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• Caixa muda sorteios das loterias e leva concursos de sábado para domingo em 2026

O sorteio do concurso 3033 da Mega-Sena acontece na manhã deste domingo (19), às 11h. O prêmio desta loteria está estimado em R$ 35 milhões.

Os números sorteados da Mega-Sena 3033: atualizaremos a matéria com o resultado assim que sortearem as dezenas.

Você ganhou na Mega? Confira abaixo como resgatar seu prêmio!

Resultado da Mega-Sena 3033

Confira os números sorteados da Mega-Sena de hoje e descubra se o prêmio milionário acumulou ou se teve ganhadores. Em seguida, explore os últimos resultados e as informações sobre o próximo sorteio.

A Mega-Sena de hoje acumulou?

Depois do sorteio, é necessário aguardar o rateio divulgado pela Caixa Econômica Federal.

Teve ganhador na Mega-Sena hoje?

Depois do sorteio, é necessário aguardar o rateio divulgado pela Caixa Econômica Federal.

Qual é o último resultado da Mega-Sena?

O resultado da Mega-Sena 3032 desta quinta-feira (16) é: 08 – 12 – 23 – 27 – 42 – 43.

Quando é o próximo sorteio da Mega-Sena?

O próximo sorteio é o 3034 e ele acontece na terça, 21 de julho de 2026.

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Últimos resultados da Mega-Sena

Os dez últimos resultados dos sorteios da Mega-Sena foram:

• Mega-Sena 3032 (16/07/2026): 08 – 12 – 23 – 27 – 42 – 43
• Mega-Sena 3031 (14/07/2026): 20 – 28 – 32 – 35 – 40 – 54
• Mega-Sena 3030 (11/07/2026): 06 – 11 – 25 – 45 – 48 – 58
• Mega-Sena 3029 (09/07/2026): 01 – 11 – 24 – 33 – 35 – 59
• Mega-Sena 3028 (07/07/2026): 02 – 10 – 11 – 25 – 51 – 56
• Mega-Sena 3027 (04/07/2026): 06 – 15 – 16 – 24 – 34 – 47
• Mega-Sena 3026 (02/07/2026): 14 – 19 – 42 – 45 – 48 – 54
• Mega-Sena 3025 (29/06/2026): 07 – 14 – 16 – 21 – 33 – 58
• Mega-Sena 3024 (27/06/2026): 13 – 39 – 42 – 44 – 47 – 49
• Mega-Sena 3023 (25/06/2026): 22 – 25 – 30 – 31 – 39 – 60

Como resgatar o prêmio da Mega-Sena

Ao ganhar na Mega-Sena, o processo de resgate do seu prêmio é simples e se diferencia principalmente pelo valor a ser recebido. Você tem a opção de fazer o resgate em qualquer casa lotérica credenciada ou nas agências da Caixa.

Veja como funciona:

• Para prêmios brutos de até R$ 2.428,79: você pode receber seu prêmio em qualquer casa lotérica credenciada ou nas agências da Caixa. Aqui, os ganhadores que apostaram online também podem resgatar o prêmio via transferência ao Mercado Pago.
• Para prêmios brutos a partir de R$ 2.428,80: o pagamento é realizado somente nas agências da Caixa. Será necessário apresentar seu comprovante de identidade original com CPF e o recibo de aposta original e premiado.
• Para prêmios de R$ 10.000,00 ou mais: esses valores são pagos em até dois dias úteis. O prazo começa a contar a partir da apresentação em uma Agência da Caixa.

Quais os dias de sorteio da Mega-Sena?

Os sorteios da Mega-Sena acontecem três vezes por semana. Eles ocorrem às terças, quintas e domingos.

Qual o horário do sorteio da Mega-Sena?

O sorteio ocorre às 21h nas terças e quintas e às 11h no domingo. Todos no horário de Brasília.

Onde assistir ao sorteio ao vivo da Mega-Sena?

O sorteio é transmitido online pelo perfil da Caixa no YouTube e Facebook.

Como jogar na Mega-Sena?

A aposta simples consiste em marcar 6 números entre os 60 disponíveis.

Até que horas é possível apostar na Mega-Sena?

Nos sorteios de terça e quinta, as apostas poderão ser feitas até as 20h do mesmo dia. Já nos sorteios de domingo, as apostas poderão ser feitas até as 22h do sábado.

Já a venda de bolões nos canais eletrônicos será finalizada 15 minutos antes do início de cada concurso.

Com quantos números se ganha na Mega-Sena?

O apostador leva prêmio em dinheiro se acertar a partir de 4 números (quadra). Ele também ganha com 5 números (quina) ou 6 números (sena) sorteados.

O post Resultado da Mega-Sena de hoje: veja números e ganhadores do concurso 3033 (domingo, 19/07) apareceu primeiro em Olhar Digital.

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O Brasil registrou, em junho, o terceiro maior número de ataques de ransomware do mundo, segundo dados da plataforma Ransomware.live, iniciativa criada por Julien Mousqueton, CISO da Cohesity, empresa especializada em segurança de dados com inteligência artificial (IA).

Foram contabilizados 23 casos no país durante o mês, colocando o Brasil atrás apenas dos Estados Unidos e da Alemanha. É a primeira vez que o país aparece entre os dez mais afetados desde o início da divulgação dos dados da plataforma, em janeiro.

O Ransomware.live acompanha continuamente sites de vazamento mantidos por grupos de ransomware para identificar e registrar novas vítimas.

Os ataques de ransomware consistem no uso de softwares maliciosos capazes de bloquear o acesso de usuários ou organizações aos seus sistemas. Em seguida, os criminosos exigem o pagamento de um resgate para restaurar o acesso, normalmente sob ameaça de vazar ou excluir permanentemente os dados.

Brasil fica atrás apenas de Estados Unidos e Alemanha

Segundo o levantamento, os Estados Unidos lideraram o ranking de junho, com 199 casos, seguidos pela Alemanha, com 49.

O Brasil aparece na terceira posição, com 23 ataques, à frente do Reino Unido, que registrou 21 ocorrências. Índia e Canadá aparecem empatados, com 20 casos cada.

Completam a lista dos dez países mais afetados:

• França: 15 casos;
• Itália: 15;
• México: 14;
• Tailândia: 13.

Para Gustavo Leite, vice-presidente da Cohesity para a América Latina, a presença de Brasil, Índia e Tailândia entre os principais alvos pode refletir uma mudança na estratégia dos grupos criminosos.

“A emergência do Brasil, Índia e Tailândia como alvos recém-identificados pode ser reflexo de uma estratégia deliberada de focar em jurisdições com menor maturidade na resposta a incidentes e na coordenação com forças de segurança”, avalia.

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Total de vítimas caiu em junho, mas continua elevado

O levantamento aponta que foram registradas 708 vítimas de ransomware em junho no mundo.

Embora o número represente uma redução de 10,5% em relação às 791 vítimas contabilizadas em maio, a Cohesity destaca que o volume permanece elevado quando comparado aos últimos 12 meses.

“Apesar dessa diminuição mensal, o volume permanece historicamente elevado quando comparado aos 12 meses anteriores, deixando claro o quão intenso e consistente é o atual cenário de ameaças”, afirma Leite.

Nos últimos 12 meses, o número de vítimas registradas pelo Ransomware.live foi:

• Julho de 2025: 547;
• Agosto de 2025: 530;
• Setembro de 2025: 598;
• Outubro de 2025: 839;
• Novembro de 2025: 717;
• Dezembro de 2025: 882;
• Janeiro: 702;
• Fevereiro: 784;
• Março: 844;
• Abril: 870;
• Maio: 791;
• Junho: 708.

Mercado B2B segue como principal alvo

Entre os setores econômicos, o mercado B2B permaneceu como o mais afetado pelos ataques de ransomware em junho, somando 123 vítimas, uma queda de 23,1% em relação às 160 registradas em maio.

Na sequência aparecem:

• Manufatura: 83 vítimas (queda de 19,4%);
• Tecnologia: 56 (queda de 21,1%);
• Serviços ao consumidor: 53 (alta de 1,9%);
• Saúde: 52 (queda de 23,5%);
• Agricultura e produção de alimentos: 36 (queda de 7,7%);
• Construção: 27 (queda de 15,6%);
• Transporte e logística: 26 (queda de 25,7%);
• Serviços financeiros: 25 (queda de 26,5%);
• Educação: 24 (queda de 14,3%).

Entre todos os segmentos analisados, serviços ao consumidor foi o único que apresentou crescimento em relação ao mês anterior, passando de 52 para 53 vítimas, um aumento de 1,9%.

Dados são divulgados mensalmente

Os números do Ransomware.live são publicados todos os meses pela Cohesity. Segundo a empresa, seus serviços são utilizados por clientes em mais de 140 países, incluindo 70% das empresas que integram a lista Fortune Global 500.

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Uma equipe internacional de pesquisadores desenvolveu um novo método para identificar vídeos manipulados por inteligência artificial (IA), os chamados deepfakes, com uma taxa média de acerto superior a 95%.

A abordagem, criada por cientistas da Universidade de Tóquio (Japão) e do Instituto Max Planck de Informática (Alemanha), deixa de procurar imperfeições visuais e passa a analisar se as expressões faciais correspondem naturalmente à fala da pessoa.

Segundo os pesquisadores, o sistema conseguiu detectar manipulações que passaram despercebidas por diversos detectores já existentes, representando um avanço na busca por ferramentas mais eficazes contra vídeos falsificados.

O trabalho foi apresentado no artigo “ExposeAnyone: Personalized Audio-to-Expression Diffusion Models Are Robust Zero-Shot Face Forgery Detectors”, divulgado durante a edição de 2026 da Conferência IEEE/CVF sobre Visão Computacional e Reconhecimento de Padrões (CVPR, na sigla em inglês).

Deepfakes se tornam cada vez mais difíceis de identificar

Os pesquisadores destacam que a IA generativa já é capaz de produzir imagens e vídeos praticamente indistinguíveis de gravações reais para o olho humano.

Embora essa tecnologia tenha diversas aplicações úteis, ela também amplia os riscos de desinformação, roubo de identidade e fraudes. Por isso, desenvolver métodos confiáveis para identificar deepfakes tornou-se uma das principais áreas de pesquisa em IA.

O estudo foi conduzido por Kaede Shiohara e Toshihiko Yamasaki, da Universidade de Tóquio, em parceria com Vladislav Golyanik, pesquisador sênior e chefe do grupo 4D and Quantum Vision do Instituto Max Planck de Informática.

Método abandona busca por artefatos visuais

Segundo os autores, os detectores de deepfake mais precisos disponíveis atualmente costumam utilizar aprendizado supervisionado, sendo treinados com grandes conjuntos de vídeos autênticos e manipulados.

Esse modelo, porém, apresenta uma limitação importante: ele pode acabar aprendendo características específicas de determinados métodos de falsificação, fenômeno conhecido como overfitting, tornando-se menos eficiente diante de técnicas inéditas.

Já os métodos autossupervisionados utilizam apenas vídeos autênticos durante o treinamento. Embora sejam considerados mais resistentes ao surgimento de novas tecnologias de deepfake, normalmente apresentam níveis inferiores de precisão.

Os pesquisadores afirmam que a nova técnica é a primeira abordagem autossupervisionada capaz de combinar robustez com altas taxas de detecção, superando os métodos supervisionados existentes.

Expressões faciais são comparadas com a fala

• Em vez de procurar inconsistências em pixels ou outros artefatos visuais, o sistema concentra sua análise nos movimentos naturais do rosto;
• A tecnologia utiliza o modelo FLAME, amplamente empregado em computação gráfica e animação facial, que representa matematicamente expressões faciais por meio de 53 parâmetros;
• Durante o desenvolvimento do sistema, os pesquisadores realizaram um pré-treinamento utilizando mais de 450 horas de vídeos públicos. Com esse material, o modelo aprendeu a prever quais movimentos faciais seriam naturalmente esperados a partir de uma determinada trilha de áudio;
• Depois desse treinamento inicial, o sistema pode ser adaptado para uma pessoa específica utilizando apenas cerca de 60 segundos de vídeo, tornando-se um detector personalizado de deepfakes.

Na etapa de análise, o software compara os movimentos faciais observados no vídeo com aqueles previstos a partir da fala. Quando existem diferenças significativas entre os dois conjuntos de informações, isso é interpretado como um forte indicativo de manipulação.

“A combinação de aprendizado autossupervisionado e análise facial baseada no FLAME torna nossa abordagem particularmente robusta contra novos métodos de geração de deepfake, bem como contra distorções como compressão de imagem ou ruído”, afirmou Vladislav Golyanik.

Testes incluíram vídeos produzidos pelo Sora 2

Nos experimentos realizados pela equipe, o método alcançou uma precisão média superior a 95% em diversos conjuntos de dados de referência utilizados pela comunidade científica, superando o desempenho das técnicas consideradas estado da arte.

Um dos desafios mais difíceis foi a avaliação em um conjunto de dados criado pelos próprios pesquisadores com vídeos gerados pelo Sora 2, modelo de geração de vídeos da OpenAI.

Segundo o estudo, enquanto detectores anteriores obtiveram resultados próximos ao acaso — equivalentes a um simples lançamento de moeda —, o novo sistema conseguiu identificar corretamente quase 95% dos vídeos manipulados.

Sistema ainda não funciona em tempo real contra deepfakes

Apesar dos resultados, os pesquisadores reconhecem que a tecnologia ainda possui limitações. O método exige um longo processo de pré-treinamento executado em hardware de alto desempenho e, no estágio atual, ainda não pode ser utilizado em aplicações em tempo real.

Mesmo assim, a equipe considera que a abordagem representa um caminho promissor para o desenvolvimento da próxima geração de sistemas capazes de detectar deepfakes com maior confiabilidade, inclusive diante de técnicas de manipulação cada vez mais sofisticadas.

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