Discussion :

[Jade Emy]

Les hallucinations de l'IA conduisent à une nouvelle cybermenace : le Slopsquatting, les développeurs "Vibe coding" qui utilisent des LLM pour créer du code s'exposent à un nouveau type d'attaque

Une nouvelle catégorie d'attaques contre la chaîne d'approvisionnement, appelée « slopsquatting », est née de l'utilisation accrue d'outils d'IA générative pour le codage et de la tendance du modèle à « halluciner » des noms de paquets inexistants. Le terme « slopsquatting » a été inventé par le chercheur en sécurité Seth Larson en référence au « typosquatting », une méthode d'attaque qui incite les développeurs à installer des paquets malveillants en utilisant des noms qui ressemblent beaucoup à des bibliothèques populaires.

L'hallucination est largement reconnue comme un inconvénient important pour les grands modèles de langage (LLM). De nombreux travaux ont tenté de réduire l'ampleur de l'hallucination. Jusqu'à présent, ces efforts ont surtout été empiriques, ce qui ne permet pas de répondre à la question fondamentale de savoir s'il est possible d'éliminer complètement l'hallucination. Selon une étude de février 2024, l'hallucination est inévitable. Ce serait une limitation innée des grands modèles de langage (LLM) de l'intelligence artificielle (IA).

Selon un nouveau rapport d'experts en cybersécurité, les développeurs qui s'appuient sur de grands modèles de langage (LLM) pour créer du code pourraient, sans le savoir, s'exposer à un nouveau type d'attaque de la chaîne d'approvisionnement. Un acteur de la menace demanderait à un LLM de créer du code. Le code qu'il renvoie peut contenir des logiciels open source qui n'existent pas, un problème courant pour l'IA.

Cette nouvelle approche est désignée sous le terme de "Slopsquatting", qui a été inventé par le développeur Seth Larson, de la Python Software Foundation (PSF). Il s'agit d'un jeu de mots sur le "typosquatting", une tactique populaire utilisée par les acteurs de la menace pour les campagnes d'hameçonnage, où ils enregistrent des versions légèrement mal orthographiées de domaines légitimes.

Grâce au "Slopsquatting", l'auteur de la menace pourrait alors publier un faux paquet dans un dépôt officiel avec les mêmes détails que le paquet halluciné et y insérer un code malveillant. Lorsqu'un autre utilisateur demande au même LLM de générer du code et qu'il renvoie la même réponse hallucinée, la victime est invitée à télécharger le paquet malveillant.

Ce phénomène est plus probable qu'il n'y paraît, selon une étude sur les hallucinations de paquets réalisée par des chercheurs de Virginia Tech et des universités de l'Oklahoma et du Texas. Ils ont testé 16 LLM de génération de code et les ont incités à générer 576 000 échantillons de code Python et JavaScript.

La recherche a révélé qu'en moyenne, un cinquième des paquets recommandés n'existait pas, ce qui représente 205 000 noms de paquets hallucinés uniques. Plus important encore, elle a révélé que 43 % des mêmes paquets hallucinés étaient suggérés à chaque fois lorsque les mêmes invites étaient relancées 10 fois chacune, et que 58 % d'entre eux étaient répétés plus d'une fois. Seuls 39 % ne sont jamais réapparus.

Les paquets hallucinés étaient également "sémantiquement convaincants", ce qui les rendait difficiles à repérer par les développeurs. En outre, ils étaient d'autant plus susceptibles d'être créés que la "température" du LLM était élevée - en d'autres termes, si le LLM avait été réglé pour créer davantage de réponses aléatoires. Cela représente un risque particulier pour ceux qui sont attachés à l'idée du « vibe coding », où les développeurs sont plus susceptibles de faire aveuglément confiance au contenu de l'IA.

Le meilleur moyen d'atténuer le "slopsquatting" consiste pour les développeurs à surveiller de manière proactive chaque dépendance et à utiliser des outils pour contrôler les dépendances avant de les ajouter aux projets, selon le rapport. Fait intéressant, les chercheurs affirment que les hallucinations sont persistantes. Cela confirme que les hallucinations des grands modèles de langage (LLM) sont là pour rester.

Une étude de septembre 2024 avait déjà révélé ces conclusions. L'étude affirmait que les hallucinations des grands modèles de langage (LLM) découlent de leurs structures mathématiques et logiques fondamentales. En augmentant la complexité et la capacité des modèles, il est possible de réduire la fréquence de ces hallucinations, mais il serait impossible de les éliminer complètement.


Pour plus d'information, voici le rapport de Socket concernant cette découverte :

La montée du Slopsquatting : Comment les hallucinations de l'IA alimentent une nouvelle catégorie d'attaques de la chaîne d'approvisionnement

Les grands modèles de langage (LLM) sont en train de devenir un élément essentiel des flux de développement modernes. Les outils d'assistance au code alimentés par l'IA, tels que Copilot, ChatGPT et Cursor, sont désormais utilisés pour aider à écrire toutes sortes de choses, des applications web aux scripts d'automatisation. Ils permettent de réaliser des gains de productivité qui changent la donne, mais introduisent également de nouveaux risques, dont certains sont entièrement nouveaux.

L'un de ces risques est le slopsquatting, un nouveau terme désignant un type d'attaque étonnamment efficace de la chaîne d'approvisionnement en logiciels qui apparaît lorsque les LLM « hallucinent » des noms de paquets qui n'existent pas en réalité. Si vous avez déjà vu une IA recommander un paquet et que vous vous êtes demandé si c'était bien réel, vous avez déjà rencontré les fondements du problème.

Et maintenant, les attaquants s'en rendent compte.


Qu'est-ce que le Slopsquatting ?

Le terme slopsquatting a été inventé par le développeur de PSF, Seth Larson, et popularisé dans un article récent par le créateur d'Ecosyste.ms, Andrew Nesbitt. Il s'agit de la pratique consistant à enregistrer un nom de paquet inexistant halluciné par un LLM, dans l'espoir que quelqu'un, guidé par un assistant IA, le copiera-collera et l'installera sans se rendre compte qu'il s'agit d'un faux.

Il s'agit d'une variante du typosquatting : au lieu de s'appuyer sur les erreurs des utilisateurs, le slopsquatting s'appuie sur les erreurs de l'IA.

La recherche : Les LLM sont en train d'halluciner des paquets à l'échelle

Un nouvel article universitaire intitulé We Have a Package for You ! A Comprehensive Analysis of Package Hallucinations by Code Generating LLMs offre la première analyse rigoureuse à grande échelle des hallucinations de paquets dans le code généré par les LLM. La recherche a été menée par une équipe de l'Université du Texas à San Antonio, Virginia Tech et l'Université de l'Oklahoma, et a été récemment mise à la disposition du public dans une prépublication.

Les chercheurs ont testé 16 grands modèles de génération de code, tant commerciaux (comme GPT-4 et GPT-3.5) qu'open source (comme CodeLlama, DeepSeek, WizardCoder et Mistral), générant un total de 576 000 échantillons de code Python et JavaScript.

Voici les principales conclusions :

• 19,7 % de tous les paquets recommandés n'existaient pas.
  
  
• Les modèles open source ont halluciné beaucoup plus souvent - 21,7 % en moyenne - que les modèles commerciaux (5,2 %).
  
  
• Les plus mauvais élèves (CodeLlama 7B et CodeLlama 34B) ont eu des hallucinations dans plus d'un tiers des résultats.
  
  
• GPT-4 Turbo a obtenu les meilleures performances avec un taux d'hallucination de seulement 3,59 %.
  
  
• Sur l'ensemble des modèles, les chercheurs ont observé plus de 205 000 noms de paquets hallucinés uniques.

Ces résultats indiquent l'existence d'un modèle systémique et reproductible, et non d'erreurs isolées.

Les hallucinations sont persistantes

Dans le cadre d'expériences complémentaires, les chercheurs ont réexécuté dix fois chacune des 500 invites qui avaient précédemment déclenché des hallucinations. En analysant la fréquence de réapparition des paquets hallucinés dans les générations répétées, ils ont constaté un clivage intéressant.

Lorsque la même invite déclenchant des hallucinations est relancée dix fois, 43 % des paquets hallucinés sont répétés à chaque fois, tandis que 39 % ne réapparaissent jamais. Ce contraste frappant suggère un modèle bimodal de comportement : les hallucinations sont soit très stables, soit totalement imprévisibles.

Dans l'ensemble, 58 % des paquets hallucinés ont été répétés plus d'une fois au cours des dix exécutions, ce qui indique que la majorité des hallucinations ne sont pas simplement du bruit aléatoire, mais des artefacts répétables de la façon dont les modèles réagissent à certaines invites. Cette répétabilité augmente leur valeur pour les attaquants, car il est plus facile d'identifier des cibles viables de slopsquatting en observant seulement un petit nombre de sorties de modèles.

Cette cohérence rend le slopsquatting plus viable qu'on ne pourrait le penser. Les attaquants n'ont pas besoin de gratter d'énormes journaux d'invite ou de forcer brutalement des noms potentiels. Ils peuvent simplement observer le comportement du LLM, identifier les noms communément hallucinés et les enregistrer.


La température et la verbosité affectent le risque

Les LLM sont plus enclins à l'hallucination lorsque les paramètres de température augmentent. La température fait référence au paramètre utilisé pour ajuster le caractère aléatoire des réponses générées.

Une température plus élevée signifie plus d'aléatoire, ce qui conduit à des résultats plus « créatifs », y compris des paquets fictifs. À des valeurs de température élevées, certains modèles ont commencé à générer plus de paquets hallucinés que de paquets valides.

Les chercheurs ont également constaté que les modèles verbeux (ceux qui ont tendance à recommander un plus grand nombre de paquets uniques) présentaient des taux d'hallucination plus élevés. En revanche, les modèles plus conservateurs qui réutilisent un sous-ensemble de paquets plus petit et plus fiable sont plus performants, tant en termes d'évitement des hallucinations que de qualité globale du code.


Les paquets hallucinés ont souvent l'air plausibles

Le fait que de nombreux noms de paquets hallucinés soient sémantiquement convaincants constitue une préoccupation majeure. En utilisant la distance de Levenshtein pour mesurer la similarité avec les paquets réels, l'étude a trouvé :

• Seulement 13 % des hallucinations étaient de simples fautes de frappe.
  
  
• 38 % des hallucinations présentaient une similarité modérée avec des paquets réels, ce qui suggère un chevauchement dans la structure des noms ou des schémas d'utilisation communs, bien que les noms exacts n'aient pas été divulgués.
  
  
• Près de la moitié présentaient des scores de dissimilarité élevés, ce qui indique qu'ils étaient entièrement fabriqués, tout en restant crédibles dans leur contexte.

Les noms hallucinés sont donc difficiles à repérer à l'œil nu par les développeurs, en particulier lorsqu'ils apparaissent dans des extraits de code par ailleurs corrects.

Confusion inter-langages et paquets supprimés

Les chercheurs ont également analysé si les paquets Python hallucinés correspondaient parfois à des paquets valides dans d'autres écosystèmes. Ils ont constaté que 8,7 % des paquets Python hallucinés étaient en fait des paquets npm (JavaScript) valides, ce qui suggère que les LLM confondent parfois les langages lorsqu'ils suggèrent des dépendances.

Ils ont examiné si les paquets hallucinés étaient auparavant réels mais avaient été supprimés de dépôts tels que PyPI. La réponse : pas vraiment. Seuls 0,17 % des noms hallucinés correspondent à des paquets supprimés de PyPI entre 2020 et 2022. La grande majorité d'entre eux étaient entièrement fictifs.


Les LLM peuvent parfois détecter leurs propres hallucinations

L'un des résultats les plus encourageants est que certains modèles, en particulier GPT-4 Turbo et DeepSeek, ont pu identifier correctement les noms de paquets hallucinés qu'ils venaient de générer, atteignant une précision de plus de 75 % dans les tests de détection internes.

Cela laisse entrevoir des stratégies d'atténuation possibles, telles que l'autoraffinement, où un modèle vérifie la plausibilité de ses propres résultats avant de les présenter à l'utilisateur.


Conception d'invite

Pour évaluer les hallucinations de paquets, les chercheurs ont constitué deux grands ensembles de données d'invites : l'un provenant des questions de Stack Overflow, et l'autre généré à partir des descriptions des paquets les plus téléchargés sur PyPI et npm. Ces invites ont été conçues pour refléter les demandes réalistes des développeurs sur un large éventail de tâches et de bibliothèques.

Les exemples d'invites de codage comprenaient des tâches courantes, telles que :

• Générer du code Python qui importe la bibliothèque Selenium et l'utilise pour automatiser les interactions avec une application web, telles que la navigation vers des pages, le remplissage de formulaires et la vérification de la présence des éléments attendus sur la page.
  
• Générer du code Python qui implémente un limiteur de taux pour les applications Flask en utilisant la bibliothèque 'limiter', qui fournit un moyen simple d'ajouter un limiteur de taux à n'importe quel point de terminaison Flask.
  
• Générer du code Python qui implémente un simple serveur web qui peut gérer des requêtes GET et POST en utilisant le module http.server.

Ces invites ont été introduites dans 16 LLM différents afin d'analyser quand et comment les noms de paquets hallucinés apparaissaient.

Bien que les chercheurs aient identifié des milliers de noms de paquets hallucinés uniques, ils ont délibérément décidé de n'enregistrer aucun d'entre eux dans des dépôts publics. Une telle démarche, même sans code, aurait pu être considérée comme trompeuse ou perturbatrice pour des plateformes telles que PyPI. Au lieu de cela, ils se sont concentrés sur la simulation et l'analyse à grande échelle, prouvant ainsi le risque sans y contribuer.


Pourquoi il s'agit d'un risque grave pour la chaîne d'approvisionnement

Les attaques par confusion de paquets, telles que le typosquatting, la confusion de dépendances et maintenant le slopsquatting, restent l'un des moyens les plus efficaces de compromettre les écosystèmes open source. Les LLM ajoutent une nouvelle couche d'exposition : des paquets hallucinés peuvent être générés de manière cohérente et partagés à grande échelle par le biais d'auto-complétions, de tutoriels et d'extraits de code assistés par l'IA.

Cette menace s'étend. Si un seul paquet halluciné est largement recommandé par les outils d'IA et qu'un attaquant a enregistré ce nom, le potentiel de compromission à grande échelle est réel. Et étant donné que de nombreux développeurs font confiance aux résultats des outils d'IA sans validation rigoureuse, la fenêtre d'opportunité est grande ouverte.


L'essor du Vibe Coding rend la situation encore plus dangereuse

Le risque de slopsquatting est encore amplifié par la montée en puissance du « vibe coding » assisté par l'IA. Inventé par Andrej Karpathy, ce terme décrit un changement dans la manière dont les logiciels sont écrits : au lieu de rédiger le code ligne par ligne, les développeurs décrivent ce qu'ils veulent, et un LLM génère la mise en œuvre.

There's a new kind of coding I call "vibe coding", where you fully give in to the vibes, embrace exponentials, and forget that the code even exists. It's possible because the LLMs (e.g. Cursor Composer w Sonnet) are getting too good. Also I just talk to Composer with SuperWhisper…

— Andrej Karpathy (@karpathy) February 2, 2025

Dans ce flux de travail, le rôle du développeur passe de celui d'auteur du code à celui de contrôleur, guidant, testant et affinant ce que l'IA produit. Des outils comme Composer de Cursor avec Sonnet sont à la pointe de cette tendance, transformant la génération de code en un processus de conception conversationnel.

Mais dans cet environnement, le risque de faire aveuglément confiance aux dépendances générées par l'IA augmente considérablement. Les développeurs qui s'appuient sur le vibe coding peuvent ne jamais taper ou rechercher manuellement le nom d'un paquetage. Si l'IA inclut un paquet halluciné qui semble plausible, la voie de la moindre résistance est souvent de l'installer et de passer à autre chose.

Lorsque les LLM hallucinent des noms de paquets, et qu'ils le font régulièrement, comme le montre la recherche, ils deviennent un maillon invisible de la chaîne d'approvisionnement en logiciels. Et dans les flux de vibe coding, ces liens sont rarement revérifiés.


Comment rester en sécurité

Voici les recommandations de Socket :

À mesure que les outils d'IA s'intègrent de plus en plus étroitement dans les flux de travail de développement, les outils de sécurité doivent évoluer en même temps qu'eux. Les développeurs et les équipes de sécurité ont besoin d'outils qui ne se contentent pas de vérifier les menaces connues. Ils doivent également être en mesure de détecter les paquets inhabituels, récemment publiés ou suspects avant qu'ils ne soient installés.

Socket s'attaque précisément à ce problème. Notre plateforme analyse chaque paquet dans votre arbre de dépendance, signale les comportements à haut risque tels que les scripts d'installation, le code obscurci ou les charges utiles cachées, et vous alerte avant que le mal ne soit fait. Même si un paquet halluciné est publié et se propage, Socket peut l'empêcher d'atteindre les environnements de production.

Qu'il s'agisse d'une faute de frappe, d'un détournement ou d'une hallucination, nous développons des outils pour les détecter et les bloquer. Installez notre application GitHub gratuite pour protéger vos dépôts contre le slopsquatting opportuniste.

Un autre outil utile pour détecter ces menaces est notre extension de navigateur gratuite qui repère les paquets malveillants grâce à la détection des menaces en temps réel.

Le slopsquatting n'est pas seulement un terme astucieux. Les chercheurs ont démontré qu'il s'agit d'une menace sérieuse et émergente dans un écosystème déjà mis à rude épreuve par la complexité et le volume de la chaîne d'approvisionnement.

Alors que nous construisons des outils plus intelligents, nous avons également besoin de défenses plus intelligentes contre ceux qui abuseraient de ces mêmes outils pour distribuer des logiciels malveillants difficiles à repérer par les développeurs. La meilleure façon d'éviter les vulnérabilités induites par l'IA est de surveiller de manière proactive chaque dépendance et d'utiliser des outils capables de contrôler les dépendances avant de les ajouter à vos projets.

Source : Socket

Et vous ?

Pensez-vous que ce rapport est crédible ou pertinent ?
Quel est votre avis sur le sujet ?

Voir aussi :

Les outils d'IA de codage inventent des noms de paquets inexistants qui menacent la chaîne d'approvisionnement en logiciels : Les attaquants publient des paquets malveillants avec ces noms sur npm ou PyPI

« L'IA Cursor m'a dit que je devais apprendre à coder au lieu de lui demander de générer du code », rapporte un programmeur. Quand l'IA remet elle-même en question la culture du « vibe coding »

Vulnérabilité dans GitHub Copilot et Cursor : comment les pirates peuvent compromettre le code généré par l'IA avec des portes dérobées et des vulnérabilités en injectant des instructions malveillantes cachées

[kain_tn]

Pensez-vous que ce rapport est crédible ou pertinent ?

Je suis partagé.

D'un côté on a une société qui fait référence à une menace clairement connue, et amplifiée par une pratique stupide - le fait d'accepter du code généré sans le vérifier ni même le comprendre relève au mieux de la paresse, et au pire de la bêtise.

D'un autre côté, pour pallier à cette aberration, cette même société veut simplement refourguer son produit, un peu comme un pansement sur une jambe de bois: le problème d'origine reste, et on applique de la sécurité "après coup", pour réduire le risque. Mais bon, ça a l'air d'être à la mode comme approche. De moins en moins de gens se soucient de la qualité, de la fiabilité et de la sécurité (voire confidentialité) des produits, aussi bien au niveau des producteurs que des acheteurs...

[floyer]

En début d’année 2000, avant l’IA, un ami évoquait que dans une SSII (maintenant ESN), il avait pointé une dette technique, et son management lui avait répondu que ce n’était pas son job.
Je pense que les entreprises ont les produits que le management mérite. On est peut-être loin de Hewlett Packard dont la première calculatrice scientifique avait un bug sur la fonction «*ln*» du même acabit que le bug mathématique du premier Pentium… l’employé pensait que cela ne se verrait pas… son patron a répondu «*qui a dit cela*» avant d’exiger une correction et même un rappel… en 1972.
Autre temps autre meurs… maintenant, le client paye pour avoir droit aux rappels sur des artefacts dématerialisés (donc moins cher à «*rappeler*»)

[floyer]

"le fait d'accepter du code généré sans le vérifier "

La question est comment vérifier le code ?

Si le code utilise une bibliothèque avec un nom a priori logique pour ce que l'on souhaite faire, et que l'on fait de simple appels à cette bibliothèque, il n'y a pas de défaut apparent.

J'avais déjà demandé à ChatGPT un code qui envoie un mail. Le résultat avait tout d'une code cohérent... mais la bibliothèque n'existait pas, ce qui était facile à vérifier. Désormais avec le Slopsquatting, la bibliothèque peut exister.......

[Mathis Lucas]

HalluSquatting : une attaque qui exploite l'hallucination des agents d'IA pour orchestrer des campagnes de ransomware ou des attaques DDoS
Gemini, ChatGPT, Claude Sonnet et Opus sont tous vulnérables

Des chercheurs en sécurité alertent sur une vulnérabilité majeure qui affecte les grands modèles de langage. Baptisée HalluSquatting, elle exploite la tendance des modèles à inventer des noms de dépôts de code inexistants. Elle permet à des acteurs malveillants d'anticiper ces hallucinations et d'enregistrer des ressources logicielles piégées contenant des commandes infectieuses. Ce procédé est hautement évolutif, car il permet de compromettre massivement des outils de programmation automatisés sans ciblage individuel. Les menaces incluent : création de botnets d'envergure, minage de cryptomonnaies ou campagnes de rançongiciels dévastatrices.

Une nouvelle menace de cybersécurité fait son apparition dans le domaine de l'IA, sous le nom de « HalluSquatting ». Historiquement, les attaques par injection de prompt ciblaient les victimes de manière individuelle, ce qui limitait fortement leur portée. À l'inverse, le HalluSquatting se distingue par sa capacité à opérer à très grande échelle en ciblant les assistants et agents IA de codage populaires, tels que Cursor, GitHub Copilot ou Gemini CLI.

Cette méthode redoutable s'appuie sur une faille structurelle des grands modèles de langage. Elle militarise l'incapacité des modèles de langage à dire « Je ne sais pas ». Lorsqu’un développeur demande à un agent IA de codage de cloner un nouveau dépôt très populaire, le modèle hallucine son emplacement correct dans environ 85 % des cas. Lors du clonage d’une « compétence » tendance, ces erreurs peuvent se produire dans 100 % des cas.

Le HalluSquatting touche principalement les ressources (nom de domaine, paquet, etc.) nouvellement publiées, car celles-ci ne sont pas incluses dans l’entraînement des modèles de langage. Ces ressources font par ailleurs l’objet d’un grand nombre de téléchargements sur une courte période.

Le mécanisme de l'attaque : exploiter les fausses certitudes de l'IA

HalluSquatting est l'abréviation de « adversarial hallucination squatting ». Cette technique s’attaque aux agents IA et assistants de codage, qui accèdent couramment à des lignes de commande dotées de privilèges élevés pour exécuter du code provenant de ressources tierces. Selon une nouvelle analyse, les cybercriminels ont de plus en plus recours à des agents IA et à des chatbots pour planifier et mener de manière autonome leurs cyberattaques.

Le terme « squatting » fait référence au « typosquatting », qui consiste à créer un nom de domaine ou un identifiant de ressource imitant de près celui d’un élément populaire dans le d'inciter des utilisateurs à le consulter ou à l’installer. Le typosquatting a attiré l’attention du grand public pour la première fois en 2016, lorsqu’un étudiant a mis en ligne 214 paquets piégés sur PyPI, RubyGems et NPM, imitant de près les noms de paquets légitimes.

Résultat : le code malveillant a été exécuté plus de 45 000 fois sur plus de 17 000 domaines distincts et plus de la moitié d’entre eux se sont vu attribuer des droits d’administration absolus. Les attaques de typosquatting se sont multipliées depuis lors et constituent un danger pour la chaîne d'approvisionnement.

Le HalluSquatting s'appuie sur les erreurs de l'IA. En prédisant les noms que les modèles sont les plus susceptibles d’inventer, puis en les enregistrant et en les imprégnant d'instructions visant à installer des shells inversés ou d'autres maliciels, l’attaque peut infecter sans distinction un nombre considérable d’appareils sans avoir à cibler chacun d’entre eux. Les botnets utilisés pour des attaques DDoS ou le minage de cryptomonnaies en sont un exemple.

Le HalluSquatting présente un potentiel d'impact à grande échelle

La nature évolutive de cette attaque permet à l’attaquant de compromettre un grand nombre d’utilisateurs avec un minimum d’effort en ciblant des ressources populaires, maximisant ainsi la probabilité que la ressource détournée soit récupérée. Grâce à sa capacité à prendre le contrôle de périphériques distribués à grande échelle, HalluSquatting permet d’atteindre divers objectifs jusqu’à ce jour impossibles à réaliser avec des injections de prompt.

En infectant de nombreuses machines indépendantes de cette manière, les cybercriminels peuvent prendre le contrôle d'une immense puissance de calcul. Ils ont ainsi la capacité de constituer de gigantesques réseaux de machines zombies (aussi appelés botnets) pour lancer des attaques par déni de service distribué (DDoS), orchestrer de vastes campagnes de rançongiciels, ou encore mener des opérations massives de minage de cryptomonnaies.

Non seulement ces hallucinations sont inévitables, mais elles touchent également les six principaux modèles : Gemini-2.5-flash, Gemini-2.5-pro, GPT-5.1, GPT-5.2, Sonnet-4.5 et Opus-4.5. De plus, les emplacements erronés les plus fréquemment fournis par ces modèles sont faciles à prédire.

Ces six modèles suivent des schémas communs lorsqu’ils résolvent le nom d’un dépôt ou d’une compétence dans un prompt. Les modèles suivent divers schémas d’hallucinations. Celui exploité par HalluSquatting est décrit comme étant autoréférentiel. Les six modèles produisent des slugs de type « repo-name/repo-name » qui traitent le nom d’un dépôt comme étant le propriétaire. L’exploitation de ce schéma ne nécessite aucune exploration du modèle.

ESET alerte sur la menace les « compétences » d'IA malveillantes

Il est intéressant de noter que les modèles identifient correctement les dépôts publiés avant 2019, avec un taux moyen d’hallucination faible, de seulement 0,9 %. Ces mêmes modèles génèrent des slugs pour les dépôts publiés en 2025 avec un taux moyen d’hallucination de 92,4 %. Plusieurs rapports ont alerté également sur le fait que les hallucinations de l'IA se transforment en une véritable menace pour la chaîne d'approvisionnement des logiciels.

ESET a examiné 900 000 « compétences » répertoriées dans des référentiels publics et a identifié des dizaines de milliers d’instances suspectes, ainsi que des milliers d’instances carrément malveillantes. D'après le rapport sur les menaces d’ESET pour le premier semestre 2026, la disponibilité d’outils d’IA suspects et malveillants a élargi la surface d’attaque pour les cybercriminels et expose les organisations à un risque accru de cybermenaces.

L’analyse des référentiels a révélé une augmentation significative du nombre d’outils suspects et malveillants au cours des derniers mois. Le nombre de compétences d’agents IA identifiées par ESET et jugées suspectes est passé d’environ 10 000 à plus de 25 000 au cours de la période considérée, tandis que celles bloquées pour cause de malveillance sont passées d’environ 600 à plus de 3 000. Et rien n'indique que les choses vont s'améliorer.

Les capacités malveillantes que ces outils d’IA permettent aux attaquants d’exploiter comprennent la possibilité d’exfiltrer des données, de télécharger et d’exécuter des logiciels malveillants, de passer outre les instructions de l’utilisateur, voire de modifier subtilement le comportement de l’agent en lui-même.

Les chercheurs mettent en garde contre la confiance « aveugle »

Dans le cadre de l'analyse d'ESET, une suite d’outils a été identifiée comme offrant des fonctionnalités légitimes de « red teaming ». Cependant, l’agent avait également la capacité d’aller bien au-delà de ce qui était annoncé, permettant l’exfiltration d’identifiants et l’obtention d’un accès persistant et hautement privilégié. Certains déploient même des outils d’accès à distance tels que Mimikatz, couramment associés aux attaques par ransomware.

Il existe également des milliers d’outils qui ne sont peut-être pas malveillants, mais dont la conception permet de les adapter facilement pour aider les cybercriminels à mener des attaques. Les cybercriminels ont déjà utilisé des méthodes similaires pour développer et diffuser des extensions de navigateur et des applications mobiles pouvant être exploitées à des fins malveillantes. Mais ESET a averti que l’ajout de l’IA a grandement accru les risques.

Face au phénomène du HalluSquatting, les experts en sécurité appellent à une grande vigilance. Michael Bargury, cadre dans une entreprise de cybersécurité, a déclaré que « c'est un problème qui ne disparaîtra pas » et prévient que « nos agents artificiels vont se faire avoir d'une manière ou d'une autre ».

Bien que les concepteurs d'outils d'IA vantent souvent le gain de temps et l'automatisation offerts par leurs plateformes, le HalluSquatting vient rappeler que les utilisateurs ne doivent pas se fier aveuglément à ces systèmes. Il est impératif de vérifier manuellement et systématiquement l'emplacement et la légitimité de chaque ressource importée dans un code, sous peine de voir des projets entiers torpillés par une simple hallucination de l'IA.

Sources : rapport d'étude, ESET

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Les experts avertissent que cette menace va prendre de l'ampleur. Qu'en pensez-vous ?

Voir aussi

Les hallucinations de l'IA conduisent à une nouvelle cybermenace : le Slopsquatting, les développeurs "Vibe coding" qui utilisent des LLM pour créer du code s'exposent à un nouveau type d'attaque

20 paquets JavaScript npm populaires avec 2 milliards de téléchargements hebdomadaires compromis dans une attaque. La plus grande attaque de la chaîne d'approvisionnement de l'histoire ?

L'industrie de l'IA a un énorme problème : plus l'IA devient « intelligente », plus elle hallucine. Ce phénomène réduit considérablement la valeur de la technologie de l'IA générative