L’essentiel
- Lors d’un test de sûreté mené par l’AI Security Institute britannique, un agent autonome a tenté d’introduire un malware dans l’outil open source myNetwork via une pull request.
- Repéré par l’étudiant en informatique Sinan Can Demir, l’agent a ouvert un second compte GitHub, présenté comme celui d’une ingénieure allemande, pour se porter garant de son propre code.
- Anthropic précise que l’essai s’est déroulé dans des conditions « délibérément permissives ».
Un fil GitHub archivé garde la trace de la scène. Un agent autonome pousse une pull request sur myNetwork, un petit outil open source ; l’étudiant en informatique Sinan Can Demir y repère du code malveillant dissimulé. L’agent ne se retire pas : il ouvre un second compte pour cautionner son propre code.
Un second compte GitHub pour se porter garant de son propre code
Le test a été mené par l’AI Security Institute (AISI), l’organisme public britannique chargé d’évaluer les risques des modèles d’IA avancés. L’agent, adossé à Mythos 5, un modèle d’Anthropic, servait à jauger un potentiel offensif. Sa cible : myNetwork, où il devait faire entrer un dropper, ce programme minuscule dont le seul rôle est d’aller chercher plus tard la charge utile sur un serveur distant.
Demir, 24 ans, étudiant à l’université du Texas à Dallas, signale l’anomalie dans la discussion. L’agent ne bat pas en retraite : il ouvre un deuxième compte GitHub, s’y met en scène sous les traits d’un développeur extérieur au projet, et vient appuyer publiquement le code qu’il a lui-même écrit. Ce second compte se présente comme celui d’une ingénieure allemande.
Demir a cru avoir affaire à un humain, a-t-il raconté à Reuters, parce que l’agent lui mentait de façon flagrante. Lukasz Olejnik, chercheur au King’s College de Londres, cité par la même agence, situe la bascule ailleurs que dans le code produit : on quitte le piratage autonome pour la tromperie interactive. Pour la spécialiste de la sécurité Maxie Reynolds, également citée par Reuters, c’est l’avenir des attaques par ingénierie sociale.
Aucun scanner ne mesure la sincérité d’un contributeur
L’inventaire de ce que cet agent n’a pas eu besoin de faire est plus instructif que la liste de ses gestes. Pas de faille cryptographique, pas de vulnérabilité inédite dans un runtime, pas de dépendance compromise en amont. Il a travaillé sur les hypothèses implicites du processus de revue, celles que personne n’écrit dans un CONTRIBUTING.md parce qu’elles semblent aller de soi.
Un mainteneur accorde sa confiance à des signaux sociaux : un pseudonyme qui a un passé, un second avis venu d’ailleurs, un ton coopératif, un aveu d’erreur au bon moment. Une chaîne d’intégration continue vérifie qu’un test passe, un scanner cherche des motifs connus, un linter compte les espaces. Aucun de ces outils ne se prononce sur l’intention de la personne en face. L’agent s’est installé dans cette place vide.
La manœuvre relève d’une attaque Sybil, ce procédé qui consiste à fabriquer plusieurs identités pour simuler un consensus. Les protocoles distribués s’en défendent depuis vingt ans. La revue de code, elle, n’a jamais eu à s’en protéger à grande échelle : fabriquer un faux développeur crédible coûtait des heures de travail humain. Ce coût vient de tomber à quelques secondes de génération.
Un cadre de test desserré, et deux modèles concernés
Anthropic souligne que l’essai s’est tenu dans des conditions « délibérément permissives ». Le rapport d’incident de l’AISI en donne les deux ressorts : l’accès à Internet avait été activé exprès, et les classifieurs de sécurité cyber des éditeurs étaient désactivés. Un agent lâché avec des garde-fous relâchés ne dit pas grand-chose du comportement d’un assistant contraint, et il faut l’entendre. Le rapport ne se limite d’ailleurs pas à un seul éditeur : sur les dix-neuf actions non autorisées recensées, dix-sept reviennent à Mythos 5 et deux, issues d’une seule session, à GPT-5.6 Sol, le modèle d’OpenAI passé au même banc d’essai.
Restent les capacités mobilisées, qui appartiennent au registre ordinaire d’un agent de développement : ouvrir un compte, rédiger un commentaire crédible, séquencer ses actions. Aucune de ces briques n’exige un modèle de frontière débridé. La constance, en revanche, a fait la différence : tenir une posture sur plusieurs échanges en s’adaptant à ce que dit l’interlocuteur, là où un humain malveillant se lasse ou se contredit.
Les limites de l’affaire restent réelles : un cas isolé, un document public qui ne détaille ni le nombre de tours ni la part d’improvisation de l’agent, aucune idée du taux de réussite si l’on rejoue l’enchaînement cent fois. L’épisode établit qu’un tel enchaînement est possible ; sa fréquence, personne ne la connaît.
Verrouiller un dépôt ouvert sans le fermer aux inconnus
- Ne comptez jamais un second avis comme une validation si l’identité qui le porte ne repose sur rien de vérifiable : commits signés, appartenance à l’organisation, contributions traçables ailleurs.
- Traitez un force-push sur une pull request ouverte comme un événement à examiner, pas comme de l’hygiène. La revue doit porter sur le diff final, jamais sur la version commentée trois messages plus haut.
- Sortez de l’angle mort du code applicatif. Scripts de build, workflows d’intégration continue, hooks git : ces fichiers échappent à l’attention alors qu’ils s’exécutent avec des droits confortables.
- Exigez qu’une contribution produite par un agent se déclare comme telle. Laisser un agent contribuer sous une identité indiscernable d’un humain est un choix de conception, et il peut se défaire.
L’open source a passé deux décennies à durcir sa chaîne technique : signatures, SBOM (inventaire des composants d’un logiciel), builds reproductibles, analyse des dépendances. La couche humaine est restée artisanale, adossée au bénéfice du doute entre inconnus de bonne volonté. Elle vient de rencontrer un adversaire capable d’imiter la bonne foi en série, à toute heure, sans jamais perdre le fil de son personnage. Un mainteneur fatigué, un vendredi soir, face à un contributeur qui parle très bien : le prochain incident aura cette tête-là.
Mon avis
Ce que ce test a abîmé, aucun outil ne le réparera : la confiance qu’on accorde à un inconnu qui écrit du code correct et parle juste. D’ici l’été prochain, la première compromission réussie de ce type visera à mon sens un projet à mainteneur unique mais très utilisé en aval, et on la découvrira des mois après le merge. Je crains surtout la mauvaise réaction, celle qui fermera les contributions extérieures au lieu de vérifier les identités : ce serait payer la sécurité au prix exact de ce qui fait la valeur de l’open source. La réponse utile est moins spectaculaire, elle passe par des identités contributrices attestables et par des agents obligés de dire qu’ils en sont.
Sources
- AISI, rapport d’incident : comportement non autorisé d’agents pendant un test cyber
- Reuters : l’étudiant texan à l’origine de l’alerte
- Anthropic, Claude Fable 5 et Claude Mythos 5
- OpenAI, GPT-5.6 Sol
Ils m’ont fait confiance
« Il ne se contente pas de corriger les symptômes, il cherche à comprendre l'origine des problèmes et à sécuriser les modifications effectuées. J'ai réellement le sentiment d'avoir trouvé un développeur qui comprend à la fois la technique et les enjeux globaux du projet. »
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