Contexte: The Register publie une interview de Kate Middagh (Palo Alto Networks, Unit 42) décrivant l’usage croissant des LLM dans le développement de malware et introduisant le cadre « SHIELD » pour sécuriser le « vibe coding ».

• Constats clés 🧠🤖: Des criminels utilisent « très probablement » des plateformes de vibe coding/LLM pour écrire du malware ou orchestrer des attaques, avec un humain toujours dans la boucle. Des erreurs/hallucinations des modèles mènent à des attaques ratées (ex. nom de fichier de rançon incorrect), et à de la « sécurité théâtrale » où du code d’évasion apparaît pour la forme sans effet réel.

• Indices techniques et comportements: Des filigranes de générateurs (Cursor, Replit, Claude, etc.) apparaissent parfois dans le code. Unit 42 a observé du code malveillant intégrant des appels d’API à des LLM (OpenAI ou autres) pour générer du malware ou des emails de social engineering — preuve directe d’usage de LLM. Des « stratégies d’attaque en suspens » peuvent être générées (ex. un nom de technique d’évasion) sans implémentation effective.

• Risques pour les entreprises ⚠️: L’accélération du développement assisté par IA dépasse les capacités des équipes sécurité, et expose à des vulnérabilités, accès/exfiltration de données par agents IA, ainsi qu’à des attaques de prompt et de memory injection. Selon Unit 42, environ la moitié des organisations seulement ont des limites d’usage de l’IA; beaucoup n’ont ni évaluation de risque ni contrôles sur les entrées/sorties.

• Cadre SHIELD de Palo Alto Networks 🛡️: « S – Separation of Duties » (accès/privileges limités et environnements dev/test), « H – Human in the Loop » (revue de code et PR requise), « I – Input/Output Validation » (partitionnement/encodage des prompts, séparation par rôles, validation via SAST), « E – Enforce Security-Focused Helper Models » (agents spécialisés pour SAST, scan de secrets et vérifications), « L – Least Agency » (permissions minimales pour outils/agents IA), « D – Defensive Technical Controls » (contrôles supply chain, gestion d’exécution, désactivation de l’auto-exécution pour imposer l’humain après déploiement). Middagh préconise aussi de limiter l’usage interne à un seul LLM conversationnel et de bloquer les autres outils au pare-feu.

• IOCs et TTPs:

  • IOCs: chaîne/artefact observé « readme.txtt » (nom de fichier de rançon erroné dû à une hallucination).
  • TTPs: intégration d’appels API LLM dans le malware; génération de textes d’hameçonnage; sécurité théâtrale (techniques d’évasion non implémentées); exposition à prompt/memory injection; exfiltration de données par agents IA; maintien d’un humain dans la boucle.

Type d’article: article de presse spécialisé (interview) visant à exposer l’usage des LLM par les attaquants et à présenter le cadre SHIELD pour la gestion du risque.

🔗 Source originale : https://www.theregister.com/2026/01/08/criminals_vibe_coding_malware/