Google a identifié et bloqué pour la première fois une faille zero-day d’IA qui contournait l'authentification à deux facteurs.

Google a découvert une faille zéro jour créée par l'IA

*Résumé des faits*

Le jeudi et pourquoi
La découverte
Google Threat Intelligence Group (GTIG) a identifié et bloqué pour la première fois une nouvelle faille zéro jour. L'exploit a été généré à l'aide de l'intelligence artificielle, et non rédigé manuellement par un humain.

Objectif de l'attaque
Interférence massive sur le système d'authentification à deux facteurs (2FA) d'une application web open source pour l'administration système.

Comment les traces d'IA ont été reconnues
Dans le code Python, il y avait des « signatures » – une fausse évaluation CVSS, un formatage typiquement « pédagogique » et des motifs caractéristiques des grands modèles linguistiques (LLM).

Cause de la vulnérabilité
Erreur logique : le développeur a supposé qu'un certain composant du système était toujours sûr et ne l'a pas vérifié. Grâce à cet élément non vérifié, les attaquants contournent la 2FA.

Objet ciblé
Google ne révèle pas d'application spécifique.

Rôle de Gemini
Selon les chercheurs, le modèle Gemini n'a pas été utilisé pour créer l'exploit.

Prévention
L'attaque a été arrêtée avant qu'elle ne devienne massive.

Ce que GTIG a également remarqué
1. Nouveaux modes d'attaque

Les attaquants utilisent l'IA non seulement pour créer du code malveillant, mais aussi pour « contourner » l'infrastructure des systèmes IA eux-mêmes.

2. Tromperie par rôle

Les hackers formulent leurs requêtes comme s'ils étaient des experts en sécurité, poussant les modèles à se comporter différemment de ce que les restrictions prévoyaient.

3. Chargement de grandes bases de données

À l'intérieur des modèles, on charge de vastes catalogues de vulnérabilités, puis on applique l'outil OpenClaw pour déboguer les programmes malveillants dans un environnement contrôlé avant le déploiement réel.

Conclusion
Google a pu identifier et neutraliser l'exploit créé par l'IA grâce à une analyse détaillée du code et à la reconnaissance des « signatures » d'apprentissage automatique. Cela souligne la nécessité de vérifier constamment la logique des applications et de comprendre que les attaquants peuvent utiliser l'IA comme outil pour créer des attaques ainsi que pour contourner les mécanismes de défense des systèmes eux-mêmes.