Il y a quelques semaines, j’ai observé une petite équipe d’agents d’intelligence artificielle passer environ 10 minutes à tenter de pirater mon tout nouveau site web codé en Vibe. Ces agents, développés par la startup RunSybil, collaboraient pour sonder mon pauvre site à la recherche de points faibles. Un agent orchestrateur, nommé Sybil, supervisait plusieurs autres agents plus spécialisés, tous alimentés par une combinaison de modèles de langage personnalisés et d’API disponibles sur le marché.
Contrairement aux scanners de vulnérabilité classiques qui recherchent des problèmes spécifiques et connus, Sybil fonctionne à un niveau supérieur, utilisant une sorte d’intuition artificielle pour détecter les faiblesses. Par exemple, il pourrait découvrir qu’un utilisateur invité dispose d’un accès privilégié, quelque chose qu’un scanner régulier pourrait manquer, et utiliser cette information pour construire une attaque.
À la découverte de Sybil: une nouvelle ère pour la cybersécurité
Sybil est bien plus qu’un simple outil; il représente une avancée significative dans le domaine de la cybersécurité offensive. Ariel Herbert-Voss, PDG et cofondateur de RunSybil, envisage une révolution dans les capacités des modèles d’IA qui transformera radicalement la cybersécurité, tant offensive que défensive.
– **Capacités avancées**: Les modèles d’IA deviennent de plus en plus capables d’exécuter des tâches complexes et variées.
– **Sécurité offensive**: L’objectif de RunSybil est de développer des tests de sécurité offensive de nouvelle génération pour aider tout le monde à suivre le rythme.
– **Utilisation en continu**: Contrairement aux tests périodiques, Sybil permet des évaluations de sécurité continues.
Utilisation pratique de Sybil: Mon expérience personnelle
J’ai récemment créé un site web en utilisant le Claude Code pour m’aider à trier les nouveaux articles de recherche en IA. Le site, que j’appelle Arxiv Slurper, comporte un serveur backend qui accède à l’Arxiv — où la plupart des recherches en IA sont publiées — ainsi qu’à quelques autres ressources. Il analyse les résumés des documents à la recherche de mots clés tels que « nouveau », « premier », « surprenant », ainsi que certains termes techniques qui m’intéressent. C’est un travail en cours, mais j’ai été impressionné par la facilité avec laquelle j’ai pu assembler quelque chose d’utile, même si j’ai dû corriger quelques bugs et problèmes de configuration à la main.
Le point de vue des experts
– **Lujo Bauer**, scientifique informatique à l’Université Carnegie Mellon, spécialisé en IA et en sécurité informatique, souligne que le test de pénétration assisté par IA est une direction prometteuse qui pourrait offrir des avantages significatifs pour la défense des systèmes.
– **Sarah Guo**, investisseur et fondatrice chez Conviction, qui soutient RunSybil, note qu’il est rare de trouver des personnes qui comprennent à la fois l’IA et la cybersécurité. Elle estime que RunSybil rend les évaluations de sécurité, que les grandes entreprises effectuent périodiquement, plus accessibles et continues.
Recherche avancée et développement futur
Les chercheurs de CMU et un chercheur de l’entreprise d’IA Anthropic ont coécrit une étude qui explore les promesses des tests de pénétration par IA. Ils ont découvert que les modèles commerciaux les plus avancés ne pouvaient pas réaliser d’attaques réseau, mais ils ont développé un système qui fixe des objectifs de haut niveau, comme l’analyse d’un réseau ou l’infection d’un hôte, ce qui leur a permis de réaliser des tests de pénétration.
Conclusion de l’expérience
Lorsque j’ai parlé à Herbert-Voss de Sybil, j’ai décidé de lui demander s’il pouvait tester mon nouveau site pour y déceler des faiblesses. Heureusement, et uniquement parce que mon site est incroyablement basique, Sybil n’a trouvé aucune vulnérabilité. Cependant, nous avons observé comment les mêmes agents tentaient de sonder un site de commerce électronique factice avec des vulnérabilités connues appartenant à Herbert-Voss. Sybil a construit une carte de l’application et de son accès, recherché des points faibles en manipulant des paramètres et testant des cas limites, puis relié ces découvertes, testé des hypothèses et escaladé jusqu’à ce qu’il brise quelque chose de significatif.
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