Le 1er juillet 2026, Check Point Research a publié une analyse qui marque un premier documenté dans l'histoire de l'abus des modèles d'intelligence artificielle à des fins malveillantes. Des chercheurs de l'entreprise ont identifié un fichier malveillant, un ransomware fonctionnel nommé InfernoGrabber v9.0 par son auteur, dont l'analyse montre qu'il a été généré en grande partie par DeepSeek, le modèle d'IA chinois. Ce qui rend le cas notable n'est pas seulement la participation de l'IA dans la création du malware, mais que l'outil résultant représente une technique d'attaque théorisée depuis des années et considérée comme peu pratique par les chercheurs en sécurité, que DeepSeek a su concrétiser en une chaîne d'attaque fonctionnelle.
Le fichier original, nommé deepseek_python_20260125_da0631.py, a été mis en ligne sur VirusTotal le 25 janvier 2026. VirusTotal l'a décrit comme une "boîte à outils de vol d'informations et de ransomware entièrement fonctionnelle." Check Point a découvert ce fichier dans le cadre d'une analyse plus large portant sur environ 3 000 fichiers attribués à DeepSeek. Sur ces 3 000 fichiers, 1 383 ont été classifiés comme malveillants ou dangereux.
InfernoGrabber v9.0 est une application Python Flask, mais son mécanisme d'attaque principal s'exécute entièrement dans le navigateur, sans installation d'un exécutable natif, sans exploitation d'une vulnérabilité du navigateur, et sans droits d'administrateur. La technique exploite l'API File System Access, une API web standard implémentée dans les navigateurs Chromium qui permet à une page web d'accéder aux fichiers locaux de l'utilisateur, à condition que celui-ci accorde l'autorisation.
La chaîne d'attaque débute par une page de phishing qui trompe l'utilisateur pour qu'il clique sur un bouton déclenchant une boîte de dialogue du navigateur demandant l'accès à un dossier local. Une fois l'accès accordé, le code JavaScript de la page exécute plusieurs opérations en séquence. Il énumère les fichiers dans le dossier sélectionné, lit leur contenu et l'exfiltre vers un serveur distant, chiffre les fichiers sur place et les écrase avec leur version chiffrée, puis affiche une note de rançon dans le navigateur indiquant le montant demandé et les instructions de paiement.
Toutes ces opérations se déroulent dans le contexte du navigateur, dans le thread principal de la page web. Il n'y a aucun processus natif sur le système, aucun fichier exécutable téléchargé, aucune modification du registre Windows. Du point de vue des outils de sécurité des points de terminaison traditionnels, rien d'inhabituel ne se passe au niveau du système d'exploitation.
Check Point a confirmé le fonctionnement d'InfernoGrabber sur Windows, macOS, Linux, ChromeOS et Android avec les navigateurs basés sur Chromium, y compris Microsoft Edge sur Windows. La seule exception notable est iOS, où les restrictions d'Apple sur les API web limitent l'accès au système de fichiers local depuis le navigateur.
Cette compatibilité multiplateforme est une conséquence directe de l'approche basée sur les API web. Le même code JavaScript fonctionne sur n'importe quelle plateforme qui dispose d'un navigateur Chromium, car l'implémentation de l'API File System Access est cohérente entre Chrome, Edge, Brave et les autres dérivés Chromium. Un attaquant n'a pas besoin d'écrire ou de maintenir des versions séparées pour Windows, macOS et Linux : une seule page web atteint toutes ces plateformes.
Check Point souligne dans son analyse que l'utilisation de DeepSeek dans la création d'InfernoGrabber est significative en raison des taux de refus plus bas du modèle chinois pour les demandes à caractère malveillant par rapport à ses équivalents occidentaux, notamment Claude d'Anthropic, GPT-4 d'OpenAI et Gemini de Google. Ces derniers ont des garde-fous plus stricts qui refusent de générer du code de malware fonctionnel même lorsque la demande est formulée de manière indirecte.
DeepSeek, selon l'analyse de Check Point, a franchi cette barrière, que ce soit par des garde-fous moins rigoureux ou par une capacité de l'auteur à formuler ses demandes d'une manière qui évitait les refus. Le résultat est un outil d'attaque fonctionnel produit avec significativement moins de compétences en développement de malwares qu'une implémentation entièrement manuelle l'aurait exigé.
À la date de publication de l'analyse de Check Point, aucune exploitation d'InfernoGrabber v9.0 ou de la technique File System Access pour du ransomware n'avait été documentée dans des incidents réels. La technique reste théorique dans son application malveillante en dehors des tests de recherche. Cela dit, le fait qu'un fichier fonctionnel ait été mis en ligne sur VirusTotal en janvier 2026 signifie que d'autres acteurs ont potentiellement accès à cette technique depuis des mois.
La frontière entre "non exploité dans la nature" et "activement utilisé dans des campagnes" peut se franchir rapidement une fois qu'une technique est documentée publiquement et qu'un code fonctionnel est disponible. L'historique des ransomwares montre que les innovations techniques se diffusent rapidement dans l'écosystème cybercriminel, en particulier lorsqu'elles offrent des avantages défensifs comme l'absence de détection au niveau du point de terminaison.
La protection la plus directe contre l'abus de l'API File System Access est de traiter les demandes d'accès aux fichiers locaux depuis une page web avec le même niveau de méfiance qu'une pièce jointe d'e-mail inconnue. Les navigateurs affichent une boîte de dialogue explicite avant d'accorder l'accès, et les utilisateurs qui comprennent que ce type de demande est inhabituel dans la navigation web normale sont beaucoup plus résistants à cette technique.
Les entreprises peuvent également désactiver l'API File System Access via des politiques de navigateur d'entreprise, en particulier pour les utilisateurs qui n'ont pas de raison légitime d'accorder à des sites web l'accès à leurs fichiers locaux. Cette restriction est disponible via les politiques de groupe pour Chrome et Edge dans les environnements Windows gérés.
Au niveau de la surveillance, le modèle d'exfiltration, des volumes inhabituels de données sortant via une session de navigateur vers un domaine inconnu, est détectable par les outils de surveillance du trafic réseau et les solutions DLP qui inspectent le trafic HTTP/HTTPS des points de terminaison. La surveillance de l'apparition de données de votre organisation sur des canaux criminels constitue également un filet de sécurité pour détecter une exfiltration passée inaperçue lors de l'incident.
InfernoGrabber v9.0 n'est pas simplement un cas isolé d'abus d'un modèle d'IA. Il s'inscrit dans une tendance documentée tout au long de 2025 et 2026 : les modèles d'IA générative sont utilisés pour accélérer le développement de malwares, en particulier dans les domaines où la barrière technique était jusqu'alors élevée. La génération de variantes de malwares existants, la création de nouveaux stagers et loaders, l'automatisation de la rédaction de scripts d'exploitation, et maintenant la conception de techniques d'attaque entièrement nouvelles comme le ransomware de navigateur, sont autant de domaines où l'IA réduit le temps et les compétences nécessaires.
Check Point a relevé dans son analyse que DeepSeek a des taux de refus plus bas que ses équivalents occidentaux pour les demandes à caractère malveillant. Ce n'est pas un trait propre à DeepSeek : d'autres modèles open source, certains hébergés localement sans aucun garde-fou, offrent encore moins de résistance. La disponibilité croissante de modèles open source que les acteurs malveillants peuvent exécuter localement, sans passer par des API qui pourraient journaliser ou bloquer leurs demandes, est une tendance de fond qui réduit davantage les contraintes sur l'utilisation offensive de l'IA.
La technique File System Access API elle-même est particulièrement intéressante du point de vue de l'évolution des menaces, car elle exploite une fonctionnalité conçue pour des cas d'usage légitimes, notamment les éditeurs de texte en ligne, les outils de développement basés sur le navigateur, et les applications de productivité qui ont besoin d'accéder aux fichiers locaux. Ces fonctionnalités ne vont pas disparaître, car elles améliorent réellement l'expérience utilisateur. La solution ne peut donc pas être la suppression de la fonctionnalité mais une meilleure éducation des utilisateurs sur quand et pourquoi accorder ces permissions, et des contrôles d'entreprise sur les navigateurs gérés pour restreindre l'API dans les contextes où elle n'est pas nécessaire.
Pour les organisations qui surveillent la menace des malwares générés par IA, le cas InfernoGrabber confirme que la question n'est plus de savoir si l'IA peut créer des malwares fonctionnels, elle le peut, mais de comprendre quelles nouvelles techniques elle rend accessibles et comment les défenses doivent évoluer en conséquence. La surveillance de l'émergence de nouvelles techniques dans les forums de recherche en sécurité et les analyses de threat intelligence est un investissement utile pour anticiper les évolutions avant qu'elles ne soient activement exploitées dans des campagnes à grande échelle.
Pour comprendre pourquoi InfernoGrabber v9.0 représente une évolution significative des menaces de navigateur, il faut comprendre la File System Access API et pourquoi elle existe. Cette API a été standardisée par le W3C et implémentée dans Chromium pour permettre à des applications web sophistiquées d'interagir directement avec le système de fichiers local de l'utilisateur, sans passer par des téléchargements et des importations de fichiers classiques. Les cas d'usage légitimes sont nombreux : les éditeurs de code en ligne comme VSCode for Web, les outils de montage vidéo basés sur le navigateur, les applications de design comme Figma, et les outils de productivité qui ont besoin d'ouvrir et de sauvegarder des fichiers locaux directement.
La conception de l'API inclut des protections sous forme de boîtes de dialogue d'autorisation explicites. Avant qu'une page web puisse accéder à des fichiers locaux, le navigateur affiche une fenêtre de dialogue demandant à l'utilisateur de sélectionner un fichier ou un dossier spécifique. L'accès est limité au fichier ou dossier sélectionné, pas à l'ensemble du système de fichiers. Cette approche "permission explicite" était censée rendre l'API sûre même dans des contextes potentiellement hostiles.
Ce que Check Point Research a démontré avec InfernoGrabber v9.0, c'est que la protection de la boîte de dialogue d'autorisation est contournable par l'ingénierie sociale. Une page web convaincante qui présente la demande d'accès comme une étape nécessaire d'un processus légitime, par exemple "veuillez sélectionner votre dossier de documents pour compléter la vérification," peut obtenir l'autorisation de nombreux utilisateurs qui ne comprennent pas les implications de ce qu'ils accordent. La protection technique est correcte, mais elle suppose un utilisateur informé qui comprend ce que signifie accorder l'accès à un dossier à une page web.
L'analyse de 3 000 fichiers attribués à DeepSeek par Check Point Research révèle une image plus large que le seul cas InfernoGrabber. Sur ces 3 000 fichiers, 1 383 ont été classifiés comme malveillants ou dangereux. Ce taux élevé (46%) suggère que DeepSeek est utilisé de manière significative par des acteurs malveillants pour générer ou modifier du code à des fins offensives.
Les types de malwares identifiés dans cette analyse couvrent un spectre large : stealers d'informations, RATs (Remote Access Trojans), cryptojackers, et dans le cas d'InfernoGrabber, un ransomware. Cette diversité indique que l'utilisation de DeepSeek à des fins malveillantes n'est pas limitée à un seul groupe ou à une seule catégorie d'attaque, mais reflète une utilisation distribuée par de multiples acteurs avec des objectifs différents.
La comparaison avec les autres modèles IA majeurs est instructive. Claude d'Anthropic, GPT d'OpenAI, et Gemini de Google ont tous des garde-fous explicites contre la génération de code malveillant, développés en partie en réponse aux travaux de recherche antérieurs sur l'abus des LLM. Ces garde-fous ne sont pas absolus et peuvent être contournés par des techniques de jailbreak, mais ils créent une friction significative. DeepSeek, selon les données de Check Point, présente moins de résistance aux demandes à caractère malveillant, ce qui en fait un outil plus directement utilisable pour les acteurs qui cherchent à générer du code offensif sans effort de contournement.
Les organisations qui gèrent des parcs de postes Windows peuvent restreindre l'API File System Access via des politiques de groupe pour les navigateurs Chromium. Pour Google Chrome, la politique DefaultFileSystemReadGuardSetting et DefaultFileSystemWriteGuardSetting permettent de bloquer l'accès par défaut pour tous les sites, ou de le restreindre à une liste blanche de domaines autorisés. Pour Microsoft Edge, des politiques équivalentes sont disponibles via les modèles d'administration ADMX.
Cette restriction peut impacter les utilisateurs qui utilisent légitimement des applications web basées sur la File System Access API dans leur travail quotidien. Avant de déployer une politique de blocage général, les équipes IT devraient inventorier les applications web utilisées dans l'organisation et déterminer lesquelles dépendent de cette API. Les applications identifiées peuvent être ajoutées à une liste blanche, permettant leur accès tout en bloquant l'API pour les sites non autorisés.
Au-delà de la politique de navigateur, la sensibilisation des utilisateurs au principe de "permission minimale" dans les interactions web est un investissement durable. Un utilisateur qui comprend que cliquer "Autoriser" sur une demande d'accès à ses fichiers depuis un site web inconnu est une action à risque élevé sera naturellement plus prudent, que la restriction soit en place ou non. Les demandes d'autorisation de navigateur sont sous-documentées dans la plupart des programmes de sensibilisation à la sécurité, qui se concentrent sur les e-mails de phishing et les pièces jointes malveillantes. Intégrer les demandes d'autorisation de navigateur dans la formation de sécurité est une adaptation nécessaire à l'évolution des vecteurs d'attaque basés sur le web.
La technique du ransomware de navigateur documentée par Check Point Research avec InfernoGrabber v9.0 s'inscrit dans une évolution plus large des attaques "sans fichier" et "sans installation" qui cherchent à minimiser le nombre d'artefacts détectables sur le système cible. Les attaques sans fichier, qui exécutent du code malveillant directement en mémoire sans écrire de fichier exécutable sur le disque, ont gagné en popularité depuis 2019. InfernoGrabber pousse ce concept plus loin en éliminant même le besoin d'un processus natif : l'ensemble de l'attaque se déroule dans le contexte d'un onglet de navigateur.
Cette approche contourne plusieurs catégories de contrôles de sécurité traditionnels. Les solutions antivirus qui analysent les fichiers au moment de leur écriture sur le disque ne détectent rien car aucun fichier malveillant n'est écrit. Les solutions EDR qui surveillent la création de processus suspects ne voient pas de processus malveillant car tout s'exécute dans le navigateur. Les politiques de contrôle d'application qui empêchent l'exécution de binaires non signés sont sans effet car aucun binaire n'est exécuté. Le navigateur lui-même est un processus de confiance.
Les contrôles qui restent efficaces sont ceux qui opèrent sur les couches que le navigateur ne peut pas contourner. La surveillance du trafic réseau détecte le flux d'exfiltration : des données envoyées vers un domaine inconnu depuis le processus du navigateur, en dehors des patterns habituels de navigation, constituent un signal anormal. Les solutions DLP (Data Loss Prevention) qui inspectent le contenu des transferts HTTP peuvent détecter l'exfiltration de types de fichiers sensibles. Et les politiques de navigateur d'entreprise qui restreignent l'API File System Access éliminent le vecteur à la source.
Pour les équipes de sécurité qui établissent leur modèle de menace pour les risques de navigateur, InfernoGrabber illustre pourquoi la surface d'attaque du navigateur doit être évaluée non seulement à travers le prisme des vulnérabilités du navigateur lui-même, mais aussi à travers les API web légitimes que le navigateur expose et la manière dont elles peuvent être détournées par l'ingénierie sociale. Les extensions de navigateur non autorisées, les API de stockage local, les API de notification, et maintenant l'API File System Access constituent des vecteurs d'attaque qui nécessitent des contrôles spécifiques en dehors du cycle habituel de mise à jour du navigateur.
La détection d'InfernoGrabber ou de techniques similaires dans un environnement réel dépendrait en grande partie de la surveillance du comportement réseau du navigateur et de la sensibilisation des utilisateurs. Des formations régulières incluant des simulations de phishing qui utilisent des demandes d'autorisation de navigateur inhabituelles comme vecteur permettent d'évaluer et d'améliorer la résistance des utilisateurs à ce type d'attaque spécifique, qui est fondamentalement différent des phishings d'e-mail traditionnels sur lesquels la plupart des formations se concentrent.
Les attaques décrites dans cet article partagent une caractéristique commune : elles exploitent soit des identifiants compromis, soit des comportements de confiance dans des systèmes légitimes, soit la lenteur des cycles de mise à jour. Qu'il s'agisse de ransomware Avalon ciblant les sauvegardes, d'une intrusion médicale via vishing chez Abbott, d'un ransomware généré par IA sans installation, ou d'une campagne de password spraying à 81 millions de tentatives, le point d'entrée est presque toujours lié à l'identité et aux données d'accès.
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