Vedere Labs a démontré que Claude, un modèle d'IA, peut porter un exploit d'exécution de code à distance d'un automate programmable industriel (API) WAGO à un autre. Des chercheurs humains ont toujours guidé le processus, prouvant que l'intelligence artificielle devient un outil pratique pour les cyberattaques industrielles. La preuve de concept a démontré un exploit fonctionnel contre une faille de dépassement de tampon (buffer overflow) dans le serveur FTP Nucleus.

Pourquoi c'est important

Les systèmes de contrôle industriel pilotent des usines, des centrales électriques et des installations de traitement de l'eau. Une vulnérabilité permettant à un attaquant d'exécuter du code sur un API peut saboter des processus, voler des données ou installer des portes dérobées (backdoors) persistantes. En automatisant l'adaptation des exploits, l'IA réduit l'expertise nécessaire pour transformer de telles failles en armes, élargissant ainsi le vivier d'attaquants potentiels.

Comment l'IA a procédé

L'équipe de Vedere a associé Claude à la suite de rétro-ingénierie open-source Ghidra. Ils ont incité l'IA à analyser le shellcode de l'exploit original — un minuscule programme qui s'exécute après le dépassement de tampon — et à le réécrire pour qu'il s'adapte aux contraintes du firmware d'un autre modèle d'API. Claude :

  • A modifié le shellcode pour contourner la disposition de la mémoire de la cible.
  • A réussi l'exécution de code en envoyant des paquets réseau forgés, prouvant que l'exploit fonctionnait de bout en bout.
  • A tenté d'intégrer un implant de commande et de contrôle ; cette tentative a rendu l'API définitivement inutilisable, soulignant le risque lié à l'approche par essais et erreurs à grande échelle.

Les chercheurs ont tout de même piloté le processus, vérifié les résultats et géré la défaillance matérielle. L'expérience a également révélé le coût élevé des appels d'API nécessaires à l'analyse et à la génération de code.

Une alerte plus large

La Cybersecurity and Infrastructure Security Agency (CISA) et le FBI ont tous deux averti que les scripts générés par l'IA font des systèmes de contrôle industriel une cible de plus en plus attractive. La principale préoccupation est que la barrière à l'entrée pour les attaques sophistiquées s'abaisse ; des acteurs sans compétences approfondies en rétro-ingénierie peuvent désormais s'appuyer sur des assistants d'IA pour concevoir des exploits fonctionnels.

Limites et contre-arguments

L'expérience n'est pas une arme prête à l'emploi. Elle a nécessité une équipe qualifiée pour configurer les prompts, intégrer Ghidra et interpréter les résultats. La destruction accidentelle d'un API montre que le processus reste fragile et sujet aux erreurs. Le coût de la consommation des API de grands modèles de langage peut dissuader une utilisation malveillante occasionnelle.

À surveiller

  • La poursuite des avis de la part des agences gouvernementales de cybersécurité à mesure que les outils d'IA deviennent plus accessibles.

Le cas de Vedere Labs montre clairement que l'IA n'est plus une aide théorique pour les attaquants — elle peut activement réécrire du code malveillant pour de nouveaux matériels, remodelant ainsi le profil de menace des systèmes industriels critiques.