L’industrie de la cybersécurité tire souvent profit de la panique. L’état actuel de la cybersécurité continue d’être dominé par un échec typique, mais coûteux : la difficulté à différencier ce qui fait peur de ce qui est réellement dangereux.
À l’approche de 2026, le récit est dominé par des visions apocalyptiques effrayantes d’essaims d’IA autonomes et de failles Zero-day générées par des machines. Ce qui est véritablement dangereux, c’est la réalité banale : la vitesse implacable à laquelle les entreprises adoptent de nouvelles technologies dépasse la maturité de leur sécurité, ainsi que des méthodes de cybercriminalité désormais rodées qui génèrent des revenus réguliers pour l’écosystème du Ransomware-as-a-Service.
Ce rapport se concentre sur les 12 prochains mois, en séparant le sensationnel de l’important. Certains points abordés ici (comme les malwares générés par IA et orchestrés par IA) méritent une analyse plus approfondie ; c’est pourquoi nous prévoyons de publier une série d’articles début 2026.
Maintenant, examinons les principales prédictions cybersécurité pour 2026 et voyons ce qui relève du hype et ce qui relève de la réalité.
Crise interne du contrôle de l’IA
Le danger de sécurité le plus critique en 2026 ne sera pas un vaste « champ de bataille » externe autour de l’IA ; ce sera la crise interne d’un échec de la gouvernance de l’IA. L’adoption de l’IA dépasse rapidement les premiers utilisateurs techniquement qualifiés pour s’étendre à la population générale — de votre équipe d’ingénierie à « Bob de la comptabilité », qui échoue à chaque simulation de phishing. Même si jusqu’à 88 % des employés utilisent une forme d’IA, seuls environ 5 % l’exploitent de manière avancée et stratégique (source). Les règles de sécurité données aux employés sont souvent trop vagues et reposent entièrement sur le fait que les personnes les respectent.
Une organisation de taille intermédiaire, qui nous a invités à mener cette année une analyse détaillée de son utilisation de l’IA, a illustré cet échec dans l’application des politiques. Même si l’entreprise disposait d’une politique officielle et sous licence concernant l’IA (avec un accès sous licence à ChatGPT), notre analyse conjointe a révélé que les employés non seulement préféraient leurs comptes personnels ChatGPT aux versions sous licence, mais utilisaient également activement 16 autres services LLM non approuvés, dont DeepSeek ou des LLM de clonage vocal.
Une tendance parallèle qui aggrave cette crise est la course à l’adoption de systèmes d’IA agentique via le Model Context Protocol (MCP). Comme documenté dans notre recherche sur les risques de sécurité du protocole MCP, le « S » dans « MCP » signifie sécurité. Alors que les grandes organisations abordent MCP de manière systématique, en intégrant les équipes juridiques, API et sécurité, les plus petites organisations ressentent une pression concurrentielle les poussant à précipiter le déploiement.
Un autre risque de sécurité émergent dans l’écosystème open source MCP ressemble aux attaques courantes visant les extensions de navigateur. Tout comme une petite extension fréquemment utilisée peut être acquise par un acteur malveillant et mise à jour silencieusement avec du code malveillant, les petites entreprises qui se précipitent pour adopter MCP ont tendance à recycler du code et à utiliser des modèles vulnérables. Cette pratique permet aux attaquants de compromettre ou d’acquérir des composants MCP open source populaires, en insérant une charge utile malveillante plus tard via une mise à jour discrète. Un autre vecteur implique le typosquatting, où des projets malveillants portent des noms presque identiques à ceux de serveurs ou bibliothèques MCP populaires et légitimes.
Cette combinaison de facteurs crée un terrain parfait pour une dette de sécurité à long terme.
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2. Malware généré par IA : il reste dérivé, pas innovant
L’idée sensationnaliste d’un malware véritablement innovant, généré par IA, est trompeuse. Des capacités souvent présentées comme des percées — comme le polymorphisme (la capacité d’une charge utile malveillante à modifier sa signature) — sont des fonctionnalités bien comprises, courantes dans les malwares avancés depuis des décennies.
La réalité est que les LLM excellent à reconditionner du code existant dans le langage de votre choix, mais le code généré est, par nature, dérivé. Cette capacité entraîne trois conséquences potentielles pour le paysage de la sécurité :
- Déclin des déchiffreurs de ransomware : La capacité à développer des déchiffreurs gratuits a déjà été mise à mal par la maturité de l’écosystème RaaS. Les LLM vont relever le niveau minimal de qualité des malwares de bas niveau, et les déchiffreurs reposant sur des bugs logiciels simples et des défauts d’implémentation deviendront de plus en plus rares. Les LLM vont relever le niveau minimal de qualité des malwares de bas niveau, et les déchiffreurs reposant sur des bugs logiciels simples et des défauts d’implémentation deviendront de plus en plus rares.
- Adoption continue de Rust/Golang : La capacité des LLM à traduire ou réécrire du code avec fluidité entre différents langages continuera d’alimenter l’adoption rapide de langages complexes et sûrs en mémoire comme Rust ou Golang par les acteurs malveillants.
- La mort de l’attribution : Traditionnellement, les chercheurs peuvent identifier des acteurs de menace grâce à leur style de codage — noms de variables uniques, particularités d’indentation ou préférences de bibliothèques. Lorsque qu’un acteur étatique russe et un adolescent du New Jersey demandent tous deux à un LLM « d’écrire une fonction pour dumper LSASS », le code obtenu est identique. Les empreintes humaines uniques disparaissent, rendant l’attribution nettement plus difficile.
De la même manière, les affirmations selon lesquelles briser une simple signature suffirait à vaincre les défenses modernes sont fondamentalement erronées. Nos défenses ne sont pas en train de courir après les attaques ; par exemple, Bitdefender utilise l’IA pour la détection depuis 2008. Les malwares ont cessé d’être statiques il y a de nombreuses années ; pour donner un ordre de grandeur, nous détectons plus de 1 000 nouvelles variantes de malwares dans notre télémétrie chaque minute. Les solutions modernes de sécurité des endpoints reposent sur une stratégie multicouche qui s’appuie fortement sur l’analyse comportementale, la détection heuristique et le machine learning pour identifier les menaces en fonction de ce que fait le code plutôt que de l’apparence du fichier.
3. Malware orchestré par IA : scepticisme et subtilité
Les professionnels de la sécurité devraient rester sceptiques face aux affirmations concernant des malwares entièrement autonomes, orchestrés par IA, en particulier lorsqu’elles sont avancées sans preuves suffisantes. Même si des preuves de concept (PoC) expérimentales continueront d’apparaître, leur utilité pratique dans des environnements réels restera faible en raison de la fragilité de l’exécution des LLM et de leur nature non déterministe.
L’hypothèse courante selon laquelle l’IA offre un avantage en exécutant un grand volume d’opérations est erronée ; un piratage réussi minimise les étapes observables, tandis qu’une activité excessive constitue une signature détectable que les systèmes EDR/XDR modernes sont entraînés à signaler immédiatement. Le hacking moderne à forte valeur repose sur la subtilité et le fait de rester sous le radar (par exemple, LOTL, attaques sans fichier), un niveau de conscience contextuelle que les systèmes d’IA actuels ne peuvent pas atteindre de manière fiable.
Les attaques confirmées pilotées par IA présenteront une régression technique distincte par rapport aux opérations humaines sophistiquées, reflétant des styles d’attaque plus simples, courants il y a seulement quelques années. Cette régression affectera à la fois la technologie utilisée et les objectifs opérationnels. Ces attaques s’appuieront sur des charges utiles de malware compilées basiques ou des frameworks offensifs plutôt que sur des techniques furtives de type living off the land, et, sur le plan opérationnel, elles reviendront à un ciblage moins précis des infrastructures.
4. Ransomware : l’évolution continue
Le Ransomware-as-a-Service (RaaS) reste un écosystème criminel sophistiqué et rationnel, motivé uniquement par des objectifs financiers. Chaque décision, du choix d’un exploit à la sélection d’une cible, vise à maximiser le retour sur investissement (ROI) et à minimiser le risque opérationnel.
Le véritable marqueur de la sophistication du RaaS n’est pas la complexité du code du malware. C’est la simplicité, la fiabilité et la rapidité de l’ensemble de la chaîne d’exécution. Cette efficacité opérationnelle permet aux groupes RaaS de générer des revenus réguliers pour tous les participants.
En regardant vers 2026, nous nous attendons à une évolution continue, plutôt que révolutionnaire, de ce modèle économique. Les acteurs malveillants du RaaS continueront d’expérimenter, d’observer leurs concurrents et d’adopter des idées durables et rentables.
- Ingénierie sociale : exploiter le phishing perfectionné par l’IA et des tactiques hautement trompeuses
- L’impact le plus immédiat, réel et généralisé de l’IA dans le domaine de l’ingénierie sociale est la « mort de la mauvaise grammaire ». L’IA générative est désormais suffisamment sophistiquée pour produire à grande échelle des attaques de phishing, de vishing et de compromission de messagerie professionnelle (Business Email Compromise – BEC) linguistiquement irréprochables et parfaitement contextualisées. Les indices classiques — fautes de grammaire, mauvaises traductions ou formulations maladroites — ont disparu. Le travail des acteurs malveillants s’en trouve grandement simplifié : il leur suffit d’alimenter un LLM avec quelques informations sur la cible pour obtenir un niveau de personnalisation capable de contourner à la fois la vigilance humaine et de nombreuses solutions de filtrage des emails. Comme nous l’avions prédit il y a deux ans : « La véritable source d’inquiétude réside dans les attaques qui exploitent le facteur humain. Ce sont les menaces fondées sur les vulnérabilités humaines qui devraient être au cœur des préoccupations. »
- Si le concept de deepfake suscite une forte inquiétude du grand public, le risque réel est avant tout dicté par la réalité économique de leur production. Le clonage vocal offre aujourd’hui le meilleur retour sur investissement : il peut être réalisé à partir de seulement trois secondes d’audio et se révèle peu coûteux et rapide à produire. À l’inverse, l’usurpation vidéo de haute fidélité reste complexe sur le plan computationnel, longue à mettre en œuvre et très consommatrice de ressources. Pour les acteurs motivés financièrement, le coût élevé de deepfakes vidéo fiables ne se justifie que pour un nombre très limité de cibles à forte valeur, tandis que la menace à faible coût et à fort impact du clonage vocal continue d’alimenter la majorité des fraudes BEC et des attaques de vishing.
- À l’opposé de ces deepfakes avancés, nous anticipons la poursuite du succès de techniques plus rudimentaires, telles que ClickFix. Ce type d’attaque d’ingénierie sociale contourne de nombreux contrôles techniques, car l’utilisateur exécute volontairement le malware. Leur simplicité les rend hautement scalables.
- Équipements réseau en périphérie (Edge Network Devices) : exploitation de vulnérabilités d’exécution de code à distance (RCE) sur toute infrastructure exposée à Internet
- Alors que le compte à rebours vers l’exploitation commence généralement avec la publication du premier PoC public (il ne s’agit donc pas de véritables zero-day), des APT chinoises ont commencé à exploiter ces vulnérabilités quelques heures seulement après leur divulgation. Elles seraient en mesure de rétro-concevoir les correctifs des éditeurs afin de réduire au maximum la fenêtre de patching. Si cette technique reste aujourd’hui l’apanage des acteurs étatiques, sa reprise par des groupes de Ransomware-as-a-Service (RaaS) constitue une évolution plausible à l’horizon 2026.
- Chaîne d’approvisionnement (Supply Chain) : si le débat public se concentre souvent sur la compromission de la chaîne d’approvisionnement logicielle en amont (par exemple des mises à jour contenant du code malveillant), le risque le plus élevé et le plus immédiat pour la majorité des organisations concerne la chaîne d’approvisionnement métier. Les attaquants jugent bien plus efficace de compromettre un fournisseur de petite taille, disposant de défenses plus faibles, puis d’exploiter cette relation de confiance pour rebondir vers une organisation plus grande et mieux sécurisée.
- Living Off the Land (LOTL) : les acteurs de menace professionnels poursuivent leur transition vers des opérations sans malware, en s’appuyant massivement sur des techniques LOTL qui détournent des outils Windows légitimes, comme PowerShell, afin d’échapper à la détection. Ces approches sont fréquemment combinées à l’utilisation d’outils légitimes de supervision et de gestion à distance (Remote Monitoring and Management – RMM).
- Les frameworks d’IA offensifs peuvent abaisser la barrière technique à l’entrée des cyberattaques, en permettant des opérations au niveau de compétence de ce que l’on qualifie traditionnellement de script kiddies. Il ne faut toutefois pas s’attendre à ce que des profils novices mènent des attaques sophistiquées ou réellement innovantes. Ces frameworks ont plutôt vocation à être distribués sous la forme de versions simplifiées de plateformes d’attaque existantes, telles que Cobalt Strike. Cette prédiction dépend cependant entièrement de la capacité à compromettre, packager et diffuser largement un modèle « suffisamment performant », volumineux mais exécutable localement, malgré ses contraintes de taille et de ressources matérielles. Les attaques qui en résulteraient ressembleraient alors à celles menées par des acteurs isolés du ransomware (par exemple ShrinkLocker). Les entreprises qui restent aujourd’hui faciles à compromettre devraient rapidement se mettre à niveau en appliquant les bonnes pratiques de sécurité.
- Chiffreurs arrivés à maturité et industrialisés : la plupart des groupes RaaS réserveront l’usage de malware compilé à la phase finale de l’attaque. Les modules de chiffrement seront généralement développés dans des langages multiplateformes et hautes performances, tels que Rust ou Golang. Ce choix permet non seulement de cibler plusieurs systèmes d’exploitation avec une base de code unique, mais accroît également la complexité et le coût de l’analyse pour les défenseurs. Cette tendance confirme nos prédictions sur l’IA formulées il y a deux ans : « Imaginez un code avec des personnalisations mineures, écrit dans le langage de votre choix. »
- Cibler ce qui est commun : à mesure que les solutions EDR sont devenues des standards de sécurité largement adoptés, les attaquants continueront d’inventer de nouvelles techniques de contournement. Si l’analogie du « jeu du chat et de la souris » est souvent réduite à un argument marketing, elle décrit néanmoins fidèlement la pression constante qui s’exerce dans ce domaine. Le problème ne réside pas dans l’implémentation des éditeurs : même avec des mécanismes d’anti-altération parmi les plus robustes du marché, l’attaquant opère fréquemment avec des privilèges SYSTEM ou au niveau du noyau. Lorsqu’un attaquant dispose du même niveau de privilège élevé que l’outil de sécurité lui-même, les vecteurs d’attaque deviennent nombreux.
- La pression exercée sur les solutions de sécurité endpoint s’explique en partie par la dépendance de l’industrie à des fonctionnalités Windows communes. Des mécanismes comme l’Antimalware Scan Interface (AMSI) ou le Volume Shadow Copy Service (VSS) constituent un « dénominateur commun », car la majorité des éditeurs s’appuient sur ces briques natives, le développement de solutions propriétaires étant complexe et coûteux. En ciblant ces composants (par exemple la suppression des clichés VSS ou le patching en mémoire des fonctions AMSI), un contournement devient immédiatement efficace contre une large catégorie d’outils. Cette vulnérabilité structurelle explique pourquoi nous avons développé des solutions propriétaires dans certains cas, comme la mitigation des ransomwares (qui ne repose pas sur VSS) ou notre scanner en ligne de commande personnalisé.
- Le ciblage continu des fonctionnalités Windows communes laisse entrevoir une escalade prévisible : les attaquants identifieront puis détourneront une autre fonctionnalité native largement déployée, offrant un potentiel de compromission systémique. Notre pari se porte sur la virtualisation intégrée, les rôles Hyper-V et WSL étant désormais disponibles sur les systèmes d’exploitation clients.
- Attaques d’infrastructure de précision : les groupes RaaS professionnels (dont Akira ou Black Basta) se tournent de plus en plus vers des attaques au niveau de l’hyperviseur, délaissant l’approche de « bombardement de tapis » consistant à chiffrer l’ensemble des endpoints. À mesure que la prise de conscience progresse, cette évolution pourrait contraindre les principaux éditeurs de solutions de virtualisation à reconsidérer des choix architecturaux fondamentaux concernant le mode de fonctionnement des agents de sécurité au niveau de l’hyperviseur.
- Cette tendance, combinée au basculement vers des techniques Living Off the Land (LOTL), dessine un véritable parcours de reconversion pour des ingénieurs IT expérimentés souhaitant devenir affiliés RaaS. Elle devrait se poursuivre, permettant à des ingénieurs et architectes plus seniors, disposant d’une connaissance approfondie de la conception des infrastructures d’entreprise, de trouver une place de plus en plus pertinente et valorisée au sein de l’écosystème RaaS.
Conclusion et recommandations
Donner la priorité aux fondamentaux plutôt qu’aux effets de mode : le paysage des menaces évolue, mais les exigences fondamentales de la défense restent inchangées. Une approche multicouche, fondée sur la défense en profondeur, demeure la référence. Si une organisation ne respecte pas les recommandations de base en matière de sécurité, elle doit s’arrêter et revoir immédiatement ses priorités. Les outils d’IA avancés ne peuvent pas compenser des fondations défaillantes.
Garder son calme et analyser les véritables menaces liées à l’IA : la panique crée des vulnérabilités et conduit à de mauvais choix d’investissement. L’évaluation la plus juste de la puissance offensive de l’IA provient de ceux qui cherchent réellement à l’industrialiser à des fins malveillantes.
- Recommandation : ignorez le battage marketing et écoutez les chercheurs en sécurité et les experts en malwares. Ce sont les évaluateurs les plus pragmatiques de la valeur réelle de l’IA. S’ils l’utilisent principalement pour coder plus vite plutôt que pour inventer de nouveaux paradigmes d’attaque, votre stratégie de défense doit refléter cette réalité. Basez vos investissements sur les workflows réels des adversaires, et non sur des capacités théoriques. Pour suivre nos recherches originales, abonnez-vous à la newsletter Ctrl-Alt-DECODE.
Compléter la détection par la prévention : bien que les solutions EDR, XDR et les services SOC/MDR efficaces soient essentiels, ils ne constituent pas une solution miracle. L’industrie a longtemps souffert d’un déficit en matière de détection et de réponse. Aujourd’hui, des solutions comme GravityZone XDR et MDR ont atteint un haut niveau de maturité. Il est désormais temps de compléter ces mesures réactives par une stratégie de prévention efficace.
- Recommandation : en désactivant de manière proactive les outils légitimes utilisés par les attaquants pour opérer en toute discrétion (comme PowerShell), vous les contraignez à adopter des actions plus risquées, telles que le téléchargement de malware personnalisé. Ce changement force l’adversaire à générer des alertes de haute fidélité, permettant aux équipes de sécurité de réagir face à des menaces claires plutôt qu’à un bruit ambigu.
Concevoir des environnements hostiles et imprévisibles : les groupes de ransomware s’appuient sur des playbooks prévisibles et standardisés. Les équipes de sécurité doivent briser ce rythme opérationnel en rendant l’environnement réseau hostile à toute exploration non autorisée.
- Recommandation : mettez en œuvre une réduction dynamique de la surface d’attaque et déployez des honeypots ou des leurres. Lorsqu’un attaquant suit un script standardisé, il doit déclencher immédiatement des alertes en accédant à des ressources auxquelles il ne devrait pas toucher. Utilisez GravityZone Proactive Hardening and Attack Surface Reduction (PHASR) pour rendre votre environnement hostile et imprévisible pour les acteurs malveillants.
Détecter les malwares « dérivés » grâce à l’analyse comportementale : à mesure que les malwares gagnent en finition mais perdent en unicité, les signatures statiques perdent de leur efficacité.
- Recommandation : appuyez-vous sur des fonctionnalités telles qu’Advanced Threat Control (ATC) et HyperDetect. Ces couches d’apprentissage automatique, paramétrables, se concentrent sur le comportement plutôt que sur l’apparence des fichiers. Elles permettent d’identifier les attaques sur la chaîne d’approvisionnement et le code généré par des LLM en se basant sur son exécution, quel que soit le langage utilisé (Rust, Golang).
Adopter le modèle de l’« administrateur malveillant » : les bonnes pratiques IT traditionnelles sont souvent conçues pour prévenir les erreurs accidentelles, et non les actes malveillants. Elles partent du principe que l’administrateur se trompe, plutôt qu’il ne cherche volontairement à nuire à l’environnement. Cette approche échoue lorsqu’un attaquant obtient des privilèges administratifs.
- Recommandation : appliquez un cadre de Risk Management pour réévaluer vos contrôles de sécurité comme si vous faisiez face à un initié malveillant. Interrogez-vous sur la manière dont vos propres outils d’administration pourraient être instrumentalisés contre vous. Cette démarche est essentielle pour les actifs à fort impact, tels que les hyperviseurs. Assurez-vous que l’authentification multifacteur (MFA) est obligatoire pour toutes les interfaces d’administration et les actions privilégiées. L’accès aux consoles de gestion doit être traité comme un risque critique.
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