Une expérimentation menée par Cato CTRL montre qu’un agent d’IA associé à des outils offensifs, à un contexte structuré et à une orchestration adaptée peut obtenir les privilèges Domain Administrator en 40 minutes.
Cato Networks publie une étude consacrée aux capacités offensives des agents d’intelligence artificielle. Dans un environnement Active Directory contrôlé, son équipe de recherche Cato CTRL a testé une chaîne d’attaque capable de progresser depuis un accès externe jusqu’à l’obtention des privilèges Domain Administrator.
L’objectif a été atteint en 40 minutes à partir d’un unique prompt de haut niveau. L’agent a ensuite pris en charge de manière largement autonome la planification et l’exécution des différentes étapes de l’opération. Les chercheurs ont associé OpenAI GPT-5.5 à une plateforme d’agents, à des outils offensifs compatibles avec le Model Context Protocol, ou MCP, ainsi qu’à un contexte opérationnel structuré. L’agent a ainsi mené des activités de reconnaissance, d’exploitation, de découverte interne, d’élévation de privilèges, de mouvement latéral et d’exfiltration.
L’orchestration pèse davantage que le choix du modèle
Cato CTRL a évalué six scénarios d’attaque différents. Selon les résultats obtenus, l’efficacité de la chaîne dépend moins du modèle employé que de la combinaison entre ses capacités de raisonnement, les outils mis à sa disposition, le contexte fourni et les objectifs définis par l’opérateur humain.
De meilleures instructions, des données opérationnelles plus précises et une orchestration plus efficace ont davantage contribué au succès des expérimentations qu’un simple changement de modèle. L’étude suggère ainsi que la capacité offensive ne réside plus uniquement dans l’IA, mais dans l’ensemble du système construit autour d’elle. Cette observation pourrait faciliter l’industrialisation d’attaques reposant sur des techniques déjà connues. Un agent bien outillé peut automatiser leur enchaînement, réduire le temps nécessaire à leur exécution et limiter les interventions humaines.
Des agents capables d’adapter leur stratégie
Les expérimentations montrent également que l’agent ne s’est pas limité à suivre une suite prédéfinie de commandes. Lorsque certaines approches échouaient ou que l’environnement évoluait, il était capable de modifier sa stratégie.
Dans plusieurs scénarios, l’agent a créé de nouvelles sondes de vulnérabilité, changé ses méthodes de collecte et conçu d’autres voies de communication pour poursuivre son objectif. Cette capacité d’adaptation lui permet de réagir à des contraintes opérationnelles et de rechercher une solution alternative sans attendre de nouvelles instructions détaillées. Pour Cato CTRL, ces résultats ne signifient pas nécessairement que les agents d’IA inventeront de nouvelles catégories d’attaques. Leur principal effet pourrait être d’accélérer et d’automatiser des chaînes offensives existantes, en les rendant plus faciles à reproduire à grande échelle.
L’étude souligne ainsi la nécessité pour les organisations d’anticiper des menaces capables de planifier, d’adapter et d’exécuter leurs opérations avec une autonomie croissante.
