar a falsificação.

O phishing com IA mira especificamente três alavancas psicológicas:

Authority. Uma mensagem do seu CEO, do seu banco, do seu filho — alguém com poder legítimo sobre seu comportamento — desencadeia instintos de conformidade que anulam a avaliação crítica. Em 95% dos ataques de voice phishing, o atacante se passa por uma figura de autoridade.

Urgency. “Dentro da próxima hora.” “Antes do fim do dia.” “Ou sua conta será permanentemente fechada.” Urgência impede a pausa que a verificação exige. O empregado mediano clica em um link de phishing dentro de 21 segundos — há quase nenhuma janela para avaliação racional.

Secrecy. “Não discuta isso com mais ninguém.” Este é o que sempre deve ser um sinal vermelho. Segredo remove a segunda opinião que pegaria o ataque.

Quando os três aparecem juntos — autoridade, urgência e segredo — trate como um ataque quase certo, independentemente de quão convincente pareça a origem.

8. Referência Rápida: O Que Fazer Agora

Nos próximos 5 minutos:

• Configure uma palavra-código familiar para verificação em chamadas de emergência
• Ative autenticação de dois fatores no seu e-mail e contas bancárias

Nesta semana:

• Peça uma chave de segurança de hardware FIDO2 (YubiKey, Google Titan) para suas contas mais críticas
• Audite seu áudio e vídeo publicamente disponíveis
• Configure um app autenticador em todas as principais contas que não suportam chaves de hardware

Para seu local de trabalho:

• Compartilhe este guia com sua equipe
• Estabeleça ou reforce verificação fora de banda como uma etapa obrigatória para solicitações financeiras
• Verifique se seu e-mail usa autenticação DMARC (sua equipe de TI pode verificar isso)
• Inicie um programa piloto de chaves de hardware FIDO2, começando pelas equipes de finanças e administração

Se achar que foi alvo:

• Pare toda comunicação com o atacante suspeito imediatamente
• Contate sua instituição financeira se dinheiro esteve envolvido
• Reporte ao FTC em ReportFraud.ftc.gov (EUA), ou à sua autoridade nacional de denúncias de cibercrimes
• Notifique sua equipe de TI ou segurança para que outros na organização possam ser avisados
• Se você inseriu credenciais em um site suspeito, altere sua senha imediatamente e revogue todas as sessões ativas

9. A Verdade Objetiva

Você não será capaz de detectar de forma confiável um ataque de phishing com IA de alta qualidade apenas olhando. A tecnologia é boa demais e melhora rápido. Apenas 0.1% das pessoas em um estudo recente conseguiram identificar corretamente todos os deepfakes que lhes foram mostrados. A precisão humana em vozes clonadas de alta qualidade está abaixo de 30%. Os indícios visuais em vídeos deepfake estão sendo eliminados a cada atualização de modelo.

O que você pode fazer é tornar a detecção irrelevante. Os ataques que têm sucesso são aqueles onde uma única pessoa, em um momento de urgência, age sozinha. Os ataques que falham são os que encontram um segundo passo — uma ligação de retorno, um segundo aprovador, uma palavra-código, uma chave FIDO2 que se recusa a autenticar no domínio errado — onde a ilusão se desfaz.

Construa processos que assumam que a comunicação que você recebe pode ser falsa. Verifique por canais independentes. Desacelere quando for instruído a ter pressa. Questione quando for pedido que você mantenha silêncio.

Os criminosos estão usando IA. Sua melhor defesa é obstinadamente humana: ceticismo, um segundo par de olhos e uma ligação que você mesmo inicie.

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