Plus d’un tiers des entreprises d’IA présentent des vulnérabilités critiques non corrigées sur leurs systèmes exposés à Internet, selon une nouvelle étude de Black Kite. Ces résultats révèlent les faiblesses de sécurité de fournisseurs dont les modèles, les applications et les intégrations se connectent de plus en plus aux données sensibles des entreprises. «,
Le rapport de Black Kite, publié le 10 novembre, a évalué 18 160 entreprises d’IA dans le monde et identifié des vulnérabilités critiques chez 34,2 % d’entre elles. Par ailleurs, 9,8 % présentaient au moins une vulnérabilité répertoriée dans le catalogue Known Exploited Vulnerabilities (KEV) de la CISA, qui recense les failles exploitées lors d’attaques réelles.
L’étude a également mis au jour des faiblesses dans l’authentification des e-mails, des identifiants exposés et des infrastructures d’IA partagées. Pour les organisations qui dépendent de services d’IA tiers, ces résultats ajoutent de nouveaux éléments à prendre en compte lors de l’évaluation des fournisseurs et du contrôle des accès aux systèmes de l’entreprise.
Black Kite révèle les failles de sécurité généralisées des fournisseurs d’IA
Le rapport 2026 sur la chaîne d’approvisionnement de l’IA a examiné les conditions de sécurité observables depuis l’extérieur chez des entreprises qui développent, déploient et prennent en charge des produits d’IA.
Les résultats révèlent plusieurs sujets de préoccupation :
| Constat de sécurité | Entreprises d’IA concernées |
|---|---|
| Vulnérabilités critiques non corrigées | 34.2% |
| Vulnérabilités répertoriées dans le catalogue KEV de la CISA | 9.8% |
| Au niveau ou au-dessus du seuil critique de susceptibilité aux rançongiciels | 29.7% |
| Activité réseau inhabituelle | 44.3% |
| Faiblesses de l’authentification des e-mails par DMARC | 61.7% |
| Identifiants d’entreprise trouvés dans des enregistrements d’infostealers | 6.8% |
Les chercheurs ont identifié les vulnérabilités critiques en comparant les versions des logiciels et des appareils exposés à Internet avec les CVE critiques divulguées publiquement.
L’indice propriétaire de susceptibilité aux rançongiciels de Black Kite a classé 29,7 % des entreprises au niveau ou au-dessus de son seuil de risque critique, tandis qu’une activité réseau inhabituelle a été observée chez 44,3 % des fournisseurs évalués.
Les grandes entreprises d’IA étaient davantage exposées. Parmi les fournisseurs comptant plus de 50 employés, 58 % présentaient des vulnérabilités critiques non corrigées, contre 34,2 % pour l’ensemble de l’échantillon.
Une évaluation distincte des 50 entreprises d’IA du classement Forbes a révélé des vulnérabilités critiques non corrigées chez 52 % d’entre elles.
Les grandes organisations exploitent généralement davantage de systèmes exposés à Internet, ce qui augmente le nombre de points d’entrée potentiels ainsi que le volume d’infrastructures que les équipes de sécurité doivent maintenir.
Les outils d’IA partagés augmentent l’exposition
Black Kite a identifié 105 entreprises présentant des vulnérabilités associées à trois outils d’IA largement utilisés :
- n8n : 93 entreprises étaient exposées à la CVE-2025-68613, une vulnérabilité permettant l’exécution de code à distance répertoriée dans le catalogue KEV de la CISA.
- Langflow : Cinq entreprises présentaient des vulnérabilités connexes, dont quatre associées à deux vulnérabilités répertoriées dans le catalogue KEV.
- LiteLLM : Sept entreprises présentaient des vulnérabilités concernant la passerelle de modèles d’IA.
Ces outils permettent de connecter les applications d’IA aux bases de données, aux services externes et aux flux de travail automatisés. Les vulnérabilités présentes dans ces connexions peuvent exposer des identifiants ou offrir aux attaquants la possibilité d’exécuter des commandes non autorisées.
De précédentes attaques contre LiteLLM et les serveurs MCP ont démontré les risques de sécurité associés à la compromission des infrastructures d’IA.
Black Kite a également examiné des composants du Model Context Protocol (MCP) accessibles publiquement et identifié 1 732 vulnérabilités. Près de la moitié, soit 48,8 %, ont été classées comme élevées ou critiques.
Sur les 77 vulnérabilités critiques touchant MCP, 87 % impliquaient une injection de code ou de commandes, créant des voies potentielles permettant aux attaquants d’interférer avec les systèmes connectés.
La concentration de ces vulnérabilités dans des infrastructures partagées crée de nouvelles difficultés pour les entreprises qui dépendent de plusieurs services d’IA reposant sur des composants communs.
Comment les équipes de sécurité doivent évaluer les fournisseurs d’IA
Ces résultats renforcent l’urgence des évaluations de sécurité des tiers, alors que les entreprises étendent leur utilisation des services d’IA et accordent à des systèmes automatisés l’accès à leurs applications internes.
Les équipes de sécurité peuvent réduire leur exposition en intégrant les dépendances et les autorisations propres à l’IA dans leurs processus existants de gestion des risques fournisseurs.
Les principales mesures à prendre sont les suivantes :
- Prioriser les vulnérabilités exploitées. Vérifier les fournisseurs par rapport au catalogue KEV de la CISA, demander des calendriers de remédiation et confirmer que les correctifs critiques ont été appliqués. Les récentes ajouts de la CISA concernant l’infrastructure d’IA soulignent la nécessité de traiter les failles activement exploitées.
- Rechercher les expositions d’identifiants. Exiger des fournisseurs qu’ils révoquent les identifiants compromis, mettent fin aux sessions concernées et enquêtent sur les accès non autorisés.
- Cartographier les dépendances logicielles. Identifier les passerelles d’IA, les outils de flux de travail, les bibliothèques open source et les modèles externes dont dépendent les fournisseurs.
- Restreindre les intégrations. Limiter les applications d’IA aux autorisations et aux systèmes de l’entreprise dont elles ont besoin, et établir des procédures pour révoquer les accès si nécessaire.
- Surveiller en continu la sécurité des fournisseurs. Suivre les vulnérabilités nouvellement divulguées, les changements d’infrastructure et les échéances de remédiation manquées après l’intégration du fournisseur.
Ces mesures complètent les efforts plus larges visant à traiter les risques liés à la chaîne d’approvisionnement logicielle de l’IA impliquant des packages tiers, des outils de développement et des services connectés.
Les lacunes de visibilité compliquent l’évaluation des fournisseurs
Black Kite a recueilli ses résultats en septembre et octobre 2026 au moyen d’analyses externes et de renseignements sur les menaces.
L’évaluation a porté sur des entreprises actives dans les applications professionnelles d’IA, les services d’implémentation, les plateformes spécialisées, les produits grand public, les technologies fondamentales et les systèmes industriels.
La méthodologie d’évaluation externe de l’entreprise identifie les vulnérabilités et les signaux de sécurité observables publiquement. Les contrôles de sécurité internes, les infrastructures privées et les pratiques de remédiation peuvent nécessiter des investigations supplémentaires.
Les petites entreprises disposent également généralement d’une infrastructure moins visible, ce qui peut limiter le nombre de vulnérabilités détectées par les évaluations externes.
Pour les entreprises qui achètent des services d’IA, l’évaluation des fournisseurs doit de plus en plus tenir compte à la fois de leur niveau de sécurité et des systèmes auxquels leurs produits peuvent accéder.
Une faille non corrigée dans un composant d’IA largement utilisé peut affecter plusieurs fournisseurs, tandis que des autorisations excessives peuvent amplifier les conséquences d’une intégration compromise.
Des évaluations régulières des vulnérabilités, des inventaires des dépendances et des contrôles des accès peuvent aider les organisations à identifier ces faiblesses avant qu’elles ne se propagent dans les environnements connectés.
À lire également : la dernière alerte de la CISA concernant l’exploitation de GPUStack et d’autres vulnérabilités des entreprises détaille les priorités urgentes en matière de correctifs pour les systèmes exposés.