IA et cybermenaces : le point sur novembre 2025

À force de voir “IA” partout, beaucoup d’entreprises finissent par faire la même erreur : croire que le risque vient surtout des modèles eux‑mêmes. En novembre 2025, l’actualité cybersécurité raconte autre chose. Le vrai danger, c’est la vitesse : vitesse des fuites de secrets, vitesse d’industrialisation des ransomwares, vitesse des campagnes de malware… et vitesse à laquelle ces signaux faibles deviennent une crise.

Ce mois-ci, plusieurs faits marquants se répondent : des entreprises d’IA qui exposent des clés et jetons dans des dépôts de code, un groupe de ransomware (Akira) associé à 244 millions de dollars de rançons, et une opération coordonnée des forces de l’ordre (type “Operation Endgame”) qui démontre que le démantèlement d’infrastructures malveillantes reste possible. Pris séparément, ce sont des news. Mis ensemble, c’est une leçon opérationnelle : sans automatisation intelligente, vous ne tiendrez pas le rythme.

Dans notre série « Intelligence artificielle dans la cybersécurité », j’aime ramener le sujet à une idée simple : l’IA n’est pas un gadget, c’est un amplificateur. Elle amplifie votre capacité à détecter, prioriser et répondre. Mais elle amplifie aussi vos erreurs si vos fondamentaux (hygiène des secrets, segmentation, sauvegardes, IAM) ne suivent pas.

Fuite de secrets sur GitHub : l’angle mort des équipes IA

Le point clé : les fuites de secrets (API keys, tokens, identifiants) restent l’un des chemins d’attaque les plus “rentables”. Elles coûtent peu aux attaquants, et elles ouvrent souvent la porte à des environnements cloud entiers.

Pourquoi c’est particulièrement sensible pour les entreprises qui développent ou intègrent de l’IA ? Parce que les stacks IA utilisent beaucoup de services : APIs de modèles, stockage objet, pipelines CI/CD, notebooks, outils d’étiquetage, observabilité… Chaque brique ajoute des clés. Et chaque clé mal gérée devient un accès.

Ce que l’IA change (et ce qu’elle ne change pas)

Soyons clairs : l’IA ne remplace pas la discipline DevSecOps. En revanche, elle aide à traiter un volume de signaux impossible à absorber “à la main”. Concrètement, une approche IA en cybersécurité peut :

• Classer automatiquement les alertes de détection de secrets (gravité, contexte, exposition publique/privée, privilèges associés).
• Corréler une clé exposée avec des logs d’usage (ex. appels API anormaux, géolocalisations inhabituelles, pics de requêtes).
• Proposer des remédiations contextualisées (rotation, révocation, réduction des scopes, remplacement par OIDC, ajout de secret scanning).

Ce qu’elle ne fera pas à votre place : décider que “tout secret doit être éphémère par défaut” et imposer ce standard.

Checklist pratico-pratique (qui évite 80% des drames)

Si je devais imposer 8 règles à une équipe produit (IA ou non), ce serait celles-ci :

1. Rotation automatique des clés et jetons (et pas “quand on y pense”).
2. Scopes minimaux (principe du moindre privilège) : une clé = un usage.
3. Secrets éphémères via identité (OIDC, workload identity) dès que possible.
4. Blocage des commits contenant des secrets (pré-commit + CI).
5. Secret scanning activé sur tous les dépôts, y compris “internes”.
6. Inventaire des secrets (qui possède quoi, où c’est utilisé, quand ça expire).
7. Journalisation des usages sensibles (et alerte sur anomalies).
8. Exercices : simuler une fuite et mesurer le temps “détection → révocation”.

Un bon objectif fin 2025, réaliste et mesurable : révoquer une clé exposée en moins de 30 minutes, preuves à l’appui.

Ransomware Akira : 244 M$ et une leçon sur l’économie de l’attaque

Le point clé : les ransomwares prospèrent parce que le modèle économique est stable. Quand un groupe est crédité de 244 millions de dollars de gains, ce n’est pas juste un chiffre choquant : c’est un indicateur de maturité industrielle. Budget, recrutement, R&D, “support” aux affiliés… on est loin du pirate isolé.

Ce qui change pour les défenseurs : la question n’est plus “sommes-nous une cible intéressante ?”. La question, c’est “combien de temps met-on à repérer l’intrusion avant le chiffrement ?”. Car la plupart des attaques ransomware modernes ne démarrent pas par un chiffrement, mais par :

• un accès initial (identifiants volés, exploitation, services exposés),
• une phase silencieuse (mouvements latéraux, élévation de privilèges),
• exfiltration éventuelle,
• puis chiffrement.

Où l’IA en cybersécurité apporte un vrai avantage

Le point fort de l’IA, c’est la détection de patterns à travers des signaux faibles : comportement d’authentification, usage de comptes de service, accès inhabituels à des partages, exécution d’outils d’administration détournés.

Un SOC assisté par IA peut, par exemple :

• Regrouper 30 alertes “moyennes” en un incident unique “probable pré‑ransomware”.
• Prioriser les endpoints les plus critiques en fonction des actifs (serveurs de fichiers, DC, hyperviseurs).
• Accélérer le triage (résumés d’incidents, hypothèses d’attaque, recommandations de containment).

Mais je prends une position nette : l’IA ne compensera jamais des sauvegardes non testées. Pour le ransomware, la résilience se joue sur deux rails :

• Prévention/détection (où l’IA brille),
• Récupération (où seule la rigueur opérationnelle gagne).

Mini-plan anti-ransomware (adapté PME/ETI)

• Sauvegardes 3-2-1, avec une copie hors ligne/immuable.
• Test de restauration mensuel (pas trimestriel, mensuel).
• Segmentation réseau et durcissement AD.
• MFA partout, surtout sur accès distants.
• Journalisation centralisée + règles de détection centrées sur “pré-chiffrement”.

Opérations policières contre les malwares : pourquoi ça compte pour vous

Le point clé : les démantèlements font baisser le “bruit”, mais ne suppriment pas le risque. Quand des opérations coordonnées perturbent des familles de malware (par exemple des infostealers), on observe souvent deux effets :

1. Une baisse temporaire des campagnes associées.
2. Une migration rapide vers d’autres infrastructures/outils.

Pour une entreprise, la mauvaise réaction serait : “bonne nouvelle, on respire”. La bonne réaction : profiter de la fenêtre pour réduire l’exposition (patching, rotation de mots de passe, nettoyage d’endpoints, durcissement des navigateurs, contrôle des extensions).

Infostealers : le carburant discret des intrusions

Les infostealers volent identifiants, cookies, jetons de session, portefeuilles crypto, données de navigateurs. Ce n’est pas spectaculaire, mais c’est souvent l’étincelle.

Ce que j’ai constaté en incident : un seul poste compromis peut alimenter des semaines d’abus d’accès légitimes, parce que le SOC surveille les “malwares bruyants”… et sous-estime les connexions “réussies”.

L’IA aide ici à détecter des incohérences :

• connexion “réussie” depuis un pays inhabituel,
• changement d’empreinte navigateur,
• sessions simultanées impossibles,
• accès à des ressources rarement consultées.

Vie privée et géolocalisation : la surface d’attaque qui grandit en silence

Le point clé : les fonctionnalités de localisation augmentent la valeur des comptes et la sensibilité des données. Quand une plateforme sociale modifie un paramètre de localisation ou introduit une nouvelle option, les risques ne sont pas uniquement techniques : ils sont aussi humains (harcèlement, stalking, ingénierie sociale ciblée).

Pour une DSI, ce sujet n’est pas “hors périmètre”. En décembre 2025, avec la période fêtes/fin d’année (déplacements, télétravail, appareils personnels plus utilisés), les risques liés à la géolocalisation et aux réseaux sociaux montent naturellement.

Mesures concrètes côté entreprise

• Sensibilisation courte et actionnable : où désactiver la localisation, quoi vérifier dans les applis.
• Politique BYOD claire (au minimum sur l’accès mail et MDM léger).
• Alerte en cas de compromission : vérifier aussi la sécurité physique (adresses, déplacements, sites).

Mettre l’IA au service d’une veille “mensuelle” qui sert vraiment

Le point clé : une revue mensuelle de l’actualité cybersécurité n’a de valeur que si elle se transforme en décisions. Sinon, c’est du contenu.

La bonne nouvelle : l’IA permet de transformer une veille en backlog sécurité exploitable. Voilà une méthode simple, que vous pouvez appliquer dès janvier (après la coupure des fêtes) :

1) Convertir l’actualité en scénarios d’attaque

Exemples issus des thèmes de novembre :

• “Clé API exposée dans un dépôt” → scénario : accès non autorisé à un service cloud → extraction de données.
• “Infostealer actif” → scénario : vol de cookie session → accès SaaS → fraude BEC.
• “Pré-ransomware” → scénario : mouvements latéraux → chiffrement serveurs de fichiers.

Une IA (ou un assistant interne) peut générer ces scénarios, mais c’est votre contexte qui tranche.

2) Évaluer l’exposition avec 5 questions

• Avons-nous des dépôts publics/partagés ?
• Mesure-t-on les fuites de secrets et leur temps de correction ?
• Quelles applis SaaS sont critiques et comment détecte-t-on l’abus de session ?
• Quelle est la dernière date de test de restauration ?
• Notre SOC peut-il regrouper des alertes faibles en incident fort ?

3) Automatiser 3 réponses “sans débat”

• Révocation/rotation d’un secret exposé.
• Isolation d’un endpoint à comportement “pré‑ransomware”.
• Reset + invalidation de sessions lors de soupçon d’infostealer.

Si votre outillage IA ne vous permet pas d’automatiser ces trois gestes, vous n’exploitez qu’une fraction de sa valeur.

Phrase à retenir : “L’IA en cybersécurité sert à gagner du temps là où l’attaquant en gagne déjà.”

Prochaine étape : passer de l’outil IA au système de défense

Novembre 2025 met en lumière une réalité simple : les attaquants industrialisent, les défenseurs doivent orchestrer. L’orchestration, c’est de la donnée (logs propres), des priorités (risque business), et de l’automatisation (réponse rapide). L’IA renforce ces trois piliers, à condition d’être branchée sur des fondamentaux solides.

Si vous devez choisir un seul chantier avant fin T1 2026, je parie sur celui-ci : réduire drastiquement le temps “signal → action”. Les fuites de secrets, les signaux pré‑ransomware et les abus d’identité ne laissent pas des semaines.

Vous voulez une question utile pour votre prochaine réunion sécurité ? Quel est notre temps médian de détection et de containment pour une compromission d’identité (token/cookie/clé API) — et qu’est-ce qu’on automatise dès ce trimestre pour le diviser par deux ?