Cybermenaces de septembre 2025 : l’IA en renfort

En septembre 2025, on a vu une même mécanique se répéter dans des secteurs très différents : des systèmes essentiels tombent (aéroports), une chaîne industrielle entière s’arrête (automobile), un écosystème logiciel se fait contaminer (npm), et les utilisateurs finaux deviennent la porte d’entrée (macOS + infostealers). Le point commun n’est pas la “sophistication” des attaquants. C’est la vitesse à laquelle une attaque se propage quand les signaux faibles ne sont pas repérés à temps.

C’est précisément là que l’intelligence artificielle dans la cybersécurité devient utile, à condition de l’utiliser pour ce qu’elle fait bien : détecter des motifs, prioriser, réduire le bruit, et accélérer la réponse. J’ai souvent constaté que les organisations qui “achètent de l’IA” sans revoir leurs processus finissent déçues. Celles qui la connectent à une démarche de cyber-résilience (mesurée et testée) gagnent un vrai avantage.

Les incidents marquants relayés fin septembre 2025 par Tony Anscombe (ESET) servent de base parfaite pour répondre à une question très concrète : comment transformer un briefing mensuel en plan d’action opérationnel, dopé à l’IA ?

Ce que septembre 2025 dit vraiment : la cyber-résilience doit être mesurée

La leçon la plus utile de ce mois-là tient en une phrase : la cyber-résilience n’est pas un document, c’est une capacité démontrable sous contrainte. Quand un aéroport perd un système de traitement automatisé, quand un constructeur automobile prolonge l’arrêt de ses opérations, ou quand des paquets npm “propres” deviennent toxiques, le sujet n’est plus “sommes-nous protégés ?” mais combien de temps met-on à voir, décider, contenir, redémarrer.

L’IA aide surtout à améliorer trois métriques :

• MTTD (Mean Time To Detect) : réduire le temps de détection en corrélant des signaux dispersés.
• MTTR (Mean Time To Respond/Recover) : accélérer le tri, l’assignation, l’enrichissement, la remédiation.
• Taux de faux positifs : baisser le bruit qui fatigue les équipes SOC.

Une équipe qui reçoit 1 000 alertes par jour et en traite 50 n’a pas “un problème d’outils”. Elle a un problème de priorisation et d’automatisation.

Dans une série de contenus “Intelligence artificielle dans la cybersécurité”, ce mois de septembre 2025 est un bon rappel : l’IA n’est pas un gadget. C’est une réponse pragmatique à la densité et à la rapidité des menaces.

Ransomware et tiers : l’aéroport comme scénario de stress-test

Les perturbations dans plusieurs grands aéroports européens, liées à un ransomware touchant un prestataire de systèmes de traitement automatisé des passagers, illustrent un point clé : vous pouvez être “durci” en interne et tomber à cause d’un tiers.

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

Réponse directe : l’IA ne “bloque” pas un ransomware à elle seule, mais elle peut rendre l’attaque beaucoup moins rentable en raccourcissant la fenêtre d’action.

Cas d’usage concrets côté entreprise (et prestataires critiques) :

• Détection d’anomalies sur les flux et identités : accès inhabituel à des consoles d’administration, volumes de chiffrement anormaux, comportements de comptes de service.
• Corrélation multi-sources : EDR + journaux d’accès + Active Directory/Entra + VPN + outils ITSM. L’IA repère la séquence d’événements cohérente avec une phase de préparation (reconnaissance, élévation, mouvement latéral).
• Priorisation en temps réel : au lieu d’une alerte “suspecte”, obtenir “risque élevé : scénario ransomware en cours, 7 signaux concordants”.

Le vrai chantier : la résilience de la chaîne de dépendance

Pour les organisations dépendantes de prestataires (aéroports, transport, santé, collectivités), j’applique une règle simple : les tiers doivent être traités comme des “systèmes internes” sur le plan du risque.

Checklist actionnable (en 30 jours) :

1. Cartographier les services tiers critiques (pas “tous les fournisseurs”, les 10–20 qui font tomber l’activité).
2. Exiger des preuves : tests de restauration, segmentation, procédures d’isolement.
3. Mettre en place une surveillance des accès tiers (détection IA sur comportements, géolocalisation, horaires, privilèges).
4. Tester un scénario : “le prestataire est chiffré un lundi 08:30 — on fait quoi d’ici 10:00 ?”.

Jaguar Land Rover : quand l’IT stoppe l’industrie

L’arrêt prolongé des opérations globales d’un grand constructeur automobile après une cyberattaque rappelle une vérité peu confortable : quand l’IT s’arrête, l’OT/industrie s’arrête aussi, même si l’attaque ne vise pas directement les automates.

L’IA utile en crise : décider plus vite, pas “faire joli”

En situation d’incident majeur, la valeur de l’IA se mesure à deux capacités :

• Triage automatique : regrouper 500 tickets, logs et alertes en 10 “clusters” d’incident.
• Aide à l’investigation : proposer une chronologie (timeline) et les actifs impactés probables.

Un bon système d’analyse assistée par IA doit répondre en minutes à :

• “Quels sites/entités sont les plus touchés ?”
• “Quelles identités ont servi de pivot ?”
• “Quels serveurs parlent à des destinations inhabituelles depuis 24h ?”

Séparer pour survivre : IT/OT, sauvegardes, identités

Les attaques qui paralysent une production révèlent souvent trois failles classiques :

• Identités trop larges (comptes admin réutilisés, absence de MFA robuste, secrets exposés)
• Segmentation insuffisante (réseaux plats, règles d’accès permissives)
• Restauration non testée (sauvegardes présentes mais inutilisables ou trop lentes)

L’IA peut aider à repérer les chemins de propagation, mais la segmentation et la gestion des privilèges restent la fondation.

npm compromis : la supply chain logicielle n’est plus un “risque théorique”

Le compromis de centaines de paquets npm dans une attaque supply chain montre à quel point le logiciel moderne est un empilement de dépendances. La majorité des équipes savent déjà que c’est un risque. Ce qu’elles sous-estiment : la vitesse de diffusion.

Où l’IA change la donne : analyser le comportement, pas seulement la signature

Réponse directe : l’IA est très pertinente pour détecter des dépendances malveillantes quand on observe leur comportement.

Bonnes pratiques orientées “IA + pipeline” :

• Analyse de code et similarité : repérer des paquets “clone” avec de petites variations.
• Détection d’anomalies sur la publication : pics de versions, mainteneur qui change, patterns de commit atypiques.
• Sandbox d’exécution : observer des appels réseau, accès fichiers, tentatives d’exfiltration. L’IA classe le risque.

Mettre des garde-fous simples (et efficaces)

Si vous voulez réduire le risque npm sans transformer votre équipe en police des dépendances :

• Bloquer par défaut les dépendances non approuvées en production (liste blanche, politique de registre interne).
• Exiger une SBOM (Software Bill of Materials) et l’exploiter réellement.
• Définir un “budget de risque” : si un paquet déclenche X signaux (téléchargements anormaux, mainteneur inconnu, comportements réseau), il part en quarantaine.

Là encore, l’IA sert à prioriser et à faire remonter les anomalies. La décision finale doit rester gouvernée.

Infostealers sur macOS : la marque usurpée comme arme de masse

La campagne d’usurpation de marques connues (dont LastPass) visant des utilisateurs macOS via des pages de type “hébergement statique” illustre un glissement : les attaquants industrialisent la fraude d’entrée de gamme, car elle marche.

Pourquoi c’est si rentable

Un infostealer n’a pas besoin d’un rançongiciel spectaculaire. Il suffit de :

• voler des cookies de session,
• récupérer des mots de passe de navigateur,
• aspirer des tokens d’accès,
• et revendre l’accès (ou enchaîner sur un ransomware).

Une seule machine compromise peut ouvrir la porte à : messagerie, CRM, outils Dev, consoles cloud.

L’IA côté défense : neutraliser le social engineering à grande échelle

L’IA est particulièrement utile sur deux axes :

• Détection de phishing et de pages frauduleuses : classification par contenu, structure, réputation, ressemblances.
• Surveillance des identités : détection de connexions impossibles, réutilisation de session, changements de device, comportements anormaux post-authentification.

Mais je prends une position nette : la meilleure défense contre les infostealers, c’est l’hygiène d’identité.

Mes “must-have” :

• MFA résistant au phishing (pas seulement SMS)
• sessions courtes sur apps critiques
• rotation des secrets et suppression des tokens persistants
• EDR sur macOS (oui, même pour des profils non-tech)

Transformer une veille mensuelle en moteur IA (sans usine à gaz)

Réponse directe : une veille mensuelle devient opérationnelle quand elle alimente des règles, des scénarios et des automatisations. L’IA permet de passer de “lecture” à “exécution”.

Un modèle simple en 4 boucles

1. Collecter : incidents, TTP, alertes sectorielles, événements internes.
2. Structurer : transformer en objets exploitables (actifs, vecteurs, contrôles, impacts).
3. Prioriser : scoring IA + contexte métier (criticité, exposition, dépendances).
4. Automatiser : playbooks de réponse, tickets, durcissement, tests.

Exemple concret (très réaliste)

• Signal externe : “compromis npm massif”.
• Action IA : identifier dans vos dépôts les projets utilisant des dépendances à risque, calculer l’exposition, ouvrir des tickets.
• Action humaine : valider la stratégie (blocage, patch, fork).
• Contrôle : exécuter un scan sandbox sur les versions suspectes.

Le résultat attendu n’est pas “zéro risque”. C’est un temps de réaction qui passe de semaines à heures.

Plan d’action 30 jours : ce que je ferais côté DSI/SOC

Si je devais tirer un plan concret des incidents de septembre 2025, voilà une version réaliste (et finançable) :

1. Cartographier 20 dépendances critiques (fournisseurs IT, SaaS, registres, intégrateurs) et exiger des preuves de résilience.
2. Mettre en place une détection IA sur les identités : impossible travel, anomalies MFA, comportements de comptes de service.
3. Durcir la supply chain : registre interne, politiques npm, SBOM, sandbox.
4. Tester la restauration : exercice “ransomware” avec objectif chiffré (ex. redémarrer le minimum vital en 8h).
5. Industrialiser la réponse : 5 playbooks SOC automatisés (isoler poste, révoquer tokens, couper accès tiers, bloquer IOC, lancer investigation).

Une stratégie IA en cybersécurité se voit dans les playbooks qui tournent à 02:00, pas dans les slides.

Où aller ensuite dans la série « IA et cybersécurité »

Les événements de septembre 2025 montrent une chose : la surface d’attaque s’étend plus vite que les équipes ne grandissent. L’IA compense ce déséquilibre, à condition de la relier à des contrôles concrets : identité, segmentation, sauvegardes testées, et sécurité de la chaîne logicielle.

Si vous ne deviez retenir qu’une idée : l’IA n’est pas une promesse de protection, c’est un accélérateur de discipline. La question à se poser maintenant n’est pas “faut-il de l’IA ?” mais “où l’IA réduit-elle le plus notre délai de détection et de réponse, dès ce trimestre ?”.

Si vous souhaitez, je peux aussi vous aider à traduire votre veille (mensuelle ou hebdo) en une matrice simple : menaces prioritaires, contrôles existants, écarts, et automatisations IA à déployer en premier. Quelle partie vous coûte le plus cher aujourd’hui : le bruit d’alertes, la supply chain, ou la gestion des identités ?