Novembre 2026

Les dommages confirmés passent notamment par des extensions et des fichiers de projet auxquels l'agent fait confiance.

En octobre 2026, la marketplace de Cursor a diffusé une extension Claude Code piégée pendant environ 11 heures.

Chez PocketOS, un agent a supprimé un volume de production avec un token Railway trouvé dans un fichier.

Workspace Trust est désactivé par défaut, laissant une tâche .vscode/tasks.json s'exécuter à l'ouverture d'un dossier.

Microsoft a corrigé CVE-2026-103572, une faille de Copilot touchant Visual Studio et SQL Server Management Studio.

Sur Windows et WSL, opencode 1.18.33 corrige une faille exploitable par un serveur MCP malveillant, sans CVE.

Lors d'un test, une session enfant de Claude Code a exécuté un hook sans confirmation dans un dépôt malveillant.

Dans un test, Copilot CLI a déchiffré un contenu malveillant puis envoyé des fichiers locaux à un attaquant.

Fin octobre 2026, presque aucun client courant ne chargeait ces skills distribuées par MCP.

Les vérifications confirment la cohérence des fichiers, mais pas la fiabilité de leurs instructions.

La spécification impose au client de demander l'accord de l'utilisateur avant d'exécuter du code lié à une skill.

Un serveur MCP local ou un agent manipulé peut déjà déposer une skill dans un dossier de confiance.

Des preuves cryptographiques vérifient qu'une réponse vient du modèle annoncé sans révéler ses poids.

Selon Anthropic, ces preuves peuvent aider à détecter la substitution d'un modèle sur un serveur compromis.

En 4-bit, les preuves de Llama 4 Maverick prennent environ 70 à 95 fois le temps GPU de l'inférence avec vLLM.

Le code, les preuves Lean et la documentation sont publiés sous licence Apache 2.0.

La visite du lien par un utilisateur connecté pouvait exposer ses données privées ou permettre des actions en son nom.

Selon Parameter Labs, une iframe HTML pouvait injecter du code HTML dans la page principale.

L'endpoint oEmbed de YouTube permettait d'exécuter du JavaScript malgré les règles CSP de ChatGPT.

OpenAI a corrigé la faille et versé une prime de $5,000.

Des skills jugés sûrs séparément peuvent produire un comportement malveillant lorsqu’ils sont combinés.

Un cache Python substitué a déjoué sept scanners lisant le code source inoffensif, avec 94 à 100 % de réussite.

Le domaine de render-deploy a reçu des tokens d’applications en production après son enregistrement comme sinkhole.

L’Agent Control Standard prévoit un Guardian séparé qui autorise, refuse ou modifie les actions avant leur exécution.

Des traces OpenTelemetry et un inventaire AgBOM des modèles et outils complètent le dispositif.

Selon l’auteur, l’implémentation de référence de la v0.1.0 n’évalue en direct que deux hooks sur 19.

Par défaut, une panne du Guardian laisse l’hôte poursuivre les actions.

Selon l’auteur, classer des candidats peut faire de l’entreprise le fournisseur d’un système d’IA à haut risque.

Les obligations pour les usages à haut risque, dont le recrutement, s’appliqueront à partir du 2 décembre 2027.

Les entreprises doivent déjà prendre des mesures pour développer la maîtrise de l’IA par leur personnel.

L’auteur conseille d’envisager une validation ou un blocage des actions des agents sur les systèmes RH.

Le bilan annuel 2026 du NCSC recense 337 incidents ayant nécessité son soutien.

Dans les incidents traités, aucun usage observé de l’IA n’a permis une nouvelle catégorie d’attaque.

Le NCSC invite à examiner les données accessibles, les outils, les instructions de confiance et le contrôle des actions.

Sur une machine Debian 12, mitigations=off, l'agent est sorti trois fois pour lire un fichier sur l'hôte.

Une chaîne libslirp associe CVE-2026-9539 à un correctif amont sans CVE pour lire et écrire dans la mémoire de l'hôte.

Une chaîne de quatre maillons, dont trois zero-days, a permis une sortie après environ douze heures de travail autonome.

Face à une microVM Firecracker, l'agent a figé la machine sans sortir de la microVM.

Le modèle de cybersécurité d’OpenAI est accessible aux équipes gouvernementales éligibles via Amazon Bedrock.

En environnement contrôlé, le modèle aide à reproduire des vulnérabilités et à élaborer des mesures d’atténuation.

Les défenseurs vérifiés obtiennent moins de refus pour les tâches autorisées, avec une vérification d’identité renforcée.

Sur Amazon Bedrock, les données d’inférence ne servent pas à entraîner les modèles.

Les chercheurs du cabinet de sécurité Cathedral testeront les défenses avec les équipes et les modèles d’OpenAI.

Lors du précédent sprint, 25 % des ingénieurs produit ont recherché et corrigé des faiblesses.

Avec Codex, les ingénieurs ont reproduit des vulnérabilités en environnement isolé et préparé des correctifs.

Les récompenses pour les découvertes critiques du programme Security Bug Bounty seront plus que quadruplées.