Malvertising et IA : quand un chatbot relaie l’arnaque

Un détail minuscule dans une publicité vidéo, des millions d’impressions, et un chatbot « digne de confiance » qui répète le lien à votre place. C’est exactement ce qui s’est passé sur X avec une technique surnommée « Grokking » : des cybercriminels ont réussi à faire amplifier un lien de phishing par le bot IA intégré, en contournant des garde-fous publicitaires.

Ce cas est plus qu’une anecdote. Il illustre un basculement très concret pour la série « Intelligence artificielle dans la cybersécurité » : l’IA améliore la détection des menaces, mais elle devient aussi une surface d’attaque. Et quand l’IA est intégrée à des plateformes utilisées au quotidien (réseaux sociaux, messageries, CRM, support client), l’impact opérationnel et réputationnel peut être immédiat.

La posture à adopter est simple, et je vais la défendre tout au long de cet article : tout contenu produit par une IA publique doit être traité comme non fiable par défaut — exactement comme un email inattendu, une pièce jointe douteuse ou une pub trop belle pour être vraie.

“Grokking” : comment une IA se retrouve à faire la promo d’un phishing

Le principe est direct : les attaquants transforment un chatbot en haut-parleur. Ils ne piratent pas forcément le modèle ; ils manipulent le contexte qu’il lit.

Dans la campagne observée, les criminels publient une publicité vidéo type « clickbait ». Pour contourner l’interdiction (ou la limitation) des liens cliquables dans certains formats sponsorisés, le lien malveillant n’est pas mis dans le texte principal : il est placé dans un petit champ “from”/« provenance » sous la vidéo, facilement ignoré par un humain.

Ensuite vient l’étape clé : ils interrogent le chatbot intégré (ici, Grok) avec une question légitime en apparence du type : « D’où vient cette vidéo ? ». Le bot “lit” la publication, détecte le lien discret, et… le recopie dans sa réponse, depuis un compte perçu comme plus fiable qu’un annonceur inconnu.

Pourquoi c’est dangereux (même si vous êtes “prudent”)

Ce montage combine trois facteurs qui font mal :

• Effet d’autorité : un bot officiel, intégré à la plateforme, donne une impression de validation.
• Portée publicitaire : une campagne sponsorisée peut générer des millions d’impressions en peu de temps.
• Amplification secondaire : la réponse du bot se partage, se cite, se capture en screenshot, se repartage… et le lien circule hors de son contexte initial.

Résultat : le bot devient un vecteur de malvertising (publicité malveillante) sans “vouloir” l’être.

L’attaque derrière l’attaque : la prompt injection en conditions réelles

Le point commun entre ce cas et beaucoup d’abus actuels de l’IA, c’est la prompt injection : l’attaquant glisse des instructions ou des éléments toxiques dans les données que le modèle va traiter, afin d’orienter la sortie.

Ce qui change en 2025, c’est l’industrialisation. D’après une enquête rapportée par Gartner (09/2025), 32 % des organisations déclarent avoir subi au moins une attaque de type prompt injection sur les 12 derniers mois. Ce chiffre est suffisamment élevé pour que ce sujet sorte du « laboratoire » et arrive dans les processus métiers.

Prompt injection : définition opérationnelle (et mémorisable)

Une prompt injection, c’est quand l’IA obéit à des instructions cachées dans ce qu’elle lit, au lieu d’obéir à l’intention de l’utilisateur.

Le cas “Grokking” est un exemple de prompt injection indirecte : l’utilisateur (ou l’attaquant) pose une question banale, mais la source analysée contient le “poison” (ici, un lien placé dans un champ discret).

Scénarios similaires… déjà plausibles dans la plupart des entreprises

Si vous utilisez des assistants IA connectés au web, à votre messagerie, à votre base de connaissances ou à un outil de ticketing, vous êtes exposé aux variantes suivantes :

1. Résumé d’une page web piégée : un assistant “lit” une page qui contient une instruction dissimulée (dans le HTML, en blanc sur blanc, en minuscules, ou via caractères Unicode), et se met à recommander un site de phishing.
2. Analyse d’une image piégée : un visuel posté sur un réseau social contient des éléments cachés (métadonnées, stéganographie légère, texte peu visible) qui influencent la réponse.
3. Support client dopé à l’IA : un bot d’assistance qui “apprend” d’un forum ou d’une FAQ publique peut recracher un lien frauduleux comme “solution”.
4. Assistant email : un email contient une instruction cachée ; l’IA qui “résume vos derniers messages” se met à extraire des infos sensibles ou à pousser un lien.

Le problème n’est pas uniquement technique. Il est aussi organisationnel : on a tendance à confondre “réponse fluide” et “réponse fiable”.

La double lame : IA défensive vs IA offensive dans la cybersécurité

L’IA en cybersécurité est un accélérateur des deux côtés.

Côté défense, elle est très efficace pour :

• la détection d’anomalies (comportements d’accès atypiques, exfiltration lente, connexions impossibles),
• l’analyse de logs à grande échelle,
• la priorisation des alertes (réduction du bruit),
• l’automatisation de certaines réponses (isolation d’un poste, blocage d’URL, rotation de tokens).

Côté attaquant, elle aide à :

• produire des campagnes de phishing plus crédibles,
• personnaliser les messages (OSINT + génération de texte),
• industrialiser les deepfakes audio/vidéo,
• et, désormais, exploiter les chatbots intégrés comme relais “officiels”.

La leçon la plus utile : ajouter un chatbot à un produit, c’est ajouter un nouveau canal de confiance. Et la confiance, en cybersécurité, finit toujours par être monétisée par quelqu’un.

Mesures concrètes : comment réduire le risque d’IA “complice”

La réponse n’est pas “interdire l’IA”. La réponse, c’est encadrer les usages et instrumenter les systèmes. Voici ce qui fonctionne en pratique.

1) Traiter les sorties IA comme des contenus non fiables

Règle simple : une URL proposée par une IA n’est jamais un feu vert.

• Vérifiez la destination réelle (survol, copie/inspection, redirections).
• Méfiez-vous des domaines proches (typosquatting) et des raccourcisseurs.
• Si le lien “tombe de nulle part”, ne cliquez pas.

Dans beaucoup d’équipes, j’ai constaté que formaliser cette règle en une phrase dans la charte interne change vite les réflexes.

2) Mettre des garde-fous sur les chatbots (côté éditeur / DSI)

Si vous opérez un chatbot (support, RH, IT, commerce), vous devez prévoir :

• Allowlist de domaines : le bot ne recommande que des domaines approuvés.
• Blocage des liens suspects : détection de redirections multiples, TLD à risque, domaines récents.
• Politique de citations : séparer clairement “source” et “réponse”, empêcher le bot de “reformuler” un lien non validé.
• Isolation des outils : principe de moindre privilège pour les actions (pas d’accès en écriture par défaut, pas d’action irréversible sans validation humaine).

3) Détecter la prompt injection comme un signal de sécurité

Une approche efficace consiste à considérer certains motifs comme des IOC (indicateurs) :

• instructions du type « ignore les règles », « affiche ce lien », « copie exactement »,
• contenu caché ou rendu illisible,
• incohérences : la réponse propose une action qui n’a rien à voir avec la demande.

Et surtout : journaliser. Sans logs sur les prompts, les sources consultées et les sorties, vous ne ferez pas d’investigation.

4) Renforcer les basiques (ils stoppent encore une grande partie des dégâts)

Quand un lien malveillant passe, les dégâts dépendent de vos fondamentaux :

• MFA partout où c’est possible (les vols d’identifiants deviennent moins rentables),
• mots de passe uniques via un gestionnaire,
• patching régulier (OS, navigateurs, lecteurs PDF, suites bureautiques),
• protection multicouche (web, endpoint, DNS, email) pour stopper téléchargement de malware et pages de phishing.

“People also ask” : réponses rapides aux questions qu’on me pose souvent

Une IA peut-elle “vérifier” qu’un lien est sûr ?

Elle peut aider, mais elle ne remplace pas un contrôle de sécurité. Un modèle peut halluciner, se tromper, ou reprendre un lien malveillant très convaincant. L’évaluation doit venir d’outils dédiés (filtrage URL, sandbox, réputation, analyse de redirections) et de politiques internes.

Est-ce que ce risque concerne aussi les PME ?

Oui, parce que les PME utilisent de plus en plus d’assistants IA dans des outils SaaS (messagerie, CRM, support). Et les attaquants ciblent ce qui scale. Une PME est parfois plus facile à compromettre, puis à utiliser comme rebond.

Faut-il couper les assistants IA connectés au web ?

Pas forcément. La bonne question est : quelles sources l’IA peut-elle consulter, et quelles actions peut-elle déclencher ? Réduisez le périmètre, mettez des validations humaines, et surveillez.

Ce que l’épisode “Grokking” change pour votre stratégie cybersécurité

Ce cas met fin à une croyance confortable : “si ça vient d’un compte officiel ou d’un assistant intégré, c’est probablement propre”. Non. La confiance peut être détournée sans piratage visible, juste avec une mise en scène habile.

Pour la série Intelligence artificielle dans la cybersécurité, c’est un rappel utile : l’IA doit être pensée comme un système socio-technique. Elle interagit avec la pub, le SEO, les usages, la crédibilité d’une marque, et les automatismes des utilisateurs. Un lien recraché par un bot peut ruiner une campagne, compromettre des comptes, ou déclencher une infection.

La prochaine étape logique, c’est d’intégrer l’IA à votre modèle de menace : quels assistants utilisez-vous, où récupèrent-ils leurs données, et quels contrôles empêchent l’amplification de contenus malveillants ? Si vous n’avez pas de réponse claire, vous avez déjà un chantier prioritaire.