Un rapport de Google détaille l’impact de l’IA sur la sécurité et l’exploitation des vulnérabilités

Les outils d'intelligence artificielle modifient fondamentalement le rythme de découverte des vulnérabilités ainsi que le profil de risque des failles détectées, selon un récent rapport du groupe Google Threat Intelligence (GTIG). En analysant les données de sécurité de janvier 2025 à août 2026, le groupe a observé que les publications mensuelles de vulnérabilités ont doublé au cours de l'année 2026, portées en grande partie par des systèmes automatisés et l'évolution des méthodologies de recherche.

Tendances d'exploitation et militarisation des failles n-day

Bien que le nombre total de vulnérabilités divulguées ait atteint un pic de 10 740 en août 2026, le GTIG souligne que les volumes bruts peuvent être gonflés par l'attribution automatisée d'identifiants CVE, comme environ 5 000 CVE attribuées au noyau Linux sans aucune exploitation zero-day observée. Néanmoins, l'exploitation réelle sur le terrain a elle aussi fortement augmenté, atteignant une moyenne de 18 vulnérabilités par mois en 2026, contre 10,5 en 2025. Malgré cette hausse, les failles exploitées ne représentaient que 0,23 % de l'ensemble des divulgations sur cette période.

Les chercheurs attribuent une grande partie de cette croissance à l'exploitation malveillante des failles connues, ou n-days, plutôt qu'à de nouvelles vulnérabilités zero-day. Le GTIG suggère que les attaquants utilisent des grands modèles de langage et des outils d'IA pour analyser rapidement les différences de code entre les versions de produits, les correctifs et les avis de sécurité afin de concevoir des exploits fonctionnels plus rapidement.

Des profils de risque distincts pour les failles découvertes par l'IA

Les vulnérabilités découvertes par l'IA présentent un profil nettement différent des découvertes traditionnelles. Le GTIG a classé 58 % des failles identifiées par IA à un niveau de risque moyen et 39 % à un niveau faible, contre 28 % de risque moyen et 69 % de risque faible pour les failles non liées à l'IA. De plus, la moitié des failles découvertes par l'IA permettent une exécution de code à distance, contre seulement 26 % pour les autres vulnérabilités, car les outils d'IA réussissent particulièrement bien à détecter les erreurs complexes de corruption mémoire et de logique que les analyseurs statiques classiques ne repèrent pas.

Le rapport met en évidence les premiers signes montrant que des attaquants ciblent les failles découvertes par l'IA très peu de temps après leur divulgation. Par exemple, une vulnérabilité d'injection de commandes système non authentifiée dans un logiciel BeyondTrust, identifiée de manière autonome par un agent d'IA, a fait l'objet d'une exploitation active par un groupe de cybercriminels quatre jours seulement après sa publication officielle, avant que cinq autres groupes ne s'y joignent la même semaine.

Vulnérabilités au cœur des infrastructures d'IA

La sécurité des systèmes d'IA eux-mêmes fait l'objet d'une attention accrue. Le GTIG a recensé plus de 1 500 CVE liées à l'IA au cours des huit premiers mois de l'année 2026, dont environ la moitié concerne des frameworks d'orchestration d'IA. Même si seule une petite fraction de ces failles — notamment des bugs affectant LiteLLM et Langflow — a fait l'objet d'une exploitation confirmée dans la nature, les chercheurs s'attendent à ce que les taux globaux de découverte et d'exploitation continuent d'augmenter à court terme pour l'ensemble des logiciels.

Illustration éditoriale générée par IA ; ce n’est pas une photographie documentaire.

Source: Google: AI Is Changing the Pace and Profile of Vulnerability Discovery