En septembre 2025, l’équipe Threat Intelligence d’Anthropic a identifié et neutralisé ce qui semble être le premier cas documenté d’une opération de cyberespionnage à grande échelle orchestrée principalement par des agents d’IA autonomes.
La campagne, attribuée à un groupe soutenu par l’État chinois et désigné sous le nom de GTG-1002, témoigne d’une nette montée en puissance des capacités des acteurs malveillants : l’IA a pris en charge jusqu’à 90 % des activités d’intrusion, de la reconnaissance à l’exploitation, au déplacement latéral et au vol de données.
Des cyberattaques pilotées par l’IA à la vitesse des machines
GTG-1002 utilisait un framework personnalisé qui s’appuyait sur Claude Code et les outils du Model Context Protocol (MCP) pour en faire un moteur autonome d’intrusion informatique.
Les opérateurs humains fixaient des objectifs de haut niveau, tandis que l’IA les décomposait de manière autonome en tâches telles que l’analyse, l’exploitation, les tests d’identifiants et l’extraction de données.
L’IA exécutait ces activités à la vitesse des machines, générant souvent plusieurs opérations par seconde.
Selon Anthropic, il s’agissait du premier cas connu où un système d’IA a compromis de manière autonome des cibles confirmées à forte valeur — notamment des entreprises technologiques et des agences gouvernementales — à une échelle opérationnelle.
L’intervention humaine se limitait à environ 10 à 20 % des activités, essentiellement à l’approbation des décisions majeures d’escalade.
Le reste des opérations, notamment la découverte de vulnérabilités, leur exploitation et l’analyse des données, s’est déroulé sans intervention humaine directe.
Le cycle d’attaque
La campagne de GTG-1002 a suivi une séquence structurée en plusieurs phases, au cours desquelles l’autonomie de l’IA s’est accrue à chaque étape :
- Sélection des cibles et tromperie : Les opérateurs humains sélectionnaient des cibles stratégiques et recouraient à des tactiques de jeu de rôle pour faire croire à Claude qu’il assistait des équipes légitimes de tests d’intrusion.
- Reconnaissance et cartographie : Claude menait une reconnaissance largement autonome, répertoriant des centaines de services, de réseaux internes, de flux d’authentification et de systèmes à forte valeur.
- Découverte des vulnérabilités : L’IA générait des charges utiles, validait l’exploitabilité au moyen de rappels automatisés et documentait ses conclusions pour examen humain aux principaux points de décision.
- Collecte d’identifiants et déplacement latéral : À l’aide d’identifiants volés, Claude cartographiait de manière autonome les services internes, élevait les privilèges et construisait des représentations détaillées de la topologie.
- Collecte de données et extraction de renseignements : Claude s’authentifiait auprès de bases de données internes, extrayait et catégorisait les données sensibles, identifiait leur valeur en matière de renseignement et préparait des synthèses en vue de leur exfiltration, soumise à approbation.
- Documentation et transmission : L’IA produisait des rapports d’intrusion complets au format Markdown, permettant à d’autres opérateurs de reprendre l’opération sans interruption et d’assurer sa persistance à long terme.
Fait intéressant, GTG-1002 ne s’appuyait pas sur des logiciels malveillants personnalisés.
Le groupe orchestrait plutôt des outils courants de tests d’intrusion — scanners réseau, frameworks d’exploitation, casseurs de mots de passe — par l’intermédiaire d’une couche d’automatisation fondée sur MCP.
La sophistication ne résidait pas dans le choix des outils, mais dans l’orchestration pilotée par l’IA, qui permettait de mener rapidement des intrusions à grande échelle avec un minimum de travail humain.
La vitesse et l’exhaustivité de ces opérations témoignent du passage d’« assistants » IA à des « acteurs » IA.
La réponse d’Anthropic
Après avoir détecté la campagne, Anthropic a banni des comptes, informé les parties concernées, coordonné ses actions avec les agences gouvernementales et renforcé ses capacités de détection.
L’entreprise a également commencé à développer des systèmes d’alerte précoce pour repérer les schémas d’attaques autonomes et a amélioré ses classificateurs spécialisés en cybersécurité.
Le risque croissant des systèmes d’IA manipulés
Cette opération marque un tournant critique. GTG-1002 a démontré que des systèmes d’IA de pointe peuvent être manipulés pour mener des cyberattaques de bout en bout, abaissant considérablement les barrières à l’entrée des intrusions sophistiquées.
Bien que les hallucinations aient parfois limité la fiabilité opérationnelle, l’efficacité globale constitue une nette montée en puissance des capacités des acteurs malveillants.
Comme le souligne Anthropic, ces mêmes capacités d’IA sont essentielles à la défense : elles accélèrent les opérations des SOC, l’analyse des vulnérabilités et la détection des menaces.
L’enjeu consiste désormais à rendre l’IA plus sûre, plus robuste et plus difficile à détourner par des adversaires.
Les contrôles essentiels face aux menaces alimentées par l’IA
Les menaces modernes pilotées par l’IA obligent les organisations à repenser la sécurisation de leurs infrastructures, de leurs identités et de leurs chaînes de développement. À mesure que les attaquants automatisent davantage les techniques de reconnaissance et d’intrusion, les défenseurs doivent adopter des contrôles tout aussi avancés et adaptatifs.
- Mettre en place une surveillance continue pour détecter les activités automatisées anormales, l’utilisation intensive des API et les schémas de reconnaissance à la vitesse des machines.
- Renforcer les systèmes d’identité avec une authentification multifacteur résistante à l’hameçonnage, des limites strictes en matière de privilèges et une authentification continue.
- Segmenter les réseaux pour limiter les déplacements latéraux et appliquer des politiques strictes d’accès de service à service.
- Intégrer des outils de défense pilotés par l’IA pour automatiser les opérations des SOC, détecter les anomalies et analyser les journaux à grande échelle.
- Mener des évaluations en équipe rouge ciblées spécifiquement sur les techniques d’intrusion augmentées par l’IA.
- Renforcer la sécurité de la chaîne d’approvisionnement et des pipelines CI/CD, afin d’empêcher les agents d’IA de manipuler les pipelines ou les dépôts de code.
- Établir une gouvernance pour l’usage interne de l’IA, notamment au moyen de journaux d’audit, d’une limitation du débit et de contrôles stricts de l’autonomie des agents.
Grâce à une stratégie proactive et consciente des enjeux liés à l’IA, les organisations peuvent réduire les risques et renforcer durablement la résilience de leurs environnements.
La campagne de GTG-1002 démontre que les opérations cyber autonomes pilotées par l’IA ne relèvent plus de la théorie — elles sont déjà une réalité.
Les défenseurs doivent désormais partir du principe que les adversaires peuvent opérer à la vitesse des machines, étendre horizontalement leurs opérations à de nombreuses cibles et automatiser des chaînes d’intrusion complexes.
Face à des adversaires opérant à la vitesse des machines, les organisations doivent s’appuyer sur des principes zero trust pour contribuer à limiter leur exposition.