Sortie
Selon Google DeepMind, le modèle détecte des failles, teste leur exploitabilité et produit des correctifs.
Sans garde-fous, les scores atteignent 88.2 % sur SEC-bench Pro et 54.8 % sur ExploitGym.
Sur CWE-bench, le score atteint 71.0 % pour la correction de vulnérabilités.
L'accès débute cette semaine pour une partie des cyberdéfenseurs, avant d'autres partenaires de confiance.
Attaque
Les attaques ont utilisé des identités légitimes pour diffuser des programmes voleurs de secrets.
Pour OVHcloud, un compte compromis a remplacé les archives et leurs sommes de contrôle via l'API Releases.
Pour LiteLLM, une master key exposée a permis d'obtenir le token OAuth GitHub CLI d'un owner.
La version 1.107.0 de LiteLLM lance un voleur d'identifiants au démarrage de Python, même sans import litellm.
News
Selon l’AEPD, un tiers a utilisé l’agent pour enchaîner toutes les phases de l’attaque.
Après une recherche de failles, l’agent aurait modifié des données personnelles et accédé à des factures.
Les faits restent à analyser ; l’organisation, le modèle et le nombre de personnes touchées ne sont pas communiqués.
L’AEPD recommande d’intégrer les attaques par IA à l’analyse de risques et de renforcer la détection.