Le 21 octobre 2026, WIRED a rapporté que CrowdStrike avait identifié quatre groupes utilisant des agents d’IA dans des campagnes de cyberattaques. CrowdStrike situe leur activité entre mai et août, sans préciser l’année. Selon Adam Meyers, des opérateurs humains ont effectué une partie du repérage initial avant de s’appuyer sur l’IA pour donner plus d’ampleur aux opérations.
Des opérateurs humains ont utilisé l’IA pour passer à l’échelle
CrowdStrike a décrit les quatre groupes par leur langue d’activité : chinois, espagnol et anglais, indonésien, et russe. Ces désignations ne permettent pas d’établir la nationalité des opérateurs.
Adam Meyers, de CrowdStrike, a expliqué que des personnes avaient d’abord sondé leurs cibles, puis utilisé des agents d’IA pour accélérer et multiplier les opérations. Il a également indiqué que les campagnes exploitaient la rapidité et le volume permis par l’IA face à des faiblesses d’hygiène de sécurité évitables, plutôt que de nouveaux exploits ou des vulnérabilités inédites.
Les groupes ont contourné les garde-fous de plusieurs façons
Les quatre groupes ont contourné des garde-fous de modèles. Les procédés rapportés comprennent de fausses présentations en tests de sécurité autorisés, des fichiers placés dans le répertoire de travail d’un agent et des prompts de jailbreak, c’est-à-dire des instructions conçues pour contourner les restrictions du modèle.
Les groupes ont utilisé des modèles à poids ouverts et fermés, principalement des versions plus anciennes plutôt que les modèles les plus récents. Pour l’acteur hispanophone et anglophone, les modèles cités sont Claude Opus 4.5, Claude Haiku 4.5 et DeepSeek V4 Pro. L’acteur sinophone aurait principalement utilisé Claude Opus 4.8, ainsi que Claude Sonnet 4.6 et DeepSeek Chat.
Cet acteur aurait aussi utilisé ClawGod pour tenter de retirer CYBER_RISK_INSTRUCTION de Claude Code. Le compte rendu décrit une tentative, sans en rapporter la réussite.
Les cibles et les résultats différaient selon les groupes
| Acteur décrit par sa langue d’activité | Cibles et résultats rapportés |
| Espagnol et anglais | Au moins 15 organisations en Argentine auraient été compromises. Des chercheurs de CrowdStrike ont relevé des indices de vol d’identifiants et de dossiers médicaux chez au moins une victime. |
| Chinois | Des cibles gouvernementales au Brésil et en Colombie auraient été compromises. Des organisations privées au Brésil et aux États-Unis ont également été visées. |
| Indonésien | Des domaines gouvernementaux en Indonésie et au Bangladesh, ainsi que des cibles du secteur privé, ont été visés. |
| Russe | Le groupe semblait se concentrer sur la cybercriminalité à motivation financière. |
Le groupe hispanophone et anglophone s’appuyait sur un dispositif de tests d’intrusion conçu pour l’occasion : un agent Claude Code appelé « Supervisor » dirigeait les étapes, tandis qu’un agent « Executor » les exécutait. L’acteur sinophone utilisait des outils pour guider la reconnaissance et lancer des attaques après qu’une personne avait choisi une orientation.
Hugging Face a utilisé un modèle ouvert pour répondre à un autre incident
Dans un incident distinct, Clem Delangue, PDG de Hugging Face, a décrit une attaque ayant entraîné 17 000 actions en quatre jours et demi. Il a déclaré que son entreprise avait utilisé un modèle ouvert sur sa propre infrastructure parce que les garde-fous d’API de modèles fermés gênaient certaines tâches de défense nécessaires. Ce cas illustre un arbitrage rencontré lors d’une réponse à incident, sans établir que les modèles ouverts sont intrinsèquement plus sûrs.
