DEF CON 34 : Ne a pas tué les agents d’IA – Il a plutôt définis ce qu’est la « Scarcity Premium ».

À l’intention des investisseurs,

Le DEF CON 34 se déroule à Las Vegas, jusqu’au dimanche 9 août. Si vous lisez les titres des articles, on peut voir que la théorie concernant les agents d’IA a été réfutée.

Les données disent quelque chose de différent.

Voici les chiffres.Les agents d’IA ont été classés comme une nouveauté dans le domaine des CTF en 2025.Lors du DEF CON 34, les agents autonomes constituent le niveau de base attendu. SageCTF – développé par des chercheurs de l’UC Santa Barbara et de l’UC Berkeley à partir de modèles disponibles publiquement – a réussi à détecter huit signaux d’alerte et s’est classé parmi les 5 % des 686 équipes les plus performantes.Environ 31 % des entreprises ont des agents dans le domaine de la production actuellement.Passé de presque zéro il y a deux ans.

Les agents ne meurent pas. Ils sont déployés.

Ce que DEF CON 34 et le camp d’été pour hackers qui s’est déroulé pendant une semaine ont révélé, c’est que les agents ne représentent pas un obstacle insurmontable. Il s’agit plutôt de constater que l’architecture de sécurité qui les entoure comporte des défauts structurels qui sont déjà exploités. Et cela change donc où se trouve la “prime de rareté”.

Le paradoxe entre abondance et pénurie, appliqué

Voici le cadre. Lorsque l’IA crée une abondance de quelque chose – dans ce cas, des agents autonomes capables de écrire du code, de tester, d’implémenter et de mettre en œuvre des attaques – alors cette ressource rare devient plus précieuse.

Les agents sont abondants. Ils sont bon marché et faciles à obtenir. De plus, l’écart entre les modèles diminue progressivement. À DEF CON 34, le village de l’IA a mis fin à cette compétition en utilisant un service de modèles partagé pour toutes les inférences. Aucun avantage budgétaire lié aux GPU. Aucune barrière permettant de se protéger contre les modèles innovants. La concurrence montre que l’on n’a pas besoin d’une infrastructure propriétaire pour créer des agents efficaces.

Alors, qu’est-ce qui devient rare ?

Vérification de sécurité fiable, à une vitesse comparable à celle du fonctionnement des machines. Pas de évaluation de risques théorique. Pas de tests de pénétration trimestriels. Une infrastructure de défense autonome en temps réel, capable de suivre le rythme des agents qui opèrent 24/7.

C’est le “premium de rareté”. Les données provenant des conférences sur la sécurité cette semaine vous indiquent exactement pourquoi ce phénomène se produit.

ChainDrop : La preuve qu’il est déjà là.

Deux jours avant l’ouverture de DEF CON 34, Microsoft a dévoilé ChainDrop.Un virus npm qui se propage de lui-même, ayant infecté plus de 400 paquets.Il ne s’est pas contenté de voler les identifiants – il a visé spécifiquement….claude/settings.jsonet.vscode/tasks.jsonLes fichiers de configuration qui indiquent aux agents de codage IA ce qu’il doit faire, quels outils ils peuvent utiliser, et quelles actions ils doivent entreprendre.

Un développeur installe un paquet compromis. Le virus se propague via le hook de préinstallation de npm avant même que le paquet ne soit complètement installé. Il récupère les identifiants utilisateurs, s’authentifie auprès de npm, GitHub, AWS, Kubernetes et HashiCorp Vault. Ensuite, il utilise les tokens d’accès volés pour infecter d’autres paquets. Il insère des configurations d’agents contrôlées par l’attaquant dans les répositories, de manière que, la prochaine fois que Claude Code ou VS Code se lance, l’agent commence à exécuter les instructions de l’attaquant.

Le développeur n’a pas besoin d’exécuter de code supplémentaire. C’est l’agent qui le fait.

Ce n’était pas une hypothèse.Les chercheurs de BSides Las Vegas ont alerté sur cette surface d’attaque précise le 3 août.Microsoft l’a confirmé le lendemain. Le délai entre l’avertissement et l’exécution était de 24 heures.

Phantom Labs : Trois défenses, trois moyens de contourner les protections

Phantom Labs a présenté une démonstration plus ciblée lors de DEF CON 34. Ils ont utilisé un agent Microsoft Copilot Studio standard, avec l’interpréteur de code activé, afin d’obtenir les clés privées TLS, 75 variables d’environnement (y compris les IDs de clients Azure AD), la topologie du cluster Service Fabric, ainsi que le code source complet.

Trois mécanismes de protection étaient en place. Un modèle de langage à grande échelle déterminait si le code pouvait être exécuté sans risque. Chacun de ces mécanismes a été contourné.

La leçon qui se cache derrière l’exploit est plus importante que l’exploit lui-même. Le conteneur contenait des secrets que l’agent n’avait jamais besoin d’utiliser pour son travail réel. Ce privilège permettait de transformer une erreur de exécution du code en clés volées.

Un agent d’IA est la nouvelle catégorie de identité privilegiée. Si vous le traitez comme un compte de service ordinaire, vous créerez une faille qui attend simplement d’être exploitée.

Glasswing : Le Cliff de la Remediation

Le problème structurel plus important a déjà été identifié.Le projet Glasswing – un programme d’évaluation coordonnée des vulnérabilités de Anthropic – a été lancé en avril avec 12 partenaires technologiques majeurs. Au cours du premier mois, plus de 10 000 vulnérabilités de niveau élevé ou critique ont été identifiées..

Ils ont communiqué 1 596 de ces résultats aux mainteneurs du logiciel open source. Seulement 97 d’entre eux ont été corrigés avec succès. Cela représente un taux de correction de 6 %.

La détection des vulnérabilités grâce à l’IA fonctionne désormais à une vitesse élevée. Les mainteneurs de logiciels open source, dont beaucoup sont des volontaires, agissent à une vitesse humaine. Le goulot d’étranglement s’est déplacé de la découverte des vulnérabilités vers leur correction.

Les délais de exploitation des vulnérabilités ont diminué. Le temps moyen entre la publication publique d’une vulnérabilité et son utilisation pour créer des attaques a chuté, passant de 771 jours en 2018 à quelques heures. 28 % des vulnérabilités identifiées par CVE sont exploitées dans les 24 heures suivant leur publication.

Le système découvre des problèmes plus rapidement que il peut les corriger. Les attaquants exploitent ces problèmes plus rapidement que le système ne peut les détecter. Ce n’est pas une erreur temporaire. C’est une situation structurelle permanente.

La violation narrative

C’est là que le consensus se trompe. L’opinion populaire est que DEF CON 34 a montré que les agents d’IA sont trop dangereux pour être utilisés. C’est donc le titre de l’article qui indique cela.

Les données le contredisent. Les agents sont déjà en service dans 31 % des entreprises. 40 % des applications des organisations intègrent désormais les capacités liées aux agents. L’industrie de la sécurité a passé une semaine à DEF CON 34 pour identifier précisément les surfaces d’attaque, les chaînes d’exploitation et les moyens de correction possibles. Ce n’est pas une alerte. C’est plutôt un plan de bataille qui est défini en public.

La violation narrative est la suivante : le public considère les échecs de la sécurité comme une raison pour ralentir l’utilisation des agents IA. En revanche, les données les présentent comme une raison pour accélérer les investissements dans les infrastructures qui rendent les agents plus sûrs.

Lorsque la surface d’attaque est connue, lorsque les chaînes d’exploits sont identifiées, lorsque le processus de découverte des vulnérabilités est quantifié – alors le marché peut évaluer le coût de la solution. Or, cette solution est rare.

Où va l’argent

Le paradoxe entre abondance et pénurie vous fournit le cadre pour comprendre la situation. Les agents sont abondants. L’infrastructure de vérification fiable est en revanche rare. L’asymétrie d’investissement réside dans cet actif rare.

Trois catégories :

Opérations de sécurité autonomes.Des entreprises comme NodeZero, qui effectuent continuellement des tests de sécurité sur les infrastructures, les identités, les services en ligne et les applications, à l’aide d’agents pilotés par l’IA. La défense doit donc répondre aux attaques à une vitesse égale à celle des attaques.

Vérification de la chaîne d’approvisionnement.L’attaque ChainDrop exploitait une faiblesse fondamentale dans la gestion des paquets : on ne peut pas vérifier la confiance du paquet au moment de son installation si l’attaquant contrôle le token d’publication. Les infrastructures qui vérifient cryptographiquement l’intégrité des paquets, la configuration des agents et les pipelines de déploiement deviennent alors un obstacle majeur.

Gouvernance des agents Zero-Trust.Phantom Labs a montré que le privilège de positionnement est le facteur qui cause les problèmes. La gestion des identités des agents – accès basé sur les privilèges minimaux, application de règles en temps réel, surveillance des comportements – constituent les mesures de contrôle qui permettent de distinguer les environnements compromis des environnements protégés.

Ce ne sont pas des catégories spéculatives. DEF CON 34 a montré en direct les modes de défaillance qui peuvent se produire. Les entreprises qui développent des solutions pour remédier à ces problèmes disposent déjà du modèle de menace correspondant.

Ce que les Bears ont mal compris

Le problème est simple : les agents d’IA sont trop risqués, la surface d’attaque est trop grande, l’industrie devrait ralentir.

Un argument logique, en apparence. Plus de surfaces d’attaque signifie plus de risques. C’est la logique de la sécurité de base.

Mais les données ne soutiennent pas une ralentissement. Elles indiquent plutôt qu’il est nécessaire d’accélérer la mise en place de la couche défensive. ChainDrop a été révélé le 4 août. Microsoft a publié des instructions pour détecter et corriger les problèmes le même jour. Les outils permettant de trouver, isoler et corriger les environnements affectés existent déjà – il suffit simplement de les déployer à grande échelle.

Le problème que soulève Glasswing est celui de la capacité, et non de la faisabilité. Anthropic a investi 100 millions de dollars dans les projets participatifs, ainsi que des millions d’autres dollars dans l’infrastructure open source permettant la correction des problèmes. Le marché réagit déjà. La question n’est pas de savoir si les solutions sont possibles. C’est plutôt de savoir si le capital circule suffisamment rapidement pour combler le fossé avant que les attaquants ne l’agrandissent davantage.

Les ours espèrent que la peur anéantira cette tendance. Les données montrent que la peur augmente la demande.

Quoi regarder

Trois facteurs déterminent si ce “premier prix de rareté” se traduit par des évaluations plus élevées :

Budgets de sécurité pour les entreprises.Si le déploiement des agents d’IA se poursuit à ce rythme, et si des incidents de sécurité comme ChainDrop deviennent courants, les dépenses au niveau de la direction pour l’infrastructure de sécurité autonome doivent augmenter. Il est important de surveiller les résultats financiers du troisième et quatrième trimestre en matière de plateformes de cybersécurité et de DevSecOps – ces indicateurs vous permettront de savoir si la demande se transforme en revenus réels.

Réponse réglementaire.La Base de données nationale sur les vulnérabilités est déjà soumise à des pressions structurelles ; le nombre de rapports de vulnérabilités soumis par les entreprises a augmenté de 263 % entre 2020 et 2025. Lorsque les organismes réglementaires imposent des délais de divulgation et de correction des vulnérabilités à vitesse machine, les entreprises qui peuvent respecter ces délais à grande échelle se trouvent en position avantageuse.

Résultats des CTF entre agents.Si HALctf et les compétitions autonomes similaires montrent que les agents obtiennent de meilleurs résultats constamment, tant en attaque qu’en défense, alors la pertinence des infrastructures de sécurité pilotées par l’IA s’affermit. Si l’écart entre les humains et les agents se réduit plus rapidement sur le côté défensif, la prime liée à la rareté s’accélère.

Le DEF CON 34 n’a pas réussi à détruire la thèse selon laquelle les agents IA existent réellement. Il a plutôt prouvé que ces agents sont réels, que les risques sont connus, et que le prix de rareté lié aux infrastructures de sécurité se forme plus rapidement que ce que la plupart des portefeuilles peuvent rééquilibrer.

Les meilleurs investisseurs ne fuient pas les risques identifiés. Ils achètent plutôt l’actif rare qui se trouve de l’autre côté de ces risques.