Un outil de test d’intrusion assisté par l’IA, développé en Chine et baptisé ARTEX, a été découvert sur une infrastructure utilisée pour attaquer des entreprises japonaises, ce qui suscite des inquiétudes quant à la manière dont des outils de sécurité légitimes peuvent être détournés à des fins de cybercriminalité.
L’entreprise japonaise de cybersécurité GMO Cybersecurity by Ierae a révélé ces informations le 19 octobre. Son enquête a permis d’identifier ARTEX sur une infrastructure d’attaque visant environ 20 entreprises japonaises, puis de découvrir six serveurs d’attaque supplémentaires dotés de capacités d’IA. Huit entreprises ciblées avaient publiquement signalé des fuites de données en septembre et octobre.
Ces résultats font suite à l’enquête de CrowdStrike sur l’utilisation d’ARTEX contre des institutions financières sud-coréennes. Toutefois, les enquêteurs n’ont pas établi que les mêmes attaquants opéraient dans les deux pays.
ARTEX découvert sur une infrastructure visant des entreprises japonaises
ARTEX est un système de test d’intrusion propulsé par l’IA, conçu pour identifier les vulnérabilités et contribuer aux évaluations de sécurité. Ses capacités peuvent également être détournées pour automatiser certaines étapes d’une intrusion.
L’enquête de GMO a identifié une infrastructure d’attaque visant environ 20 entreprises japonaises, dont neuf sites web du même secteur.
Les chercheurs ont ensuite découvert six serveurs d’attaque supplémentaires dotés de capacités d’IA, visant principalement des organisations japonaises. Les secteurs concernés étaient l’assurance, la finance, la logistique, le commerce électronique, la distribution et l’éducation.
Point important, GMO a spécifiquement identifié ARTEX sur l’infrastructure initiale. Ses conclusions n’établissent pas qu’ARTEX était présent sur chacun des serveurs supplémentaires.
L’enquête a également identifié huit entreprises ciblées qui avaient publiquement signalé des fuites de données en septembre et octobre. GMO estime que plusieurs incidents impliquaient le même groupe d’attaquants et a communiqué ses conclusions aux autorités chargées de l’application de la loi.
Ces résultats élargissent les inquiétudes régionales déjà suscitées par les attaques liées à l’IA contre les institutions financières sud-coréennes.
Ni l’origine chinoise de l’outil ni sa présence sur une infrastructure d’attaque ne permettent d’établir que les opérateurs étaient chinois ou agissaient pour le compte d’un gouvernement.
JPCERT/CC documente des attaques contre des API assistées par l’IA
Une enquête distincte menée par l’organisation nationale japonaise de réponse aux incidents, JPCERT/CC, a identifié des attaques assistées par l’IA contre des organisations japonaises et des services destinés à des utilisateurs situés hors du Japon.
Les chercheurs ont confirmé que les attaquants utilisaient l’IA pour rechercher des vulnérabilités connues et mener des attaques via des interfaces de programmation d’applications (API).
Une technique consistait à analyser des packages d’applications Android afin d’identifier les API et de les tester à la recherche de vulnérabilités, notamment la falsification de requêtes côté serveur (SSRF).
Les enquêteurs ont trouvé des fichiers associés à Blutter et jadx, des outils utilisés pour désassembler des applications Flutter et Android. D’autres éléments comprenaient des scripts de test de SSRF.
Sur un serveur distinct, qui n’était pas directement lié aux attaques examinées, JPCERT/CC a trouvé des preuves de tentatives de contournement de la détection des points de terminaison ainsi que des web shells qui auraient été déployés au sein d’un réseau ciblé.
JPCERT/CC n’a pas identifié ARTEX dans son rapport et n’a pas établi que ses conclusions concernaient les mêmes opérateurs que ceux examinés par GMO.
L’agence a également cité des recherches indépendantes en sécurité montrant comment une clé privée RSA intégrée et la logique de signature d’une application pouvaient être extraites d’une application Flutter afin de reproduire des requêtes authentifiées vers une API. Cette démonstration n’a pas été présentée comme une étape avérée des attaques au Japon.
Mesures de sécurité pour les organisations
Les techniques d’attaque documentées par JPCERT/CC exercent une pression particulière sur les organisations qui exposent des API par l’intermédiaire d’applications mobiles.
Ses recommandations comprennent :
- Protéger les secrets de l’application : N’intégrez jamais de clés privées ni d’identifiants à longue durée de vie dans des applications mobiles.
- Imposer l’autorisation côté serveur : Validez les identités et les autorisations des utilisateurs indépendamment de la signature ou de l’obfuscation au niveau de l’application.
- Surveiller l’activité des API : Appliquez une limitation du débit et examinez les schémas de requêtes inhabituels.
- Limiter l’exposition aux SSRF : Limitez les destinations externes auxquelles les API peuvent accéder et validez les redirections.
- Enquêter sur les infrastructures suspectes : Examinez les journaux et indicateurs pertinents lors de l’analyse d’un éventuel accès non autorisé.
Ces précautions complètent les dispositifs de défense plus larges contre les cyberattaques assistées par l’IA, en particulier lorsque des outils automatisés peuvent sonder à répétition des services exposés.
Ce qui reste à confirmer
Les conclusions de GMO établissent qu’ARTEX a été utilisé sur une infrastructure d’attaque visant des entreprises japonaises, mais l’identité des opérateurs reste inconnue.
CrowdStrike a documenté séparément l’utilisation d’ARTEX dans des attaques contre des institutions financières sud-coréennes. Son enquête a identifié des fichiers de configuration d’agents d’IA et des historiques de session, mais n’a pas attribué la campagne à un acteur malveillant nommé.
Les deux enquêtes établissent l’utilisation du même outil dans des attaques régionales distinctes, et non l’existence d’un opérateur commun.
Pour les organisations japonaises, la priorité immédiate consiste à examiner les applications et les API exposées afin d’y rechercher les faiblesses que les attaquants peuvent exploiter, que ces attaques impliquent ARTEX ou un autre outil automatisé.
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