Les équipes de sécurité avaient l’habitude de trier des alertes déclenchées pour l’essentiel par des personnes adoptant un comportement inhabituel sur un réseau. Cette base de référence s’est inversée. Dans son dernier rapport annuel de chasse aux menaces, publié le 3 août, CrowdStrike indique que l’activité pilotée par l’IA génère désormais environ 2,5 fois plus de pistes d’investigation pour ses chasseurs que l’activité déclenchée par des humains, une évolution qui, selon l’entreprise, rend plus difficile pour les défenseurs de distinguer un comportement malveillant d’un travail automatisé ordinaire.
Le rapport s’appuie sur une année de télémétrie provenant de l’équipe de chasse aux menaces gérée OverWatch de CrowdStrike, qui, selon l’entreprise, trie environ 14 millions de pistes de détection chaque jour et suit plus de 290 groupes adverses nommés. La conclusion centrale est que l’IA traverse désormais les opérations adverses sous trois rôles à la fois : un outil pour construire des attaques, une cible de compromission et un multiplicateur de force qui permet à de petites équipes d’agir à la vitesse de la machine.
Le rôle d’outil est le plus familier. Les criminels et les groupes parrainés par des États utilisent de grands modèles de langage pour générer des contenus d’hameçonnage, des charges utiles et des commandes shell, ainsi que pour écrire des scripts de collecte d’identifiants. CrowdStrike affirme que les résultats sont de plus en plus sur mesure, les attaquants générant des outils personnalisés conçus pour des configurations défensives spécifiques. Une campagne documentée a martelé le modèle de langage d’entreprise d’une victime avec environ 200 000 requêtes en une rafale de deux minutes, un exemple de LLMJacking dans lequel des identifiants volés permettent aux attaquants de faire grimper des factures énormes sur l’infrastructure de calcul de quelqu’un d’autre.
Le rôle de cible est plus récent et, selon le rapport, plus structurel. L’infrastructure d’IA devient un nouveau front des attaques de la chaîne d’approvisionnement : les frameworks, les intégrations d’agents et les outils de dépendances sur lesquels s’appuient les agents d’IA disposent d’un accès système étendu, sont installés à la fois dans les environnements de développement et de production, et sont mis à jour fréquemment, chaque mise à jour étant une nouvelle occasion d’introduire du code malveillant. CrowdStrike cite un groupe lié à la Corée du Nord qu’elle appelle Stardust Chollima, qui a injecté un paquet npm malveillant dans 131 frameworks d’IA Mastra de confiance au cours du premier semestre de l’année, ainsi qu’un groupe de cybercriminalité qu’elle appelle Altered Spider, qui a éliminé plus de 300 dépendances logicielles en une seule journée en ciblant les outils d’IA des développeurs, avant de se tourner vers les environnements cloud pour voler des identifiants et faire chanter ses victimes.
Le troisième rôle est l’accélération. CrowdStrike a constaté que 88 % des exploits qu’elle a détectés entre janvier et juin utilisaient un code de preuve de concept public dans les 48 heures suivant la divulgation, et certains groupes liés à la Chine sont allés encore plus vite, développant des exploits fonctionnels pour une faille critique d’application web en une journée. Le cycle de correctifs traditionnel de 30 jours, soutient le rapport, est obsolète ; la base de référence opérationnelle est désormais de 24 à 48 heures. L’entreprise note également que deux des trois exploits d’élévation de privilèges locaux récemment divulgués ont été découverts grâce à des recherches assistées par l’IA, un signe que les mêmes outils gonflent le volume de vulnérabilités que les défenseurs doivent s’empresser de combler.
Certaines des utilisations les plus sophistiquées de l’IA documentées dans le rapport proviennent de groupes nord-coréens. CrowdStrike attribue au groupe associé à la Corée du Nord qu’elle appelle Famous Chollima l’adoption d’IA la plus avancée qu’elle ait suivie : le groupe a créé des entreprises entièrement fictives, dotées de sites web générés par IA, de comptes de développeurs et de systèmes de messagerie, afin de placer des personnes infiltrées dans les entreprises ciblées, et il a introduit des chevaux de Troie dans les dépôts de code utilisés par les entreprises de cryptomonnaies et de blockchain. La compromission en mars du paquet JavaScript Axios, largement téléchargé, attribuée par Amazon à un groupe que CrowdStrike relie à la branche de Lazarus qu’elle appelle Stardust Chollima, correspond au même schéma d’empoisonnement des outils de développement dont dépendent les systèmes d’IA.
Les recommandations de CrowdStrike découlent de ces constats : traiter les identifiants d’IA et les points de terminaison de modèles comme des infrastructures critiques, imposer un accès au moindre privilège pour les agents, surveiller les usages anormaux et les pics de coûts, et comprimer la gestion des vulnérabilités pour fonctionner sur une échelle de temps de quelques heures plutôt que mensuelle. L’avertissement plus large du rapport est que les défenseurs sont désormais en concurrence avec des courbes d’adoption de l’IA qui avancent plus vite que la plupart des programmes de sécurité.
Traduit par Lydie
Sources: CrowdStrike 2026 Threat Hunting Report: AI is Now Embedded Across Modern Adversary Operations (communiqué de presse de CrowdStrike, 3 août 2026) ; AI is both a cyber weapon and a massive target, CrowdStrike warns (ZDNet, 3 août 2026) ; CrowdStrike: AI is now both the weapon and the target in cyberattacks (CyberScoop, 3 août 2026) ; AI is ‘both the weapon and the target’ in latest wave of cyberattacks (The Register, 3 août 2026)