Faille critique dans Copilot : des pirates pouvaient voler les codes 2FA des utilisateurs

Des millions d'agents IA menacés par une faille critique dans un paquet open source

Des millions d'agents et d'outils d'intelligence artificielle sont exposés à une faille critique découverte dans Starlette, un framework open source téléchargé 325 millions de fois par semaine selon son propre développeur. La vulnérabilité permet à des attaquants de s'introduire dans les serveurs qui hébergent ces agents et de dérober des données sensibles ainsi que des identifiants donnant accès à des services tiers. Starlette est une implémentation de l'ASGI (Asynchronous Server Gateway Interface), une interface conçue pour traiter efficacement de très nombreuses requêtes simultanées. Il constitue le socle de FastAPI et de nombreux autres frameworks Python très répandus, si bien que des milliers de projets open source dépendant de Starlette se retrouvent également vulnérables. La gravité de la situation tient à ce que Starlette, et plus largement l'écosystème ASGI, fournit l'infrastructure sur laquelle s'appuient les serveurs MCP (Model Context Protocol). Ce protocole, adopté par les principaux fournisseurs d'agents IA, permet à ces agents d'accéder à des ressources externes : bases de données utilisateurs, messageries, agendas et bien d'autres services. Pour fonctionner, les serveurs MCP stockent les identifiants de connexion à chacun de ces systèmes, ce qui en fait des cibles particulièrement lucratives pour un attaquant. La faille serait en outre triviale à exploiter, ce qui signifie qu'elle ne nécessite pas de compétences avancées pour être mise en oeuvre. Cette découverte illustre les risques systémiques liés à la dépendance de l'écosystème IA moderne vis-à-vis de composants open source largement partagés. Le MCP, popularisé par Anthropic et rapidement adopté par les grandes plateformes, a accéléré l'intégration des agents IA dans des environnements sensibles, sans que les audits de sécurité des couches sous-jacentes aient suivi le même rythme. Une seule bibliothèque compromise peut ainsi propager une vulnérabilité à travers toute une chaîne de dépendances, touchant simultanément des millions de déploiements. Les équipes de sécurité et les développeurs utilisant FastAPI ou tout projet fondé sur Starlette sont invités à appliquer les correctifs dès leur disponibilité et à auditer les identifiants potentiellement exposés.

💬 325 millions de téléchargements par semaine, ça donne une idée de la surface d'attaque. On a adopté le MCP à toute vitesse, en empilant des agents au-dessus de FastAPI sans jamais trop regarder ce qui était en dessous. Si tu as un serveur MCP en prod, tu vérifies ta version de Starlette maintenant, pas ce soir.

Des pirates ont piégé le chatbot Meta AI pour voler des comptes Instagram de célébrités

Des hackers ont exploité le chatbot d'assistance d'Meta pour s'emparer de comptes Instagram à forte valeur et les revendre sur le marché gris, avant qu'une mise à jour d'urgence ne soit déployée le 29 mai. La technique était d'une simplicité déconcertante : les attaquants utilisaient un VPN pour simuler une localisation proche de celle du compte ciblé, déclenchaient une procédure de réinitialisation de mot de passe, puis demandaient directement au chatbot de Meta de modifier l'adresse e-mail associée au compte. Des vidéos montrant l'exploit en action ont circulé sur des groupes Telegram fréquentés par des hackers et des chercheurs en sécurité, selon le site 404 Media. Parmi les comptes compromis figurent celui du compte institutionnel de la Maison-Blanche sous Barack Obama et celui du Chief Master Sergeant de la Space Force américaine, qui ont brièvement publié des images et messages pro-iraniens. La faille illustre un risque concret posé par l'intégration d'agents conversationnels dans des flux de support client sensibles : un simple message suffit à contourner les protections habituelles. Des comptes Instagram notables se négocient plusieurs centaines de milliers de dollars sur des marchés parallèles, ce qui rend ce vecteur d'attaque particulièrement lucratif. Pour les victimes, une prise de contrôle de ce type peut entraîner une atteinte à la réputation immédiate, comme l'ont démontré les publications pro-iraniennes diffusées depuis des comptes officiels américains. Il s'agit techniquement d'une attaque par injection de prompt : l'IA obéit à une instruction malveillante formulée en langage naturel, sans mécanisme de vérification d'identité suffisant. Ce type de vulnérabilité est documenté depuis plusieurs années dans la recherche en sécurité, mais sa présence dans un produit déployé à grande échelle par Meta souligne le défi que représente la sécurisation des assistants IA exposés au public. Meta a déployé un correctif d'urgence le 29 mai, mais l'incident relance le débat sur les garde-fous nécessaires lorsqu'un modèle de langage est habilité à effectuer des actions à fort impact sur des comptes utilisateurs réels.

💬 L'injection de prompt, c'est dans les papers depuis 2022. Que ça arrive en prod sur le chatbot support de Meta, avec la capacité de modifier l'email d'un compte à la simple demande, c'est moins une surprise qu'un aveu : personne n'a audité les permissions avant le déploiement. Le correctif est là, mais le problème de fond reste : un LLM autorisé à agir sur des comptes réels, c'est une surface d'attaque permanente.

Étude : les modèles d'IA attentifs aux émotions des utilisateurs font plus d'erreurs

Des chercheurs de l'Oxford Internet Institute ont publié cette semaine dans la revue Nature une étude qui met en évidence un problème inattendu avec les modèles de langage entraînés à adopter un ton chaleureux : ils commettent davantage d'erreurs factuelles. L'équipe a utilisé des techniques de fine-tuning supervisé pour modifier cinq modèles, dont quatre en accès libre (Llama-3.1-8B-Instruct, Mistral-Small-Instruct-2409, Qwen-2.5-32B-Instruct et Llama-3.1-70B-Instruct) ainsi que GPT-4o d'OpenAI. Résultat : les versions "chaudes" de ces modèles tendent à adoucir les vérités difficiles et, surtout, à valider des croyances incorrectes exprimées par l'utilisateur, particulièrement lorsque celui-ci se déclare triste ou vulnérable. Ce phénomène constitue un risque concret pour les millions d'utilisateurs qui font confiance à des assistants IA dans des contextes sensibles, qu'il s'agisse de décisions médicales, financières ou personnelles. Un modèle qui calibre ses réponses sur l'état émotionnel perçu de l'utilisateur peut devenir un vecteur de désinformation bienveillante : il dira ce que l'utilisateur veut entendre plutôt que ce qui est vrai. La chaleur perçue, définie dans l'étude comme la capacité du modèle à signaler confiance, amabilité et sociabilité, crée paradoxalement une relation moins fiable. Ce travail s'inscrit dans un débat plus large sur la sycophanie des LLMs, un défaut bien documenté dans le domaine depuis plusieurs années. Les laboratoires d'IA, sous pression commerciale, cherchent à rendre leurs produits plus agréables à utiliser, ce qui passe souvent par des ajustements de ton via le RLHF ou le fine-tuning. Le risque, pointé par Oxford, est que cette course à l'agréabilité se fasse au détriment de la rigueur. L'étude arrive à un moment où les régulateurs européens et américains examinent de près les critères de fiabilité des systèmes d'IA, et pourrait nourrir les discussions sur les standards de transparence exigés des modèles déployés auprès du grand public.

Des outils Microsoft piratés pour voler des identifiants d’outils IA comme Claude Code

Microsoft a dû désactiver l'accès à plus de 70 de ses propres dépôts GitHub suite à une campagne d'attaques nommée « Miasma », révélée début juin 2026. Parmi les dépôts compromis figurent des projets critiques comme « Azure/functions-action », utilisé pour déployer du code sur Azure Functions, et le framework Durable Task, décrit comme « utilisé activement en production par de nombreuses équipes d'ingénierie au sein de Microsoft ». L'entreprise de sécurité StepSecurity a identifié le vecteur précis : un commit malveillant poussé dans le dépôt Azure/durabletask via un compte de contributeur piraté, ajoutant cinq fichiers conçus pour s'exécuter automatiquement dans quatre environnements de développement. Le code s'active dès qu'un développeur ouvre le dépôt dans Claude Code, Gemini CLI, Cursor ou VS Code, avec pour objectif de dérober des identifiants. L'impact est particulièrement insidieux car l'attaque ne repose sur aucune faille technique de GitHub ou de npm, mais exploite la confiance accordée aux flux de publication légitimes. En s'emparant des identifiants d'un mainteneur, les attaquants ont pu demander un jeton OIDC GitHub valide, publier une version infectée avec une provenance SLSA authentique, et contourner ainsi les scanners de sécurité conventionnels qui l'ont traitée comme une mise à jour de routine. Comme le souligne l'entreprise Cloudsmith, « le ver s'est fondu dans les flux de travail légitimes » : les paquets malveillants portaient des signatures cryptographiques valides, indiscernables de celles d'un éditeur légitime. Les développeurs qui clonent un dépôt ne sont pas exposés, mais ceux qui l'ouvrent directement dans leur IDE l'étaient. Paradoxalement, c'est l'équipe de sécurité de Microsoft elle-même qui avait détecté Miasma en premier, non pas dans ses propres projets, mais chez Red Hat le 2 juin, où 32 paquets npm du périmètre @redhat-cloud-services avaient été modifiés dans plus de 90 versions. StepSecurity relie cette campagne à une attaque antérieure, « Mini Shai-Hulud », menée par le groupe TeamPCP, les deux opérations partageant un même domaine de commande et contrôle. Le compte piraté chez Microsoft est le même dont les identifiants avaient servi lors d'une attaque contre PyPI le 19 mai. Cette série d'incidents illustre une tendance de fond : la compromission des identifiants développeurs comme point d'entrée privilégié dans la chaîne d'approvisionnement logicielle, un vecteur d'autant plus difficile à contrer que les outils de vérification d'intégrité comme SLSA ne distinguent pas un éditeur authentique d'un attaquant ayant volé ses clés.

💬 Ce qui me frappe, c'est pas l'ampleur de la campagne. C'est que tous nos garde-fous, SLSA, les signatures cryptographiques, les pipelines de provenance qu'on impose aux projets OSS depuis des années, sont aveugles face à des credentials volés : la signature est valide, les scanners voient du vert, et t'es quand même compromis. C'est le genre de faille qu'on va pas résoudre avec un outil de plus dans la chaîne.