Triple vulnérabilité API : des modèles plus faibles pouvaient déchiffrer les raisonnements cachés des modèles forts
Des chercheurs ont découvert que les blocs de raisonnement chiffrés des API d'OpenAI, Anthropic et Google pouvaient être rejoués puis déchiffrés par un modèle plus faible de la même famille, exposant plus de 315 000 blocs extraits de dépôts publics, dont des données personnelles et des identifiants. Les trois laboratoires ont corrigé la faille principale, mais l'alerte sur la gestion des traces de raisonnement persiste.
Les établissements et laboratoires universitaires qui utilisent des API de LLM pour la recherche ou l'enseignement doivent revoir leurs pratiques de journalisation et de partage de logs, souvent stockés sans précaution suffisante. Cette faille rappelle que les traces de raisonnement des IA constituent une surface d'attaque nouvelle, à intégrer dans les formations en cybersécurité et dans les chartes d'usage de l'IA en recherche.
Analyse produite par l’AI Transformation Office de l’ISC Paris, co-écrite avec Claude (Anthropic).
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