Les logiciels malveillants pilotés par l’IA : Détecter et prévenir les cyberattaques de nouvelle génération

Les cybercriminels exploitent de plus en plus la puissance de l’IA pour concevoir des logiciels malveillants plus sophistiqués et plus évasifs. Les logiciels malveillants pilotés par l’IA représentent une menace importante, car ils sont capables d’apprendre, de s’adapter et d’automatiser les attaques, ce qui rend les méthodes de détection traditionnelles moins efficaces. Dans ce blogue, les experts de Gardien Virtuel explorent la montée en puissance des logiciels malveillants pilotés par l’IA, leur impact et les stratégies cruciales pour détecter et prévenir ces cyberattaques de nouvelle génération.

L’évolution des logiciels malveillants intelligents

Les logiciels malveillants traditionnels fonctionnent sur la base d’instructions préprogrammées. Les logiciels malveillants pilotés par l’IA, en revanche, utilisent des algorithmes d’apprentissage automatique pour analyser leur environnement, tirer des enseignements des attaques passées et adapter dynamiquement leurs tactiques en temps réel. Cette capacité d’adaptation leur permet :

• Échapper à la détection : L’IA peut aider les logiciels malveillants à modifier leur code, ce qui rend leur identification plus difficile par les logiciels antivirus basés sur les signatures. Il s’agit d’un caméléon numérique qui change constamment d’apparence pour se fondre dans la masse.
• Automatiser les attaques : L’IA peut automatiser les différentes étapes d’une attaque, de la reconnaissance initiale et de l’infiltration à l’exfiltration de données et au déplacement latéral au sein d’un réseau. Cela augmente considérablement la vitesse et l’ampleur des brèches potentielles.
• Cibler des vulnérabilités spécifiques : L’IA peut analyser un système cible pour en identifier les faiblesses et adapter l’attaque en conséquence, ce qui augmente considérablement les chances de réussite. C’est comme une bombe intelligente capable de trouver le point faible d’un mur.
• Améliorer l’ingénierie sociale : L’IA peut créer des courriels d’hameçonnage et des attaques d’ingénierie sociale hautement personnalisés, ce qui les rend plus convaincants et plus difficiles à détecter. Avec les progrès de la technologie Deep Fake, les courriels d’hameçonnage sont devenus de plus en plus difficiles à discerner. Dans le rapport 2024 sur l’hameçonnage d’Egress (une société de KnowBe4 et partenaire du Gardien Virtuel), 74,8 % des outils examinés par leurs analystes de renseignements sur les menaces font référence à l’IA et 82 % mentionnent l’utilisation d’imitations profondes (Deep Fakes).[i]
• Établir la persistance : L’IA peut aider les logiciels malveillants à établir un accès persistant à un système compromis, même après un redémarrage ou la mise en œuvre de mesures de sécurité. Cela permet aux attaquants de garder le contrôle et d’exfiltrer des données sur de longues périodes.

Exemples de logiciels malveillants pilotés par l’IA en action

Bien qu’ils soient encore relativement nouveaux, les logiciels malveillants pilotés par l’IA constituent une menace qui croît rapidement. Avec la croissance exponentielle que les modèles d’IA peuvent aider les acteurs malveillants à exécuter, de nouveaux logiciels malveillants évoluent constamment et pénètrent le marché. En voici quelques exemples :

• Les logiciels malveillants polymorphes : Ces logiciels malveillants peuvent modifier leur code pour éviter d’être détectés, une technique considérablement améliorée par l’IA. L’IA permet des changements de code plus complexes et plus fréquents, ce qui fait qu’il est pratiquement impossible pour les antivirus traditionnels de suivre le rythme. Ces logiciels malveillants ont progressé au cours des dernières années, ce qui leur a permis de continuer à apprendre à partir de certains des plus grands ensembles de données et des LLM les plus populaires sur le marché. Des logiciels malveillants notoires comme Black Mamba ont prouvé l’importance de maintenir les systèmes EDR à jour.[ii]
• Rançongiciel alimenté par l’IA : Rançongiciel capable de cibler intelligemment des données précieuses et d’optimiser ses tactiques de chiffrement et d’extorsion. L’IA peut analyser les données de la victime pour déterminer le montant optimal de la rançon et adapter le message d’extorsion pour un impact maximal.
• Outils d’attaque autonomes : Outils alimentés par l’IA, capables de planifier et d’exécuter des attaques de manière autonome, en ne nécessitant qu’une intervention humaine minimale. Il s’agit d’un changement de paradigme dans la cyberguerre, où les attaques peuvent être lancées et gérées de manière autonome.
• L’hameçonnage amélioré par les « Deep Fakes » : les « Deep Fakes » générés par l’IA peuvent être utilisés pour créer des courriels d’hameçonnage et des attaques d’ingénierie sociale très réalistes, en usurpant l’identité de personnes ou d’organisations dignes de confiance. Selon IT Tech Trends, les responsables de la sécurité interrogés ont attribué aux attaques de type Deep Fake une note de 4,1/5 sur l’échelle des risques de perturbation en 2025.[iii]

L’impact dévastateur des attaques pilotées par l’IA

Les conséquences des logiciels malveillants pilotés par l’IA peuvent être catastrophiques. Il est donc essentiel de se préparer aux conséquences si votre système n’est pas prêt à y faire face. Voici quelques-uns des effets les plus dévastateurs d’une attaque par IA :

• Violation de données : Les attaques basées sur l’IA peuvent conduire à des violations massives de données, compromettant des informations personnelles, financières et propriétaires sensibles.
• Pertes financières : Les attaques par rançongiciel et autres cybercrimes peuvent entraîner des pertes financières considérables pour les organisations, notamment le paiement de rançons, les coûts de récupération et les frais juridiques.
• Perturbation des activités : Les attaques pilotées par l’IA peuvent perturber les opérations essentielles de l’entreprise, entraînant des temps d’arrêt importants et ayant un impact sur la productivité, ce qui peut entraîner une perte de revenus et l’insatisfaction des clients.
• Atteinte à la réputation : Une cyberattaque réussie peut gravement nuire à la réputation d’une organisation et éroder la confiance des clients, ce qui peut avoir des conséquences à long terme. Toute organisation qui a fait la une des journaux pour la violation des données de ses clients pourrait confirmer le chaos qui s’ensuit alors qu’elle tente toujours de réparer les dommages causés à ses systèmes.
• Attaques contre les infrastructures critiques : Les attaques alimentées par l’IA peuvent cibler des infrastructures critiques, telles que les réseaux électriques et les hôpitaux, provoquant des perturbations généralisées et mettant même des vies en danger. Une enquête réalisée en mars 2024 par l’American Hospital Association a révélé que 74 % des hôpitaux ont subi des perturbations directes dans les soins aux patients, notamment des retards dans l’autorisation de traitements médicalement nécessaires, à la suite de cyberattaques.[iv]

Détection des logiciels malveillants pilotés par l’IA : Une approche multicouche

Les solutions de sécurité traditionnelles ont souvent du mal à suivre le rythme des logiciels malveillants alimentés par l’IA. Pour suivre leur évolution rapide, il est essentiel que les organisations conservent une approche évolutive pour se défendre contre les nouvelles menaces. Une approche de défense en profondeur à plusieurs niveaux est essentielle :

• Analyse comportementale : Surveiller le comportement du système pour détecter toute activité suspecte, même si la signature du logiciel malveillant est inconnue. Il s’agit d’analyser les actions des processus, les connexions réseau et les schémas d’accès aux fichiers.
• Détection des menaces basée sur l’apprentissage automatique : Utilisation de l’IA pour identifier des modèles et des anomalies subtiles qui indiquent une attaque pilotée par l’IA. Il s’agit d’entraîner des modèles d’apprentissage automatique sur de vastes ensembles de données d’activités bénignes et malveillantes.
• Détection et réponse des points finaux (EDR) : Outils capables de détecter et de répondre aux menaces au niveau des terminaux, y compris les logiciels malveillants pilotés par l’IA. Les solutions EDR offrent une visibilité en temps réel sur l’activité des terminaux et peuvent automatiquement contenir les menaces et y remédier.
• Analyse du trafic réseau (NTA) : Analyse du trafic réseau à la recherche de schémas suspects et d’anomalies, tels que des schémas de communication inhabituels ou des tentatives d’exfiltration de données. L’analyse du trafic réseau permet d’identifier les activités malveillantes susceptibles de contourner les solutions de sécurité des points d’accès.
• Les pots de miel et les leurres informatiques: Mise en place de pièges pour attirer et détecter les logiciels malveillants pilotés par l’IA. Les pots de miel imitent les systèmes et les données réels, attirant les attaquants et permettant aux équipes de sécurité d’étudier leurs tactiques.

Prévenir les cyberattaques de nouvelle génération : Une attitude proactive

Les mesures proactives sont essentielles pour prévenir les attaques pilotées par l’IA et leurs conséquences à long terme. Les organisations peuvent emprunter de nombreuses voies pour accroître leur résilience numérique face aux menaces liées à l’IA, notamment :

• Formation de sensibilisation à la sécurité : Sensibiliser les employés aux dernières techniques d’hameçonnage et d’ingénierie sociale, y compris celles basées sur l’IA. Des formations régulières et des campagnes d’hameçonnage simulées peuvent aider les employés à reconnaître et à éviter ces attaques.
• Gestion des vulnérabilités : Recherche et correction régulières des vulnérabilités dans les systèmes et les applications. La correction rapide des vulnérabilités réduit la surface d’attaque et rend plus difficile l’exploitation des faiblesses par les attaquants.
• Planification de la réponse aux incidents : Élaborer un plan complet de réponse aux incidents afin de minimiser l’impact d’une attaque. Un plan bien défini décrit les mesures à prendre en cas d’incident de sécurité, y compris l’endiguement, l’éradication et la récupération.
• Sécurité zéro confiance : Mise en œuvre d’une architecture de confiance zéro, qui suppose qu’aucun utilisateur ou appareil n’est intrinsèquement digne de confiance. La confiance zéro exige la vérification de chaque demande d’accès, indépendamment de l’emplacement de l’utilisateur ou de l’appareil. Selon une étude réalisée en 2024 par Gartner, plus de 63 % des organisations ont déjà commencé à mettre en œuvre une stratégie de confiance zéro ou l’ont déjà fait à l’échelle mondiale.[v]
• Sauvegarde et récupération des données : Sauvegarder régulièrement les données et les systèmes critiques pour s’assurer qu’ils peuvent être restaurés en cas d’attaque par rançongiciel ou d’autre incident de perte de données.

L’avenir de la cybersécurité : Une course aux armements permanente

La lutte contre les logiciels malveillants pilotés par l’IA est une course aux armements permanente. À mesure que les cybercriminels deviennent plus sophistiqués dans leur utilisation de l’IA, les professionnels de la cybersécurité doivent s’adapter et développer de nouvelles défenses. La collaboration et le partage d’informations seront essentiels pour garder une longueur d’avance et se protéger contre ces cyberattaques de nouvelle génération. Favoriser une culture de la sensibilisation à la cybersécurité et rester informé des dernières menaces sera essentiel pour les organisations qui cherchent à protéger leurs données et leurs systèmes à l’ère des logiciels malveillants intelligents. L’avenir de la sécurité des données de votre organisation dépend de sa capacité à anticiper et à s’adapter à l’évolution du paysage des menaces.

En restant informés et proactifs, nous pouvons relever efficacement les défis de la cybersécurité qui nous attendent. Contactez nos experts chez Gardien Virtuel dès aujourd’hui pour aider votre organisation à rester protégée.

Intéressé par plus de contenu sur le rôle de l’IA dans la cybersécurité ? Consultez notre dernier épisode de Behind the Shield où Patrick Naoum, PDG de Gardien Virtuel, explique comment l’IA est à l’origine des attaques d’ingénierie sociale les plus insaisissables : [insérer le lien]

Contactez-nous ici ou au +1-800-401-TECH (8324) pour prendre contact.

Sources de l’information :

[i]  Egress. (2024, October). Egress phishing threat trends report. https://www.egress.com/media/kuvpjdjl/egress_phishing_threat_trends_report_oct_2024.pdf

[ii]  SentinelOne. (2023, March 16). BlackMamba: ChatGPT polymorphic malware—A case of scareware or a wake-up call for cyber security? SentinelOne Blog. https://www.sentinelone.com/blog/blackmamba-chatgpt-polymorphic-malware-a-case-of-scareware-or-a-wake-up-call-for-cyber-security/

[iii]  Info-Tech Research Group. (2025). Tech trends 2025. https://www.infotech.com/research/ss/tech-trends-2025

[iv] Bean, M. (2024, June 7). 1 year later: The Change Healthcare cyberattack and its lasting impact on healthcare. Becker’s Hospital Review. https://www.beckershospitalreview.com/cybersecurity/1-year-later-the-change-healthcare-cyberattack-and-its-lasting-impact-on-healthcare.html

[v] Gartner. (2024, March 18). Top 3 Recommendations From the 2024 State of Zero-Trust Adoption Survey Gartner. https://www.gartner.com/en/documents/5286863