L’article Cette technologie ignorée qui pourrait tuer l’hantavirus avant qu’il ne vous tue est apparu en premier sur Les Électrons Libres.

My 2 cents:
C'est pas un peu du cassage de couilles ???
"Oui mais ça suffit pas !"
MAIS BIEN ÉVIDEMMENT QUE ÇA NE SUFFIT PAS.
Mais en attendant, ça permet d'éviter un piratage (au risque d'avoir des fonctionnalités qui ne marchent plus) en attendant un patch.

Perso je préfère perdre temporairement des fonctionnalités (le temps d'avoir le patch) plutôt que devoir réinstaller un système from scratch parce qu'il a été compromis.
(après je suis pas adminsys, hein.)
(Permalink)

Un assistant IA pour les pirates

Un « avant-goût de ce qui nous attend » : c’est ainsi que John Hultquist, chef analyste du Google Threat Intelligence Group (GTIG), a qualifié la découverte du labo. Les chercheurs en sécurité de l’entreprise ont identifié un acteur malveillant utilisant un exploit « zero-day » vraisemblablement développé avec l’aide de l’IA.

Le ou les cybercriminels prévoyaient d’exploiter cette vulnérabilité « dans le cadre d’une campagne d’exploitation massive ». Cette « découverte proactive » a permis d’éviter le pire, même si Google ne peut pas exclure que la vulnérabilité — implémenté sous la forme d’un script Python — a pu être exploitée à plus petite échelle (le labo n’a cependant pas vu de campagne active). Le GTIG se veut discret : il ne révèle pas le nom des criminels, mais précise que des acteurs en Corée du Nord et en Chine s’intéressent à l’utilisation de l’IA pour débusquer des failles de sécurité.

La faille a été corrigée

Google n’indique pas non plus le logiciel affecté par cette faille, si ce n’est qu’il s’agit d’un outil d’administration open-source très utilisé. La vulnérabilité permettait de contourner la double authentification (2FA), mais les pirates devaient au préalable connaître les identifiants et mots de passe de leurs victimes. Le GTIG a prévenu de manière responsable l’éditeur concerné, dont le nom n’a pas été révélé, pour corriger la faille.

Le groupe de chercheurs constate que les acteurs malveillants utilisent de plus en plus les outils d’IA des assistants « niveau expert » pour la recherche de vulnérabilités et le développement d’exploits, y compris pour des failles zero-day. Le verre à moitié plein, c’est que ces mêmes outils sont aussi aux mains des défenseurs. Ce serait la raison pour laquelle OpenAI et Anthropic réservent leurs modèles de cybersécurité à des organisations et des entreprises triées sur le volet.

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De la même manière, le GTIG ne dévoile pas le modèle IA utilisé pour cette faille. « Nous ne pensons pas que Gemini a été utilisé », avance-t-il prudemment. Mais la structure et le contenu de l’exploit donne au labo de fortes raisons de croire que l’acteur a eu recours à un modèle AI « pour faciliter la découverte et l’exploitation de cette vulnérabilité ».

Les LLM de plus en plus finauds

Les grands modèles de langage actuels ont encore du mal à appréhender les logiques complexes d’autorisation en entreprise, détaillent les chercheurs. Par contre, « ils sont de plus en plus capables d’effectuer un raisonnement contextuel en interprétant l’intention du développeur ». Dans le cas qui nous intéresse, la faille ne provient pas d’un bug technique classique, mais d’un passe-droit intégré directement dans le code qui permettait dans certains cas de contourner la 2FA.

Les chercheurs estiment que les LLM sont particulièrement efficaces pour identifier ces erreurs logiques de haut niveau, qui sont souvent invisibles pour les outils de détection traditionnels. Cette découverte est qualifiée de première par Google et par des spécialistes en cybersécurité indépendants. 

« Nous pensons que ce n’est que la partie émergée de l’iceberg », s’alarme John Hultquist auprès du New York Times. « Le problème est probablement bien plus vaste ; c’est simplement la première preuve tangible que nous pouvons observer. » Il est évidemment difficile d’assurer à 100 % que du code a été écrit par un humain ou une IA. Mais dans ce cas précis, les indices relevés par le GTIG (trop de texte explicatif, un style de code très propre et scolaire, une mise en forme jugée caractéristique des données d’entraînement des LLM) font pencher nettement la balance vers l’hypothèse IA.

Ce premier cas possible de faille zero-day développée avec l’IA devrait en tout cas renforcer les appels à un encadrement plus strict des modèles IA les plus avancés. L’administration Trump voudrait ainsi avoir un droit de regard sur les LLM avant leur diffusion, pour s’assurer de leur innocuité.

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