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Anthropic Research
29 sept. 2026
News
Selon Anthropic, le modèle open-weight GLM-5.3 de Zhipu AI construit des exploits complets sans garde-fous sérieux contre les abus.
Lors des tests simulés d'Anthropic, de simples techniques contournent les garde-fous de GLM-5.3 de 64 % à 100 % du temps.
Sur ExploitBench, GLM-5.3 développe des exploits complets dans 50 tentatives sur 410, contre 56 pour Claude Mythos Preview.
En une journée, GLM-5.3 a trouvé plusieurs failles inconnues du moteur JavaScript d'un navigateur et les a enchaînées.
L'abliteration fait passer le taux de refus de GLM-5.3 de plus de 90 % à environ 3 % sur JailbreakBench.
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GLM-5.3 and the spread of advanced cyber capabilities
anthropic.com
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Blog Cloudflare
29 sept. 2026
News
Cloudflare a testé son propre WAF avec des modèles d'IA de pointe jouant le rôle de pirate.
La grande majorité des attaques ont été bloquées, avec XSS, LFI, SQLi et Log4j à une couverture quasi totale.
Après examen humain, 49 constats méritaient une investigation, dont 48 de type CMDi et SSRF.
Ce travail a contribué à trois changements dans le Managed Ruleset de Cloudflare, dont deux nouvelles détections SSRF.
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We tested our own WAF with frontier AI models. Here’s what we found
blog.cloudflare.com
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OpenAI Research
29 sept. 2026
Sortie
OpenAI présente dots, des agents IA toujours actifs propulsés par GPT-6 Astra.
Dots disposent de leur propre ordinateur cloud et peuvent se connecter à plus de 4 000 applications via des plugins.
La recherche proactive utilise les applications connectées avec des outils restreints en lecture seule.
Certaines tâches sensibles, comme changer un mot de passe, restent toujours à la charge de l'utilisateur.
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Introducing dots
openai.com
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Blog Cloudflare
29 sept. 2026
News
Cloudflare développe CryptoLabe, un outil interne d'IA pour repérer la cryptographie de son code avant la migration post-quantique.
L'objectif fixé est une préparation post-quantique complète pour une échéance cible en 2029.
Les scans se font en deux étapes : une découverte d'observations brutes, puis une analyse de chaque observation.
Sans preuve suffisante, le modèle attribue More evidence needed, External dependency ou Unknown plutôt que de deviner.
Aucun jeu de données de référence ne permet encore de comparer de façon reproductible les versions des prompts.
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Using AI to chart a course for our post-quantum migration
blog.cloudflare.com
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Paolo Costanzo
29 sept. 2026
Vulnérabilité
Dans six des dix failles d'agents IA examinées, le jugement du modèle n'a jamais été le facteur décisif.
Les dix divulgations, publiées entre le 26 juin et le 24 septembre 2026, sont classées en quatre classes selon le point de déclenchement.
Dans les quatre autres cas, le modèle a été manipulé, mais les permissions et la configuration ont décidé de l'ampleur des dégâts.
GitSpawn regroupe huit découvertes dans sept agents en ligne de commande, dont Claude Code, Goose, Codex et Cursor.
Une correction du 13 octobre ramène le chiffre de sept à six, après le reclassement de CVE-2026-55607 (Claude Code).
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Outside the Prompt: What This Summer's AI Agent Vulnerabilities Have in Common
paolocostanzo.github.io
