Cybersécurité : l’âge de l’industrialisation, selon Anthropic

En septembre 2026, Anthropic, une entreprise spécialisée dans l'intelligence artificielle, a publié un rapport sur les risques liés à l'utilisation des LLM (Large Language Models ou modèles de langage avancés) dans des activités malveillantes. Ce document s'ajoute à ceux publiés en 2025 et se concentre sur les détournements de ces modèles pour des attaques cyber, des opérations d'influence, de la surveillance ou encore le développement d'armes. Anthropic y introduit notamment le concept de GTG (Generative Threat Group), qui désigne des groupes utilisant des LLM pour automatiser et industrialiser des cyberattaques, réduisant ainsi le besoin en compétences humaines spécialisées. Le rapport souligne que les attaques sophistiquées ne nécessitent plus des attaquants hautement qualifiés, car les LLM peuvent gérer l'ensemble de la chaîne d'attaque : reconnaissance des cibles, développement d'outils malveillants, exploitation des failles, persistance dans les systèmes, collecte et exfiltration des données.

Anthropic décrit une industrialisation des cyberattaques, où les groupes malveillants utilisent des LLM pour automatiser et paralléliser les tâches. Par exemple, l'opération GTG-20006, attribuée au groupe russe Midnight Blizzard, aurait permis de cibler des organismes ukrainiens et des organisations de défense en utilisant des techniques comme le phishing (hameçonnage), le DNS hijacking (redirection frauduleuse de trafic internet) ou le vol de tokens Microsoft 365. Une autre opération, GTG-10007, attribuée à des acteurs chinois, aurait mis en place une fabrique d'exploits automatisée pour rechercher des vulnérabilités dans des équipements, développer des malwares et collecter des renseignements. Ces processus réduisent les coûts humains et accélèrent les attaques, rendant les anciennes méthodes de défense moins efficaces. Anthropic cite quatre piliers de cette industrialisation : la vitesse, la parallélisation, la profondeur (analyse approfondie des systèmes) et la réduction des coûts.

Le rapport détaille plusieurs attaques récentes illustrant cette industrialisation. Par exemple, l'opération GTG-50020 a ciblé des fournisseurs et entreprises de l'écosystème IA pour voler des clés API, permettant d'accéder à des environnements critiques. En quatre jours, l'attaquant a compromis une trentaine d'entreprises, dont Anthropic, bien que cette dernière affirme avoir bloqué l'accès à ses modèles internes. Une autre attaque, GTG-50029, menée par un pirate francophone, a compromis 14 organisations politiques et médiatiques européennes au printemps 2026, dont des partis d'extrême droite français. L'attaquant a utilisé des outils comme Claude pour développer des scanners en Rust (un langage de programmation) et exfiltrer des données sensibles. Ces exemples montrent que les attaquants ne ciblent plus uniquement des modèles IA, mais toute la chaîne logistique autour, y compris les clés d'accès et les infrastructures.

Anthropic aborde également les risques liés à l'utilisation des LLM dans des domaines sensibles comme le développement d'armes conventionnelles et la biologie. Selon le rapport, des acteurs en Chine et en Russie utiliseraient ces modèles pour concevoir des systèmes d'armes, analyser des données techniques ou approvisionner des équipements. Dans le domaine de la biologie, Anthropic note une évolution : contrairement à 2025, où les LLM étaient jugés trop limités pour aider à des recherches dangereuses, ils seraient désormais capables d'assister à des projets comme l'adaptation de virus (par exemple, la grippe aviaire) à des mammifères ou l'étude de mécanismes d'échappement immunitaire. Anthropic a bloqué des comptes suspects après avoir détecté ces activités, sans pouvoir confirmer leurs intentions malveillantes.