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Un acteur malveillant a usurpé l’identité d’environ 32 robots IA pour analyser les serveurs Web de l’entreprise à la recherche d’informations d’identification, de secrets cloud et de clés SSH privées.
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Les attaquants usurpent l’identité d’agents d’IA d’entreprises telles qu’OpenAI, Anthropic et Meta dans le but d’inciter les organisations à exposer des informations d’identification sensibles, selon des chercheurs qui ont observé un seul acteur malveillant parcourir des dizaines de fausses identités de robots tout en sondant les serveurs Web de l’entreprise à la recherche de secrets.
Un seul acteur menaçant a été identifié comme étant environ 32 robots IA, alors qu’il enquêtait sur des organisations de plusieurs secteurs. Les fichiers recherchés incluaient ceux utilisés pour stocker les mots de passe, les clés API et les informations d’identification cloud.
Un scanner malveillant utilisé par l’attaquant provenait d’un fournisseur de cloud majeur anonyme. « Il ignore les pages Web et demande des fichiers qui stockent généralement des secrets, notamment des fichiers de configuration .env, des fichiers d’informations d’identification cloud, des clés SSH privées et des données d’environnement de serveur, en travaillant à partir d’une liste d’environ 90 chemins de fichiers », a déclaré Will Glazier, directeur de la recherche sur les menaces chez Cequence, dans un article de blog.
Collin Hogue-Spears, directeur principal de la gestion des solutions chez Black Duck, qui a examiné les conclusions de Cequence, souligne que le scanner a testé si les sites Web traitaient le nom auto-déclaré d’un robot IA comme preuve de son identité. « L’en-tête de l’agent utilisateur est l’endroit où un visiteur se nomme, et sa configuration ne coûte rien », a-t-il déclaré.
Glazier a déclaré que se défendre contre une telle usurpation d’identité nécessite de vérifier chaque identité revendiquée avant de lui faire confiance.
Bien que Cequence ait confirmé avoir observé une activité d’analyse étendue attribuée à un seul acteur malveillant, elle n’a pas signalé de violation. « Un jour d’octobre, l’acteur a atteint 48 % des organisations protégées par Cequence qui ont vu du trafic de robots IA », a déclaré la société.
Un groupe tournant d’identités IA à la recherche de secrets
Selon Glazier, le scanner a parcouru environ 32 identités de robots IA et ciblé des organisations des secteurs des services financiers, de la vente au détail, des télécommunications, de l’énergie et des logiciels. L’activité a été observée au moins de fin septembre à fin octobre 2026.
Au lieu d’explorer les pages accessibles au public, l’analyseur a demandé des chemins sensibles associés aux fichiers de configuration et d’informations d’identification. En parcourant une liste d’environ 90 chemins de fichiers, il a envoyé des rafales de 50 à 190 requêtes en huit secondes environ avant de continuer, a déclaré Cequence.
La même machine robot a été observée prétendant représenter OpenAI, Anthropic, Meta et Perplexity en quelques secondes. Il a également utilisé plus de 300 adresses cloud en une seule journée, rendant les listes de blocage d’adresses IP statiques moins efficaces en tant que défense autonome.
« La fraude est désormais polymorphe : l’IA permet aux attaquants de modifier leur approche à chaque fois, de sorte que les défenses anti-fraude statiques et héritées se détériorent plus rapidement que les équipes ne peuvent les mettre à jour », a averti Patrick Harr, PDG de DataVisor. Cependant, les institutions qui fondent leurs décisions en temps réel, avec une détection qui s’adapte aussi rapidement que les menaces, peuvent utiliser l’IA pour se défendre aussi efficacement que le font les attaquants, a-t-il noté.
Presque toutes les requêtes du scanner ont été bloquées ou ont échoué, a noté Cequence.
Ne vous fiez pas au nom de l’agent, vérifiez-le
Cequence recommande de vérifier les robots d’exploration IA via des plages d’adresses publiées, des demandes signées ou des intégrations directes plutôt que de s’appuyer sur des identités auto-déclarées. Les équipes de sécurité doivent également signaler les robots qui demandent des fichiers d’identification, garder les secrets hors des répertoires accessibles sur le Web et évaluer le trafic automatisé en fonction de son comportement.
Shane Barney, responsable de la sécurité des informations chez Keeper Security, a déclaré que les organisations doivent étendre les contrôles de confiance zéro et les politiques de moindre privilège aux agents IA, aux clés API et aux comptes de service. Il a également exhorté les entreprises à remplacer les informations d’identification locales de longue durée par des secrets gérés de manière centralisée.
« Lorsqu’une identité commence à rechercher des fichiers sensibles dont elle ne devrait pas avoir besoin, la détection des menaces en temps réel doit signaler et mettre fin instantanément à cette session machine », a ajouté Barney.
