Malwares boostés à l’IA : ce que révèlent vraiment les derniers rapports d’ESET

En bref
Plusieurs éditeurs de cybersécurité, dont ESET, documentent depuis quelques mois des logiciels malveillants qui intègrent de l’intelligence artificielle générative dans leur fonctionnement : tri automatique des victimes, adaptation en direct à un appareil, voire génération de code à la volée. Point important à garder en tête tout au long de cet article : la plupart de ces cas sont des preuves de concept ou des campagnes encore limitées, pas (encore) une vague massive touchant le grand public. Le phénomène est réel et surveillé de près, mais il ne justifie pas la panique.

Sommaire

1. Qu’est-ce qu’un malware « boosté à l’IA » ?
2. Dolphin X : l’IA qui trie les victimes les plus rentables
3. Le ver qui se propage dans Word grâce à Copilot
4. PromptSpy et PromptLock : quand le malware « discute » avec l’IA en direct
5. L’ampleur du phénomène selon le rapport ESET H1 2026
6. Malware classique contre malware assisté par IA
7. Comment se protéger concrètement
8. La course entre IA offensive et IA défensive
9. Conclusion
10. Rappel sur les limites de cet article
11. Sources

Qu’est-ce qu’un malware « boosté à l’IA » ?

Jusqu’ici, un logiciel malveillant fonctionnait comme une recette figée : une suite d’instructions écrites à l’avance par ses créateurs, qui s’exécutent toujours de la même façon. Un antivirus ou un EDR (« Endpoint Detection and Response », soit un logiciel de détection et de réponse installé sur les ordinateurs et serveurs d’une entreprise pour repérer les comportements suspects) pouvait donc apprendre à reconnaître cette recette et à la bloquer.

Ce que documentent aujourd’hui les chercheurs, c’est l’apparition de malwares qui, à un moment de leur exécution, appellent un modèle de langage — le même type d’IA générative que celle qui alimente les assistants conversationnels grand public — pour décider quoi faire ensuite : quelle victime cibler en priorité, comment s’adapter à un écran de téléphone différent, ou même quel code écrire sur-le-champ. L’effet recherché par les cybercriminels est double : rendre l’attaque plus difficile à détecter par signature (puisque le comportement change d’une exécution à l’autre), et automatiser des tâches qui demandaient auparavant un opérateur humain.

Dolphin X : l’IA qui trie les victimes les plus rentables

C’est le cas mis en avant par 01net dans son article « Ce malware utilise l’IA pour choisir les ordinateurs Windows qu’il va pirater ». Il s’agit très probablement de Dolphin X, un cheval de Troie d’accès à distance (« RAT », un logiciel qui permet à un attaquant de prendre le contrôle à distance d’un ordinateur infecté) repéré en juillet 2026 sur un forum cybercriminel par les chercheurs de Varonis Threat Labs, notamment Daniel Kelley.

Dolphin X est vendu « clé en main » à d’autres criminels sous l’alias « Kontraktnik ». Sa particularité, baptisée « AI Profiler », consiste à analyser automatiquement, sur chaque machine infectée, les logiciels installés, l’usage des applications et l’historique de navigation, puis à attribuer à la victime une note de « valeur » avant d’envoyer un résumé quotidien classé aux opérateurs. L’objectif décrit par les chercheurs : permettre à des criminels qui gèrent des milliers de machines infectées simultanément de repérer en priorité les postes de développeurs, les détenteurs de cryptomonnaies ou les accès à des réseaux d’entreprise, plutôt que de devoir examiner chaque victime une par une.

Ce que Varonis a déclaré
Les chercheurs précisent avoir analysé le panneau de contrôle et le générateur du malware en environnement isolé, sans exécuter d’échantillon actif sur une machine réelle. Le panneau observé affichait 329 profils de victimes, mais ce chiffre — comme les capacités exactes du logiciel en conditions réelles — n’a pas pu être vérifié de façon indépendante par une campagne observée « dans la nature ».

Le malware cible par ailleurs plus de 300 applications différentes (navigateurs, portefeuilles de cryptomonnaies, gestionnaires de mots de passe, outils en ligne de commande pour le cloud), un chiffre confirmé de façon convergente par BleepingComputer et The Register, qui ont chacun consulté l’analyse de Varonis.

Le ver qui se propage dans Word grâce à Copilot

Le second article de 01net décrit une démonstration rendue publique fin juillet 2026 par le chercheur indépendant en sécurité Håkon Måløy : un « ver » capable de se copier d’un document Word à l’autre en exploitant Copilot, l’assistant d’intelligence artificielle intégré par Microsoft à sa suite bureautique.

Le principe, expliqué ici sans aucun détail technique reproductible : une instruction cachée est dissimulée dans un document (par exemple en texte blanc sur fond blanc, une ruse ancienne détournée à de nouvelles fins). Lorsqu’un utilisateur demande à Copilot de s’appuyer sur ce document pour rédiger ou modifier un autre fichier, l’assistant lit cette instruction cachée comme si elle faisait partie de la demande légitime — et peut la recopier dans le nouveau document produit, qui devient à son tour porteur de l’instruction. De document en document, l’instruction cachée se propage donc toute seule, sans qu’aucune ligne de code malveillant classique ne soit jamais exécutée : c’est le contenu généré par l’IA elle-même qui sert de vecteur.

Ce que Microsoft a déclaré
Interrogée par The Register, l’entreprise a répondu : « Nous avons traité les éléments signalés par le chercheur et le remercions d’avoir travaillé avec nous dans le cadre d’une divulgation coordonnée des vulnérabilités. Pour répondre à ce type de risque, nous appliquons une stratégie de défense en profondeur, avec des protections qui bloquent les instructions malveillantes à plusieurs niveaux et aident à maintenir les tâches alignées avec les demandes des utilisateurs. Nous renforçons continuellement ces protections à mesure que la technologie et les menaces évoluent. » Microsoft recommande par ailleurs à ses clients d’installer les dernières mises à jour, d’utiliser plusieurs couches de protection, de rester prudents face à du contenu provenant de sources inconnues et de relire tout contenu généré par IA avant de le diffuser.

Le chercheur a signalé la faille à Microsoft le 6 mars 2026 et n’a rendu sa découverte publique que le 28 juillet 2026, après 144 jours de dialogue avec l’équipe de sécurité de l’éditeur (le « Microsoft Security Response Center »). Microsoft a confirmé le comportement et mis en place plusieurs mesures d’atténuation, dont une mise à jour du modèle sous-jacent, mais le chercheur affirme que des variantes de l’attaque continuent de fonctionner malgré ces correctifs. Il a volontairement gardé secrètes les formulations exactes utilisées dans sa démonstration, ne publiant que le principe général de la faille — une décision saluée par plusieurs médias spécialisés comme une divulgation responsable.

Statut : preuve de concept. Aucun cas d’exploitation malveillante de cette technique « dans la nature » n’a, à ce stade, été rapporté par la presse spécialisée ou par Microsoft.

PromptSpy et PromptLock : quand le malware « discute » avec l’IA en direct

C’est le cœur de l’article de BleepingComputer consacré au dernier rapport semestriel d’ESET. L’éditeur slovaque y présente deux cas qu’il qualifie lui-même de précédents, découverts à quelques mois d’écart.

PromptSpy, premier malware Android à « converser » avec une IA

Selon le chercheur ESET Lukas Stefanko, PromptSpy est le premier malware Android connu à utiliser une IA générative pendant son exécution même, et non simplement pour être écrit ou amélioré par ses auteurs. Concrètement, le logiciel malveillant envoie au modèle Google Gemini une description de ce qui s’affiche à l’écran du téléphone infecté, et reçoit en retour des instructions sur les actions à effectuer pour s’installer durablement — une méthode qui lui permet, selon ESET, de s’adapter à différents modèles de téléphones et versions d’Android sans que ses créateurs aient eu à programmer chaque cas de figure à l’avance. ESET a repéré une première version en janvier 2026 (des échantillons envoyés depuis Hong Kong), puis une version plus aboutie en février 2026 (des échantillons envoyés depuis l’Argentine, pays où la campagne semble avoir principalement visé des utilisateurs). Les chercheurs attribuent, avec une confiance jugée « moyenne », le développement du malware à un environnement de langue chinoise.

PromptLock, la première tentative de rançongiciel piloté par IA

Quelques mois plus tôt, en août 2025, ESET avait déjà décrit ce qu’elle présentait comme le premier rançongiciel (« ransomware », un logiciel qui chiffre les fichiers d’une victime pour lui extorquer une rançon) s’appuyant sur un modèle d’IA pour générer une partie de son propre code d’attaque à chaque exécution, plutôt que d’utiliser un script identique et donc plus facilement reconnaissable. ESET a été claire sur son statut : il s’agit d’une preuve de concept, sans aucune preuve d’utilisation contre de vraies victimes. L’éditeur souligne néanmoins que la menace qu’elle illustre — un code d’attaque qui change à chaque fois, compliquant la détection par signature — est, elle, bien réelle et amenée à se développer.

L’ampleur du phénomène selon le rapport ESET H1 2026

Au-delà de ces cas isolés, le rapport semestriel d’ESET (couvrant la première moitié de l’année 2026) donne une vision plus large de la tendance :

• ESET a analysé près de 900 000 « compétences IA » (de petits modules utilisés par des agents d’intelligence artificielle pour effectuer des tâches précises), et y a identifié des dizaines de milliers d’occurrences suspectes et plusieurs milliers franchement malveillantes.
• La technique d’ingénierie sociale ClickFix (de faux messages d’erreur ou d’aide qui poussent la victime à exécuter elle-même une commande malveillante) a vu ses détections plus que doubler, avec une hausse de 108 % entre le second semestre 2025 et le premier semestre 2026 — notamment via des variantes qui exploitent la confiance grandissante des internautes envers les outils d’IA générative.
• Le « quishing », ou hameçonnage par QR code, a atteint des niveaux record, avec en moyenne 100 000 détections mensuelles chez ESET, et jusqu’à 11 % de l’ensemble des e-mails de phishing détectés au premier semestre 2026 contenant un QR code.
• ESET a cartographié l’écosystème des « EDR killers », des outils conçus pour désactiver les logiciels de sécurité au moment d’une attaque par rançongiciel, en dénombrant plus de 100 variantes actives, dont plus de 60 exploitant des pilotes vulnérables signés pour agir au niveau du système.

À noter
ESET précise elle-même que les protections intégrées par défaut dans les grands modèles de langage grand public freinent, pour l’instant, une adoption massive de l’IA générative par les cybercriminels. Autrement dit : la tendance est réelle et surveillée de près, mais elle n’a pas (encore) débouché sur une vague massive de malwares pilotés par IA touchant le grand public.

Malware classique contre malware assisté par IA

Pour resituer simplement ce qui change, sans entrer dans le détail technique :

Comment se protéger concrètement

Bonne nouvelle : les mesures de protection recommandées face à ces nouvelles menaces restent, pour l’essentiel, les mêmes que celles qui protègent déjà contre les malwares « classiques ». L’IA change la manière dont l’attaque est construite, pas la façon de s’en défendre à la base.

• Mettre à jour ses logiciels sans attendre : Windows, Office, Copilot et les applications concernées reçoivent régulièrement des correctifs de sécurité — les installer rapidement réduit la fenêtre d’exposition.
• Se méfier des documents et pièces jointes de sources inconnues, y compris ceux qui semblent inoffensifs (un simple fichier Word peut désormais transporter une instruction cachée destinée à une IA, et non plus seulement un virus classique).
• Relire le contenu généré par une IA avant de le diffuser, en particulier lorsqu’il a été produit à partir d’un document reçu de l’extérieur — c’est précisément le conseil donné par Microsoft à la suite de la démonstration du ver Word.
• Installer une solution de sécurité à jour et, en entreprise, s’appuyer sur un EDR — un logiciel de détection et de réponse capable de repérer un comportement anormal sur un poste de travail (par exemple une tentative de désactiver la protection elle-même), plutôt que de se contenter de reconnaître un fichier malveillant déjà connu.
• Activer l’authentification à plusieurs facteurs partout où c’est possible, pour limiter les dégâts même si un mot de passe venait à être volé par un logiciel comme un infostealer.
• Se méfier des QR codes non sollicités, notamment dans des e-mails professionnels, une technique de phishing en forte hausse selon ESET.

La course entre IA offensive et IA défensive

Ces différentes découvertes s’inscrivent dans un mouvement plus large : l’intelligence artificielle générative est en train de devenir un outil disputé entre attaquants et défenseurs. Du côté offensif, elle sert à automatiser des tâches auparavant manuelles (trier des victimes, s’adapter à un nouvel environnement, rédiger un texte de phishing convaincant). Du côté défensif, les mêmes technologies alimentent des outils de détection plus sophistiqués, capables de repérer des comportements inhabituels plutôt que de simples signatures connues — c’est précisément le principe des EDR modernes.

Les éditeurs de sécurité, ESET en tête, insistent sur un point : pour l’instant, les garde-fous intégrés par défaut dans les grands modèles de langage grand public (refus de générer du code manifestement malveillant, par exemple) freinent une adoption massive par la cybercriminalité. Mais cette situation est présentée comme un état actuel, pas une garantie durable — d’où l’importance, soulignent les chercheurs, de continuer à documenter publiquement ces cas dès qu’ils apparaissent, même sous forme de simples preuves de concept.

Conclusion

En quelques mois, la presse spécialisée et les éditeurs de sécurité ont documenté au moins quatre cas concrets de malwares intégrant de l’intelligence artificielle générative : un infostealer qui trie ses victimes par « rentabilité » (Dolphin X), un ver capable de se propager de document en document via Copilot (démontré par Håkon Måløy), un malware Android qui converse avec Gemini pour s’adapter à son environnement (PromptSpy), et un rançongiciel expérimental qui génère son propre code (PromptLock). Aucun de ces cas ne décrit, à ce jour, une vague massive touchant le grand public de façon incontrôlée — la plupart restent des démonstrations, des preuves de concept ou des campagnes limitées et non vérifiées de façon indépendante. Mais la convergence de ces découvertes, sur une période resserrée et par des sources indépendantes les unes des autres, dessine une tendance de fond que les chercheurs surveillent de près et que les recommandations de prudence habituelles — mises à jour, vigilance, EDR, authentification renforcée — permettent déjà largement de contenir.

Sources

1. BleepingComputer — ESET tracks rise in malicious AI skills and adaptable malware
2. 01net — Ce malware utilise l’IA pour choisir les ordinateurs Windows qu’il va pirater
3. 01net — Un ver informatique peut se propager dans Microsoft Word, d’un document à l’autre, avec l’aide de Copilot
4. WeLiveSecurity (ESET) — PromptSpy ushers in the era of Android threats using GenAI
5. The Register — Word worm crawls into Copilot, spreads chaos
6. BleepingComputer — New Dolphin X malware uses AI to rank high-value targets

L’intelligence artificielle ne crée pas de menace nouvelle par magie — elle rend simplement les anciennes plus rapides à fabriquer. La vigilance, elle, n’a pas changé de nature.