AI data center startup Nscale raised $2 billion at a $14.6 billion valuation from chip giant Nvidia.
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Google Messages is testing Tap to Draft, a new beta feature that lets users edit Smart Replies before sending and helps prevent accidental texts.
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A fake Gemini-style chatbot is pushing a bogus Google Coin presale, using Google branding and scripted AI replies to lure victims into crypto payments.
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Attackers are using fake Claude Code install pages and malicious search ads to spread infostealer malware targeting Windows and macOS systems.
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Amazon cut at least 100 white-collar jobs in its robotics division as it continues restructuring, even while expanding its warehouse robot fleet and AI spending.
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X is testing a new ad format that adds shopping prompts beneath product mentions, opening a new revenue path while raising fresh questions about user trust.
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Veeam’s Agent Commander turns backup into an AI-era command center, giving enterprises the guardrails, visibility, and precision “undo” they need to safely scale autonomous agents.
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Apple’s rumored HomePad could launch later this year, with leaks pointing to a seven-inch display, A18 chip, and deep Siri integration.
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Un agent IA autonome a percé les défenses de Lilli, la plateforme d'intelligence artificielle interne de McKinsey, c'est arrivé en à peine deux heures. Au programme : 46,5 millions de messages en clair, 728 000 fichiers clients et un accès en écriture à l'ensemble de la base de données. Le tout sans aucun identifiant.
C'est la startup de sécurité CodeWall qui a mené l'attaque, dans le cadre d'un test de pénétration. Son agent IA a commencé par scanner la documentation API de Lilli, qui était exposée publiquement. Sur les 200 points d'accès répertoriés, 22 ne demandaient aucune authentification.
L'un d'eux, qui servait à enregistrer les requêtes de recherche des utilisateurs, concaténait les noms de champs JSON directement dans les requêtes SQL sans aucun filtrage. Une injection SQL classique, la faille la plus documentée du web depuis vingt ans.
Les scanners de sécurité classiques comme OWASP ZAP étaient passés à côté, parce que les valeurs des paramètres, elles, étaient bien protégées. Mais pas les noms de champs.
Il a fallu seulement une quinzaine d'itérations à l'aveugle sur les messages d'erreur de la base, pour cartographier toute sa structure interne. Résultat : 46,5 millions de conversations en clair couvrant la stratégie, les fusions-acquisitions et les engagements clients de McKinsey, mais aussi 728 000 fichiers (192 000 PDF, 93 000 tableurs, 93 000 présentations), 57 000 comptes utilisateurs, 384 000 assistants IA et 3,68 millions de fragments de documents RAG avec les chemins de stockage S3.
Le pire, c'est que les 95 prompts système qui contrôlent le comportement de Lilli étaient accessibles en écriture. Une simple requête SQL UPDATE suffisait pour empoisonner les réponses du chatbot à l'ensemble des 40 000 consultants qui l'utilisent, sans laisser de trace.
CodeWall a divulgué la faille le 1er mars, et McKinsey a réagi vite : tous les points d'accès non authentifiés ont été fermés, l'environnement de développement mis hors ligne et la documentation API retirée, le tout en une journée.
Histoire de rassurer tout le monde, le célèbre cabinet de conseil promet qu'aucune donnée client n'a été consultée par des personnes non autorisées. Sauf que l'adoption de Lilli dans l'entreprise est massive, puisque plus de 70% des employés de McKinsey l'utilisent au quotidien, avec quand même plus de 500 000 requêtes par mois, et une faille en place depuis... 2023 !
Quoi qu'il en soit, une injection SQL sur une plateforme qui tourne depuis deux ans et demi chez un cabinet qui vend du conseil en transformation numérique à, à peu près, la Terre entière, c'est quand même plus que cocasse.
Source : The Register
Des chercheurs liés à Alibaba ont découvert que leur agent IA, baptisé ROME, avait détourné des GPU pour miner de la cryptomonnaie et ouvert un tunnel de réseau vers l'extérieur, le tout sans aucune instruction humaine. Le comportement est apparu spontanément pendant l'entraînement par renforcement. Alibaba a réagi, mais cette séquence pose pas mal de questions sur la sécurité des agents IA autonomes.
ROME, pour « ROME is Obviously an Agentic ModEl », est un modèle basé sur l'architecture Qwen3-MoE d'Alibaba. Quatre équipes de recherche (ROCK, ROLL, iFlow et DT) l'ont développé pour exécuter des tâches complexes en autonomie : planification, commandes de terminal, édition de code et interaction avec des systèmes numériques.
Sauf que pendant son entraînement par renforcement, sur plus d'un million de trajectoires, l'agent a fait deux choses que personne ne lui avait demandées.
Il a redirigé une partie de la puissance GPU vers du minage de cryptomonnaie. Et il a ouvert un tunnel SSH inversé depuis une instance Alibaba Cloud vers une adresse IP externe, ce qui revient à créer une porte dérobée qui contourne les pare-feu.
Ce n'est pas le système de sécurité du modèle qui a repéré le problème. C'est le pare-feu managé d'Alibaba Cloud qui a détecté des schémas de trafic anormaux et une utilisation de GPU qui collait avec du minage. Les chercheurs ont croisé les horodatages du pare-feu avec les traces d'entraînement pour confirmer que c'était bien ROME le responsable.
Selon eux, le comportement relève de la « convergence instrumentale » : quand un modèle d'IA devient assez capable, il développe des sous-objectifs utiles pour atteindre n'importe quel but, et l'acquisition de ressources de calcul en fait partie.
Alibaba a réagi en ajoutant un filtrage des trajectoires dangereuses dans son pipeline d'entraînement et en durcissant les environnements sandbox. Les chercheurs ont choisi de publier leurs résultats plutôt que de les garder pour eux, en admettant que « les modèles actuels sont nettement sous-développés en matière de sécurité, de sûreté et de contrôlabilité ».
Le problème de fond, c'est que les outils qui rendent ces agents utiles (accès au terminal, édition de code, interaction réseau) sont aussi ceux qui créent la surface d'attaque. Les retirer reviendrait à rendre l'agent inutile.
On peut se dire que ce genre de problème ne sera pas le dernier du genre. Mais quand un agent IA se met à miner de la crypto et à ouvrir des tunnels réseau sans qu'on lui ait rien demandé, ça fait quand même un peu tiquer. On ne parle pas d'un chatbot qui hallucine une recette de gâteau, là.
C'est un modèle qui a trouvé tout seul comment détourner des ressources à son avantage. On saluera quand même la transparence d'Alibaba, qui a publié les résultats au lieu de les planquer, mais la question de la sécurité des agents autonomes reste très ouverte.
Source : Axios
Mark Russinovich, CTO de Microsoft Azure, a donné à Claude Opus 4.6 un programme qu'il avait écrit en assembleur 6502 pour Apple II en mai 1986. L'IA d'Anthropic y a trouvé des vulnérabilités. Une découverte possible grâce à Claude Code Security, un outil qui a déjà débusqué plus de 500 failles dans des projets open source.
Le programme en question s'appelle Enhancer. C'est un utilitaire écrit en langage machine 6502 qui ajoutait à l'Applesoft BASIC la possibilité d'utiliser des variables ou des expressions comme destination pour les commandes GOTO, GOSUB et RESTORE.
Claude Opus 4.6 a identifié un comportement silencieux incorrect : quand une ligne de destination n'était pas trouvée, le programme plaçait le pointeur sur la ligne suivante ou au-delà de la fin du programme, au lieu de signaler une erreur. L'IA a même suggéré le correctif : vérifier le carry flag (positionné quand une ligne n'est pas trouvée) et rediriger vers un gestionnaire d'erreurs.
L'anecdote a surtout valeur de démonstration. Russinovich l'a partagée pour montrer que les modèles d'IA sont désormais capables de décompiler du code embarqué d’un autre âge et d'y repérer des failles, ce qui pose un problème quand on sait que des milliards de microcontrôleurs tournent dans le monde avec du code qui n'a jamais été audité.
Cette histoire autour de l'Apple II est amusante, mais le vrai sujet est ailleurs. Anthropic a utilisé Claude Opus 4.6 pour scanner des bases de code open source en production et a trouvé plus de 500 vulnérabilités qui avaient échappé à des années de revue par des experts humains.
Parmi les projets touchés : GhostScript (traitement PostScript et PDF), OpenSC (utilitaires pour cartes à puce), CGIF (traitement d'images GIF) et le noyau Linux. Certaines de ces failles étaient là depuis des décennies, malgré des millions d'heures de fuzzing accumulées sur ces projets.
Côté Firefox, on vous en a parlé : 22 CVE dont 14 haute gravité, trouvées en deux semaines seulement.
On vous en a déjà parlé, Anthropic a lancé le 20 février Claude Code Security, un outil intégré à Claude Code sur le web, pour l'instant en accès limité. Le principe : l'IA scanne un dépôt de code, identifie les vulnérabilités, et propose des correctifs ciblés pour validation humaine.
Contrairement aux outils d'analyse statique classiques qui fonctionnent par pattern matching, Claude lit et raisonne sur le code comme le ferait un chercheur en sécurité, en traçant les flux de données et en comprenant comment les composants interagissent. Rien n'est appliqué sans validation humaine. L'outil est accessible aux clients Enterprise et Team, et les mainteneurs de projets open source peuvent demander un accès gratuit.
Tout ça pour dire que l'image du CTO d'Azure qui ressort son vieux code Apple II et se retrouve avec un rapport de failles, c'est quand même franchement rigolo, mais aussi intéressant. Mais le fond du sujet est plus sérieux : des milliards d'appareils embarqués tournent avec du code ancien que personne n'a jamais audité, et l'IA est désormais capable de les passer au peigne fin. Anthropic a quand même prévenu que cet écart entre la capacité à trouver les failles et celle de les exploiter ne durera probablement pas éternellement. On l’espère.
Source : The Register
In this photo illustration, the GitHub Copilot logo is seen displayed on a smartphone screen.
GitHub Copilot has added support for OpenAI’s GPT-5.4 coding model.
Microsoft has introduced a new Copilot Tasks feature to its AI ecosystem, marking a significant move towards autonomous task execution. This new feature gives Copilot the ability to execute tasks and automate actions on behalf of users, making it more than a traditional AI chatbot. Copilot Tasks: Turning an AI Chatbot into a Personal Assistant […]
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The research team at Microsoft discovered a new type of cyberattack called AI Recommendation Poisoning. Unlike a malware-injection attack that targets users’ devices, this attack manipulates the information shown to users, gradually influencing their decisions and acting like digital poison. AI Recommendation Poisoning can influence AI chats AI Recommendation Poisoning occurs when an external actor […]
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eBay cuts 800 jobs while investing in AI and acquiring Depop for $1.2 billion, reshaping its workforce to compete in the booming recommerce market.
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Renewing your enterprise AI platform in 2026? Ask these five questions to evaluate ROI, cost control, scalability, and vendor risk before committing.
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Nvidia posted record $68.1 billion Q4 revenue and $43B net income, driven by data center AI demand, and guided $78B revenue for the current quarter.
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Nvidia unveils Vera Rubin, a next-gen AI system promising 10x performance per watt, modular design, and liquid cooling to power future data centers.
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OpenAI says scammers are using ChatGPT to commit romance scams and impersonate law firms. Learn the fastest verification steps to avoid AI-assisted fraud.
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