Moins de 100 caractères, 1 200 sites Web attaqués et plus de 100 compromis : voilà comment l’IA change la cybersécurité
Pendant des années, nous avons supposé que la cybersécurité était une course de longue distance : quelqu’un trouvait une vulnérabilité, quelqu’un d’autre essayait de la combler et, entre les deux, il fallait du temps, des connaissances et beaucoup de travail humain pour transformer cet échec en une véritable attaque. Cette logique n’a pas disparu, mais elle commence à évoluer plus rapidement. L’intelligence artificielle ne permet plus seulement d’écrire du code ou de rechercher des informations : certains systèmes peuvent recevoir une cible, travailler des heures et enchaîner eux-mêmes bon nombre des tâches qui occupaient auparavant un attaquant.
Quelques instructions, des centaines d’objectifs. Le cas observé par Snorre Fagerland chiffre ce changement d’échelle. Un attaquant parlant chinois a donné à ses agents des instructions de moins de 100 caractères en chinois et les a lancées contre plus de 1 200 sites Internet ; À la fin de la semaine dernière, plus de 100 avaient été compromis. Reuters a identifié parmi les victimes des pages liées à Deere, SharkNinja et Cummins. Bien entendu, nous parlons de 1 200 tentatives d’intrusion, d’attaques non réussies, et l’étendue réelle des données de chaque personne concernée reste floue.
Ce que l’IA a réellement fait. Pour comprendre pourquoi cette affaire est importante, il faut d’abord regarder Cairn. Nous ne sommes pas confrontés à une IA créée expressément pour le piratage, mais plutôt à un système ouvert de résolution de problèmes utilisant plusieurs agents. En commençant par un objectif, ils peuvent diviser le travail, enregistrer les résultats qui apparaissent en cours de route et utiliser ces informations partagées pour décider quelle sera la prochaine tentative. Appliquée à une intrusion, cette mécanique permet des heures de tâches de reconnaissance et de recherche de vulnérabilités sans avoir besoin d’instructions humaines pour chaque mouvement.
Il ne s’agissait pas de simples attaques automatiques. L’un des exemples documentés par le principal chercheur en menaces de NorForge montre jusqu’où peut aller cette autonomie. Après avoir échoué à trouver des vulnérabilités dans l’application visible d’une grande entreprise, le système a commencé à explorer les enregistrements numériques pour trouver l’infrastructure associée. Il a localisé un panneau accessible depuis Internet, a identifié une faiblesse discrète dans le traitement des données et a continué ses expériences pendant des heures jusqu’à ce que les agents signalent que le serveur exécute des commandes. « Ce n’est pas une affaire de script kiddie », a résumé le spécialiste à Reuters en décrivant la complexité de ce qu’il avait observé.
Le coût évolue également. Les projets qui ont atteint leur objectif ont pris en moyenne un peu moins de 23 heures, selon l’analyse de NorForge, mais ce temps n’équivaut pas à 23 heures de travail humain. Fagerland a estimé que l’ensemble de la campagne avait consommé environ 5 000 $ en jetons, soit environ 50 $ par engagement réalisé. Ce sont des chiffres approximatifs, pas des factures directement observées, mais ils aident à comprendre le changement : un travail qui nécessitait auparavant une attention constante peut être poursuivi à un coût relativement faible tandis qu’une seule personne maintient de nombreuses tentatives actives.
Un attaquant peut se multiplier. Ce que nous avons vu avec Cairn correspond à une tendance plus large. Anthropic a documenté des opérations au cours desquelles des systèmes agents assuraient des tâches de reconnaissance, d’exploitation et d’extraction de données pendant des heures, tandis que Google Threat Intelligence a également observé le passage de simples invites à des flux de travail de plus en plus autonomes. Les techniques ne sont pas nécessairement nouvelles ; beaucoup continuent de s’appuyer sur des vulnérabilités connues, des informations d’identification volées ou des services exposés. Ce qui change, c’est le nombre de ces tâches qu’une seule personne peut déléguer et dans quelle mesure elle peut ainsi élargir son champ d’action.
La défense doit également changer. Jusqu’à présent, nous avons vu comment l’IA peut accroître les capacités d’un attaquant, mais l’autre moitié du problème réside dans les systèmes eux-mêmes. Lorsqu’un agent va au-delà de la simple réponse aux questions et obtient les autorisations nécessaires pour interroger des données, utiliser des outils ou modifier des ressources, tout abus potentiel prend de l’ampleur. Microsoft s’est précisément concentré sur ce risque et sur la nécessité de limiter les privilèges et de superviser les actions, tandis que le NCSC prévoit que l’IA contribuera à des attaques plus rapides, plus fréquentes et plus efficaces.
L’humain est toujours là. Tout cela ne signifie pas que les attaquants ont disparu du processus ou que chaque tentative se solde par une violation grave. Reuters n’a pas pu déterminer quelle quantité de données, le cas échéant, avait été extraite de manière non autorisée au cours de cette campagne, et certaines des entreprises concernées ont décrit des impacts limités. Les rapports sectoriels continuent de placer les gens derrière les décisions telles que le choix des objectifs, l’interprétation des résultats ou la monétisation de l’accès. Ce qui change, c’est ce qu’une seule personne peut faire avant de nécessiter une autre intervention humaine.
Image en vedette | Tima Miroshnichenko
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