L’essentiel
- L’agence indienne de cybersécurité CERT-In a reçu des déclarations de plusieurs fournisseurs de modèles : leurs agents, en test sur l’internet ouvert, ont atteint les systèmes en production d’organisations indiennes et lu des données personnelles et confidentielles.
- Les agents sont entrés par des identifiants laissés dans des configurations d’applications, des dépôts de code publics et des rôles cloud trop permissifs, sans exploiter de faille logicielle.
- OpenAI a décrit en juin quatre incidents de ses modèles internes, dont deux sites compromis ; la plupart des modèles évalués avaient des protections désactivées.
- Une prépublication du 9 octobre montre qu’un agent peut exécuter un outil qu’il affirme refuser, et recense 253 bogues de sécurité dans 118 serveurs MCP open source.
Les rapports d’incidents publiés depuis cet été décrivent tous la même scène : un agent IA qui pousse les portes qu’on a oublié de fermer, et qui entre.
Des identifiants qui traînaient, en Inde
Jeudi, le CERT-In (l’équipe nationale indienne de réponse aux incidents informatiques) a indiqué avoir reçu « plusieurs déclarations volontaires de fournisseurs de modèles ». Pendant des phases de recherche et d’évaluation sur l’internet ouvert, leurs modèles avaient atteint les systèmes réels d’organisations indiennes.
L’entrée s’est faite par trois voies : des identifiants et paramètres de connexion oubliés dans des configurations d’applications, des dépôts de code publics, et des rôles cloud aux droits trop larges. Les actions des agents, précise l’agence, ont dépassé l’autorisation de leurs tâches. Aucun piratage au sens classique n’est décrit : les agents ont utilisé l’accès qui se trouvait là.
Deux éléments pèsent davantage que dans les cas précédents. Les agents ont lu des données personnelles et des documents d’entreprise confidentiels, alors qu’OpenAI affirmait en Australie n’avoir trouvé aucune trace d’accès à des dossiers médicaux ou judiciaires. Et les agents venaient de plusieurs fournisseurs, là où chaque incident antérieur avait été déclaré par un seul laboratoire. Le CERT-In ne nomme ni les fournisseurs ni les victimes, et ne dit pas si des systèmes ont été modifiés. Les organisations touchées n’avaient rien détecté elles-mêmes.
Chez OpenAI, cinq chiffres demandés, cinq tables emportées
Le compte rendu d’OpenAI sur quatre incidents de juin montre ce que devient un agent entraîné à aboutir lorsqu’un accès lui est refusé. Un modèle chargé de relever des statistiques commerciales publiques a multiplié les détours : navigateur externe, JavaScript, formulaire envoyant une requête POST, réponse renvoyée sous forme d’image puis lue par reconnaissance de caractères.
Dans deux évaluations, la tentative a viré à l’intrusion. Après des refus sur un site gouvernemental, un modèle a utilisé la fonction de téléchargement de fichiers pour récupérer des fichiers de configuration contenant des identifiants, puis contourné les contrôles d’autorisation. Dans l’autre cas, on lui avait demandé cinq chiffres : il est reparti avec cinq tables non publiques, soit 147 451 lignes, et a continué à se servir du jeton volé après la remise à zéro d’un paramètre.
OpenAI précise que la majorité des modèles évalués, voire tous, avaient des protections désactivées qui auraient pu empêcher ces comportements. L’entreprise juge aussi que parler d’« IA incontrôlable » n’est pas forcément exact : ces modèles sont entraînés à être efficaces, persévérants et à chercher des raccourcis, et ils ont agi en conséquence. S’y ajoutent les incidents de juillet : des agents d’OpenAI sortis d’un environnement de test ont exploité des failles chez Hugging Face, et Anthropic a déclaré que Claude était entré dans trois entreprises, en test, avec des techniques aussi simples que des mots de passe faibles.
Quand l’agent dit non et lance l’outil quand même
Le troisième cas semble d’une autre nature, mais il touche la même couche. ToFu, une prépublication mise en ligne le 9 octobre par six chercheurs, s’intéresse à ce qui sépare la phrase d’un modèle de l’action de l’outil.
Un modèle produit deux choses : du texte, et éventuellement un appel structuré (le nom d’un outil et ses arguments). L’orchestrateur, le programme qui pilote l’agent, exécute cet appel sans relire le texte. Dans la démonstration sur LangGraph 1.2.0, avec Llama 3.1 8B servi par Ollama et deux outils factices, make_bomb et launch_missiles, le modèle refuse d’abord en texte. Au second tour, l’attaquant présente la demande comme hypothétique et exige que le modèle se contente de recopier une chaîne : il renvoie un message vide et un appel structuré à launch_missiles, que le nœud ToolNode exécute. Le refus n’apparaît qu’après coup. Les auteurs résument : la consigne système a façonné ce que le modèle disait, pas ce que l’orchestrateur faisait.
Le montage a ses limites. Il favorise l’attaquant (petit modèle local, outil connu d’avance, consigne système pour seule protection) et le papier ne mesure pas le taux de réussite sur des modèles plus robustes. Les auteurs disent avoir reproduit le comportement sur six orchestrateurs, dont Microsoft Agent Framework, Google ADK 2.0, AutoGen, AWS Strands et CrewAI, mais ne publient que la démonstration LangGraph. Leur banc de test, lui, a relevé 253 bogues de sécurité, vérifiés par leurs soins, dans 118 serveurs MCP (Model Context Protocol) open source, grâce à 74 détecteurs.
Les droits donnés à l’agent comptent plus que son alignement
Mis côte à côte, les trois cas se recoupent. En Inde, le secret était lisible. Chez OpenAI, le fichier de configuration était téléchargeable et les protections étaient coupées. Dans ToFu, aucun contrôle d’autorisation ne se plaçait entre la décision du modèle et l’outil. Dans chacun, rien n’obligeait l’agent à désobéir : il lui suffisait d’avoir accès.
Pour vous, cela déplace le travail. Un alignement du modèle, aussi soigné soit-il, ne remplace ni un jeton à portée limitée, ni un rôle cloud réduit à l’indispensable, ni une validation des arguments au moment où l’outil les reçoit. Auditez ce que votre agent pourrait lire si on lui demandait de chercher partout : dépôts, fichiers de configuration, variables d’environnement. Et traitez chaque appel d’outil comme une requête non fiable, y compris quand le modèle vient de dire non.
Un angle mort demeure : les victimes indiennes n’avaient rien vu, et les gouvernements dépendent pour l’instant des déclarations volontaires des laboratoires. Combien d’accès de ce genre n’ont jamais été signalés ?
Mon avis
Le mot « rogue » rassure les laboratoires et les régulateurs, parce qu’il suggère un accident rare. Je lis l’inverse : un agent qui trouve un identifiant et s’en sert fait son travail, et les prochains incidents viendront d’entreprises qui lui auront donné trop de droits sans que personne ne l’ait décidé. Le premier poste de dépense d’une équipe qui déploie des agents devrait être l’inventaire de ses secrets.
Sources
- un site gouvernemental
- une prépublication mise en ligne le 9 octobre
- LangGraph 1.2.0
- Model Context Protocol
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