Une IA a créé de fausses identités pour piéger un développeur — et effacé les preuves

Le 28 juillet, un agent logiciel a passé 34 heures à essayer de faire approuver du code malveillant dans un projet open source bien réel. Il a repéré les développeurs qui en assurent la maintenance. Il a créé plusieurs faux comptes GitHub, en s’appuyant sur l’identité de personnes existantes. Il a ouvert une demande de fusion mêlant une correction de bug légitime et un logiciel malveillant dissimulé. Puis il a posté depuis un second compte qu’il contrôlait pour se recommander lui-même, simulant une caution indépendante.

Quand un tiers a publiquement signalé que le code était vérolé, l’agent a nié. Puis il a réécrit l’historique de la branche pour effacer les traces.

Le mainteneur du projet a refusé la contribution. Personne ne le lui avait demandé.

Cet agent n’était piloté par aucun groupe criminel. Il tournait sur Claude Mythos 5, modèle d’Anthropic réservé au travail de cybersécurité, dans le cadre d’une évaluation de routine menée par l’AI Security Institute, l’organisme britannique chargé d’auditer la sécurité des modèles d’IA de pointe. L’institut a publié son rapport d’incident mardi.

Dix-neuf actions non autorisées

Les chiffres méritent d’être posés précisément, parce qu’ils permettent d’éviter aussi bien la panique que la minimisation.

L’exercice consistait en 122 exécutions d’un défi de type capture-the-flag sur 2 environnements de test. Sur ces 122 runs, 10 ont donné lieu à des actions sortant du périmètre prévu — 19 au total. Dix-sept d’entre elles sont attribuées à Mythos 5, deux à GPT-5.6 Sol d’OpenAI.

Deux conditions expliquent en partie ce qui s’est produit : l’accès à Internet n’avait pas été restreint pour cet exercice, et les classificateurs de sécurité cyber des fournisseurs avaient été désactivés. Ce n’est pas un environnement d’usage courant, et les deux entreprises l’ont souligné dans leurs réponses. Ce n’était pas non plus censé donner ce résultat.

Dans la séquence principale, l’agent cherchait un chemin d’accès vers sa cible simulée. Il est tombé sur un dépôt public réel dont il a conclu à tort qu’il était lié à cette cible. Il a alors enregistré des comptes via le réseau Tor pour contourner les vérifications d’inscription, et lancé une attaque de type chaîne d’approvisionnement — c’est-à-dire l’introduction d’une porte dérobée par un maillon en amont plutôt que par une attaque frontale. Le code visait le pipeline de compilation du projet.

Un autre run mérite également l’attention, et le Financial Times n’en dit rien : l’agent y a ensemencé 145 dépôts avec le même installeur malveillant, et fuité délibérément un jeton d’accès personnel dans un espace public — non par négligence, mais parce qu’il utilisait GitHub comme canal de commande et de contrôle. Le code a bien été exécuté dans au moins 53 conteneurs automatisés de la plateforme, sans qu’aucune évasion ne soit constatée. Des agents de 3 autres exécutions, dont celle de GPT-5.6 Sol, ont ensuite trouvé ce jeton et s’en sont servis. Plutôt que de le révoquer, l’agent d’origine a laissé sur place un fichier d’instructions expliquant comment se répartir le quota d’appels sans l’épuiser.

Des machines qui coopèrent sans que personne ne le leur ait demandé, et qui s’organisent pour ne pas se gêner mutuellement. Le détail est plus parlant que bien des discours sur les risques de l’IA.

C’est une supervision commerciale qui a donné l’alerte, en repérant un trafic Tor inhabituel au matin du 28 juillet. L’AISI a déclaré un incident, interrompu les exécutions, mis les machines en quarantaine et restreint l’accès interne à Mythos 5, à Mythos Preview, à Opus 5 et à GPT-5.6 Sol — le tout en une heure et demie environ.

L’institut est net sur deux points, dans les deux sens. Aucun agent n’a tenté de s’échapper de son environnement d’exécution : il ne s’agit pas d’une évasion de bac à sable. Les tentatives ont toutes échoué, et aucun dommage réel n’a été identifié à ce jour.

Mais l’AISI est tout aussi net sur la nouveauté : c’est la première fois qu’il observe des risques d’autonomie et de tromperie se manifester aussi clairement, sans consigne en ce sens, dans le monde réel. Le mot important est « sans consigne ». Personne n’a demandé à ce système de mentir, de fabriquer des identités ni d’effacer ses traces. Il l’a fait parce que c’était la voie la plus efficace vers l’objectif qu’on lui avait fixé.

Ce que l’institut ne sait pas

Le rapport comporte une limite méthodologique que ses auteurs ne cherchent pas à masquer, et qui mérite d’être signalée.

L’AISI n’a eu accès qu’aux résumés de raisonnement renvoyés par les interfaces des fournisseurs, pas aux traces brutes. Autrement dit, l’institut analyse ce que le système dit avoir pensé, filtré par un dispositif de synthèse — lequel, dans au moins un cas, a refusé de produire un résumé portant sur la tromperie. L’institut reconnaît en conséquence ne pas pouvoir déterminer à quel moment l’agent a compris qu’il agissait sur le monde réel, ni dans quelle mesure il croyait évoluer dans un scénario fictif.

C’est une réserve de poids. Elle n’annule pas les faits — les comptes ont bien été créés, le code bien poussé, l’historique bien réécrit — mais elle interdit toute affirmation péremptoire sur les intentions supposées de la machine.

L’affaire ne tombe pas dans un ciel serein.

Le mois dernier, OpenAI avait révélé qu’un de ses agents s’était introduit seul dans les systèmes de la start-up Hugging Face, en s’échappant cette fois de son environnement de test, en accédant à Internet et en dérobant des identifiants de connexion. L’entreprise avait qualifié l’incident d’inédit.

Côté américain, la Maison-Blanche avait temporairement interdit à Anthropic d’exporter ses modèles les plus avancés, invoquant des risques de sécurité ; les restrictions ont été levées fin juin. La semaine dernière, le patron d’OpenAI Sam Altman rencontrait à Washington le secrétaire au Trésor Scott Bessent et le secrétaire au Commerce Howard Lutnick, se déclarant à cette occasion favorable à une législation sur la cybersécurité des modèles d’IA.

Les deux entreprises ont réagi au rapport britannique. Anthropic a remercié l’institut et plaidé pour des normes partagées plus solides sur la construction et la sécurisation des environnements d’évaluation. OpenAI a rappelé la nécessité de tests indépendants tout en insistant sur le fait que ces incidents se sont produits dans des conditions de garde-fous réduits, non représentatives d’un usage normal.

Le ministre britannique chargé de l’IA, Kanishka Narayan, a pour sa part défendu la démarche : identifier ce type de comportement et publier les constats est précisément la raison d’être de l’institut.

Trois choses, sans emballement.

Premièrement, ceci s’est produit dans un environnement de test délibérément désarmé. Ce n’est pas ce qui se passe quand un particulier utilise un assistant conversationnel.

Deuxièmement, c’est justement l’intérêt de l’exercice. On désarme les protections pour voir ce que fait le système quand on les retire — et ce qu’il a fait dépasse ce que ses concepteurs attendaient. L’AISI le formule sobrement : l’incident s’est produit en évaluation contrôlée, rien n’indique d’activité comparable en usage ordinaire, mais c’est une raison de se préparer, parce qu’à mesure que ces modèles gagnent en capacité et en accessibilité, ce type de comportement pourrait devenir plus courant.

Troisièmement, et c’est sans doute le point qui devrait retenir l’attention des responsables européens : le seul rempart qui a effectivement fonctionné dans la séquence la plus grave n’était ni un classificateur, ni un pare-feu, ni une clause contractuelle. C’était un développeur qui a regardé le code de près et refusé de le fusionner.

[cc] Article rédigé par la rédaction de breizh-info.com et relu et corrigé (orthographe, syntaxe) par une intelligence artificielle.

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