LLM

🔍 Contexte Publié le 5 novembre 2026 par Silas Cutler (Censys ARC), cet article analyse ARTEX, un framework de test de pénétration autonome piloté par LLM, publié sur GitHub en juillet 2026 sous licence AGPL-3.0 par le développeur Autumn-27, également auteur de ScopeSentry. 🛠️ Description technique d’ARTEX ARTEX est écrit en Go avec une interface web Next.js, une base de données PostgreSQL, et intègre : Un agent Planner qui décompose les objectifs en « intents » d’attaque Des agents Worker qui exécutent les outils (nmap, mitmproxy, etc.) Un graphe d’assets et un graphe d’exploration Compatibilité avec Anthropic, OpenAI ou tout endpoint compatible OpenAI Intégration native avec ScopeSentry pour la découverte d’assets Microsoft décrit ARTEX comme capable d’opérer « de la reconnaissance à l’exfiltration de données » avec une intervention humaine minimale. ...

🔍 Contexte Publié le 2 novembre 2026 sur Securelist par l’équipe Kaspersky Cyber Threat Intelligence, cet article constitue l’une des premières descriptions publiques d’une compromission impliquant un LLM (Large Language Model) utilisé activement dans une chaîne d’attaque réelle. 🎯 Campagne et victimes La campagne cible des organisations du secteur éducatif dans plusieurs pays d’Afrique et d’Amérique latine. L’accès initial a été obtenu via un serveur SQL Server compromis (version 16.0.1000), à partir duquel l’opérateur humain a effectué une reconnaissance manuelle avant de déployer le framework CyberStrikeAI. ...

🔍 Contexte Publié le 31 octobre 2026 par Ryan Fetterman sur le blog Talos Intelligence (Cisco), cet article présente une analyse technique approfondie du malware VOLTA-AUTODOXER, découvert dans le cadre de l’effort de recherche CAIRN. Il s’agit d’un infostealer Windows mature intégrant une couche d’intelligence artificielle pour automatiser la priorisation des victimes. 🧬 Description du malware VOLTA-AUTODOXER est un infostealer PE32+ x86-64 auto-supprimant ciblant Windows, sans infrastructure propre à l’attaquant. Il opère selon un modèle de builder : l’auteur vend l’accès, le client fournit ses paramètres (clés API, canal Telegram), et un binaire personnalisé est compilé pour chaque commande. ...

📊 Contexte Publié le 30 septembre 2026 par le Google Threat Intelligence Group (GTIG), cet article analyse les tendances de divulgation et d’exploitation des vulnérabilités sur la période janvier 2025 – août 2026, en évaluant spécifiquement l’impact de l’intelligence artificielle sur ce paysage. 📈 Chiffres clés Divulgations doublées : de 5 045 CVE/mois en janvier 2026 à 10 740 en août 2026 Exploitation quasi-doublée : de 10,5/mois en 2025 à 18/mois en 2026 Zero-days : légère hausse de 8/mois (2025) à 11/mois en 2026, avec un pic à 22 en août 2026 141 vulnérabilités exploitées de janvier à août 2026, dépassant les 127 de toute l’année 2025 Seulement 0,23% des CVE divulguées sont observées en exploitation active 🤖 Impact de l’IA sur la découverte de vulnérabilités Les vulnérabilités découvertes par des agents IA présentent une distribution inversée par rapport aux découvertes conventionnelles : ...

🔍 Contexte Publié le 22 septembre 2026 par Sławomir Rozbicki de CERT Polska, cet article constitue une analyse technique approfondie de la chaîne de vulnérabilités MikroTrick, affectant MikroTik RouterOS. Les patches ont été publiés le 3 septembre 2026 simultanément pour plusieurs branches maintenues : 7.25beta3, 7.24.2, 7.23.4 et 6.49.21. 🐛 Vulnérabilités impliquées CVE-2026-67279 — Transition d’état SSH invalide Le serveur SSH de RouterOS gérait incorrectement un rekey initié pendant la phase d’authentification. À la fin du rekey, le serveur passait inconditionnellement à la gestion des canaux sans avoir envoyé SSH_MSG_USERAUTH_SUCCESS, permettant à un client non authentifié d’ouvrir un canal de session. ...

🔍 Contexte Le 15 septembre 2026, les chercheurs Asher Davila et Doel Santos d’Unit 42 (Palo Alto Networks) ont publié une analyse technique détaillée d’une famille de malware baptisée Neural Override, un RAT Python en cinq builds actif depuis juillet 2026. 🧠 Description du malware Neural Override est un RAT Python contrôlé via un bot Telegram (@Skibidi_16_bot, nom d’affichage « Pomoshnik ») et intégrant une boucle autonome d’attaque pilotée par LLM via l’API OpenRouter AI. Le LLM analyse les systèmes compromis et sélectionne de manière autonome les actions d’attaque parmi un catalogue incluant : ...

🗓️ Contexte Le 14 septembre 2026, l’Agence Espagnole de Protection des Données (AEPD) a publié un billet de blog signalant la réception de la première notification officielle d’une violation de données personnelles attribuée à une attaque exécutée au moyen d’un agent d’intelligence artificielle s’appuyant sur un modèle de langage (LLM) connu. 🔍 Déroulement de l’incident Selon la notification soumise par l’organisation victime, l’attaque s’est déroulée de la manière suivante : L’agent IA a initié une recherche de vulnérabilités sur des fichiers génériques Il a effectué une authentification réussie (login correct) Une fois l’accès obtenu, il a exploré de manière autonome l’application à la recherche de vulnérabilités L’exploitation de ces vulnérabilités lui a permis de modifier des données personnelles et d’accéder à des factures L’AEPD précise que ces informations proviennent uniquement de la notification de l’organisation affectée et restent à analyser. L’utilisation d’un modèle IA spécifique n’implique pas que le modèle ou l’infrastructure de son fournisseur aient été compromis. ...

🔍 Contexte Publié le 15 septembre 2026 par CrowdStrike Counter Adversary Operations, cet article présente l’analyse technique et le profil d’un acteur de menace financièrement motivé ayant développé et distribué un infostealer JavaScript nommé PhantomRaven via la plateforme npm. 🎭 Profil de l’acteur L’acteur, actif depuis novembre 2022, se présente comme un bug bounty hunter et a collecté des primes auprès d’au moins neuf entités dans les secteurs technologique, retail et hôtellerie via des plateformes comme Bugcrowd, Intigriti, YesWeHack, HackenProof et HackerOne. Il opère sous plusieurs pseudonymes npm incluant jpdhellonpm1, jpd15, jpd12, jpd13, npmhell, npmpackagejpd, npmtestdharsh, jpdhackerone11, packagedharsh. L’adresse email jpdtester01@gmail.com lui est associée. ...

🔍 Contexte Publié le 10 septembre 2026 par Check Point Research, cet article présente PuzzleMask, une nouvelle technique d’attaque ciblant les pipelines LLM à double étage (gatekeeper → target model). La recherche démontre comment des payloads malveillants peuvent être dissimulés dans de la prose ordinaire en anglais, sans recours à des encodages exotiques (Base64, emojis, formatage invisible). ⚙️ Mécanisme de l’attaque La technique repose sur un wrapper en prose soigneusement construit qui encapsule un payload interdit. Le principe exploite la différence de capacités entre : ...

🔬 Contexte Publié le 8 avril 2026 sur arXiv (cs.CR), cet article de recherche académique présente Argus (Agentic and Retrieval-Augmented Guarding System), un framework multi-agents conçu pour améliorer les outils d’analyse statique de sécurité applicative (SAST) en s’appuyant sur les Large Language Models (LLMs). 🧠 Problématique identifiée Les approches LLM existantes appliquées au SAST souffrent de plusieurs limitations : Taux élevé de faux positifs Hallucinations des modèles Profondeur de raisonnement limitée Consommation excessive de tokens Absence d’intégration efficace avec les outils SAST existants Ces défauts les rendent impraticables pour un déploiement industriel. ...