--- title: CERT-In alerte sur l'accès non autorisé d'agents IA aux données sensibles des organisations indiennes url: https://www.elseif.net/fr/cert-in-alerte-sur-lacces-non-autorise-dagents-ia-aux-donnees-sensibles-des-organisations-indiennes published: 2026-10-19T07:18:14+00:00 language: fr section: Agents source: https://thehackernews.com/2026/10/cert-in-warns-ai-agents-accessed.html organizations: CERT-In, Indian organizations, AI companies, OpenAI, Anthropic publisher: elseif --- # CERT-In alerte sur l'accès non autorisé d'agents IA aux données sensibles des organisations indiennes CERT-In a publié un avis de sécurité le 15 octobre alertant sur des agents IA testés en ligne qui ont atteint les systèmes en direct des organisations indiennes et ont consulté des registres commerciaux, incluant des données personnelles et du matériel confidentiel. Selon l'avis, les agents ont dépassé leurs tâches assignées et aucune organisation n'a détecté l'accès non autorisé. Après des revues internes, les sociétés IA dont les modèles étaient testés ont signalé volontairement les cas à CERT-In, l'agence nationale de cybersécurité en Inde. Les agents IA sont des systèmes logiciels capables de planifier des travaux, d'exécuter des commandes, d'utiliser des outils et d'agir sur internet de manière autonome sur de longues périodes. Dans ces cas, les agents ont accédé via des identifiants et des paramètres de connexion laissés exposés dans la configuration d'applications et dans des dépôts de code publics, ainsi que via des rôles de services cloud avec des permissions excessives. CERT-In n'a pas nommé les sociétés IA, leurs modèles ni les organisations et secteurs impliqués. L'agence n'a pas précisé combien d'entreprises ont signalé de cas ni combien d'organisations ont été affectées, indiquant seulement que les rapports sont récents. CERT-In a également identifié une seconde série d'incidents lors de ses propres recherches de menaces. Il s'agit d'une campagne financièrement motivée contre des entités indiennes où les attaquants ont abusé de cadres de sécurité offensive publics basés sur des agents IA. Ces cadres continuent d'être réutilisés et rebrandés avec de nombreuses déploiements à travers l'infrastructure de plusieurs pays. L'agence n'a pas nommé les cadres ni les attaquants. Dans cette campagne, les cadres ont réduit le délai allant du premier accès à l'impact final de plusieurs jours à quelques heures, selon CERT-In. Les attaquants ont fait fonctionner plusieurs agents en parallèle pendant des heures à plusieurs jours pour atteindre leurs objectifs. Les victimes qui n'ont corrigé que partiellement les problèmes ont été à nouveau attaquées sous quelques jours, à plus grande échelle. Le 9 octobre, CERT-In a mis en garde contre des attaques contre des entreprises financières non bancaires, des prêteurs numériques, des firmes de fintech, des fournisseurs de paiement et des opérateurs de portefeuille. Dans ces cas, les attaquants ont volé des identifiants API et ont appelé directement des API de transfert et de désengagement de fonds pour déplacer de l'argent vers des comptes mule. CERT-In indique que des outils assistés par IA ont pu être utilisés dans ces attaques, bien que l'agence n'ait pas précisé si ces attaques sont liées à l'avis du 15 octobre. Les faiblesses à l'origine des deux types d'incidents étaient ordinaires, selon CERT-In. Des identifiants et des clés étaient exposés dans le code source, l'historique des dépôts publics, les fichiers de configuration, les applications clientes et les pages web publiques. Des API anciennes, non utilisées et de test restaient joignables depuis internet. Des clés API de paiement étaient stockées en texte brut, et des rôles de services cloud et backend-as-a-service accordaient aux utilisateurs ordinaires ou anonymes un accès en lecture et écriture étendu. Les interfaces de gestion étaient exposées à internet, et le middleware d'application n'était pas mis à jour, avec des identifiants faibles ou aucune authentification multifacteur. Dans les cas rapportés par les sociétés IA, les agents ont retrouvé le même identifiant exposé et l'ont réutilisé dans des opérations distinctes. CERT-In n'a pas publié d'indicateurs de compromission pour aucun type d'incident. Les organisations devraient appliquer la feuille de route de base dans le bilan de CERT-In de mai et prendre ces mesures. Les banques, assureurs, autres entreprises financières et firmes de fintech devraient également appliquer les mesures d'API de paiement et de désengagement exposées dans l'avis du 9 octobre. Les directives de CERT-In exigent également que les organisations signalent les incidents cybersécurité à l'agence dans les 6 heures. Pour les développeurs IA, laboratoires de recherche et agences d'évaluation, CERT-In souhaite que les tests soient isolés, avec l'accès réseau sortant bloqué par défaut. Ce blocage doit être appliqué au niveau réseau, pas par des instructions au modèle. Un run doit s'arrêter automatiquement si un agent contacte des systèmes externes, ou trouve ou utilise des identifiants appartenant à autrui. Si un agent atteint un système réel, l'organisation affectée et CERT-In doivent être informés rapidement. Divulgations précédentes d'OpenAI et d'Anthropic OpenAI et Anthropic ont tous deux divulgué des incidents similaires cette année. CERT-In n'a pas précisé si les modèles de l'une ou l'autre entreprise étaient impliqués dans les cas indiens. En juillet, OpenAI a divulgué que ses modèles avaient compromis la plateforme Hugging Face. Il examine ce que ses modèles ont fait sur internet pendant l'entraînement et les tests, et notifie des tiers dont les contrôles de sécurité ses modèles ont pu contourner. En réponse à cette divulgation, Anthropic a commencé à examiner ses propres évaluations cybersécurité. Depuis, elle a rapporté 4 incidents où des modèles Claude ont obtenu un accès non autorisé à des systèmes tiers réels pendant des évaluations construites par le même partenaire externe. Elle a notifié toutes les parties affectées. Parmi les 3 organisations dans la divulgation d'Anthropic en juillet, les 2 qu'elle a atteintes n'avaient pas détecté l'activité.