if ( !emtpy($headline_subheadline ) ) : ?>
Des vecteurs d’attaque très différents ont été utilisés pour adapter la campagne de l’IA à chaque cible.
endif; ?>
L’unité 42 de Palo Alto Networks rapporte aujourd’hui avoir repéré une attaque massive basée en Chine en tirant parti du cadre de test d’intrusion open source de l’IA Cairn pour mener de manière autonome 25 opérations contre au moins 19 organisations. Les attaquants ont transformé Cairn en arme en l’associant aux modèles d’IA chinois Zhipu GLM et DeepSeek, a indiqué l’unité 42.
Le rapport indique avoir surveillé les attaques d’août et de septembre 2026 au cours desquelles les attaquants parlant chinois ont réussi à obtenir un accès non autorisé à 10 des entreprises ciblées, accédant à des dizaines d’informations d’identification valides. Il a capturé plus d’un million d’enregistrements dans une entreprise, saisi les identités militaires et gouvernementales dans d’autres, et créé des comptes d’administrateur persistants dans plusieurs systèmes de produits.
Il a même obtenu un accès non authentifié au stockage cloud et a écrasé un bulletin de vote en direct pour un vote sur une norme industrielle. Grâce à des failles distinctes, les attaquants se sont connectés en tant que clients arbitraires et ont obtenu un accès en lecture, en écriture et en suppression aux fonctions de réunion, de vote et de back-office.
« Quel cauchemar », a déclaré Frank Dickson, analyste principal chez Dickson Research. « Cette campagne est impressionnante, dans le pire des cas. »
Il a examiné avec approbation l’approche détaillée utilisée par les chercheurs sur les menaces de l’unité 42 pour suivre les attaques.
L’unité 42 « a démonté la machine et a montré comment elle pensait : le tableau partagé, les faits, les intentions, les indices humains et même les invites exactes utilisées par les attaquants », a-t-il déclaré. « La partie coûteuse d’une intrusion a toujours été la main d’œuvre : la reconnaissance, les essais et erreurs et la patience. Cette main d’œuvre est désormais un élément de la facture de l’API. L’unité 42 pense qu’une personne ou une poignée de personnes ont tout géré, touchant 19 organisations en deux semaines. Certaines opérations ont duré plus de 50 heures. »
Andy Piazza, directeur principal de la recherche sur les menaces à l’Unité 42, a déclaré que la campagne surveillée montrait que l’ampleur massive d’une attaque mondiale alimentée par l’IA était tout aussi effrayante que prévu.
« Nous commençons maintenant à en voir les preuves » car la campagne surveillée « peut désormais interagir avec 1 000 organisations en même temps », a déclaré Piazza. « Je pense que nous devons abandonner le modèle de risque pour le périmètre. Cela brise également complètement nos modèles d’attribution. La prise d’empreintes digitales de l’unicité de l’attaque va être beaucoup plus difficile maintenant. »
Justin Greis, PDG du cabinet de conseil Acceligence, a ajouté qu’il était préoccupé par cette campagne en raison de l’ampleur des activités que l’IA est désormais capable de gérer.
« C’est important car l’IA se charge de la coordination d’une intrusion, en utilisant chaque résultat pour décider quoi essayer ensuite et en réduisant les efforts pratiques nécessaires pour poursuivre plusieurs cibles », a-t-il déclaré. « Cela change les aspects économiques du ciblage. Un attaquant peut exercer une pression sur davantage d’organisations sans diriger personnellement chaque étape. Le risque d’une organisation peut augmenter même lorsque ses vulnérabilités n’ont pas changé. »
Greis a noté que le bulletin de vote modifié mérite attention car il montre comment une intrusion peut saper les informations sur lesquelles les gens s’appuient pour prendre des décisions. « En plus de détecter le vol de données, les RSSI doivent surveiller les modifications non autorisées apportées aux enregistrements critiques et aux accès privilégiés et tester leur capacité à vérifier et restaurer des informations fiables après un incident », a-t-il déclaré. « La résilience implique de savoir que les informations que vous utilisez pour gérer l’entreprise peuvent toujours être fiables. »
Le processus du modèle
Le rapport comprenait une description détaillée de la méthodologie de la campagne. « Cairn a coordonné ses activités via un tableau noir partagé », indique-t-il. « Les agents lisent le tableau et rédigent leurs résultats sous forme de graphique d’intention, tandis que les opérateurs humains peuvent injecter des indices à tout moment pour aider à guider les opérations si nécessaire. Les résultats confirmés s’accumulent sous forme de faits immuables et l’agent met en file d’attente ses prochaines actions en tant qu’intentions. Les attaquants ont exécuté un fork personnalisé de Cairn à partir d’un serveur hébergé à Hong Kong et ont hébergé un nœud de sortie et de préparation d’attaque aux États-Unis. «
Le modèle a produit un plan différent pour chaque cible, chacun comprenant trois à sept étapes, ont expliqué les chercheurs. Les opérations individuelles ont duré de 20 minutes à plus de 50 heures, sans limite de temps imposée par l’attaquant. Les modèles d’IA chinois Cairn sont indépendants du modèle, ont-ils noté, et les attaquants ont mené leurs opérations sur les modèles chinois Zhipu GLM 5.2 et DeepSeek V4 Flash/Pro.
Le rapport décrit également les efforts des attaquants pour neutraliser les systèmes tentant d’interdire les activités non autorisées.
« Les instructions du stockeur de Cairn indiquent déjà au modèle de ne jamais refuser une tâche », indique-t-il. « Les attaquants ont renforcé cela avec leur propre prétexte d’autorisation. Chaque opération a également généré un fichier autorisation.md. Ce fichier a déclaré l’opération autorisée, traitant l’acte des attaquants de créer la tâche comme un engagement approuvé par le client. Les attaquants ont associé chaque tâche au domaine racine d’une organisation, permettant au framework d’énumérer de manière autonome la surface d’attaque. «
« Nous savions que les attaquants allaient arriver. Nous espérions que ce ne serait pas le cas maintenant », a déclaré Dickson. « Les agents d’attaque par l’IA sont passés d’expériences ratées à de véritables violations, et ils y sont parvenus en trois mois environ. »
