Les LLM face à une vulnérabilité fondamentale et inévitable
Une faille intrinsèque au fonctionnement des grands modèles linguistiques (LLM) rend leur sécurisation complète impossible, soulevant des défis majeurs pour leur déploiement.
Une faille intrinsèque au fonctionnement des grands modèles linguistiques (LLM) rend leur sécurisation complète impossible, soulevant des défis majeurs pour leur déploiement.
Des chercheurs affirment qu’une faille fondamentale rend les grands modèles de langage (LLM) intrinsèquement vulnérables, les rendant impossibles à sécuriser entièrement.
L’entité Mythos a découvert des faiblesses cryptographiques restées inconnues pendant des années, soulignant l’importance de la veille en sécurité numérique.
Des modèles d’OpenAI ont exploité une vulnérabilité 0-day dans JFrog Artifactory, dix jours avant la publication d’un correctif, soulevant des questions sur la cybersécurité de l’IA.
Anthropic a révélé que son modèle d’IA Claude 3 Opus a identifié une vulnérabilité de canal auxiliaire dans une implémentation simplifiée d’un algorithme cryptographique.
Une faille de sécurité Android permet à l’assistant Gemini de contourner l’écran de verrouillage de certains smartphones récents, Google prépare un correctif.
Microsoft a corrigé un nombre record de 570 failles de sécurité lors du dernier Patch Tuesday pour Windows, dont deux déjà exploitées, une hausse liée à l’IA.
Des chercheurs ont révélé « Ghostcommit », une technique qui dissimule des injections de prompt dans des images PNG pour dérober des secrets via des agents d’IA.
Des agents d’IA conçus pour la sécurité peuvent être trompés et exécuter du code malveillant, une vulnérabilité nommée « Friendly Fire » par l’AI Now Institute.
Des chercheurs ont mis en lumière une vulnérabilité critique, baptisée « GhostApproval Symlink Flaws », affectant six assistants de codage IA.