Quels sont les principaux cyberattaques et escroqueries assistées par l’IA ?

Comment l’IA peut-elle être utilisée dans les cyberattaques ?

Pour comprendre les attaques assistées par l’IA, pensez en termes de « pipeline d’attaque » de bout en bout. L’IA ne remplace pas l’accès, l’infrastructure ou le métier, mais elle réduit les frictions à chaque étape de l’IA et de la cybercriminalité :

• Reconnaissance et profilage. Les attaquants collectent et résument les renseignements en source ouverte (OSINT), transformant des données dispersées en profils cibles : qui approuve les factures, quels fournisseurs vous utilisez, quelle pile technologique vous mentionnez, et quels événements commerciaux (audits, renouvellements, voyages) créent une urgence exploitable.
• Gestion des prétextes et des conversations. Les LLM génèrent des emails crédibles, des messages chat et des scripts d’appel, incluant des fils de discussion réalistes (« Ré : ticket de la semaine dernière »), une urgence polie et une imitation de style. Ils facilitent également l’itération rapide-les attaquants peuvent créer des dizaines de variantes pour voir laquelle passe les filtres ou persuade un destinataire.
• Malware, outils et « code de colle ». L’IA peut accélérer l’écriture de scripts (PowerShell, JavaScript), de logique macro et de chargeurs simples, en particulier la « couture » répétitive qui connecte les LOLBins, les téléchargements et les étapes de persistance. Sophos signale explicitement les cas d’utilisation malveillants comme la génération d’emails de phishing et la création de logiciels malveillants.
• Évasion et vitesse opérationnelle. Les outils de génération peuvent réécrire du texte pour échapper aux défenses basées sur les mots-clés, modifier la mise en page des documents et générer du contenu leurre. Pendant l’exécution, les attaquants utilisent souvent la force brute pour franchir les obstacles : si une commande échoue, le dépannage assisté par l’IA peut proposer des alternatives, réduisant le temps dont disposent les défenseurs pour contenir l’activité.
• Exploitation et priorisation à l’échelle. L’automatisation peut scanner les services exposés, classer les cibles, et mettre en file d’attente les actions de suivi une fois qu’un point d’ancrage existe. L’IA peut également résumer les divulgations de vulnérabilités ou aider à adapter le code d’exploitation public à la pile d’un utilisateur, transformant des « problèmes connus » en compromis plus rapide.
• Post-exploitation et exfiltration. L’IA peut aider à trier les partages de fichiers (ce qui est de valeur, ce qui est sensible), rédiger des scripts d’exfiltration, et générer des notes d’extorsion adaptées aux points de douleur d’une industrie.

Pour se défendre contre les attaques assistées par l’IA, les équipes de sécurité peuvent interrompre le pipeline à plusieurs points, y compris le correctif rapide des systèmes exposés sur Internet, la réduction de la valeur des reconnaissances (en limitant les détails publics inutiles), le renforcement de la vérification de l’identité pour les demandes à haut risque, et la restriction des chemins d’exécution (macros, scripts, binaires non signés). Fortinet recommande des analyses comportementales/UEBA comme approche pour détecter une activité inhabituelle lorsque les signatures et les IOC sont insuffisants.

Une mentalité utile est de « supposer que le message est parfait ». Si vous supposez que la grammaire et le ton ne fournissent aucun signal, vous investirez dans des contrôles qui fonctionnent encore : authentification, autorisation et restrictions d’exécution. Considérez l’IA comme un multiplicateur de la vitesse de l’attaquant, pas comme un nouveau type d’accès.

Sur le plan opérationnel, les défenseurs doivent s’attendre à plus de moments « mains sur le clavier » qui ressemblent à une activité d’administration normale. Une journalisation robuste à travers les environnements de script d’identité, de courrier électronique et de point de terminaison révèle une activité critique, y compris les abus de consentement OAuth, l’exécution anormale de PowerShell, les mécanismes de persistance, et l’exfiltration de données sortantes. La corrélation centralisée rend les modèles de comportement de l’attaquant visibles.

Comment éviter de tomber dans une escroquerie assistée par l’IA ?

Éviter les escroqueries assistées par l’IA concerne moins la « détection de l’IA » que le renforcement de vos habitudes de vérification, surtout lorsqu’un message est urgent ou chargé d’émotion. Le mot-clé à garder à l’esprit est IA et cyberattaques : l’objectif de l’attaquant est toujours de faire en sorte que les victimes ciblées cliquent, paient, révèlent des identifiants, ou approuvent un accès. Les étapes suivantes peuvent aider à reconnaître et à éviter les escroqueries basées sur l’IA à temps :

1. Ralentissez les actions à haut risque. Créez une règle : toute demande impliquant de l’argent, des identifiants, des codes MFA, des changements de paie, des cartes-cadeaux, ou des « contrôles de sécurité » déclenche une pause. Les escrocs comptent sur la vitesse pour contourner la vérification.
2. Vérifiez via un deuxième canal sous contrôle. Si un email demande un paiement, confirmez via un numéro de téléphone connu ou un système de ticketing interne – pas en répondant au même fil. Pour les demandes vocales, rappelez en utilisant un numéro d’annuaire, pas celui dans le message.
3. Traitez les « nouvelles instructions » comme suspectes. Les nouveaux comptes bancaires, les nouveaux portails, les nouveaux numéros WhatsApp, les adresses email « temporaires », et les changements de fournisseurs de dernière minute devraient nécessiter une étape de vérification formelle et un second approbateur.
4. Utilisez une authentification multifactorielle (MFA) résistante au phishing. Activez MFA partout, mais préférez les passkeys ou les clés matérielles plutôt que les approbations par SMS ou push uniquement. Ne partagez jamais de codes à usage unique – les équipes de support réelles n’en ont pas besoin.
5. Utilisez un gestionnaire de mots de passe et des mots de passe uniques. La réutilisation des identifiants est un moteur fondamental des attaques assistées par l’IA, et les gestionnaires de mots de passe rendent les identifiants uniques gérables.
6. Soyez strict avec les liens et les pièces jointes. Tapez les URL connues manuellement, évitez les archives inattendues/documents HTML/macro, et ouvrez les fichiers nécessaires dans un environnement contrôlé (mode visualisation, sandbox, ou appareil non privilégié).
7. Cherchez des discordances de processus, pas la grammaire. L’IA peut produire une écriture irréprochable. La question clé est de savoir si la demande suit les processus, les approbations et les outils attendus.
8. Réduisez ce que les attaquants peuvent apprendre. Limitez l’exposition publique des organigrammes, des processus de facturation, des informations de contact personnel, et des détails de voyage.
9. Pratiquez des scénarios réalistes. Exercez des demandes audio deepfake, des emails de « changement de banque fournisseur », et des chats de support factices. Mesurez où les gens se conforment et ajustez les procédures.

Sophos note que l’automatisation peut réduire l’erreur humaine, mais les humains font toujours le dernier appel sur les paiements et la divulgation des identifiants, donc le processus de vérification bat le « sentiment instinctif ».

Si vous êtes une entreprise, ajoutez deux habitudes organisationnelles :

• Étiquetez et redirigez les rapports suspects vers une seule boîte aux lettres ou une file d’attente de tickets ;
• Publiez un « manuel de vérification » d’une page pour les finances, les RH, et le service d’assistance. Le but est de supprimer toute ambiguïté pour que les gens n’improvisent pas sous pression.

Sur le plan personnel, gardez les appareils et les navigateurs à jour, et préférez les magasins d’applications officiels et les portails de fournisseurs vérifiés. Si on vous incite à scanner un code QR ou à installer une « mise à jour de sécurité », considérez cela comme suspect jusqu’à ce que vous vérifiiez la demande via un canal officiel. Les kits d’escroquerie mélangent de plus en plus les codes QR, les liens courts, et les faux numéros de support pour vous sortir de l’email, là où l’audit est plus facile.

L’IA dans le phishing et l’ingénierie sociale

L’IA rend le phishing et l’ingénierie sociale plus dangereux parce qu’il améliore trois éléments avec lesquels les attaquants ont historiquement eu du mal : la personnalisation, lla qualité linguistique, et le volume. C’est pourquoi les défenseurs continuent de demander comment l’IA en cybersécurité s’améliore – ils veulent le même avantage de vitesse pour la détection et la réponse.

Qu’est-ce qui change avec le phishing piloté par l’IA

• De meilleurs prétextes qui font référence à de vrais fournisseurs, projets, tickets ou politiques
• Des appâts multilingues avec moins de signaux « non natifs »
• Manipulation interactive (les attaquants peuvent maintenir une conversation et répondre aux objections)
• Preuves synthétiques (fausses captures d’écran, factures et « alertes de sécurité »)
• Escroqueries de support vocal (une voix de « hotline » clonée persuade les utilisateurs d’installer des outils ou d’approuver des invites MFA)

Comment se défendre (Contrôles pratiques)

Suivez ces conseils pour vous défendre proactivement contre le phishing et les attaques d’ingénierie sociale :

• Renforcez la confiance dans les emails et les domaines. Enforcez SPF/DKIM/DMARC, signalez les domaines ressemblants, et surveillez les règles de boîte aux lettres et le transfert externe. Considérez les changements de détails bancaires comme un processus contrôlé avec une vérification documentée.
• Réduisez la valeur de la réutilisation des identifiants. Utilisez l’authentification unique (SSO) avec MFA résistante au phishing et un accès conditionnel. Même si un mot de passe est capturé, il ne devrait pas suffire pour se connecter.
• Ajoutez des détections comportementales pour les abus d’identité et de boîte aux lettres. Fortinet décrit la sécurité par l’IA comme l’analyse de grands ensembles de données pour détecter le phishing et les anomalies. Transformez cela en alertes pour un voyage impossible, des octrois OAuth inhabituels, une utilisation anormale des jetons, un accès API de boîte aux lettres suspect, et des règles de transfert inattendues.
• Bloquez l’exécution initiale facile. Désactivez les macros Office depuis Internet, restreignez les interprètes de scripts, et utilisez le contrôle d’application pour les LOLBins courants. De nombreuses chaînes d’ingénierie sociale dépendent d’une exécution de script « en un clic ».
• Entraînez-vous au phishing de haute qualité. Mettez à jour les programmes de sensibilisation avec des exemples qui ont une grammaire parfaite et un contexte réaliste. Apprenez au personnel à vérifier les processus de travail, pas la qualité de l’écriture.
• Sécurisez le chemin d’assistance. De nombreuses campagnes finissent par une réinitialisation de mot de passe. Exigez une vérification d’identité stricte, enregistrez toutes les réinitialisations, et ajoutez une approbation supplémentaire pour les comptes privilégiés.

Une défense en couches est importante : même si un utilisateur clique, une authentification forte, le moindre privilège, et la détection d’anomalies devraient empêcher un seul message de se transformer en compromis total.

Pour les équipes qui gèrent des outils de sécurité, envisagez de construire des détections autour de « workflows impossibles » : un utilisateur s’authentifie à partir d’un nouvel appareil et crée immédiatement des règles de boîte de réception ; une réinitialisation par le helpdesk est suivie par des téléchargements massifs de fichiers ; ou un compte financier initie une nouvelle destination de paiement pour un fournisseur, puis se connecte depuis une géolocalisation inhabituelle. Ces séquences sont souvent plus fiables qu’un seul IOC.

Pour réduire le risque de phishing, mettez en sandbox les pièces jointes potentiellement malveillantes, désactivez les liens raccourcis non fiables, et signalez l’activité des nouveaux domaines et des expéditeurs inconnus. Associez cela à des signaux clairs dans l’interface utilisateur, tels que des bannières d’expéditeur externe, des avertissements pour les domaines ressemblants, et une friction pour les messages qui demandent des réinitialisations d’identifiants ou des modifications financières.

Que faire si j’ai été ciblé par une cyberattaque assistée par l’IA ?

Si vous soupçonnez d’avoir été compromis, votre premier objectif est de contenir et de rassembler des preuves avant que les attaquants puissent regagner l’accès ou vous pousser à prendre une décision précipitée. Cela illustre comment l’IA affecte la cybersécurité : les attaquants pilotés par l’IA se déplacent plus rapidement et persistent plus longtemps, forçant les défenseurs à répondre avec rapidité, structure et cohérence.

Conseils pour les utilisateurs individuels

1. Interrompez l’interaction ; ne négociez pas avec l’escroc.
2. Sécurisez d’abord votre e-mail : réinitialisez le mot de passe, activez le MFA, révoquez les sessions/appareils inconnus.
3. Vérifiez les paramètres de récupération, les règles de transfert, et les connexions récentes.
4. Vérifiez les comptes financiers pour de nouvelles méthodes de paiement ou transactions ; contactez rapidement votre banque/fournisseur.
5. Préservez les preuves : e-mails (avec en-têtes), journaux de conversation, numéros de téléphone, notes vocales, captures d’écran, et tout fichier/liens.

Conseils pour les organisations

1. Sécurisez les ressources compromises. Isolez les points d’extrémité et les comptes affectés ; désactivez ou réinitialisez les utilisateurs compromis ; révoquez les jetons et les sessions.
2. Collectez la télémétrie avant le « nettoyage ». Préservez et exportez les artefacts de messagerie, capturez les arbres de processus EDR, récupérez les journaux du proxy et du DNS, récupérez les journaux du fournisseur d’identité, et archivez les données d’audit des boîtes aux lettres.
3. Recherchez les actions de suivi. Examinez les octrois de consentement OAuth, inspectez la création de règles de boîte aux lettres, vérifiez les nouvelles inscriptions MFA, auditez les modifications privilégiées et administratives, et recherchez une activité de mise en scène de données dans le stockage cloud.
4. Contenez l’impact sur les affaires. Gelez les modifications de paiement et les mises à jour des fournisseurs ; faites tourner les clés API et les secrets là où l’exposition est possible.
5. Coordonnez la réponse. Attribuez un commandant d’incident, gardez un seul canal d’incident, et évitez les corrections parallèles qui détruisent les preuves.
6. Éradiquez et récupérez. Supprimez la persistance, réinstaurez où c’est nécessaire, restaurez seulement après avoir confirmé que l’accès est supprimé, et menez des leçons apprises.

Fortinet souligne que la sécurité activée par l’IA soutient la détection et la réponse rapide à grande échelle, mais souligne également les meilleures pratiques, telles que la supervision humaine et les mises à jour régulières-l’automatisation génère de la vitesse, les humains assurent le contrôle.

Après le confinement initial, évaluez l’impact :

• Des données ont-elles été consultées ou exportées ?
• Des comptes privilégiés ont-ils été touchés ?
• L’attaquant a-t-il enregistré de nouvelles méthodes MFA ou créé des règles de boîte aux lettres persistantes ?

Répondre à ces questions guide si vous avez besoin de réinitialisations de mots de passe pour un sous-ensemble d’utilisateurs, une révocation plus large des jetons, ou une réimage complète des points d’extrémité. Révisez également l’exposition externe : si l’incident concernait des factures de fournisseurs ou le support client, informez ces contreparties pour qu’elles puissent surveiller tout ciblage ultérieur.

Si l’appât impliquait l’exécution de logiciels malveillants, capturez une image mémoire (lorsque c’est faisable) et les artefacts clés (prefetch, shimcache/amcache, tâches planifiées, auto-runs). Validez les sauvegardes avant de restaurer, et supposez que les identifiants utilisés sur l’hôte affecté sont compromis. Pour les incidents centrés sur le cloud, exportez les journaux d’identité et d’audit et examinez les nouvelles inscriptions d’applications, les principaux services, ou les clés API créées pendant la période.

Existe-t-il une différence entre l’IA et les deepfakes

L’IA englobe la reconnaissance de modèles, la prédiction, et la génération de contenu, tandis que les deepfakes représentent une technique ciblée pilotée par l’IA. En cybersécurité, l’IA signifie souvent des modèles d’apprentissage automatique qui détectent les anomalies, classifient les logiciels malveillants, ou automatisent l’analyse. Fortinet décrit L’IA en cybersécurité utilise des algorithmes et l’apprentissage automatique pour améliorer la détection, la prévention et la réponse en analysant les données à des vitesses et des échelles au-delà des capacités humaines.

Un « deepfake » est décrit comme une application spécifique de l’IA (généralement l’apprentissage profond) qui génère ou modifie des médias pour qu’ils apparaissent réels, le plus souvent des audios, images ou vidéos. Les deepfakes sont un sous-ensemble de l’IA générative axé sur les médias synthétiques plutôt que sur l’analyse des journaux ou la détection des comportements. Fortinet qualifie également les deepfakes d’IA qui crée de faux audios, images, et vidéos.

Pourquoi la différence est-elle importante :

• Les arnaques textuelles reposent sur la vérification des flux de travail ; les deepfakes ajoutent une tromperie « perceptuelle » (vous entendez/vois la personne).
• Les passerelles de messagerie et l’AMF aident contre le phishing ; la fraude deepfake nécessite des protocoles de rappel, la vérification d’identité et des politiques de « pas d’approbations par note vocale ».
• Les gens font confiance aux visages et aux voix ; un seul clip convaincant peut annuler le scepticisme face aux e-mails.

Comment se défendre contre la fraude facilitée par les deepfakes

1. Commencez par le contexte : la demande est-elle cohérente avec le processus et les approbations ?
2. Vérifiez hors bande via un numéro connu, un annuaire ou un système de ticketing ; utilisez des passephrases partagées pour les approbations sensibles.
3. Préférez la vérification interactive (appel en direct avec réponse-challenge) aux clips transférés.
4. Prenez les « cheapfakes » au sérieux aussi – de simples modifications et des audios montés peuvent être aussi efficaces que l’IA.
5. Privilégiez une provenance de confiance (invitations de réunion vérifiées, messages signés) lorsque disponible.

Même si les médias synthétiques s’améliorent, une bonne conception des processus, incluant la vérification, la séparation des tâches et le principe du moindre privilège, limite le rayon d’explosion.

Du point de vue de l’éducation des utilisateurs, apprenez aux gens que « voir n’est plus croire ». Encouragez le personnel à traiter les notes vocales non sollicitées et les courts clips comme des artefacts non fiables, tout comme les pièces jointes inconnues. Dans les rôles à risque plus élevé, envisagez des vérifications de « présence » de routine (vidéo en direct, rappel ou confirmation en personne) pour toute action pouvant déplacer de l’argent ou changer l’accès.

Les deepfakes présentent également des artefacts techniques révélateurs, mais ils sont incohérents : synchronisation labiale saccadée, clignotement non naturel, éclairage étrange ou audio sans bruit de fond et avec des transitions abruptes. Ne vous fiez pas seulement à ceux-ci. Construisez des contrôles autour de l’autorisation : exigez un second facteur de confirmation (ID de ticket, confirmation par chat interne ou un rappel) et séparez les tâches pour qu’une seule personne ne puisse pas à la fois demander et approuver une modification sensible.

Quel est l’avenir des cyberattaques assistées par l’IA ?

L’avenir proche est moins axé sur les « superhackers AI » et plus sur l’automatisation couplée au réalisme. Attendez-vous à ce que les campagnes assistées par l’IA deviennent plus ciblées, plus continues et plus intégrées à travers les canaux (email → chat → voix → helpdesk). Les attaquants utiliseront l’IA pour élaborer des appâts, gérer les conversations, résumer les données volées et coordonner des playbooks en plusieurs étapes avec moins d’effort manuel.

Tendances et prévisions liées aux cyberattaques par IA

Les attaques pilotées par l’IA transforment le paysage des menaces, permettant aux adversaires d’automatiser le ciblage, personnaliser les messages et affiner rapidement les tactiques. Les dernières tendances en matière de cybercriminalité révèlent un glissement vers des campagnes améliorées par l’IA qui incluent :

• Des workflows agentiques qui scannent, priorisent les cibles et déclenchent des suivis lorsque les victimes s’engagent
• Une personnalisation plus rapide à partir de données OSINT et de violations, livrée dans la langue et le ton de la victime
• Fraude par deepfake à moindre coût (clonage vocal instantané, courtes vidéos « suffisamment bonnes »)
• Infrastructure phishing adaptative avec portails, formulaires et chatbots de support générés par IA
• Itération rapide contre les contrôles, les attaquants testent des variations, apprennent ce qui les bloque et s’ajustent

La tendance inverse est que l’IA défensive s’améliore également. Sophos souligne la détection des modèles de comportement, la détection d’anomalies et l’automatisation qui libère les analystes pour des tâches de plus grande valeur. Fortinet décrit également la sécurité pilotée par l’IA comme une détection en temps réel à grande échelle et souligne les meilleures pratiques, telles que des données de haute qualité, la mise à jour régulière des modèles et le maintien de la supervision humaine.

Comment se préparer pour l’avenir contre les cyberattaques assistées par l’IA

Les tendances stratégiques de Gartner pour 2026 soulignent également un accent croissant sur la cybersécurité proactive, visant à contrecarrer la rapidité et la complexité des attaques pilotées par l’IA. Les mesures défensives suivantes peuvent aider les équipes de sécurité à protéger les organisations contre les cyberattaques par IA :

1. Renforcer l’identité au cœur. Déployer une AMF résistante au phishing, appliquer des politiques d’accès conditionnel et réduire les privilèges permanents grâce à l’accès au moindre privilège.
2. Traiter la vérification comme un produit. Standardisez les rappels, exigez des passephrases partagées et appliquez des doubles approbations pour que la vérification soit simple, rapide et obligatoire.
3. Centraliser les signaux et accélérer le triage. Agréguer la télémétrie d’identité, de point de terminaison, d’email et de réseau, puis automatiser la corrélation et la hiérarchisation des activités à haut risque.
4. Tester la résistance des workflows humains. Simulez des attaques contre les demandes de changement de fournisseur, les réinitialisations de helpdesk, les approbations exécutives, et les processus financiers pour exposer les lacunes.
5. Ajouter une gouvernance de l’IA. Validez les résultats de l’IA, mesurez les faux positifs et évitez la confiance aveugle dans l’automatisation.

L’IA augmentera la qualité de base des arnaques, mais des contrôles en couches et une vérification disciplinée peuvent garder l’avantage du côté des défenseurs. Au fil du temps, attendez-vous à un mélange plus important de l’IA avec les outils de base : la chaîne d’exploitation peut encore rester basique, mais l’ingénierie sociale autour sera adaptée et persistante. La meilleure posture de défense ressemblera à une boucle de rétroaction-détecter, contenir, apprendre, et renforcer-chaque tentative améliore vos contrôles et rend la tentative suivante plus coûteuse.

Attendez-vous à un accent accru sur la provenance du contenu : e-mails signés, indicateurs d’expéditeur vérifié, vérification de lien de réunion, et (le cas échéant) preuve cryptographique que les médias proviennent d’un appareil de confiance. En parallèle, les organisations adopteront des opérations de sécurité « prêtes pour l’IA » – des playbooks qui supposent un volume d’alertes plus élevé et une itération plus rapide des attaquants, et qui utilisent l’automatisation pour enrichir et orienter les cas pendant que les analystes se concentrent sur les décisions et le confinement.

Une autre tendance émergente est le besoin de gouvernance de l’IA en cybersécurité. Les équipes de sécurité doivent évaluer comment les modèles d’IA sont formés et mis à jour, et éviter une dépendance aveugle à leurs résultats. Les détections pilotées par l’IA devraient être traitées comme n’importe quel autre signal : validées, corrélées et surveillées pour les faux positifs, garantissant que l’automatisation renforce la sécurité plutôt que d’introduire de nouveaux risques. La plateforme d’intelligence de détection native IA de SOC Prime permet aux équipes de sécurité de couvrir toute la chaîne, de la détection à la simulation, et permet une détection ETL à vitesse de ligne, aidant les organisations à porter la défense contre l’IA à un niveau supérieur tout en contrecarrant efficacement les cyberattaques assistées par l’IA.