Des entreprises indiennes de cybersécurité, dont Indusface et Astra Security, adoptent des agents d’IA conçus à partir de grands modèles de langage pour accélérer les tests de vulnérabilités logicielles, de jours ou de semaines à quelques heures, selon The Economic Times. Ce changement reflète la montée en puissance de la rapidité des attaquants et la capacité émergente des outils d’IA à identifier des failles de manière autonome, poussant les entreprises à adopter des tests automatisés pour suivre l’évolution des menaces.
Accélération du temps de test
Des évaluations de sécurité des grands clients qui nécessitaient auparavant quatre à cinq jours — ou jusqu’à 20 jours pour des applications plus importantes — se terminent désormais en quelques heures, selon Ashish Tandon, PDG d’Indusface. Cette accélération permet aux équipes sécurité d’identifier et de traiter les vulnérabilités plus rapidement à mesure que le paysage des menaces évolue.
Rapidité des attaquants et croissance des vulnérabilités
Le besoin urgent de tests plus rapides est souligné par des données émergentes sur les capacités des attaquants. CrowdStrike a indiqué que le temps moyen d’escalade des attaquants après compromission est tombé à 48 minutes en 2025. Dans le même temps, Gartner estime que les vulnérabilités documentées annuelles dépasseront 1 million d’ici 2030, contre environ 277 000 en 2025 — soit une hausse proche de quatre fois.
Expansion des capacités de l’IA
Proofpoint, qui a étendu ses opérations en Inde l’année dernière, a relevé que les agents d’IA aident à examiner des milliers d’alertes de menace chaque jour. Cette automatisation répond à un défi crucial : les entreprises font face à un durcissement des réglementations sur les données et à une pénurie d’analystes sécurité qualifiés. La capacité va au-delà du tri des alertes ; selon Anthropic, Claude Mythos Preview a identifié un bug dans OpenBSD, un système d’exploitation open source, resté non détecté pendant 27 ans. Le même modèle a obtenu un taux de réussite de 72,4% pour transformer des vulnérabilités connues en exploits fonctionnels, contre 14,4% pour Opus 4.6, un modèle Anthropic antérieur.
Remédiation et disparité organisationnelle
Si l’IA accélère la découverte des vulnérabilités, la remédiation — le processus de correction des problèmes de sécurité — reste un goulot d’étranglement nécessitant un examen et une validation humains. D’après Arctic Wolf, une entreprise de cybersécurité, 76% des compromissions dans ses cas de réponse à incident impliquaient une ou plusieurs des 10 vulnérabilités connues pour lesquelles des correctifs étaient disponibles avant l’exploitation. Cet écart pourrait s’accentuer dans l’ensemble du secteur : les grandes entreprises équipées de capacités de détection et de remédiation pilotées par l’IA pourraient prendre de l’avance sur les plus petites organisations, qui manquent de personnel ou de budget pour gérer le volume de vulnérabilités identifiées.
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