Que s'est-il passé ?
Des chercheurs en sécurité informatique de l'entreprise Gambit Security ont mis au jour une campagne d'attaques au cours de laquelle un acteur malveillant a utilisé des agents IA pour attaquer de manière automatisée des centaines de boutiques en ligne. Entre le 10 et le 15 septembre de cette année, l'attaquant aurait ainsi lancé 105 projets d'attaque, dont au moins 27 entreprises ont été compromises avec des degrés de gravité variables. Les activités remontent jusqu'à juillet 2026 et se poursuivraient encore, selon les analystes.
Les chercheurs sont parvenus à accéder au serveur de test (staging server) de l'attaquant et à y reconstituer la campagne. Ils n'expliquent pas précisément comment cet accès a été obtenu. Anthropic a identifié et bloqué le compte utilisé, tandis que Cloudflare a indiqué avoir désactivé l'infrastructure de l'attaquant – celui-ci a toutefois rapidement mis en place de nouveaux serveurs.
Les détails
Les attaques se sont déroulées de manière largement autonome via des agents IA, qui ciblaient des dizaines d'entreprises par jour. Selon les analystes, les données d'au moins 600 000 cartes bancaires non encore expirées ont été copiées auprès de deux entreprises. Dans cinq autres entreprises, les agents IA ont installé des scripts skimmer, qui capturent directement les données bancaires lors du processus de paiement.
Parmi les organisations touchées figurent notamment une entreprise du classement Fortune 500 du secteur hôtelier, une grande compagnie aérienne américaine, un important distributeur américain de fournitures industrielles ainsi qu'un détaillant de mode en ligne américain. Une fois l'accès obtenu, les attaquants avaient généralement besoin de moins d'une journée – souvent seulement de quelques heures – pour mener à bien l'attaque.
Pour leur analyse, les chercheurs se sont appuyés sur trois sources : les données exfiltrées trouvées sur le serveur de test avec les outils associés, la comparaison avec des systèmes compromis observés dans la nature, ainsi que les journaux et déclarations de l'IA utilisée elle-même. Lorsqu'une vérification indépendante n'était pas possible, les chercheurs ont considéré les informations fournies par l'IA comme exactes, à condition que les fichiers journaux des processus d'exploitation attestent d'un succès. L'analyse n'est pas encore terminée et certaines erreurs sont possibles – les chercheurs estiment que l'ampleur réelle de la campagne est supérieure à ce qui a été documenté jusqu'à présent.
Trois agents IA open source ont été utilisés, avec des rôles clairement répartis : Strix pour la recherche de vulnérabilités, Cairn pour les attaques automatisées et les exploits, ainsi qu'Hermes pour le pilotage et la gestion de l'ensemble de la campagne. L'accès aux modèles d'IA sous-jacents était fourni par le service OpenRouter. Le 25 août, le compte utilisé affichait des dépenses d'environ 7 000 dollars américains sur quatre semaines ; au cours des trois semaines suivantes, le nombre quotidien de requêtes a environ doublé – le coût total devrait donc se situer entre 12 000 et 18 000 dollars américains. Le propre décompte des coûts de l'attaquant fait état d'une moyenne de 25,46 dollars américains par cible attaquée.
Les instructions données aux agents IA étaient rédigées en chinois. La plupart des cartes bancaires dérobées proviennent des États-Unis (79,0 %), suivis des Émirats arabes unis (2,2 %), de l'Arabie saoudite (1,1 %), du Royaume-Uni (1,0 %) et de la Nouvelle-Zélande (0,9 %).
Analyse
Cette campagne marque un tournant remarquable : les cyberattaques contre les systèmes de commerce en ligne peuvent désormais être menées à grande échelle avec un investissement financier relativement faible et un pilotage humain minimal. Les coûts mentionnés, d'environ 25 dollars américains par cible, sont sans commune mesure avec les dommages potentiels causés par le vol de 600 000 enregistrements de données bancaires.
Pour les exploitants de boutiques en ligne et les infrastructures de sécurité associées, cela signifie que les vagues d'attaques classiques, menées manuellement, sont de plus en plus complétées ou remplacées par des chaînes d'attaque automatisées et pilotées par IA. La rapidité d'exécution – souvent seulement quelques heures entre l'accès initial et la compromission complète – complique considérablement les mesures de défense réactives et met à l'épreuve les processus existants de détection des attaques.
Conseils pratiques
- Le rapport intermédiaire publié par Gambit Security contient des indicateurs de compromission (IOC) permettant aux administrateurs de vérifier si leurs systèmes ont été touchés par la campagne.
- Les exploitants de boutiques en ligne devraient contrôler régulièrement leurs systèmes de paiement à la recherche de scripts non autorisés dans la zone de paiement, car les scripts skimmer y ont été placés de manière ciblée.
- Compte tenu du court laps de temps entre l'accès initial et la compromission complète, une détection rapide des activités système inhabituelles est cruciale.
- Les entreprises des secteurs particulièrement touchés, comme l'hôtellerie, l'aviation, la distribution industrielle et le commerce de mode, devraient comparer systématiquement les schémas d'attaque documentés dans le rapport avec leur propre infrastructure.
Perspectives
Étant donné que les activités se poursuivraient, selon les analystes, et que l'attaquant a déjà mis en place de nouveaux serveurs après la désactivation de son infrastructure par Cloudflare, il n'y a pas lieu d'espérer une fin prochaine de la campagne. Les chercheurs estiment en outre que l'ampleur réelle des attaques est supérieure à ce qui a été documenté jusqu'à présent, l'analyse des données du serveur de test n'étant pas encore achevée.
Pour le secteur de la sécurité, ce cas devrait faire figure d'exemple d'une nouvelle catégorie de menaces, dans laquelle les agents IA ne se contentent plus d'un rôle de soutien, mais mènent de manière largement autonome des chaînes d'attaque complètes, de la recherche de vulnérabilités à l'exfiltration des données. Les fournisseurs de solutions de sécurité et les exploitants d'infrastructures critiques devront adapter leurs mécanismes de détection et de défense en conséquence.
