Dans cet épisode du podcast Polysécure enregistré au NorthSec, Gaëtan Ferry et Guillaume Valadon, tous deux cyber security researchers chez GitGuardian depuis deux ans, présentent une recherche consacrée aux fuites de clés privées cryptographiques. Guillaume est par ailleurs mainteneur du logiciel Scapy et rédacteur en chef du magazine MISC.
Le problème de l’attribution
Contrairement à des secrets classiques comme les clés AWS, dont on peut retrouver le propriétaire en interrogeant les services associés, une clé privée cryptographique (RSA par exemple) ne se rattache à aucune identité. C’est un simple objet mathématique aux propriétés cryptographiques, utilisable pour de multiples usages : connexion SSH, protection d’un site web en TLS, etc. En regardant la clé seule, impossible de savoir à quoi elle sert ou à qui elle appartient. Quelques indices existent parfois — le nom de fichier (norssec.io.key) — mais souvent on tombe sur des private.key inexploitables. L’enjeu de la recherche était donc de trouver une technique générique de catégorisation.
La méthode : Certificate Transparency
La solution repose sur les Certificate Transparency logs, un mécanisme de l’infrastructure X.509 datant de 2015. Chaque fois qu’une autorité de certification émet un certificat, elle doit le journaliser dans ces registres publics, souvent opérés par d’autres autorités. Ces journaux contiennent donc l’historique de tous les certificats émis.
Les chiffres
La divulgation responsable, un parcours décevant
Comprendre TLS
Forcer la révocation et la vraie solution
Notes
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Teknik - Stratégie de sécurité applicative adaptée à l'IA (Cybereco) - Parce que... c'est l'épisode 0x2FF!
Description
Le défi fondamental : le volume dépasse les humains
Jonathan Marcil part d’un constat simple mais vertigineux : l’IA génère du code à une vitesse que les équipes de sécurité ne peuvent plus suivre humainement. Le volume de code produit est tel qu’il devient impossible de tout réviser avec rigueur sans y perdre sa santé mentale. Cette réalité impose une réponse stratégique, et c’est précisément l’objet de sa présentation à Cybereco : proposer des stratégies qui utilisent l’IA pour répondre aux problèmes que l’IA elle-même crée.
L’humain reste une variable limitante
Même si l’IA ne connaît pas de fatigue propre, les humains qui travaillent avec elle, eux, s’épuisent. Jonathan illustre ce point avec l’exemple du programme de bug bounty de cURL, qui a dû être fermé parce que les participants utilisaient l’IA pour générer des rapports de bogues en masse. Le résultat : une surcharge humaine impossible à gérer, même pour des experts qui connaissent le système depuis des dizaines d’années. L’IA peut amplifier le bruit autant que le signal.
Le prompting : une compétence éphémère
Un thème central de la discussion est la nature instable de la compétence en prompt engineering. Chaque nouveau modèle frontier réagit différemment, ce qui rend les techniques de prompting acquises partiellement obsolètes à chaque mise à jour majeure. Jonathan voit néanmoins une vertu dans cette diversité des modèles : elle empêche une standardisation totale et maintient une forme de compétition saine entre les fournisseurs. Cela dit, il met en garde contre la tentation de consacrer trop d’énergie à suivre chaque lancement au détriment des compétences fondamentales en sécurité.
Le vibe coding et la perte de compétences
Les stratégies proposées
Le problème systémique : insécure par défaut
Collaborateurs
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Actu - 24 mai 2026 - Parce que... c'est l'épisode 0x2FE!
Episode 766
Monday, May 25, 2026 • Duration 51:46
Parce que… c’est l’épisode 0x2FE!
Préambule
Moins bonne qualité sonore parce que je n’ai pas mon équipement standard.
Dans cet épisode spécial, Nicolas Bédard revient sur sa participation à Google Next 2026, son quatrième événement du genre, mais le premier qu’il vivait en tant qu’employé de Palo Alto plutôt que de Google. Il y présente les quatre intégrations majeures que Palo Alto a lancées en partenariat avec Google, dans un contexte où l’intelligence artificielle agentielle se déploie à grande vitesse — souvent sans encadrement de sécurité adéquat.
Le contexte : la plateforme Gemini Enterprise se réorganise
Avant d’aborder les intégrations, Nicolas explique les changements de nomenclature chez Google. Gemini Enterprise est désormais divisé en deux volets :
Gemini Enterprise Apps : l’interface utilisateur permettant d’accéder aux agents, aux connecteurs de données (SharePoint, Outlook, etc.) et aux outils IA.
Gemini Enterprise AI Platform : la couche cloud sous-jacente, qui remplace l’ancienne plateforme Vertex AI.
Cette restructuration simplifie la compréhension de l’écosystème : tout ce qui touche à l’IA en entreprise chez Google s’appelle désormais Gemini Enterprise.
Intégration 1 — Prisma AIRS dans l’Agent Gateway
La première et probablement la plus stratégique des intégrations concerne Agent Gateway, une nouvelle fonction au cœur d’Agent Cloud, la plateforme Google pour exécuter des agents IA. Agent Gateway agit comme un point d’insertion au sein des load balancers internes : il permet d’injecter des fonctions de sécurité ou d’autres capacités dans les flux de communication entre agents, entre un agent et un serveur MCP, ou entre un utilisateur et son agent.
Intégration 2 — Le scan de modèles open source via Gemini Enterprise Apps
Intégration 3 — Wildfire et l’analyse de malwares dans les flux IA
Intégration 4 — Le pare-feu dans l’Application Design Center
Collaborateurs
Crédits
Teknik - État de la menace en 2026 (Cybereco) - Parce que... c'est l'épisode 0x2FC!
Dans cet épisode spécial de Polysécure consacré à Cybereco, Charles F. Hamilton présente son analyse annuelle de l’état de la menace cyber en 2026. Comme chaque année, il s’efforce de distinguer le discours marketing des vendeurs de la réalité observée sur le terrain, fort de son expérience quotidienne en tests d’intrusion offensifs.
Azure et Entra ID : des failles par défaut
Une large partie de la discussion porte sur l’environnement Microsoft Azure et Entra ID (anciennement Azure Active Directory). Charles souligne un problème fondamental : beaucoup d’entreprises partent du principe que « si c’est Microsoft, c’est sécurisé », ce qui crée une forme de déresponsabilisation dangereuse. En réalité, la configuration par défaut d’Azure offre très peu de visibilité — les logs et informations de sécurité essentiels sont verrouillés derrière un paywall, rendant la validation quasi impossible sans un intervenant offensif.
Un exemple frappant illustre ce problème : lorsqu’une entreprise configure une politique d’accès conditionnel imposant le MFA pour toutes les applications mais ajoute une seule exception (par exemple pour un compte d’automatisation), Microsoft ajoutait silencieusement Microsoft Graph et Azure Active Directory dans les exceptions. Or, Microsoft Graph est le point d’entrée vers pratiquement tous les services cloud. Un attaquant disposant d’un identifiant et mot de passe pouvait donc s’authentifier via Microsoft Graph sans aucun MFA. Bien que Microsoft ait corrigé ce comportement récemment, toute exception créée avant le correctif reste active. Charles en découvre encore quotidiennement, ce qui pose un problème majeur — notamment pour les assureurs, dont les questionnaires de conformité ne détectent pas ces failles.
Le décalage entre sécurité offensive et défensive
Infostealers et ClickFix : les menaces du quotidien
Supply chain et cas extrêmes
IA, vibe coding et secrets exposés
Le paradoxe de l’industrie cyber
Collaborateurs
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Ah ben Flock! Selon Cyber Citoyen et Polysecure. - Parce que... c'est l'épisode 0x2FB!
Description
Le Honduras Gate : ingérence américaine et israélienne en Amérique latine
Sam Harper ouvre l’épisode avec le Honduras Gate, une série de fuites de conversations Telegram et téléphoniques publiées par un collectif anonyme de journalistes honduriens. Ces révélations exposent un plan visant à remettre au pouvoir l’ancien président Juan Orlando Hernández, condamné à des décennies de prison pour trafic de drogue sous l’administration Biden, puis gracié par Donald Trump. La campagne de lobbying derrière ce pardon implique Roger Stone, vétéran des coups bas politiques américains depuis l’ère Nixon, ainsi que Benjamin Netanyahu, qui aurait contribué au financement logistique.
Les fuites révèlent également des négociations pour le retour au pays d’Hernández et l’installation, en échange, d’une base militaire américaine au Honduras, la création de zones économiques spéciales — sortes de « charter cities » libertariennes où les lois nationales ne s’appliqueraient pas — et des conditions favorables aux investissements technologiques, notamment en intelligence artificielle. Plus troublant encore, les documents montrent qu’environ 350 000 dollars auraient été versés par le président argentin Javier Milei pour constituer une équipe médiatique financée en partie par des fonds publics, destinée à mener des campagnes de désinformation contre les gouvernements de gauche en Colombie et au Mexique.
Sam souligne que les journalistes à l’origine des publications ont signalé des attaques informatiques massives contre leur site, avec des requêtes provenant principalement des États-Unis et de Tel-Aviv. Ce qui rend ce dossier particulièrement intéressant, note-t-il, c’est qu’on y voit les États-Unis directement impliqués dans des opérations d’influence, un renversement de la dynamique habituelle où l’on pointe du doigt la Russie, la Chine ou l’Iran.
Flock : la surveillance municipale hors de contrôle
Le séparatisme albertain : quand Russes, Américains et Hollandais se donnent la main
Un fil conducteur : manipulation, radicalisation et économie de l’attention
Collaborateurs
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Actu - 17 mai 2026 - Parce que... c'est l'épisode 0x2FA!
Description
Le contexte : un signal d’alarme venu de Google Next
Nicolas Bédard, professionnel en cybersécurité chez Palo Alto Networks, revient de Google Next où il a tenu 16 rencontres clients. Un constat frappant : la quasi-totalité de ces clients avaient Mythos en tête de liste de leurs préoccupations. Ce modèle d’intelligence artificielle d’Anthropic, encore en phase de prévisualisation, a déclenché une vague d’inquiétude dans l’industrie. Nicolas admet lui-même qu’il avait sous-estimé l’ampleur du phénomène avant de constater, face à face, l’anxiété généralisée de ses interlocuteurs.
Qu’est-ce que Mythos et pourquoi ça change la donne ?
Mythos est un modèle d’IA de nouvelle génération, considérablement plus performant que les modèles précédents (comme Opus 4.7 de Claude) pour une tâche précise : trouver des vulnérabilités dans du code logiciel. Sa force ne réside pas uniquement dans sa capacité à détecter des failles individuelles, mais surtout dans son aptitude à établir des liens entre plusieurs vulnérabilités mineures. Là où deux ou trois failles de niveau faible ou moyen seraient jugées sans conséquence prises isolément, Mythos est capable de les relier pour révéler une vulnérabilité critique. C’est un changement de paradigme majeur.
Le programme d’accès anticipé d’Anthropic
Palo Alto Networks fait partie du programme « Class Wing » d’Anthropic, aux côtés d’autres grands acteurs du cloud et de la cybersécurité. Ces partenaires ont reçu un accès privilégié à Mythos avant son lancement public, leur permettant de scanner leur propre code à la recherche de failles inconnues. Selon Nicolas, cette démarche relève d’un geste de responsabilité corporative : Anthropic a anticipé les risques liés à la puissance de son modèle et a donné une longueur d’avance aux joueurs majeurs pour se préparer. Palo Alto a d’ailleurs lancé, en collaboration avec son équipe Unit 42, une offre d’accompagnement pour aider les clients à réaliser des analyses similaires avec des modèles déjà accessibles publiquement.
La menace pour les systèmes anciens et le code ouvert
Le déluge de correctifs qui s’annonce
Les recommandations concrètes
Un appel à l’action pour les dirigeants
Collaborateurs
Crédits
Le principe du matching est le suivant : une clé privée contient des informations sur sa partie publique (le module, dans le cas de RSA). On extrait cette partie publique, on calcule une empreinte SHA-256, et on fait de même pour les certificats. Comme un certificat TLS associe une clé publique à une identité (généralement le nom du site protégé), une simple jointure entre les deux bases d’empreintes permet de relier une clé privée à un site et à son propriétaire.
La recherche s’est accélérée lors de la conférence Pass the SALT à Lille, où des contacts chez Google les ont alertés : les anciens logs de Certificate Transparency, coûteux à opérer, allaient être mis hors ligne. Or c’était précisément la dimension historique du dataset qui les intéressait. Un partenariat s’est noué : GitGuardian a fourni une liste d’empreintes, et Google a effectué la correspondance dans sa base propriétaire, renvoyant les certificats associés.
Le dataset de fin 2025 comptait un million de clés privées distinctes, collectées via l’activité historique de GitGuardian — le public monitoring qui scanne GitHub, Docker Hub et d’autres sources à la recherche de secrets codés en dur, puis avertit les victimes en mode « bon samaritain ».
Sur ce million, 42 000 clés correspondaient à des certificats émis par des autorités. Le chiffre peut sembler modeste, mais la majorité des clés ne servent jamais au TLS (projets personnels, SSH, autorités privées d’entreprise absentes des logs publics). Ces 42 000 clés étaient liées à plus de 140 000 certificats, signe que certaines avaient servi à émettre plusieurs certificats successifs, prolongeant d’autant la durée d’exposition. Après vérification, 2 600 clés restaient associées à un certificat valide en septembre 2025. Grâce à des techniques d’OSINT, 1 300 certificats ont pu être rattachés à environ 600 entités.
L’équipe a entrepris un responsible disclosure en envoyant environ 4 300 emails à ces 600 entreprises. Résultat : seulement 54 réponses, soit environ 9 %. Même en se limitant aux adresses certaines à près de 100 %, le taux ne dépassait pas 36 %. Pour gérer un envoi aussi massif sans être bloqués comme spam, ils ont dû collaborer avec leurs collègues du marketing, rompus aux techniques de délivrabilité.
Plus frappant que le silence : l’incompréhension des répondants. Beaucoup confondaient clé privée et certificat. Certains ont répondu avoir « changé le certificat », croyant le problème réglé. Une équipe de réponse à incident d’une grande entreprise a même produit une analyse détaillée pour conclure que l’endpoint utilisait désormais un autre certificat, refusant toute révocation — alors qu’un attaquant peut toujours mener une attaque man-in-the-middle avec l’ancien certificat non révoqué. Le certificat a fini par expirer un mois plus tard. Fait notable, 19 entités gouvernementales étaient concernées, et aucune n’a répondu.
Le malentendu de fond tient au fonctionnement de TLS. On génère sa clé privée chez soi, puis on signe une demande de certificat (CSR) envoyée à l’autorité avec la clé publique. L’autorité vérifie les informations, journalise dans CT et renvoie le certificat. Le certificat n’est qu’une partie publique : il associe une clé publique à une identité, sans contenir le secret. Changer de certificat sans changer de clé n’invalide donc rien : l’ancien certificat reste exploitable pour usurper le service tant qu’il n’est pas révoqué.
Face au silence, l’équipe a contacté directement les autorités de certification pour demander la révocation, en fournissant les preuves de possession. Cette voie autoritative s’est révélée plus efficace, mais a généré des réactions parfois hostiles — dont un individu insultant expliquant que sa clé était « volontairement publique » pour permettre l’interception (cas d’usage type Burp), sans que le site l’indique clairement.
Les chercheurs avouent un moment de doute, au point de vérifier auprès d’anciens collègues de l’ANSSI : le problème est bien systémique. La solution qu’ils privilégient n’est pas seulement l’éducation, mais l’automatisation. La réduction drastique de la durée de vie des certificats (vers 47 jours) imposera des outils comme Certbot, qui renouvelle déjà la clé privée en même temps que le certificat. Or 20 % des clés trouvées avaient fui plus de deux ans avant l’expiration du certificat le plus récent : des clés compromises réutilisées sur de nouveaux certificats pendant des années. Renouveler systématiquement la clé aurait éliminé ce cinquième des compromissions.
L’un des points les plus préoccupants soulevés par Jonathan est le risque de dépendance cognitive. Le « vibe coding » — cette pratique de générer du code sans vraiment le comprendre — crée une illusion de productivité. Tant que tout fonctionne, personne ne pose de questions. Mais le jour où un bug survient ou qu’une faille est découverte, si les développeurs n’ont plus les compétences fondamentales pour diagnostiquer le problème, ils se retrouvent à demander à l’IA de corriger ce qu’elle a elle-même mal produit. Jonathan cite un exemple personnel : il a demandé à un modèle de réviser ses diapositives, et le modèle a omis un élément important — sans le signaler spontanément. L’autocritique reste un angle mort des LLM.
La réponse de Jonathan à ces défis repose sur plusieurs axes concrets :
1. Diversifier les modèles. Utiliser plusieurs IA en parallèle — demander à l’un de valider ce que l’autre a produit — est une pratique simple mais efficace pour introduire un regard critique dans le processus. Il suggère aussi de soumettre d’anciens travaux aux nouvelles versions des modèles, qui peuvent en faire de meilleures révisions.
2. Charger les bonnes pratiques de l’entreprise dans le LLM. Plutôt que d’utiliser un modèle générique, Jonathan propose d’alimenter le LLM avec la gouvernance, les politiques et les standards de sécurité propres à l’organisation. Les résultats, selon son expérience avec une formation Cybereco l’année précédente, peuvent être spectaculaires : des équipes ont corrigé des vulnérabilités réelles en moins de 15 minutes après avoir simplement fourni au modèle les bonnes pratiques contextuelles.
3. Combiner petits et grands modèles. Pour gérer les coûts et la vitesse, il propose d’utiliser des modèles légers (souvent locaux) pour les tâches d’exploration — par exemple, repérer les zones d’authentification dans une base de code — puis de faire traiter les résultats par un modèle plus puissant. Cette architecture en pipeline est à la fois économique et efficace.
4. Explorer les modèles open weight. Les modèles à poids ouverts, notamment ceux optimisés par des contributeurs chinois pour tourner sur du matériel modeste, offrent une flexibilité précieuse. Ils permettent de ne pas être entièrement dépendant des fournisseurs cloud et d’adapter l’usage à la tolérance au risque propre à chaque organisation.
La conversation se clôt sur une observation structurelle importante : les infrastructures cloud sont historiquement configurées pour maximiser l’adoption, c’est-à-dire ouvertes par défaut. Jonathan constate que les LLM ont reproduit ce même réflexe — livrer vite, livrer simple, quitte à négliger la sécurité. La sécurité applicative, qui arrive toujours en fin de processus, paie le prix de cette course à l’adoption. Il plaide pour inverser cette logique : partir d’une posture fermée et sécurisée par défaut, puis ouvrir ce qui est nécessaire, plutôt que l’inverse.
Palo Alto a annoncé l’intégration de son AI Runtime de Prisma AIRS directement dans ce gateway. L’idée est de centraliser la sécurité plutôt que de la déléguer à chaque développeur. Concrètement, cela signifie que les garde-fous — validation des comportements, prévention des fuites de données, protection contre les abus — s’appliquent automatiquement à tous les agents, sans que les équipes de développement aient besoin d’expertise en cybersécurité. Agent Gateway s’articule autour de trois piliers : l’identité, le runtime (pare-feu IA) et l’observabilité. Pour l’instant, seuls les deux premiers sont ouverts aux partenaires tiers comme Palo Alto.
Cette approche répond directement à la préoccupation numéro un des équipes de sécurité en entreprise : le Shadow AI, soit l’utilisation non contrôlée d’outils IA par des employés ou des développeurs, qui expose l’organisation à des risques importants.
La deuxième intégration adresse un risque souvent sous-estimé : l’utilisation de modèles IA provenant de plateformes communautaires comme Hugging Face. Si les grands modèles commerciaux (Google, Anthropic, OpenAI, Mistral) offrent des garanties relatives à leur provenance, les modèles open source sont publiés par n’importe qui, sans vérification systématique. Ils peuvent contenir des vulnérabilités cachées, des kill switches, du code malveillant dissimulé dans l’enveloppe du fichier (notamment via des fichiers pickle), ou avoir été entraînés sur des données douteuses.
Palo Alto a lancé un agent de scan de modèles directement accessible depuis Gemini Enterprise Apps. Intégré au cycle de développement logiciel (SDLC), cet agent permet à un développeur de soumettre un modèle hébergé sur Hugging Face ou dans un registre interne pour vérification avant déploiement — sans avoir à sortir de son environnement de travail habituel. Nicolas précise que cet agent fonctionne dans le tenant du client, ce qui garantit que les données restent dans l’infrastructure de l’entreprise.
La troisième intégration s’inscrit dans une approche plus classique, mais essentielle : la détection de malwares dans les fichiers transitant par des agents IA. Google utilisait déjà la technologie de pare-feu de Palo Alto pour son Cloud NGFW. Ce qui est nouveau à Google Next, c’est l’ajout de Wildfire, le moteur de sandboxing de Palo Alto, sous la forme d’un service géré appelé Advance Malware Sandboxing.
Concrètement : lorsqu’un utilisateur envoie un fichier via un agent Gemini Enterprise — vers un dépôt documentaire, par exemple — ce fichier est intercepté, analysé dans un environnement isolé, puis validé avant d’être stocké. Cela protège les autres utilisateurs ou agents qui pourraient accéder à ce fichier ultérieurement. L’enjeu est d’autant plus grand que les malwares générés par IA sont désormais créés on the fly, spécifiquement pour une cible, ce qui rend les approches basées sur des signatures connues insuffisantes.
La quatrième intégration touche à l’expérience des développeurs. Google a ouvert son Application Design Center (ADC) aux partenaires tiers. L’ADC est un outil visuel dans la console cloud qui permet d’assembler des services Google (Cloud Run, Pub/Sub, BigQuery, etc.) pour créer des applications.
Palo Alto a travaillé avec Google pour permettre l’insertion native d’un pare-feu dans ces assemblages. Un développeur qui crée une architecture dans l’ADC peut maintenant ajouter un gabarit Palo Alto d’un clic. Une fois la configuration validée, l’outil génère automatiquement le code Terraform correspondant, incluant les load balancers et le pare-feu. L’objectif est de démocratiser la sécurité réseau en la rendant accessible à des développeurs qui ne maîtrisent pas nécessairement les subtilités des pare-feux d’infrastructure.
Charles défend l’idée que la sécurité offensive a une longueur d’avance considérable sur la défensive. Les produits de sécurité défensive bloquent souvent des menaces qui datent de plusieurs années, pas celles d’aujourd’hui. Il prend l’exemple du device code phishing, une technique qu’il utilise depuis une dizaine d’années et que les attaquants malveillants commencent seulement à découvrir en 2026. Les entreprises qui ont investi dans des tests offensifs il y a cinq ou six ans sont déjà protégées ; les autres paniquent aujourd’hui.
Il insiste sur la valeur du Red Team : contrairement à un scan automatisé qui produit des milliers de vulnérabilités toutes marquées « critiques », un Red Team raconte une histoire — il identifie le chemin qu’un attaquant emprunterait pour atteindre ce qui a réellement de la valeur pour l’entreprise. Charles mentionne également le score EPSS (Exploit Prediction Scoring System), encore trop méconnu, qui permet de prioriser les vulnérabilités en fonction de leur probabilité réelle d’exploitation plutôt que de leur sévérité théorique.
La conversation aborde ensuite les infostealers, des logiciels malveillants qui récupèrent les mots de passe stockés dans les navigateurs. Leur efficacité tient à leur discrétion : ils ne touchent pas aux processus surveillés par les EDR/XDR et sont donc très peu détectés. Pire, ils se propagent souvent via des installeurs gratuits pour des jeux populaires comme Roblox ou Minecraft, ciblant les enfants. Quand un parent prête son ordinateur professionnel à son enfant, les identifiants corporatifs se retrouvent compromis. Charles rapporte des chiffres vertigineux : un de ses contacts dans le domaine possède des logs provenant de 600 millions de postes uniques infectés par des infostealers.
Quant aux attaques ClickFix, Charles se dit fasciné qu’elles fonctionnent, car elles demandent à l’utilisateur d’exécuter une série d’étapes complexes — copier du PowerShell dans une invite de commande, par exemple. Mais l’utilisateur moyen ne comprend tout simplement pas ce qu’il fait : les extensions de fichiers, les commandes, tout cela n’a aucun sens pour lui. Le succès du phishing repose uniquement sur l’expérience utilisateur : plus c’est simple, plus ça marche.
Charles partage des histoires marquantes de sa carrière. Il a testé la sécurité d’avions dont les interfaces pilotes tournaient sous Flash et Windows embarqué. Bien que l’avion soit physiquement déconnecté d’internet, le laptop de mise à jour, lui, y passait — ouvrant la porte à des attaques de supply chain. Il raconte aussi le cas de guichets ATM dont le système de gestion acceptait des mises à jour non signées, permettant l’injection de code malveillant.
Plus récemment, il a travaillé sur des cas d’infiltration d’employés nord-coréens se faisant passer pour des développeurs. Fait surprenant : ces individus étaient de bons ingénieurs et se faisaient toujours démasquer par des anomalies humaines (incohérences de localisation), jamais par leur code.
L’essor du vibe coding assisté par IA aggrave un problème existant : des développeurs qui ne comprennent pas ce qu’ils produisent. Charles a trouvé plus de 124 000 résultats sur GitHub pour « remove client secret » — des commits où des développeurs retirent des secrets Azure (tenant ID, application ID, client secret) sans jamais les révoquer. Beaucoup de ces commits portent les traces caractéristiques de code généré par IA, avec des emojis dans les commentaires.
En conclusion, Charles soulève un paradoxe central : on n’a jamais eu autant de produits de sécurité, de solutions et de technologies pour prévenir les brèches, et pourtant on n’a jamais eu autant de brèches. Les entreprises s’étouffent sous les abonnements coûteux et les promesses marketing, mais négligent l’hygiène de base — segmentation réseau, gestion des correctifs, inventaire des systèmes. L’industrie souffre aussi d’un manque de conséquences réelles pour les entreprises négligentes, ce qui pousse beaucoup d’entre elles à faire le strict minimum. Le vrai travail reste à faire, et il commence par les fondamentaux.
Catherine enchaîne avec un sujet qui lui tient particulièrement à cœur : les caméras de surveillance Flock. Ce système, capable de se connecter à pratiquement n’importe quelle caméra reliée à internet et doté d’outils d’intelligence artificielle, est utilisé par de nombreuses municipalités, principalement aux États-Unis.
Les scandales s’accumulent autour de cette technologie. Des policiers s’en sont servis pour traquer des ex-conjointes via les plaques d’immatriculation. L’organisme ICE l’a utilisé pour des contrôles d’immigration ciblés. Plus inquiétant encore, un vice-président de Flock a été identifié en train d’accéder aux caméras d’un gymnase d’école secondaire, officiellement dans le cadre d’une démonstration de vente, ce que les trois animateurs trouvent profondément troublant. Le système souffre d’un manque criant d’imputabilité : personne n’audite réellement qui accède à quoi.
Catherine rappelle le fiasco publicitaire de Flock lors du Super Bowl, quand l’entreprise avait annoncé un partenariat avec Amazon Ring pour retrouver les chiens perdus grâce à la reconnaissance par IA dans les caméras de sonnettes des quartiers résidentiels. Le tollé public a été tel que le partenariat a été entièrement annulé. Ce rejet populaire est encourageant, selon Catherine, qui insiste sur le pouvoir citoyen au niveau municipal. Elle exhorte les auditeurs à s’impliquer dans les conseils d’arrondissement, à refuser ces technologies de surveillance et à interpeller leurs élus locaux, car c’est à cette échelle que ces décisions se prennent souvent, devant une poignée de citoyens seulement.
Sam présente ensuite un rapport de DisinfoWatch sur les campagnes de désinformation ciblant le mouvement séparatiste albertain. Le phénomène réunit des acteurs improbables. D’abord, une entité liée à l’ancien Institut d’étude de l’internet de Prigogine, qui opérait un site web et des comptes sur les réseaux sociaux promouvant la séparation de l’Alberta. Ensuite, le réseau médiatique russe autour de Pravda, qui publiait des articles gonflant la popularité du mouvement. Puis des influenceurs MAGA comme Tucker Carlson, Tim Pool et Benny Johnson — ces deux derniers ayant d’ailleurs été impliqués dans le scandale Tenet Media, un conduit pour de l’argent russe vers des influenceurs américains. Enfin, des individus aux Pays-Bas qui produisaient du contenu sensationnaliste sur le séparatisme albertain uniquement pour générer des revenus publicitaires, selon le même modèle que les « fake news » macédoniennes.
Tout au long de l’épisode, les trois animateurs tissent des liens entre ces sujets. Catherine introduit le concept de la fenêtre d’Overton pour expliquer comment des discours autrefois inacceptables se normalisent progressivement, et celui de la longue traîne, emprunté au marketing, pour décrire les mécanismes de radicalisation algorithmique : on commence par un intérêt anodin et, d’incrémentation en incrémentation, les algorithmes nous poussent vers des contenus de plus en plus extrêmes parce que les niches sont rentables.
Nicolas-Loïc fait le parallèle avec l’intelligence artificielle, qui tend au contraire à ramener les utilisateurs vers un « centre » défini par les données d’entraînement, tout en étant vulnérable à la manipulation — Sam cite d’ailleurs une étude montrant que les points de discussion pro-russes sur la guerre en Ukraine ont doublé dans les réponses de certains modèles d’IA.
L’épisode se conclut sur un appel à l’action citoyenne. Catherine rappelle que le pouvoir d’influence ne s’exerce pas uniquement lors des élections fédérales ou provinciales : les décisions municipales, souvent prises devant des salles quasi vides, ont un impact direct sur la vie privée et la surveillance au quotidien. Comme le résume Nicolas-Loïc, les citoyens disposent encore d’un pouvoir considérable pour façonner la société dans laquelle ils veulent vivre — à condition de l’exercer.
L’un des aspects les plus préoccupants concerne les systèmes hérités. Historiquement, un vieux programme en COBOL sur AS/400 ou un mainframe oublié bénéficiait d’une forme de sécurité par l’obscurité : personne ne s’intéressait à y chercher des failles parce que c’était trop coûteux et peu rentable. Seuls les acteurs étatiques avaient les moyens de développer des exploits sophistiqués. Avec Mythos et ses futurs équivalents, cette barrière financière disparaît. N’importe qui pourra potentiellement analyser du code ancien et y trouver des failles exploitables.
Le risque s’étend aussi à la chaîne d’approvisionnement logicielle. Le code ouvert, massivement réutilisé par l’industrie, devient un vecteur d’attaque amplifié. Un acteur malveillant pourrait scanner des bibliothèques populaires, y découvrir des vulnérabilités non divulguées, et les exploiter à grande échelle — ou pire, contribuer du code malicieux que des milliers de développeurs téléchargeraient en toute confiance.
Les premières conséquences sont déjà visibles : Microsoft et d’autres grandes entreprises ayant accès à Mythos publient des volumes de correctifs bien supérieurs à la normale. Nicolas anticipe que la situation va s’intensifier considérablement dans les mois à venir, particulièrement autour de la sortie publique du modèle, estimée vers juin ou juillet. Le modèle traditionnel du « Patch Tuesday » — ce cycle mensuel prévisible d’application de correctifs — risque de voler en éclats, car certaines failles seront trop critiques pour attendre le prochain cycle.
Pour les entreprises qui peinent déjà à appliquer 10 à 12 correctifs mensuels sur des systèmes comme SAP, l’idée d’en gérer 200 ou 500 est vertigineuse. Les arrêts de production, les tests de régression, la coordination avec les équipes d’affaires : tout cela se complexifie de manière exponentielle. Et les pratiques modernes de développement (microservices, SRE, CI/CD) qui pourraient absorber ce choc ne sont maîtrisées que par une poignée de grandes entreprises technologiques.
Face à ce tsunami, Nicolas et son interlocuteur reviennent aux fondamentaux avec trois axes prioritaires. Premièrement, scanner son propre code dès maintenant avec les modèles disponibles, sans attendre Mythos. Des chercheurs ont publié des méthodes de prompting permettant de simuler les capacités de Mythos avec Opus 4.7.
Deuxièmement, assurer une couverture à 100 % des contrôles de sécurité existants. Chaque exception, chaque angle mort, chaque compte de service mal configuré devient une porte d’entrée potentielle. L’analogie de l’eau est parlante : comme l’eau qui s’infiltre par la moindre fissure, ces modèles d’IA trouveront inlassablement le moindre trou dans les configurations.
Troisièmement, réduire l’exposition externe au maximum et développer une capacité de réaction en temps réel. Le passage de « plusieurs jours » à « quelques minutes » pour répondre aux menaces impose une transformation profonde des centres d’opérations de sécurité. Les approches traditionnelles de réponse aux incidents, avec leurs processus de révision humaine, ne suffiront plus.
Nicolas conclut avec un message direct : chaque responsable de la sécurité (CISO) devrait engager dès maintenant une conversation transparente avec son conseil d’administration sur les implications de Mythos. Il s’agit d’aller chercher les budgets et les ressources nécessaires avant la crise, plutôt qu’après une attaque. L’industrie s’apprête à vivre un moment pivot où l’on passera d’une logique de liste noire à une logique de liste blanche, où seul ce qui est explicitement autorisé sera permis. Les paradigmes vont changer, et ceux qui ne s’y préparent pas risquent d’en subir les conséquences de plein fouet.
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