Injection De Prompt

Selon Trustwave SpiderLabs (SpiderLabs Blog), des chercheurs détaillent comment des IA intégrées aux SOC et SIEM peuvent être détournées par injection de prompt indirecte à travers des journaux influencés par l’utilisateur. Les auteurs expliquent que des instructions malveillantes insérées dans des logs (ex. en-têtes HTTP, requêtes GET, tentatives d’authentification SSH) sont traitées comme des commandes légitimes par des LLM utilisés dans des chatbots et systèmes RAG pour l’analyse sécurité. Résultat: l’IA peut cacher des attaques, modifier des détails d’événements ou créer de faux incidents 🛑. ...

Source: Netskope — Dans une analyse technique, Netskope explore des attaques visant le Model Context Protocol (MCP) utilisé dans les déploiements de LLM, en montrant comment des adversaires peuvent manipuler le comportement des modèles sans intervention directe de l’utilisateur. L’étude présente deux vecteurs majeurs: injection de prompt via les définitions d’outils et cross-server tool shadowing. Ces attaques exploitent le fait que les LLM traitent les métadonnées d’outils comme des instructions de système de confiance, permettant d’induire des actions non autorisées de manière invisible pour l’utilisateur. ...

Selon Embrace The Red, un chercheur en sécurité a mis au jour plusieurs vulnérabilités critiques d’exfiltration de données affectant Google Jules, un agent IA de codage asynchrone, démontrant un enchaînement de type « lethal trifecta »: injection de prompt → confused deputy → invocation automatique d’outils. 🚨 Principaux vecteurs d’attaque mis en évidence: Rendu d’images Markdown: ajout de données sensibles à des URLs tierces lors du rendu, permettant l’exfiltration via requêtes sortantes. Abus de l’outil view_text_website: utilisation de la fonction pour exfiltrer des données vers des serveurs contrôlés par l’attaquant. Exécution de code à distance (RCE) avec accès Internet non restreint. Le chercheur explique que l’architecture multi‑agents de Jules, où un agent planificateur principal coordonne des agents « workers » à forts privilèges, est au cœur de l’exposition: des attaques ciblant le planificateur peuvent contourner les contrôles « human‑in‑the‑loop », sans nécessiter les capacités des workers. ...

L’article publié le 6 août 2025 par Embrace the Red met en lumière une vulnérabilité critique dans le logiciel Devin AI de Cognition, démontrée par un chercheur en sécurité. Cette vulnérabilité, non corrigée depuis plus de 120 jours, permet une injection de prompt indirecte qui peut mener à une compromission totale du système. L’attaque repose sur l’insertion d’instructions malveillantes dans des contenus externes comme des sites web ou des issues GitHub. Ces instructions incitent Devin à visiter des sites contrôlés par des attaquants, où il télécharge et exécute des binaires malveillants. ...

L’article publié le développeur indépendent Simon Willison met en lumière une vulnérabilité critique dans le serveur MCP de GitHub qui permet l’exfiltration de données privées des utilisateurs. Deux chercheurs, Marco Milanta et Luca Beurer-Kellner, ont découvert une exploitation qui utilise une injection de prompt pour tromper un agent LLM (Large Language Model) afin d’exfiltrer des informations privées concernant l’utilisateur du MCP. L’attaque est initiée par le dépôt d’une issue malveillante dans un dépôt public accessible au LLM. ...