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YesWeHack automatise le pentest par agents IA

YesWeHack lance un pentest piloté par IA agentique, capable de tester des actifs exposés et de livrer des résultats dans la journée.

L’IA agentique désigne des systèmes capables d’agir par étapes, avec un objectif, des outils et une part d’autonomie opérationnelle. Dans le cas de YesWeHack, ces agents ne se contentent pas de signaler une faiblesse théorique. Ils examinent des actifs accessibles, cherchent des vulnérabilités, évaluent leur exploitabilité et reconstituent des chemins d’attaque. Cette approche traduit une évolution majeure de la sécurité offensive : le test d’intrusion devient plus continu, plus rapide et plus industrialisé. L’humain reste toutefois nécessaire pour valider les alertes, traiter les cas complexes et guider la remédiation.

Une sécurité offensive à vitesse machine

YesWeHack a annoncé, le 25 juin 2026, le lancement de son Pentest Agentique, une offre qui mobilise des agents d’intelligence artificielle autonomes à la demande. L’objectif affiché est clair : tester les actifs exposés d’une organisation et fournir des résultats le jour même, à mesure que les vérifications avancent dans la plateforme.

Le terme IA agentique mérite d’être clarifié, car il est central dans cette annonce. Il ne s’agit pas d’une intelligence artificielle argentique, liée à l’image ou à la photographie, mais d’une IA agentique, c’est-à-dire orientée vers l’action. Un agent reçoit un but, suit des consignes, utilise des outils, observe les résultats, ajuste sa démarche et poursuit ses tests dans un cadre défini. Dans un contexte cyber, cela signifie qu’il peut enchaîner reconnaissance, détection, vérification et qualification d’une faille, sans attendre une instruction humaine à chaque étape.

La plateforme française applique cette logique aux applications web et mobiles, aux API et aux autres actifs visibles depuis Internet. Les tests peuvent être menés en boîte noire, grise ou blanche. En boîte noire, l’agent agit sans information interne. En boîte grise, il dispose d’éléments partiels. En boîte blanche, il travaille avec une connaissance plus complète du système. Ces trois modes couvrent différents niveaux de réalisme et de profondeur, selon les objectifs de sécurité.

YesWeHack indique que son offre cible les vulnérabilités à fort impact, dont le Top 10 de l’OWASP, ainsi qu’un ensemble plus large de vecteurs d’attaque. Les agents s’appuient sur les modèles les plus avancés disponibles pour les tests offensifs, y compris des modèles à poids ouverts. Cette précision compte pour les organisations soumises à des contraintes de souveraineté, d’hébergement ou de gouvernance. L’éditeur évoque ainsi la possibilité de recourir à des modèles développés ou hébergés en Union européenne ou en Asie-Pacifique, selon les besoins.

Cette automatisation répond à une pression croissante. Les attaquants utilisent eux aussi l’intelligence artificielle pour accélérer leurs recherches, adapter leurs scénarios et réduire le délai entre la divulgation d’une faille et son exploitation. La sécurité offensive suit donc le même mouvement que la défense : passer d’un rythme humain, souvent périodique, à un rythme machine, plus proche de l’exposition réelle.

Un complément, pas un remplacement de l’expert

Le Pentest Agentique fonctionne dans un cadre de règles fixé par YesWeHack, afin de préserver la confidentialité, l’intégrité et la disponibilité des systèmes testés. Cette limite est essentielle. Un test offensif automatisé doit produire du renseignement exploitable sans déstabiliser les environnements visés. La promesse porte sur la vitesse, la couverture et la capacité de passage à l’échelle, pas sur une liberté totale d’action.

L’éditeur maintient d’ailleurs ses Pentests Continus en parallèle. Cette distinction éclaire le positionnement du produit. Les agents traitent le volume, accélèrent le criblage et priorisent les failles exploitables. Les experts humains conservent leur rôle sur les vulnérabilités difficiles, les logiques métier subtiles et les chaînes d’exploitation sophistiquées. Autrement dit, l’IA agentique peut élargir le champ de détection, sans absorber toute la finesse de l’analyse offensive.

Les résultats sont intégrés dans la plateforme YesWeHack, aux côtés des autres services de l’éditeur : programmes de prime aux bogues, Pentests Continus, politiques de divulgation des vulnérabilités et points de contrôle liés aux CVE activement exploitées. Les équipes de sécurité peuvent aussi solliciter le triage de YesWeHack, disponible en continu, pour vérifier, reproduire et enrichir les rapports. L’éditeur présente cette validation humaine comme le moyen d’éviter les faux positifs.

Guillaume Vassault-Houlière, PDG et cofondateur de YesWeHack, inscrit ce lancement dans une stratégie élargie. Selon lui, « Le Pentest Agentique est plus rapide et plus simple à mettre en place et à exécuter que les pentests traditionnels menés par des humains, tout en offrant une couverture plus large, la capacité de passer à l’échelle et des coûts réduits« . Il ajoute sur Linkedin qu’une stratégie offensive doit rester diversifiée, avec les programmes de prime aux bogues et l’expertise de la communauté comme piliers d’une posture proactive.

Pour un RSSI, l’enjeu dépasse l’ajout d’un outil. Un agent qui classe les vulnérabilités selon leur exploitabilité réelle participe à la priorisation du risque. Cette délégation change le pilotage opérationnel : la machine produit une lecture du danger, que l’équipe doit comprendre, contester ou transformer en plan d’action. Le responsable sécurité gagne en fréquence de contrôle, avec une visibilité plus rapide sur les actifs exposés, mais il doit aussi surveiller la dépendance à une plateforme et à ses modèles.

Le modèle économique évolue lui aussi. Le pentest n’est plus seulement une mission ponctuelle, encadrée dans le temps, facturée comme une prestation isolée. Il devient une fonction permanente de gestion de l’exposition. Cette continuité apporte une réponse aux équipes saturées par l’élargissement de leur surface d’attaque. Elle ne remplace toutefois pas l’audit indépendant, encore requis dans plusieurs démarches de conformité.

Vers un barème mondial pour les vulnérabilités de l’IA

L’OWASP lance l’AI Vulnerability Scoring System (AIVSS), un cadre inédit pour mesurer les risques des systèmes d’intelligence artificielle autonomes, au-delà des limites du modèle CVSS.

Le Common Vulnerability Scoring System (CVSS) reste la norme en cybersécurité, mais il atteint ses limites face aux IA modernes, non déterministes et autonomes. Pour combler ce vide, un groupe d’experts piloté par Ken Huang, en partenariat avec l’OWASP, a créé l’AI Vulnerability Scoring System (AIVSS). Ce nouveau modèle évalue la gravité des failles dans les systèmes d’IA, intégrant des critères comme l’autonomie, la capacité d’adaptation ou l’usage d’outils. Objectif : fournir une mesure fiable des menaces spécifiques à l’IA agentique, dont la nature évolutive échappe aux approches de sécurité classiques.

Une évaluation repensée pour l’intelligence artificielle

Le système AIVSS reprend la structure du CVSS tout en y ajoutant des indicateurs adaptés aux IA. Chaque vulnérabilité est d’abord notée selon le barème classique, puis ajustée à l’aide de paramètres liés au comportement de l’agent. Cette « surcouche » mesure l’autonomie, le non-déterminisme et la capacité d’interaction avec des outils externes. Le score final est obtenu en divisant le total par deux, puis en appliquant un coefficient environnemental.

Ken Huang, chercheur et expert en sécurité de l’IA, précise que ce modèle vise à traduire la réalité d’une IA « qui agit de manière dynamique, interagit et apprend ». Le projet, mené au sein de l’OWASP, réunit également Michael Bargury (Zenity), Vineeth Sai Narajala (AWS) et Bhavya Gupta (Stanford). Ensemble, ils cherchent à bâtir un référentiel mondial d’évaluation des vulnérabilités spécifiques à l’IA.

Le portail aivss.owasp.org met déjà à disposition un outil de calcul des scores et une documentation détaillée pour aider les chercheurs et entreprises à évaluer leurs risques d’exposition.

Les risques uniques de l’IA agentique

Les systèmes d’intelligence artificielle autonomes posent un problème inédit : leur autonomie partielle multiplie les points d’attaque possibles. « L’autonomie n’est pas une vulnérabilité, mais elle accroît les risques », explique Huang. Contrairement aux logiciels déterministes, une IA peut modifier son comportement ou son identité à la volée. Cette fluidité complique la traçabilité et le contrôle d’accès.

L’équipe AIVSS a ainsi recensé dix types de menaces majeures pour les IA agentives : usage abusif d’outils, violations d’accès, défaillances en cascade, orchestration non sécurisée, usurpation d’identité, manipulation du contexte mémoire, interactions non sécurisées avec des systèmes critiques, attaques par dépendance, agents intraçables et détournement des objectifs.

Selon le rapport AIVSS, ces risques se recoupent souvent. Un agent mal protégé peut, par exemple, manipuler ses instructions, détourner un outil légitime, puis compromettre d’autres agents connectés. Le risque se propage alors en chaîne.

Vers une standardisation de la cybersécurité de l’IA

L’ambition du projet AIVSS est d’unifier l’évaluation de la sécurité des IA à l’échelle internationale. Les chercheurs d’OWASP espèrent que ce cadre deviendra, à terme, un standard comparable au CVSS pour les logiciels classiques. Il doit permettre aux responsables sécurité de mieux anticiper les dérives des systèmes d’IA agentifs, capables d’apprendre ou de redéfinir leurs propres objectifs. La mise en œuvre d’un tel cadre pourrait influencer la future régulation de l’intelligence artificielle, notamment en Europe, où la directive AI Act impose déjà des niveaux de contrôle différenciés selon les usages.

Huang insiste sur la nécessité d’un équilibre entre autonomie et sécurité : « Si l’on veut une IA vraiment indépendante, il faut lui donner des privilèges. Mais ces privilèges doivent être mesurés, surveillés et évalués. »

Avec l’AIVSS, la cybersécurité entre dans une nouvelle ère : celle où les failles ne résident plus seulement dans le code, mais dans la capacité des machines à penser et à agir seules. La question reste ouverte : comment concilier innovation et sécurité sans freiner le développement de l’IA autonome ?

Principaux risques liés aux systèmes d’IA agentifs 

Le projet AIVSS a également identifié les dix principaux risques de sécurité pour Agentic AI , même si l’équipe s’est abstenue de les qualifier de liste officielle des « 10 principaux ». Data Security Breach vous les propose ci-dessous : 

  • Utilisation abusive des outils d’IA agentique 
  • Violation du contrôle d’accès de l’agent 
  • Défaillances en cascade des agents 
  • Orchestration des agents et exploitation multi-agents 
  • usurpation d’identité d’agent 
  • Mémoire de l’agent et manipulation du contexte 
  • Interaction non sécurisée entre agents et systèmes critiques 
  • Attaques par chaîne d’approvisionnement et dépendance des agents 
  • Agent intraçable 
  • Manipulation des objectifs et des instructions de l’agent

Violation de données chez owasp : exposition accidentelle de cv de membres

La Fondation OWASP (Open Worldwide Application Security Project), une référence dans le domaine de la sécurité logicielle, a récemment révélé une fuite de données due à une configuration incorrecte de leur ancien serveur Web Wiki. Ce problème a mené à l’exposition publique des curriculum vitae de certains de ses membres.

Fondée en décembre 2001, l’OWASP est une organisation à but non lucratif qui se concentre sur l’amélioration de la sécurité des logiciels à travers le monde. Avec des dizaines de milliers de membres répartis en plus de 250 sections, l’OWASP organise des événements éducatifs et des formations sur la sécurité logicielle globalement.

Détails de l’incident

La découverte de cette mauvaise configuration de Media Wiki a été faite fin février 2024, après que plusieurs membres ont contacté l’assistance technique de l’organisation. Les investigations ont montré que seuls les membres ayant rejoint OWASP entre 2006 et 2014 et ayant soumis leur CV lors de leur adhésion étaient affectés. Ces documents comprenaient des informations sensibles telles que noms, adresses email, numéros de téléphone, et adresses physiques.

Réponse de l’owasp

Andrew van der Stock, directeur exécutif de l’OWASP, a précisé que l’organisation avait pris des mesures immédiates pour contenir la fuite. Cela inclut la désactivation de la navigation dans les répertoires du serveur, la révision de la configuration de Media Wiki, et la suppression des CV du site Wiki. L’OWASP a également vidé le cache de Cloudflare et contacté les archives Web pour s’assurer que les informations accidentellement exposées soient également retirées.

L’OWASP s’est engagée à informer toutes les victimes identifiées par des lettres explicatives, mentionnant que beaucoup des informations exposées pourraient être désuètes, étant donné que nombre de ces membres ne font plus partie de l’organisation. Van der Stock a souligné que, pour les données toujours actuelles, il est conseillé aux membres concernés de rester vigilants face aux communications non sollicitées.