Check Point Research a démontré en environnement contrôlé qu'un assistant IA doté de capacités de navigation web peut être détourné en canal de commandement et contrôle (C2) furtif, sans clé API ni compte authentifié. La technique, testée contre Grok et Microsoft Copilot, exploite la confiance implicite accordée au trafic IA dans les architectures réseau d'entreprise. Microsoft a confirmé les conclusions et modifié le comportement de la fonctionnalité web-fetch de Copilot.
Détourner des services cloud légitimes à des fins de commandement et de contrôle est une pratique documentée depuis plusieurs années. Les attaquants ont successivement instrumentalisé la messagerie, le stockage en ligne et les plateformes collaboratives — Slack, Dropbox, OneDrive — dont le trafic se fond dans les flux légitimes d'une organisation. Chacun de ces vecteurs a fini par être cartographié et intégré aux bases de règles des SIEM et XDR. Les assistants IA avec accès au web introduisent une rupture dans cette logique de détection : leur trafic est récent, peu instrumenté, bénéficie d'une tolérance opérationnelle forte, et son blocage représente un arbitrage difficile pour les équipes IT lorsque le service est déployé à l'échelle de l'organisation.
C'est précisément cette combinaison, légitimité apparente, faible visibilité défensive, adoption rapide, que Check Point Research a exploitée pour monter un vecteur C2 inédit. La recherche ne documente pas une exploitation active en campagne réelle, mais modélise une technique dont la faisabilité technique est établie et dont les conditions d'émergence sont déjà réunies dans la majorité des environnements d'entreprise.
Un canal C2 sans infrastructure dédiée ni authentification
La technique repose sur un détournement de la fonction web-fetch des assistants IA. Le malware n'établit aucune connexion directe vers un serveur C2 traditionnel. Il soumet à l'interface web d'un assistant — Grok ou Copilot dans les tests — une requête apparemment anodine : récupérer et résumer le contenu d'une URL. Cette URL, contrôlée par l'attaquant, contient des instructions encodées. L'assistant les interprète, les exécute dans le cadre de la session et retourne une réponse qui constitue de facto la commande transmise au malware. Les données exfiltrées empruntent le même chemin en sens inverse : intégrées dans la requête soumise à l'assistant, elles transitent vers l'infrastructure attaquante via l'appel HTTP initié par le service IA lui-même.
Le point critique pour le DSI est l'absence d'authentification requise. L'interaction peut s'effectuer sans clé API ni session utilisateur enregistrée, ce qui neutralise les mécanismes de révocation habituels — blocage de compte, invalidation de token, suspension de tenant. Du point de vue réseau, le trafic généré est indiscernable d'une session utilisateur ordinaire vers un service IA autorisé. Les solutions de filtrage qui s'appuient sur la réputation de domaine ou la catégorisation d'URL ne disposent d'aucun signal discriminant pour isoler ce flux d'un usage légitime.
La surface d'exposition est proportionnelle à l'adoption. Tout assistant IA capable d'effectuer des requêtes HTTP vers des URL externes hérite structurellement de ce risque. À mesure que les organisations déploient des agents IA avec accès au web dans leurs workflows, le nombre de points d'entrée potentiels augmente sans que les architectures de sécurité ne soient nécessairement adaptées en conséquence.
Le trafic IA, angle mort des architectures de détection
Les outils de détection réseau traditionnels — pare-feu de nouvelle génération, proxies, solutions CASB — opèrent sur des bases de signatures et de réputation construites sur des années d'observation de comportements malveillants connus. Le trafic à destination des domaines IA majeurs est catégorisé comme légitime, souvent explicitement autorisé dans les politiques d'accès, et rarement inclus dans les règles de corrélation des SIEM. Cette situation crée un angle mort structurel : un flux de données exfiltrées ou une séquence de commandes C2 transitant via un assistant IA ne génère aucune alerte dans une architecture standard.
La détection comportementale se heurte à une difficulté analogue. Les modèles de référence pour le trafic IA sont inexistants ou insuffisamment matures dans la plupart des organisations. Distinguer une session utilisateur normale d'une interaction initiée par un processus malveillant requiert une instrumentation que peu d'équipes SOC ont déployée. Check Point souligne que l'automatisation ou l'anomalie d'usage — fréquence inhabituellement élevée de requêtes, accès à des URL atypiques, sessions non corrélées à un poste utilisateur — constitue le signal le plus exploitable, mais encore faut-il que le trafic IA soit inclus dans le périmètre de surveillance.
Pour les équipes RSSI, l'enjeu opérationnel est double : intégrer les domaines IA dans les périmètres de threat hunting et de revue des logs egress, au même titre que les services cloud à risque ; puis qualifier les comportements anormaux dans ce trafic et les incorporer dans les règles de corrélation des SIEM. Ces deux actions supposent une visibilité sur le trafic sortant vers les services IA que beaucoup d'organisations n'ont pas encore établie.
L'IA comme composant opérationnel du malware
La recherche de Check Point dépasse la démonstration d'un canal C2 furtif. Elle documente une tendance plus large : l'intégration de l'IA non plus comme outil de développement de malware, mais comme composant actif de son fonctionnement opérationnel. Dans ce modèle, le malware ne suit plus une séquence d'instructions codées en dur. Il collecte des informations sur l'environnement infecté — profil utilisateur, logiciels présents, indicateurs de valeur de la cible — et les soumet à un modèle de langage pour obtenir une guidance sur la conduite à tenir : cibler ou ignorer, exfiltrer ou attendre, s'étendre latéralement ou rester dormant.
Cette architecture produit un comportement adaptatif que les défenseurs ne peuvent pas modéliser à partir de patterns statiques. Un agent malveillant guidé par un LLM peut adapter ses décisions en fonction du contexte de chaque victime sans que le code du malware ne change. Pour les opérations de ransomware et de vol de données, les implications sont directes : plutôt que de chiffrer l'intégralité des fichiers accessibles ou d'exfiltrer en volume, le malware peut identifier les actifs à haute valeur — bases de données clients, propriété intellectuelle, données réglementées — et concentrer ses actions sur ces cibles, réduisant le bruit observable et comprimant la fenêtre de détection pour les équipes SOC.
Check Point qualifie cette évolution d'« AIOps-style command and control » : l'IA gère les infections comme un opérateur rationnel gère un parc de systèmes, en priorisant, en arbitrant et en optimisant les résultats. Ce cadre implique que les indicateurs de compromission volumétriques — vitesse de chiffrement, volume de données transférées, nombre de connexions latérales — perdent une partie de leur valeur discriminante face à des attaques qui opèrent précisément en dessous de ces seuils.
Revoir la gouvernance des services IA
Après divulgation responsable, Microsoft a confirmé les conclusions de Check Point et modifié le comportement de la fonctionnalité web-fetch de Copilot. La réponse illustre la dynamique en cours : les fournisseurs de services IA sont désormais en première ligne d'une surface d'attaque qu'ils n'avaient pas conçue comme telle. La capacité à récupérer du contenu web est structurellement ambivalente dès lors qu'elle peut être invoquée par un processus non humain.
Pour les DSI, cette situation pose une question de gouvernance concrète. Le déploiement d'assistants IA avec accès au web doit s'accompagner d'une évaluation des capacités de fetch externe, d'une politique d'usage précisant les URLs ou catégories de contenu accessibles, et d'une instrumentation permettant de distinguer les sessions utilisateurs des interactions automatisées. Ces prérequis s'appliquent aux solutions SaaS déployées telles quelles, mais aussi aux agents IA développés en interne sur des frameworks comme LangChain ou LlamaIndex, qui exposent des capacités de web-browsing par conception.
Check Point recommande aux fournisseurs de renforcer les contrôles autour des fonctionnalités web-fetch, d'établir des guardrails plus stricts pour les usages anonymes, et d'améliorer la visibilité offerte aux équipes de sécurité d'entreprise. Du côté des défenseurs, la recommandation est de traiter les domaines IA comme des points d'egress à haute valeur, d'intégrer le trafic IA dans les processus de threat hunting, et de définir des seuils d'alerte sur les patterns d'usage automatisé.
Ciblage adaptatif par IA, angle mort des outils de détection volumétrique
La convergence entre C2 via assistants IA et prise de décision opérationnelle par LLM ouvre une perspective que les équipes de sécurité doivent anticiper. Les outils de détection volumétrique ont été calibrés sur des comportements d'attaquants qui optimisaient la vitesse ou la couverture. Un attaquant guidé par IA optimise le ratio impact/signal : il cible moins, exfiltre moins, mais cible mieux et exfiltre ce qui a de la valeur.
Pour les ransomware operators, cette logique est particulièrement incitative. De nombreux outils EDR et solutions de protection des données déclenchent des alertes sur des indicateurs volumétriques — accès massif à des fichiers, renommage en série, chiffrement à haute fréquence. Un ciblage sélectif piloté par un modèle de langage peut contourner ces seuils en concentrant l'action sur un sous-ensemble restreint de fichiers à haute valeur identifiés par analyse de contexte. Le résultat pour la victime reste critique ; le signal pour le défenseur est réduit.
Les organisations qui ont architecturé leur détection autour d'indicateurs comportementaux qualitatifs, accès à des répertoires sensibles hors des horaires habituels, requêtes inhabituelles sur des bases de données réglementées, transferts vers des destinations nouvelles, sont mieux positionnées pour détecter ce type d'attaque que celles qui s'appuient sur des seuils volumétriques. La maturité SOC requise pour opérer cette détection qualitative est élevée, et l'intégration du trafic IA dans ce périmètre constitue désormais un prérequis pour les organisations ayant déployé des services IA avec accès réseau.
