Operação Serengeti III: 1.462 detenções e mais de 105 milhões de dólares recuperados num cerco ao cibercrime em toda a África
A Interpol anunciou a 22 de outubro de 2026 os resultados da Operação Serengeti III, um dos maiores cerços coordenados ao cibercrime já conduzidos em África. Em dois meses de ações, as polícias de 21 países detiveram 1.462 suspeitos, desmantelaram 10.909 redes maliciosas e recuperaram mais de 105 milhões de dólares em fundos ilícitos, segundo o anúncio.
A operação decorreu de 29 de junho a 31 de agosto de 2026. Participaram investigadores de 20 países africanos, com os Estados Unidos a juntar-se: Angola, Benim, Camarões, Congo, Costa do Marfim, República Democrática do Congo, Essuatíni, Gabão, Gâmbia, Gana, Quénia, Moçambique, Nigéria, Ruanda, Senegal, África do Sul, Tanzânia, Uganda, Zâmbia e Zimbabwe. A Interpol indica que as investigações financeiras ligam a atividade visada a perdas para as vítimas que excedem 385 milhões de dólares, tendo sido identificadas 65.929 vítimas, como nota o The Record.Como a operação funcionou
A Serengeti III não se apoiou numa sequência de rusgas nacionais isoladas, mas em inteligência partilhada. A Interpol forneceu às unidades participantes, antes das detenções, dados sobre domínios suspeitos, endereços IP e servidores de comando e controlo, enquanto parceiros privados completavam o quadro: a Group-IB contribuiu com inteligência de ameaças sobre kits de phishing, botnets e infraestrutura maliciosa, a par de Kaspersky, Fortinet, Team Cymru, Trend AI, Uppsala Security, Cybercrime Atlas e Meta, como reporta o The Hacker News. Jacomo Piccolini, da Team Cymru, resumiu a lógica: os criminosos não conseguem operar sem infraestrutura — têm de a construir, ligar e manter, e são essas atividades que criam oportunidades para os encontrar.- No Uganda foram desmanteladas duas redes transnacionais de fraude e houve 365 estrangeiros detidos por fraude online de investimentos e pensões dirigida a vítimas na Ásia, operada a partir de call centers com guiões ensaiados e plataformas de trading falsas.
- Em Angola foram encerrados dois centros ilegais de mineração de criptomoedas: nove detenções, apreensão de mais de 2.000 equipamentos de mineração e de seis estações ilegais de transformação elétrica, cuja infraestrutura está avaliada em mais de 1 milhão de dólares.
- Na Nigéria, um suspeito foi detido num caso de phishing e business email compromise que recolheu credenciais de software e cerca de 2,1 milhões de endereços de e-mail; recuperou-se também um carro de luxo supostamente comprado com o produto do crime.
- Uma detenção separada na Nigéria permitiu rastrear mais de 2,4 milhões de dólares de uma fraude de investimentos conduzida por aplicações de mensagens, com o dinheiro lavado sobretudo via criptomoedas.
- Na República do Congo houve 30 detenções; na Tanzânia foi desmantelado um esquema de aplicações móveis de crédito maliciosas e, no Gabão, uma rede que burlava utilizadores nas redes sociais com importações de viaturas.
A dimensão por trás dos números
O número de detenções só captura parte do alcance da operação. As 65.929 vítimas identificadas e os 385 milhões de dólares em perdas associadas apontam para fraude à escala industrial — boa parte dela sem grande sofisticação técnica, mas implacável: plataformas de trading falsas, propostas de investimento, páginas de phishing e aplicações de crédito. O próprio African Cyber Threat Assessment Report 2026 da Interpol, publicado juntamente com os resultados, alerta que a IA é cada vez mais usada para redigir mensagens convincentes e escalar a engenharia social, segundo o Security Affairs.As redes de cibercrime não conhecem fronteiras e exploram a tecnologia para atacar vítimas numa escala sem precedentes.As palavras são de Neal Jetton, diretor de cibercrime da Interpol. Acrescentou que a operação reforça uma mensagem clara: com o cibercrime cada vez mais sem fronteiras, a cooperação internacional continua a ser uma das ferramentas mais eficazes para desmantelar redes criminosas, recuperar ativos criminosos e proteger as comunidades do dano digital.