Les sessions de comptes d'IA figurent parmi les données recherchées par Aokigahara, un logiciel malveillant voleur d'informations pour Windows découvert par les chercheurs de Check Point Software. En plus des mots de passe et des données financières, il collecte des fichiers liés aux assistants d'IA et aux outils de programmation, ce qui pourrait exposer des services payants, des conversations confidentielles et des ressources de développement aux attaquants.
Dark Reading, qui rapporte les conclusions de Check Point, a identifié parmi les cibles Claude, ChatGPT Desktop, Codex, Cursor, Windsurf, GitHub Copilot et Gemini CLI. La collecte porte sur les fichiers d'authentification, les données de session et les fichiers de configuration associés à ces outils.
L'importance de cette menace dépend de ce que l'accès volé permet de faire. Check Point a indiqué que ces identifiants et jetons de session pourraient permettre aux attaquants d'utiliser des services d'IA payants sans autorisation, ou de revendre les comptes compromis. Si cet accès ouvre aussi l'historique des conversations ou les fichiers envoyés, des documents commerciaux confidentiels et du code source propriétaire pourraient servir de base à une demande d'extorsion. Le rapport décrit cette possibilité, sans documenter d'incident d'extorsion lié à Aokigahara.
Des fichiers locaux à un accès plus large
Une fois l'infection amorcée, Aokigahara fouille l'ordinateur à la recherche de mots de passe de navigateur, de cookies de session, de portefeuilles de cryptomonnaies et d'identifiants d'applications d'IA. Il examine les fichiers locaux des applications pour y trouver des jetons d'authentification, des clés API et d'autres données sensibles. Ses cibles plus larges comprennent les clients VPN, les clients FTP/SFTP, les gestionnaires de mots de passe et les applications de messagerie.
La collecte touche aussi le développement logiciel et l'administration cloud : données d'accès Git, clés privées SSH, ainsi que fichiers d'identifiants et de configuration pour AWS, Azure et Google Cloud. Selon Check Point, ces identifiants pourraient ouvrir l'accès à des dépôts de code privés ou à des ressources cloud, à condition qu'ils soient toujours valides et disposent de permissions suffisantes. Trouver un identifiant sur une machine compromise ne prouve pas qu'un attaquant l'a réellement utilisé.
Denis Calderone, directeur technique (CTO) de Suzu Labs, a déclaré à Dark Reading que cette combinaison donne aux sessions d'IA volées une valeur potentielle, tant pour la revente de comptes que pour l'extorsion. Il a aussi souligné que le vol de sessions d'IA, d'identifiants de dépôts et de fichiers cloud depuis un seul poste de travail peut exposer plusieurs composants de l'environnement de développement d'une organisation.
Aokigahara vérifie la présence de machines virtuelles et de bacs à sable utilisés pour analyser les logiciels malveillants. Le rapport décrit aussi un processus de transfert dans lequel les données collectées sont placées dans des archives ZIP, chiffrées, puis envoyées à des serveurs contrôlés par les attaquants.
Ce que doit couvrir une analyse de compromission
En cas de compromission suspectée d'un poste, Check Point recommande d'examiner les sessions d'IA, les clés API, les identifiants GitHub, les clés SSH et les jetons cloud, en plus des mots de passe de navigateur. La révocation des sessions exposées et la rotation des secrets répondent aux différentes formes d'accès qui ont pu être collectées.
Les recommandations défensives de Dark Reading appellent aussi à examiner les lectures suspectes du stockage local et des fichiers d'authentification des applications d'IA. Elles recommandent de protéger les données d'authentification IA comme des secrets d'entreprise, de limiter les secrets de développeur et cloud de longue durée sur les postes, d'utiliser des identités gérées et des identifiants à courte durée de vie lorsque c'est possible, et de restreindre l'accès aux dépôts et au cloud.
