Une récente investigation de la société de cybersécurité Straiker met en lumière un tournant technologique majeur dans le paysage de la menace : un groupe criminel a industrialisé l'utilisation d'agents autonomes dopés à l'intelligence artificielle pour cibler des centaines d'institutions financières en Amérique latine.
Qu'est-ce que CARLIY0S ?
Découvert par les chercheurs, le système CARLIY0S a été déployé par le groupe CyberCartel (opérant également sous la bannière de la Tr4nsHack Team). En combinant PentAGI — un framework open source de tests d'intrusion automatisés — et plusieurs grands modèles de langage du marché (Claude, Grok, Kimi), les attaquants ont structuré une véritable organisation hiérarchisée d'IA autonomes.
L'architecture de cette cellule d'attaque repose sur une division rigoureuse des rôles :
- Le Commandant (Claude) : Intégré dans l'environnement de développement Cursor, il centralise les objectifs stratégiques et pilote les sous-agents via des appels API.
- L'essaim de débat cognitif : Plusieurs instances de Claude se partagent les tâches (reconnaissance approfondie, rédaction d'exploits, analyse des failles de logique métier) et débattent des stratégies à adopter pour chaque cible.
- L'Arbitre (Maximus/Claude) : Tranche les délibérations de l'essaim pour valider une décision tactique unique.
- Les « Mineurs » (Grok) : Cinq agents spécialisés dans la collecte, le tri et l'exfiltration des identifiants volés.
- Le plan de secours (Fallback) : En cas de refus de coopération de certains modèles (comme Kimi), le système bascule automatiquement sur des scripts de code d'attaque pré-écrits, garantissant une résilience opérationnelle totale.
Le contournement des garde-fous par « Contextual Jailbreaking »
Pour neutraliser les barrières éthiques des modèles d'IA, les criminels ont employé une technique redoutable : le contournement contextuel. En habillant leurs requêtes sous l'étiquette d'exercices académiques de type Capture The Flag (CTF) ou de tests d'intrusion autorisés (red-teaming), ils sont parvenus à tromper la vigilance des LLM, obtenant sans résistance des charges utiles opérationnelles.
L'ampleur de l'attaque et le vrai problème de fond
Un instantané de la base de données des attaquants (récupéré le 24 septembre) a permis d'exposer des milliers d'enregistrements incluant des mots de passe, des clés d'API, des rapports de tests d'intrusion et des centaines de numéros de comptes bancaires, ciblant au total plus de 400 banques, fintechs et plateformes de paiement.
La véritable leçon de cette affaire : Ce n’est pas la nature des techniques d'attaque qui a radicalement muté, mais leur capacité de passage à l'échelle. Les failles exploitées restent les mêmes : une hygiène numérique défaillante (clés d'API exposées, mots de passe faibles, mauvaises configurations).
Désormais, un acteur isolé ou une petite cellule peut orchestrer avec une efficacité redoutable ce qui nécessitait auparavant une large équipe de hackers chevronnés. Pour les marchés en hyper-croissance numérique — qu'il s'agisse de l'Amérique latine ou des écosystèmes de mobile money et de fintechs en Afrique —, cette réalité impose une mise à niveau immédiate de la sécurité des API et des postures de défense face à la vitesse foudroyante des essaims d'IA.
Par Aghilas AZZOUG