Selon Horizon3.ai, des frameworks de pentest IA open source (notamment Cyber-AutoAgent et Villager) créent des risques de conformité majeurs en transmettant des données sensibles de tests d’intrusion vers des fournisseurs LLM externes (ex. OpenAI, Anthropic). Le problème principal n’est pas l’entraînement des modèles, mais l’exfiltration immédiate et non autorisée de données vers des tiers non approuvés, contournant DLP et SIEM, et violant des exigences PCI, HIPAA, CJIS et FedRAMP.
Côté technique, ces outils enchaînent reconnaissance et exploitation en envoyant la sortie des commandes aux endpoints LLM via des appels API, générant une fuite silencieuse au travers d’un trafic HTTPS légitime. Ils utilisent souvent des clés API publiques, ne disposent pas de contrôles de configuration pour restreindre les flux, embarquent des bibliothèques de télémétrie tierces et n’offrent pas de pistes d’audit.
À chaque cycle d’inférence, les sorties brutes de pentest — informations réseau internes, identifiants, fichiers de configuration, métadonnées système — sont transmises aux fournisseurs de modèles, ce qui revient à percer les segmentations réseau. Cette dynamique brise des frontières de confiance établies et contourne les cadres de gouvernance et de conformité en place.
Des alternatives plus sûres mises en avant exigent des environnements d’exécution isolés, l’absence totale de dépendances vers des APIs externes, une journalisation complète de la provenance, et des workflows IA déterministes opérant sur un contexte structuré au sein d’une infrastructure contrôlée.
IOCs : aucun indiqué. TTPs :
- Exfiltration de données via trafic HTTPS sortant vers des endpoints LLM.
- Chaînage reco/exploitation avec envoi de sorties de commandes à une API externe.
- Utilisation de clés API publiques et bibliothèques de télémétrie tierces.
- Absence de contrôle des flux et d’audit trail.
- Contournement de la segmentation réseau en tunnelisant les données vers des tiers.
Type d’article : analyse de menace ; objectif principal : mettre en évidence les risques de conformité et d’exfiltration liés aux frameworks de pentest IA open source dépendant d’APIs LLM externes.
🧠 TTPs et IOCs détectés
TTPs
Exfiltration de données via trafic HTTPS sortant vers des endpoints LLM; Chaînage reconnaissance/exploitation avec envoi de sorties de commandes à une API externe; Utilisation de clés API publiques et bibliothèques de télémétrie tierces; Absence de contrôle des flux et d’audit trail; Contournement de la segmentation réseau en tunnelisant les données vers des tiers.
IOCs
aucun indiqué
🔗 Source originale : https://horizon3.ai/intelligence/blogs/why-open-source-ai-pentesting-could-be-your-next-security-incident/