Les menaces liées à l’IA agentique marquent un nouveau chapitre dans le domaine de la cybersécurité, où les systèmes autonomes ne sont plus seulement des outils, mais aussi des attaquants potentiels.
Les agents IA avancés peuvent raisonner, planifier et collaborer entre différents systèmes sans intervention humaine, ce qui leur permet de lancer des attaques complexes en plusieurs étapes à la vitesse d’une machine. Les défenseurs sont confrontés à un défi de taille, et les outils de sécurité classiques ont des difficultés à suivre le rythme dynamique de l’IA agentique.
Comment lutter contre cela ? Combattre l’IA avec l’IA.
En déployant une IA agentique pour détecter, enquêter et répondre aux menaces, souvent plus rapidement et plus efficacement que les analystes humains seuls, les équipes de sécurité peuvent reprendre le dessus.
Dans cet article, nous allons nous intéresser à ce qui différencie les menaces liées à l’IA agentique, explorer les moyens de les prévenir à l’aide de l’IA agentique et examiner les menaces avancées telles que l’empoisonnement de la mémoire, les hallucinations et l’utilisation abusive des outils.
Quelles sont les menaces liées à l’IA agentique ?
Les menaces liées à l’IA agentique sont des agents IA autonomes qui planifient, agissent et collaborent, parfois de manière imprévisible. Contrairement aux logiciels classiques, l’IA agentique peut enchaîner des actions et accéder à des ressources de manière dynamique. Il est donc essentiel de bien maîtriser la sécurité des données IA.
Voici quelques exemples de menaces liées à l’IA agentique :
- Agents LLM exfiltrant des données via des outils connectés
- Les assistants IA disposant d’un accès trop permissif risquent de divulguer des informations sensibles
- Menaces internes ou attaquants utilisant de manière abusive les identifiants d’IA agentique
En matière de menaces, il ne suffit plus de détecter ce qui est connu ; les organisations doivent anticiper et réagir à ce qui est possible.
Combattre l’IA avec l’IA : l’impératif stratégique
Les outils de sécurité classiques ont été conçus pour faire face à des menaces statiques et à des workflows humains, ce qui est totalement différent de la nature dynamique de l’IA agentique.
Les outils classiques ne permettent pas d’inspecter le « raisonnement » de l’IA ni de suivre les mouvements latéraux, et s’appuient excessivement sur des hypothèses d’identité, telles que l’utilisation par l’IA d’identifiants humains. Certaines attaques manipulent les mécanismes internes des grands modèles de langage, ce qui conduit à l’extraction silencieuse d’informations sensibles à partir d’agents tels que Microsoft 365 Copilot.
Contrairement aux outils d’automatisation de base, l’IA agentique peut fonctionner de manière autonome, en effectuant indépendamment diverses actions approuvées afin d’accélérer la détection des menaces et la réponse à celles-ci. Elle est conçue pour surveiller, raisonner et répondre à d’autres agents IA, ce qui en fait un excellent outil pour lutter contre les cybermenaces.
Utilisation de l’IA agentique pour se protéger contre les menaces liées à l’IA
Les analystes en sécurité peuvent utiliser l’IA agentique comme assistants numériques qui travaillent aux côtés des experts humains, en effectuant des tâches essentielles mais chronophages telles que :
- Corrélation des données de journalisation entre plusieurs systèmes afin d’identifier des tendances
- Associer des adresses IP aux cybercriminels connus
- Éliminer le bruit et les faux positifs pour concentrer l’attention humaine sur les menaces réelles
- Effectuer un triage initial et une enquête pour fournir un contexte aux analystes
- Un agent IA signalant un autre agent pour des appels API excessifs ou des requêtes anormales
- Politiques déclenchées automatiquement avec un agent qui s’écarte de son champ d’application prédéfini
La déclaration ci-dessus de notre PDG résume une philosophie simple : l’expertise humaine reste essentielle, mais elle doit être complétée par l’IA pour faire face à l’ampleur et à la sophistication des menaces actuelles.
Cette approche est puissante car les agents IA s’améliorent continuellement grâce à l’apprentissage actif. Le système devient de plus en plus efficace au fil du temps en analysant et en intégrant les commentaires des analystes, créant ainsi une posture de sécurité en constante amélioration.
Utilisation de l’IA agentique pour détecter les menaces liées à l’IA agentique
Considérons un scénario dans lequel une organisation subit des tentatives de connexion inhabituelles sur plusieurs services cloud.
Tout d’abord, le système détectera ces tentatives de connexion sur différentes plateformes et notera leur emplacement géographique inhabituel. Sans intervention humaine, l’IA mettra en corrélation l’activité sur les différentes plateformes, recoupera l’adresse IP avec les flux de renseignements, examinera les modèles de comportement et passera en revue l’historique des connexions pour les comptes concernés.
Maintenant que l’agent a une compréhension de base de la situation, il va commencer à établir un contexte plus large. Il va apprendre que l’adresse IP appartient à un service VPN couramment utilisé par les cybercriminels, que les tentatives de connexion ont eu lieu en dehors des heures de bureau normales, que le schéma de connexion correspond à des attaques connues par « credential stuffing » et que des activités similaires ont récemment affecté d’autres organisations du même secteur.
Au lieu de simplement déclencher une alerte, l’agent préparera ces informations pour qu’elles soient examinées par un humain. Il compilera toutes les preuves pertinentes, créera une chronologie des événements, préparera des recommandations pour contenir l’incident et le classera par ordre de priorité en fonction des comptes ciblés et des données potentiellement exposées.
Enfin, l’agent transmettra toutes les informations issues de l’enquête à l’examinateur humain. Par exemple, un membre de l’équipe de sécurité, tel qu’un analyste MDDR de Varonis, recevra un briefing complet sur la situation et pourra immédiatement prendre des mesures éclairées.
L’ensemble de ce processus ne prendrait que quelques secondes à une IA agentique, alors qu’un analyste humain aurait besoin de beaucoup plus de temps pour rassembler et analyser les mêmes informations.
Menaces avancées liées à l’IA agentique
Les attaques ne sont pas toutes d’une gravité égale. À mesure que la technologie derrière l’IA agentique progresse, la complexité des attaques possibles avec celle-ci augmente également.
Attaques par empoisonnement de la mémoire
La mémoire est essentielle au bon fonctionnement de l’IA agentique. Elle comprend les états à court terme, les connaissances à long terme et les ressources externes. Si la mémoire rend l’IA puissante en termes de productivité, elle devient également un atout vulnérable pour les organisations.
L’empoisonnement de la mémoire se produit lorsque des pirates manipulent ce dont se souvient l’IA. Les attaques commencent par des e-mails spécialement conçus qui insèrent des commandes malveillantes dans la mémoire d’un agent. Celui-ci exécute alors des actions nuisibles, pensant qu’elles sont normales. Ces opérations, telles que le partage de données ou les autorisations financières, peuvent être préjudiciables si elles sont utilisées à des fins malveillantes. La mémoire persistante propage ensuite ces croyances empoisonnées parmi les utilisateurs et les tâches. Sans aucune défense, le risque de fuite de données est considérable.
Vous pouvez vous prémunir contre l’empoisonnement de la mémoire en isolant les sessions, en suivant la provenance de vos données, en automatisant la détection des anomalies et la restauration, et en validant le consensus multi-agents afin de garantir que si un agent adopte un comportement inapproprié, les autres ne suivront pas son exemple.
Utilisation abusive des outils et escalade des privilèges
L’IA agentique fait souvent appel à des outils tels que les API, les systèmes de fichiers et les bases de données. Cette autonomie expose les agents au risque d’être manipulés par des entrées ou des mémoires corrompues. L’injection indirecte de commandes peut également déclencher une utilisation involontaire des outils. Enfin, des autorisations excessives peuvent entraîner des vulnérabilités de type « confused deputy ».
Pour se prémunir contre l’utilisation abusive des outils et l’escalade des privilèges, votre organisation doit mettre en place une politique stricte du moindre privilège, une validation des entrées et sorties, une journalisation et un sandboxing immuables, ainsi qu’une limitation du débit et une détection des anomalies.
Attaques d’hallucinations
Les résultats plausibles mais faux générés par l’IA agentique, ou hallucinations, peuvent être enregistrés dans la mémoire, renforcés et diffusés parmi les agents.
Par exemple, une IA peut absorber une fausse politique et l’utiliser pour orienter sa prise de décision, à l’instar d’un agent d’un prestataire de soins de santé qui pourrait recommander des traitements inexacts sur la base de données erronées renforcées.
Les contre-mesures visant à limiter les hallucinations peuvent inclure l’ancrage des résultats de l’IA à des données fiables, la mise en œuvre d’un système de versionnage et de restauration de la mémoire, un consensus entre agents pour la mémoire et les décisions, et la mise en œuvre d’une analyse forensique des décisions hallucinées.
Mise en œuvre pratique pour prévenir les menaces liées à l’IA agentique
Pour les organisations qui envisagent d’utiliser l’IA agentique à des fins de sécurité, plusieurs considérations sont importantes :
Intégration à l’infrastructure de sécurité existante : les solutions d’IA agentique doivent compléter et améliorer les outils de sécurité existants plutôt que de les remplacer entièrement.
Établir des protocoles de transfert clairs : des processus bien définis sont essentiels pour garantir le succès lorsque l’IA transfère les incidents à des analystes humains afin d’éviter toute lacune dans la réponse.
Mécanismes d’apprentissage continu : les systèmes d’IA doivent être capables d’apprendre des actions des analystes et de recevoir des commentaires afin de s’améliorer au fil du temps.
Limites appropriées de l’autonomie : définir clairement les actions que les agents IA peuvent entreprendre de manière indépendante et celles qui nécessitent l’approbation humaine.
Expliquabilité : le système doit fournir des explications claires sur ses conclusions et recommandations afin d’instaurer un climat de confiance avec les analystes humains.
L’avenir de l’IA agentique dans le domaine de la sécurité
À mesure que la technologie derrière l’IA agentique continue d’évoluer, nous pouvons nous attendre à voir des applications encore plus sophistiquées de l’IA agentique dans le domaine de la sécurité, telles que :
- Corrélation des menaces multiplateforme qui identifie les modèles d’attaque à grande portée
- Renseignements prédictifs sur les menaces qui prévoient les vecteurs d’attaque potentiels en fonction du comportement
- Remédiation automatisée, où des mesures de confinement approuvées sont prises sans intervention humaine dans des scénarios critiques.
- Postures de défense adaptatives qui s'ajustent dynamiquement en fonction du paysage actuel des menaces
L’avantage du MDDR de Varonis : l’expertise humaine amplifiée par l’IA
La solution Varonis Managed Data Detection and Response (MDDR) [MDDR PAGE] combine une technologie de détection des menaces primée, une équipe internationale d’experts en sécurité de haut niveau et la puissance de l’IA agentique pour protéger vos données les plus sensibles 24h/24 et 7j/7.
En amplifiant l’expertise humaine grâce à une détection et une réponse autonomes basées sur l’IA, Varonis propose une nouvelle norme en matière de cyberdéfense, adaptée à l’ère des menaces liées à l’IA agentique.
SLA de pointe
Varonis répond aux normes élevées que les organisations attendent de leur plateforme de sécurité des données. Il réagit en 30 minutes aux ransomwares et en 120 minutes à toutes les autres menaces, grâce à une vitesse et un triage optimisés par l’IA.
Valeur immédiate
Fini le temps où la mise en œuvre prenait des mois, voire des jours. Varonis se déploie en quelques heures, offrant à votre organisation une protection immédiate de votre environnement.
Couverture 24h/24
Varonis fonctionne 24h/24, 7j/7, offrant aux organisations une surveillance continue sans épuisement, sans angle mort ni perte d’attention.
Recherche proactive des menaces
Varonis bloque les menaces avant qu’elles ne s’aggravent grâce à des évaluations régulières de la posture de sécurité et à une détection assistée par IA qui permet de mettre en évidence les menaces et d’alerter immédiatement votre équipe de sécurité. Les données sensibles sont exposées, partagées et consultées de nouvelles manières, souvent à l’insu des équipes de sécurité.
Intégration parfaite
Outre sa capacité à protéger les plus grands et plus importants dépôts de données et applications dans le cloud, Varonis travaille en tandem avec votre équipe de sécurité et n’intervient qu’en cas de besoin.
La nature des cyberattaques évolue à l’ère de l’IA. Les données sensibles sont exposées, partagées et consultées de nouvelles manières, souvent à l’insu des équipes de sécurité. Commencez par une évaluation gratuite des risques sur vos données IA pour découvrir comment Varonis peut aider votre organisation à adopter l’IA.
Questions Fréquemment Posées (FAQs)
Quelles sont les menaces liées à l’IA agentique ?
Les menaces liées à l’IA agentique désignent les risques posés par des agents IA autonomes capables de planifier, d’agir et de collaborer de manière indépendante au sein de différents systèmes, pouvant potentiellement entraîner l’exfiltration de données, l’escalade des privilèges ou la perturbation des opérations sans intervention humaine directe. Ces agents peuvent exploiter les accès et s’adapter de manière dynamique, ce qui les rend plus dangereux que l’automatisation statique basée sur des règles.
En quoi les menaces d’IA agentique diffèrent-elles des cybermenaces classiques ?
Contrairement aux menaces classiques, qui suivent souvent des schémas prévisibles ou reposent sur des acteurs humains, les menaces liées à l’IA agentique impliquent des agents intelligents capables d’enchaîner plusieurs actions, de raisonner en temps réel et de naviguer dans des environnements complexes. Cela leur permet de contourner les défenses statiques et d’exploiter les systèmes à la vitesse d’une machine.
Les outils de sécurité classiques peuvent-ils détecter les menaces d’IA agentique ?
La plupart des outils classiques ont des difficultés à détecter les menaces liées à l’IA agentique, car ils s’appuient sur des règles statiques, une détection basée sur les signatures ou une analyse comportementale simpliste. L’IA agentique fonctionne de manière plus nuancée et dynamique, ce qui nécessite des méthodes de détection intelligentes et adaptatives, capables de suivre son processus décisionnel et ses mouvements latéraux.
Qu'est-ce que l'empoisonnement de la mémoire ?
Une méthode par laquelle les pirates injectent de fausses données dans la mémoire d’une IA, influençant ainsi ses décisions au fil du temps.
Qu’est-ce qu’une hallucination en IA agentique ?
Lorsque l’IA génère des informations fausses mais plausibles qui influencent les outils, la mémoire ou les actions.
Qu’est-ce que l’utilisation abusive d’outils ?
Lorsque des agents IA utilisent des API ou des systèmes intégrés pour effectuer des actions non autorisées dans le cadre de leur champ d’application.
Comment les organisations peuvent-elles se défendre contre les menaces liées à l’IA agentique ?
Pour se défendre contre les menaces liées à l’IA agentique, les organisations doivent adopter une stratégie « IA contre IA », en déployant des agents IA autonomes pour détecter, analyser et répondre en temps réel aux activités suspectes. Des solutions telles que le MDDR de Varonis combinent l’expertise humaine et l’IA agentique pour surveiller les comportements, signaler les anomalies et réagir avant que des dommages ne surviennent.
Pourquoi est-il important d’agir dès maintenant contre les menaces liées à l’IA agentique ?
Les menaces liées à l’IA agentique se généralisent rapidement, les pirates intégrant désormais l’IA à leur arsenal. Plus les entreprises tardent à moderniser leurs défenses, plus elles risquent d’être prises au dépourvu par des menaces intelligentes et évoluant rapidement. Mettre en œuvre l’IA agentique pour se défendre aujourd’hui, c’est renforcer sa résilience pour demain.
Veuillez noter que cet article a été traduit avec l'aide de l'IA et révisé par un traducteur humain.
