L'intelligence artificielle générative (IA) prend de plus en plus d'ampleur chaque jour, et les personnes travaillant dans le domaine des actifs numériques et des registres distribués utilisent régulièrement cette technologie dans leur travail. Le problème est que ce public cible est clairement dans le viseur des malfaiteurs, et des informations confidentielles, pas si faciles à révoquer, peuvent être volées. Vendredi, le co-fondateur de Refi Hub, Numa Lunah, a raconté avoir été « piraté ».
« Hier, j'ai été piraté », a-t-il écrit sur X. « Le lien provenait d'un chat avec Claude. J'installais une application de transcription. Claude a envoyé un lien de téléchargement, et j'ai collé la commande dans le terminal. Tout semblait parfaitement légitime. Mais en réalité, ce ne l'était pas. C'était un faux site contenant un logiciel malveillant. Il s'est exécuté instantanément et a tenté de me voler tout ce que j'avais. »
Le développeur a ajouté qu'aucune information confidentielle n'avait fuité et qu'il avait complètement nettoyé l'ordinateur portable qu'il utilisait et réinstallé le système à zéro. Mais le problème ne s'est pas arrêté là. « Voici le plus terrifiant », a expliqué Numa. « En restaurant les données de la sauvegarde, j'ai trouvé un fichier SKILL.md infecté pour Claude Code. Il ressemblait exactement à mon propre guide de style d'écriture. Mais à l'intérieur étaient cachées des instructions pour recharger discrètement le logiciel malveillant et voler mes identifiants à chaque fois que l'IA chargeait ce fichier. »
Les réponses des LLM ouvrent un nouveau vecteur d'attaque, et les crypto-professionnels font face à un problème de sécurité irréversible
Le cas de Numa n'est pas le premier où un LLM fournit des réponses malveillantes. Il y a quelques mois, des experts de Microsoft Defender avaient averti que les attaques de cryptojacking avaient évolué, passant d'un simple empoisonnement SEO à « l'empoisonnement » des réponses des LLM. De telles attaques proviennent de modèles d'IA tels que Gemini, Claude, Copilot et ChatGPT. Elles comprennent : des artefacts diffusés via la fenêtre de contexte ; des chatbots recommandant des liens de téléchargement contrôlés par des attaquants ; de faux installateurs sous la marque de l'IA ; ainsi que du code source infecté et des compétences d'agents.
Fondamentalement, sur l'ordinateur portable standard d'un spécialiste du contenu, des données secrètes sont stockées, dont l'accès peut être révoqué même après un piratage, mais les crypto-spécialistes peuvent détenir des données secrètes dont l'accès est irrévocable. Cela inclut des éléments tels que les phrases de récupération (seed phrases), les fichiers xprv/keystore exportés, les fichiers JSON de portefeuilles « chauds », les clés API d'échanges avec des droits de retrait, les clés de déploiement, les macaroons Lightning, les données associées aux portefeuilles matériels et les cookies de session pour les tableaux de bord des exchanges centralisés (CEX), entre autres.
La vulnérabilité la plus dangereuse pourrait être la confiance et la paresse humaines
Les derniers avertissements montrent qu'un changement fondamental dans la culture de sécurité est nécessaire. Au lieu de simplement faire régulièrement confiance aux outils d'IA, il faut faire preuve d'un scepticisme global envers l'automatisation elle-même. Les employés de cette industrie feraient mieux de traiter chaque suggestion de l'IA comme potentiellement hostile, quelle que soit sa source. Ce n'est pas de la prudence excessive ou de la paranoïa ; c'est, littéralement, une question de survie.
La morale de cette histoire ne réside pas dans un code vulnérable ou des résultats infectés de nos modèles d'IA préférés, mais dans l'instinct humain de faire confiance aux réponses pratiques. Dans cette situation, cet instinct est une menace qu'aucun correctif ne peut réparer. Finalement, ce qui a sauvé le co-fondateur de Refi Hub, c'est qu'il a, selon ses dires, « lu chaque fichier de configuration, chaque hook et chaque configuration avant de laisser l'IA y toucher ».
Malheureusement, la plupart des utilisateurs actuels de l'IA ne vérifient probablement pas la fiabilité des informations que l'IA leur fournit et lui font simplement confiance pour des raisons qui restent difficiles à expliquer.
end-content
