NIST : le projet SP 2400-102 classe les attaques contre les agents IA
Le NIST publie le projet SP 2400-102 E2026, dont un nouveau chapitre recense les attaques visant les agents d'IA, de l'injection de prompt à l'empoisonnement de la mémoire.

Le National Institute of Standards and Technology (NIST) américain a publié le 9 novembre 2026 le premier projet public de SP 2400-102 E2026. Ce document prolonge la taxonomie des attaques contre les systèmes d'apprentissage automatique de 2025 et consacre un chapitre entier aux agents d'IA. Les commentaires sont acceptés jusqu'au 18 décembre 2026.
L'objectif du NIST est de doter développeurs, chercheurs et spécialistes de la sécurité d'un vocabulaire commun pour décrire menaces et parades. Cette classification doit servir de base à de futures normes et à des guides pratiques. Elle couvre les systèmes prédictifs, génératifs et agentiques.
Comment un attaquant peut atteindre un agent
Le chapitre 4 classe les attaques selon l'étape de travail de l'agent, l'objectif et les capacités de l'attaquant. Celui-ci peut intervenir lors de la définition de la tâche, de la planification, de l'exécution des actions ou du traitement des résultats des outils. Le NIST cite quatre objectifs : atteinte à la disponibilité, atteinte à l'intégrité, divulgation de données sensibles et détournement de l'agent à des fins malveillantes. Exemple : pousser l'agent à appeler des outils sans fin, ce qui épuise les ressources de calcul sans achever la tâche.
Plusieurs voies sont décrites : la requête de l'utilisateur, où une tâche dangereuse est découpée en étapes d'apparence anodine ; la chaîne d'approvisionnement du modèle, via des données d'entraînement empoisonnées ou des composants de réglage fin altérés ; les données non fiables et la mémoire, avec l'injection indirecte de prompt et l'empoisonnement de la mémoire à long terme, qui persiste d'une session à l'autre ; les outils et les compétences (skills), dont les descriptions ou les données renvoyées peuvent contenir des instructions malveillantes ; enfin les systèmes multi-agents, où un agent compromis transmet de faux messages aux autres.
Défenses et compromis
Les auteurs distinguent la protection au niveau du modèle et celle du système. On peut entraîner un modèle à distinguer la consigne de l'utilisateur des instructions glissées dans un contenu non fiable, mais des attaques soigneusement conçues peuvent le contourner. Au niveau du système, on limite les échanges de données et les opérations même si le modèle suit l'instruction injectée, et l'on isole l'exécution des outils. Ces restrictions pèsent sur les tâches utiles : il faut vérifier que l'agent reste opérationnel. L'association des deux niveaux de défense demande encore des recherches, notent les auteurs.
Le texte montre aussi comment utiliser la taxonomie pour préparer des essais. Dans l'exemple d'un agent de relation client qui ne peut envoyer un courriel qu'après validation d'un employé, les testeurs joignent un document ordonnant l'envoi immédiat, exécutent la même tâche avec et sans l'instruction piégée, puis comparent le journal des appels d'outils à celui du service de messagerie.
Des apps à découvrir
Touche les bonnes cases, additionne, atteins l'objectif. Facile à apprendre, difficile à maîtriser. Gratuit, pour tous les âges.
Discutez avec un partenaire IA ; chaque phrase revient corrigée et expliquée dans votre langue. 9 langues, de A1 à C2.
Ouvrez des messages EDIFACT et X12, chaque segment expliqué, conversion JSON/XML, export PDF et Excel. Fonctionne en local, sans envoi.
Choisissez pour qui, l'occasion et la personnalité. Le moteur lit les descriptions de produits de boutiques locales et classe ce qui convient. Gratuit, sans inscription.
Plus d'actus de ce jour
Tout voir →
Google Wallet : des clés numériques pour serrures connectées NFC et UWB

TSMC prévoit d'investir jusqu'à 1 milliard de dollars dans Anthropic et OpenAI

TC Battlefield : Acecore, Supplya et Navidyn sur le podium

Airwallex va investir plus de 1,6 milliard de dollars à Singapour
Plus dans: Sécurité
Tout voir →
Sanctuaire Yasukuni : fuite de données de 14 500 comptes en ligne

GMO Aozora Net Bank suspend son API bancaire à deux reprises

Helix remplace le captcha par un test de voix de 4 secondes
