Ce serait quoi un monde où les bugs de sécurité se font corriger avant même que les hackers ne les trouvent ? Ce serait plus calme non ? J’écrirais moins sur les failles de sécurité cela dit, mais ça me ferais plus de temps pour chiller dans le hamac. Breeeef, ça va peut-être se produire bientôt car c’est exactement ce que vient de rendre possible Trail of Bits en libérant Buttercup, leur système AI qui a décroché la deuxième place et 3 millions de dollars au challenge AIxCC du DARPA.

Et c’est maintenant open source et ça tourne sur votre laptop.

La tendance actuelle c’est une explosion des vulnérabilités… y’a plus de code produit que jamais, des dépendances partout, et des hackers de plus en plus organisés. Donc les équipes de sécurité sont débordées et passent leur temps à courir après les failles. Heureusement, Buttercup vient inverser complètement la donne en automatisant tout le processus, de la détection au patch.

Ce qui rend ce système spécial, c’est qu’il combine le meilleur des deux mondes. D’un côté, les techniques classiques de cybersécurité comme le fuzzing (bombarder le code avec des entrées aléatoires pour le faire planter) et l’analyse statique. Et de l’autre, sept agents IA différents qui collaborent pour comprendre le contexte, générer des patchs et vérifier qu’ils ne cassent rien d’autre.

Lorsqu’on lui confie une analyse, d’abord, Buttercup lance donc une campagne de fuzzing augmentée par IA sur votre code. Et au lieu de tester bêtement des entrées aléatoires, l’IA apprend quels patterns ont le plus de chances de révéler des bugs. Puis, quand une vulnérabilité est trouvée, le système utilise des outils comme tree-sitter et CodeQuery pour créer un modèle complet du programme et comprendre exactement comment le bug s’intègre dans l’architecture globale.

Et c’est là que ça devient vraiment intéressant car les sept agents IA entrent alors en action, avec chacun avec sa spécialité. L’un analyse le bug, l’autre génère des propositions de patch, un troisième vérifie que le patch ne casse pas les tests existants, et ainsi de suite. Ils se coordonnent tous pour produire un patch normalement robuste qui corrige vraiment le problème sans créer de régression.

Pendant la compétition DARPA à DEF CON 33, Buttercup a impressionné tout le monde. Le système a trouvé et patché des vulnérabilités dans 20 des 25 CWEs les plus dangereux selon MITRE. Et je vous parle de trucs sérieux : buffer overflows, injections SQL, race conditions… Trail of Bits a même reçu le prix “LOC Ness Monster” pour avoir soumis un patch de plus de 300 lignes qui fonctionnait parfaitement.

Ce qui est fou, c’est qu’ils ont obtenu ces résultats en utilisant uniquement des modèles IA moins chers, non-reasoning, et pas les gros modèles de raisonnement ultra-chers. Ça veut dire que c’est accessible pour des projets normaux, pas seulement pour les géants de la tech avec des budgets illimités.

L’installation est vraiment simple pour un outil de cette complexité :

git clone --recurse-submodules https://github.com/trailofbits/buttercup.git
cd buttercup
make setup-local
make deploy-local

Bon, il vous faudra quand même 8 cœurs CPU, 16GB de RAM et environ 100GB d’espace disque. Plus des clés API pour OpenAI ou Anthropic si vous voulez utiliser les fonctionnalités IA. Mais comparé à d’autres outils de sécurité enterprise, c’est vraiment raisonnable. Rassurez-vous aussi, il est possible de fixer un budget maximum en conso API.

Le système supporte actuellement le C et le Java, avec une compatibilité OSS-Fuzz pour s’intégrer facilement dans vos pipelines existants. Il y a même une interface web pour monitorer les tâches en cours et voir exactement ce que fait le système.

Ce qui me plaît vraiment dans ce projet, c’est surtout la philosophie derrière car au lieu de garder cette technologie secrète ou de la vendre hyper cher, Trail of Bits a décidé de tout libérer. Ils ont même créé une version “laptop-friendly” spécialement optimisée pour tourner sur des machines normales, pas juste des clusters de serveurs.

Dans le contexte actuel, c’est une vraie révolution. Google a par exemple montré que son IA peut trouver de nouvelles vulnérabilités dans des projets open source majeurs et Meta développe AutoPatchBench pour standardiser la réparation automatique. Mais Buttercup est le premier système complet, de bout en bout, et open source.

Avec cet outil, des projets open source pourrait se patcher automatiquement et les développeurs pourraient alors se concentrer sur les features au lieu de passer des heures à debugger. Bien sûr, ce n’est pas magique et Buttercup ne remplacera pas les experts en sécurité mais c’est un outil incroyablement puissant qui peut automatiser la partie la plus répétitive et chronophage du travail. Et vu que c’est open source, la communauté peut l’améliorer, l’adapter à ses besoins, créer des plugins…

Donc, si vous bossez dans le dev ou la sécurité, allez jeter un œil au GitHub de Buttercup et qui sait, peut-être qu’un jour on regardera en arrière et on se demandera comment on faisait sans IA pour sécuriser notre code.

Bon, là on va parler d’un truc qui va faire trembler pas mal de développeurs. VulnHuntr, c’est le nouveau joujou de Protect AI qui utilise l’intelligence artificielle pour dénicher des vulnérabilités 0-day dans du code Python. Et quand je dis dénicher, c’est pas pour rigoler car en quelques heures seulement, cet outil a trouvé plus d’une douzaine de failles critiques dans des projets open source ayant plus de 10 000 étoiles sur GitHub !

Le principe c’est qu’au lieu de balancer tout le code source dans un LLM et espérer qu’il trouve quelque chose, VulnHuntr découpe le code en petits morceaux digestes. Puis il analyse méthodiquement la chaîne complète depuis l’entrée utilisateur jusqu’à la sortie serveur, en demandant uniquement les portions de code pertinentes.

L’outil peut ainsi détecter sept types de vulnérabilités majeures : exécution de code à distance (RCE), inclusion de fichiers locaux (LFI), falsification de requêtes côté serveur (SSRF), cross-site scripting (XSS), références directes non sécurisées (IDOR), injection SQL et écrasement arbitraire de fichiers.

Pas mal pour un outil gratuit et open source, non ?

Et puis il y a la liste des victimes… euh pardon, des projets où VulnHuntr a trouvé des failles. Je vous présente gpt_academic (67k étoiles), ComfyUI (66k étoiles), Langflow (46k étoiles), FastChat (37k étoiles), et j’en passe. Des projets ultra populaires dans l’écosystème IA qui se sont fait épingler avec des vulnérabilités critiques. Par exemple, Ragflow s’est retrouvé avec une belle RCE qui a été corrigée depuis.

Pour l’utiliser, c’est assez simple puisque ça s’installer avec pipx ou Docker (d’ailleurs ils recommandent Python 3.10 spécifiquement à cause de bugs dans Jedi). Ensuite, vous exportez votre clé API Anthropic ou OpenAI, et vous lancez l’analyse sur votre repo. Attention quand même, les développeurs préviennent que ça peut vite coûter cher en tokens si vous n’avez pas mis de limites de dépenses !

Je trouve son workflow plutôt bien pensé, car le LLM résume d’abord le README pour comprendre le contexte du projet et fait ensuite une première analyse afin d’identifier les vulnérabilités potentielles. Pour chaque faille détectée, VulnHuntr relance alors une analyse spécifique avec un prompt adapté au type de vulnérabilité. Puis il continue à demander du contexte (fonctions, classes, variables d’autres fichiers) jusqu’à avoir reconstruit toute la chaîne d’appel. À la fin, vous avez un rapport détaillé avec le raisonnement, un exploit proof-of-concept, et un score de confiance.

D’après les retours, un score de confiance inférieur à 7 signifie qu’il n’y a probablement pas de vulnérabilité. Un score de 7, c’est à investiguer. Et 8 ou plus, c’est très probablement une vraie faille. Les développeurs recommandent d’ailleurs d’utiliser Claude plutôt que GPT, car apparemment les résultats sont meilleurs, ce qui ne m’étonne pas.

Malheureusement, pour le moment, ça ne fonctionne que sur du code Python et même s’ils ont ajouté le support d’Ollama pour les modèles open source, les résultats ne sont pas terribles avec ces derniers car ils galèrent à structurer correctement leur output. A voir avec le dernier modèle OSS d’OpenAI cela dit…

Alors d’un côté, je trouve ça génial d’avoir un outil aussi puissant pour sécuriser nos propres projets mais de l’autre, ça montre à quel point nos codes sont vulnérables et combien il est facile pour quelqu’un de mal intentionné de trouver des failles. Voilà, donc si vous développez en Python, je vous conseille vraiment de tester VulnHuntr sur vos projets car mieux vaut découvrir les failles vous-même plutôt que de les voir exploitées dans la nature !

Imaginez pouvoir scanner votre propre installation Odoo comme un hacker éthique pour y débusquer toutes les failles en quelques minutes. Et bien c’est exactement ce que fait OdooMap créé par Mohamed Karrab et dispo sur GitHub. Avec plus de 7 millions d’entreprises qui utilisent Odoo dans le monde, les failles de sécurité peuvent coûter très cher, donc c’est super de s’y intéresser un minimum.

Pour ceux qui ne connaissent pas, Odoo c’est cet ERP open source hyper populaire qui gère tout dans une entreprise : ventes, stocks, comptabilité, RH, site web, et j’en passe. Le problème, c’est que beaucoup d’installations Odoo sont mal configurées ou pas à jour, ce qui les rend vulnérables. Et quand on sait que cet ERP contient littéralement toutes les données sensibles d’une boîte, ça fait froid dans le dos.

C’est là qu’OdooMap entre en jeu. Mohamed Karrab a développé cet outil de reconnaissance et de test de sécurité spécialement pour Odoo. Et c’est du sérieux car l’outil fait tout : détection de version, énumération des bases de données, vérification des permissions CRUD (Create, Read, Update, Delete), extraction de données, et même du brute-force sur les logins et le master password.

Ce qui est vraiment bien pensé, c’est que OdooMap couvre toutes les phases d’un test de sécurité. D’abord la reconnaissance pour identifier la version d’Odoo et récupérer les métadonnées. Ensuite l’énumération pour lister les bases de données accessibles et les modèles exposés. Puis l’authentification et la vérification des permissions pour voir ce qu’un utilisateur peut vraiment faire. Et enfin l’extraction de données depuis des modèles spécifiques si vous avez les droits.

L’installation est super simple. Vous clonez le repo GitHub, vous installez avec pipx (ou pip si vous préférez), et c’est parti. Le développeur recommande d’utiliser pipx pour éviter de polluer votre système Python, ce qui est une bonne pratique :

git clone https://github.com/MohamedKarrab/odoomap.git
cd odoomap
pipx ensurepath && pipx install .
odoomap -h

Les fonctionnalités de brute-force sont particulièrement intéressantes. Par exemple, OdooMap peut tester des credentials par défaut, utiliser vos propres listes de mots de passe, ou même attaquer le master password de la base de données. C’est exactement le genre d’attaques que les vrais hackers utiliseraient, donc autant les tester vous-même avant eux.

Pour un scan de base, c’est aussi simple que :

odoomap -u https://example.com

Mais la vraie puissance se révèle quand vous commencez à combiner les options. Par exemple, pour authentifier et énumérer les modèles :

odoomap -u https://example.com -D database_name -U admin -P pass -e -l 200 -o models.txt

Ou pour vérifier les permissions sur les modèles (ce qui peut révéler des problèmes de configuration critiques) :

odoomap -u https://example.com -D database_name -U [email protected] -P pass -e -p -l 10

L’outil a également la capacité d’extraire des données depuis des modèles spécifiques. Si vous avez accès à res.users ou res.partner par exemple, vous pouvez dumper toutes les infos comme ceci :

odoomap -u https://example.com -D database_name -U admin -P pass -d res.users,res.partner -o ./output.txt

D’après mes recherches, les vulnérabilités les plus courantes dans Odoo incluent les failles XSS (Cross-Site Scripting), les problèmes de contrôle d’accès, les IDOR (Insecure Direct Object References) et les SSRF (Server-Side Request Forgery). OdooMap permet donc de tester une bonne partie de ces vulnérabilités, notamment les problèmes d’accès et d’authentification.

Ce qui est intéressant aussi, c’est que l’outil peut faire du brute-force sur les noms de modèles internes. Odoo a des centaines de modèles, et parfois certains sont exposés alors qu’ils ne devraient pas l’être. OdooMap peut les découvrir automatiquement :

odoomap -u https://example.com -D database_name -U admin -P pass -e -B --model-file models.txt

Bien sûr, comme tout outil de sécurité, OdooMap doit être utilisé de manière responsable. Mohamed Karrab le rappelle clairement : c’est fait pour des tests autorisés uniquement. Utiliser cet outil sans permission, c’est illégal et vous risquez de gros problèmes avec la police (et pas la Municipale, hein ^^) !! Mais si vous gérez une installation Odoo ou si vous êtes mandaté pour faire un audit, c’est un must-have.

L’outil est sous licence Apache 2.0, donc totalement open source et gratuit et le code est en Python 3.9+, donc accessible si vous voulez comprendre comment ça fonctionne ou l’adapter à vos besoins.

Pour aller plus loin dans la sécurisation d’Odoo, je vous conseille de jeter un œil à la page officielle de sécurité d’Odoo. Ils prennent la sécurité au sérieux et encouragent la divulgation responsable des vulnérabilités.

Pour ceux qui cherchent d’autres outils de pentest, il y a évidemment les classiques comme Metasploit, Burp Suite ou Nessus mais l’avantage d’OdooMap, c’est qu’il est spécialisé pour Odoo. Il connaît les spécificités de cet ERP et peut donc aller beaucoup plus loin qu’un scanner générique.

Pour finir, un grand bravo à Mohamed Karrab pour cet outil !

Les bug bounty hunters n’ont qu’à bien se tenir car Google va bientôt tenter de les remplacer (comme ils ont déjà remplacé pas mal de créateurs web) grâce à leur nouvelle IA baptisée Big Sleep. En effet, celle-ci vient de prouver qu’elle peut détecter des failles de sécurité que même les meilleurs hackers humains ont loupées. Et je ne vous parle pas de petites vulnérabilités bidons, mais de véritables failles dans des logiciels critiques.

Vous vous souvenez quand je vous parlais de XBOW, cette IA qui était devenue numéro 1 sur HackerOne ? Eh bien Google vient de rentrer dans la danse avec Big Sleep, et visiblement ils ne sont pas venus pour rigoler. L’approche est différente mais tout aussi impressionnante.

Big Sleep, c’est le fruit d’une collaboration entre Google Project Zero (l’équipe d’élite qui trouve des failles zero-day) et DeepMind (les génies derrière AlphaGo). Ensemble, ils ont créé une IA capable d’analyser du code source et de détecter des vulnérabilités de manière autonome. Le nom “Big Sleep” vient d’ailleurs du roman noir de Raymond Chandler (lien affilié), un clin d’œil au côté détective de l’IA.

La première vraie victoire de Big Sleep, c’est donc d’avoir trouvé une vulnérabilité stack buffer underflow dans SQLite, la base de données la plus utilisée au monde. Cette faille était passée sous le radar de tous les outils de fuzzing traditionnels et des chercheurs humains. L’IA a réussi à l’identifier en analysant les patterns de code et en comprenant la logique profonde du programme.

Ce qui est vraiment fou avec Big Sleep, c’est sa capacité à comprendre le contexte et la sémantique du code car contrairement aux outils de fuzzing classiques qui bombardent le programme avec des données aléatoires pour voir s’il crashe, Big Sleep lit et comprend réellement ce que fait le code.

C’est la différence entre un lecteur de Korben.info qui lit l’un de mes articles et qui est content. Et un lecteur de Korben.info (ou pas d’ailleurs) qui lit l’un de mes articles en diagonale (ou juste le titre…lol), qui ne comprend rien et qui part ensuite m’insulter sur les réseaux sociaux ^^.

Google explique que Big Sleep utilise une approche en plusieurs étapes. D’abord, l’IA analyse le code source pour comprendre sa structure et son fonctionnement. Ensuite, elle identifie les zones potentiellement vulnérables en se basant sur des patterns connus mais aussi sur sa compréhension du flux de données. Enfin, elle génère des cas de test spécifiques pour confirmer l’existence de la vulnérabilité.

Les 20 vulnérabilités découvertes touchent différents types de logiciels, des bibliothèques système aux applications web. Google reste discret sur les détails exacts pour des raisons évidentes de sécurité, mais ils confirment que toutes les failles ont été corrigées avant toute exploitation malveillante. C’est le principe du responsible disclosure : on trouve, on prévient, on corrige, et seulement après on communique.

Ce qui différencie Big Sleep de XBOW, c’est surtout l’approche. Là où XBOW excelle dans les bug bounties publics avec une approche plus agressive, Big Sleep semble plutôt orienté vers l’analyse en profondeur de code complexe. Les deux IA sont donc complémentaires et montrent bien que l’avenir de la cybersécurité passera par ces assistants intelligents.

D’ailleurs, Google ne compte pas garder Big Sleep pour lui et l’équipe travaille sur une version open source qui permettra à la communauté de bénéficier de cette technologie. L’idée c’est de démocratiser la recherche de vulnérabilités pour que même les petites entreprises puissent sécuriser leur code.

Mais attention, tout n’est pas rose non plus car que se passera-t-il si des acteurs malveillants mettent la main sur ce genre d’IA ? La course aux armements entre attaquants et défenseurs risque de fortement s’accélérer drastiquement. Google assure avoir mis en place des garde-fous, mais on sait tous que dans le domaine de la sécurité, rien n’est jamais garanti à 100%.

Selon Google, Big Sleep peut analyser en quelques heures ce qui prendrait des semaines à une équipe humaine et contrairement à vous les vacanciers éternels, l’IA ne se fatigue pas, ne fait pas d’erreur d’inattention, et peut traiter des volumes de code monumentaux. Sur les 20 vulnérabilités trouvées, au moins 5 étaient considérées comme critiques avec un score CVSS supérieur à 8.

Pour voir les dernières découvertes de BigSleep c’est par ici.

L’objectif pour Google à terme c’est de créer une IA capable de comprendre non seulement le code, mais aussi l’intention derrière le code, donc si vous êtes développeur ou responsable sécurité, il est temps de prendre ce sujet au sérieux. Les IA comme Big Sleep et XBOW ne sont pas des gadgets, donc commencez à réfléchir à comment intégrer ces outils dans vos processus de développement et surtout, n’attendez pas que les attaquants s’en servent contre vous.

Source

Si vous bossez dans la sécu ou que vous êtes juste curieux de comprendre comment fonctionnent les vulnérabilités, je vais vous parler d’un outil qui va vous changer la vie : Sploitus. C’est comme Google mais pour trouver des exploits sécu et avec un crâne-pieuvre en logo.

Créé par Anton “Bo0om” Lopanitsyn, un chercheur en sécurité web basé à Moscou, Sploitus est devenu LA référence pour trouver rapidement des exploits, des proof-of-concepts et des outils de hacking. Le site indexe en temps réel tout ce qui sort dans le domaine de la sécurité offensive et ça, c’est vraiment pratique quand vous devez vérifier si un système est vulnérable.

Sur sploitus.com, vous avez une barre de recherche toute simple dans laquelle vous pouvez chercher par nom de logiciel, par CVE (Common Vulnerabilities and Exposures), par type d’exploit ou même par auteur. Et le moteur va alors fouiller dans sa base de données massive et vous sortir tous les exploits pertinents.

Ce qui est cool avec Sploitus, c’est qu’il agrège plusieurs sources. On y trouve des exploits venant d’Exploit-DB, de GitHub, de Packet Storm, et plein d’autres plateformes. Comme ça au lieu de perdre du temps à chercher sur 15 sites différents, vous avez tout centralisé au même endroit et cerise sur le gâteau, les résultats sont triables par date ou par score de pertinence.

Pour chaque exploit, vous avez donc accès à pas mal d’infos utiles : la description détaillée, le code source (quand il est dispo), les plateformes affectées, et surtout un lien vers la source originale. C’est super important ça, parce que vous pouvez vérifier l’authenticité de l’exploit et voir s’il y a des mises à jour ou des commentaires de la communauté.

Le site propose aussi des flux RSS et Atom si vous voulez suivre en temps réel les nouveaux exploits qui sortent. C’est donc super pratique si comme moi, vous faites de la veille techno ou pour surveiller les vulnérabilités qui touchent vos systèmes. Y’a même un mode sombre pour ceux qui préfèrent coder la nuit (ou qui veulent juste faire plus hacker ^^).

Ah et petit détail sympa, des développeurs ont créé des scripts Python pour interroger Sploitus en ligne de commande. Le projet sploitus-search sur GitHub permet par exemple d’intégrer les recherches Sploitus directement dans vos outils de pentest. C’est super pratique par exemple pendant les CTF ou les audits de sécurité.

Maintenant, parlons un peu de l’aspect légal et éthique, parce que c’est aussi très important. Sploitus a eu par le passé quelques soucis avec des plaintes DMCA, notamment concernant un exploit WordPress, mais globalement, le site reste dans la légalité en tant que moteur de recherche qui indexe du contenu public.

CEPENDANT, les exploits référencés sur Sploitus sont des outils puissants qui peuvent causer des dégâts considérables s’ils sont mal utilisés. L’utilisation de ces exploits sur des systèmes dont vous n’êtes pas propriétaire ou sans autorisation explicite est illégale et peut vous valoir de sérieux problèmes judiciaires. Et ne comptez pas sur moi pour vous apporter des oranges en prison !

Ces outils sont donc destinés aux professionnels de la sécurité pour :

• Tester la sécurité de leurs propres systèmes
• Effectuer des audits autorisés
• Comprendre les vulnérabilités pour mieux s’en protéger
• Faire de la recherche en sécurité informatique

Voilà, donc si vous débutez dans le domaine, je vous conseille fortement de vous former d’abord aux bases de la sécurité informatique et de toujours travailler dans un environnement de test isolé.

D’ailleurs, Sploitus n’est pas le seul dans son genre. Vous avez aussi Exploit-DB qui propose SearchSploit en ligne de commande pour les recherches hors ligne, ou encore la base de données CVE officielle du MITRE. Mais l’avantage de Sploitus, c’est vraiment cette agrégation de sources multiples et cette interface web simple et efficace.

Voilà… Et n’oubliez jamais que le but de ce genre d’outils, c’est de sécuriser les systèmes, pas de les compromettre.

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Des chercheurs ont découvert deux vulnérabilités dans Linux qui, combinées, permettent d’obtenir un accès root sur la majorité des distributions Linux.

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Vous vous souvenez de Spectre et de Meltdown ? Mais siiii, ces petites vulnérabilités qui ont foutu le bazar dans tous les processeurs en 2018 ?

Eh bien figurez-vous que Microsoft vient de mettre à jour son outil de vérification, histoire de nous rappeler que nos CPU sont toujours aussi troués qu’un emmental (Oui, le gruyère n’a pas de trou). Le module SpeculationControl pour PowerShell évolue donc et c’est l’occasion parfaite de faire un petit check-up sécurité de vos machines.