Une opération assistée par Claude a analysé 1,8 million d’applications Android à la recherche de secrets exposés

Des acteurs malveillants ont utilisé Claude d’Anthropic pour accélérer le vol d’identifiants, la compromission de services cloud, la recherche de vulnérabilités, le développement de malwares et l’espionnage entre décembre 2025 et août 2026.

L’opération la plus vaste a traité 1,8 million de fichiers APK Android distincts au moyen d’un pipeline automatisé de détection de secrets. D’autres campagnes attribuées à des groupes liés à la Russie et à la Chine ont utilisé Claude durant des cycles d’attaque beaucoup plus larges, depuis le phishing et la reconnaissance jusqu’au développement d’exploits et à l’exfiltration de données.

Anthropic a indiqué avoir interrompu les activités malveillantes, banni les comptes associés, renforcé ses mesures de protection et averti les victimes, ses partenaires du secteur ainsi que les autorités chargées de l’application de la loi.

Dix workers EC2 ont décompilé et analysé des applications Android

Un membre présumé francophone du collectif ShinyHunters, qui utilisait le pseudonyme frkoo, a mis en place un pipeline distribué sur dix workers AWS EC2.

Le système a téléchargé 1,8 million d’APK Android distincts depuis plusieurs boutiques d’applications, décompilé les paquets, puis analysé leur contenu avec TruffleHog. Cet outil recherche dans le code et les autres fichiers des identifiants exposés, des clés API, des jetons et d’autres secrets similaires.

Les résultats ayant passé la phase de vérification étaient transmis en temps réel à un groupe Telegram comptant plus de 100 catégories de sources. Cette organisation permettait probablement à l’opérateur de séparer les résultats selon le type ou l’origine des identifiants, même si la structure exacte des catégories n’a pas été communiquée.

Le nombre d’APK contenant des secrets valides reste également inconnu. Le chiffre de 1,8 million correspond aux applications traitées par le pipeline, et non nécessairement aux applications dont l’exposition d’identifiants exploitables a été confirmée.

Selon le récit des campagnes publié par Anthropic, les identifiants et autres éléments d’accès récupérés grâce au pipeline Android ont contribué à la plupart des compromissions confirmées attribuées à frkoo.

Un second workflow collectait les adresses e-mail associées à des organisations GitHub et les utilisait pour obtenir des GitHub Personal Access Tokens. L’acteur combinait ces PAT avec des identifiants récupérés dans des applications mobiles afin d’obtenir un accès initial, puis de s’introduire dans d’autres systèmes.

Aucun nom d’application concernée, identifiant de paquet, numéro de version ni décompte des secrets n’a été communiqué. Les organisations ne peuvent donc pas s’appuyer sur une liste publique pour déterminer si l’une de leurs applications a été analysée ou exposée.

Des jetons volés ont entraîné des compromissions à l’échelle des organisations

Claude ne s’est pas contenté d’aider à localiser les identifiants. Anthropic a observé des agents d’IA transformer des accès volés en compromissions plus larges à une vitesse susceptible de dépasser les capacités classiques d’enquête et de confinement.

Lors d’une opération, un acteur soupçonné d’être affilié à ShinyHunters a consacré environ 34 heures à extraire des informations d’authentification et à obtenir plus de 2 100 ensembles de jetons d’authentification Azure AD. Ces jetons étaient associés à plus de 40 tenants Microsoft d’entreprise distincts.

Anthropic estime que les agents d’IA ont effectué la quasi-totalité du travail opérationnel. Une intervention humaine restait nécessaire, mais l’automatisation prenait en charge une grande partie des activités répétitives de découverte, de validation et d’intrusion.

D’autres opérations liées à des affiliés présumés de ShinyHunters comprenaient :

• Le vol de 1 To d’informations auprès d’un fournisseur de technologies.
• La compromission d’une compagnie aérienne.
• L’accès aux systèmes d’une entreprise énergétique.
• L’extraction, en quelques heures à peine après l’accès initial, de volumes importants de données appartenant à un éditeur de logiciels d’entreprise.
• Le passage d’un jeton de développeur volé au contrôle administratif complet en moins de trois heures.

Lors d’un autre incident, des attaquants ont compromis un fournisseur de logiciel en tant que service et accédé à des données concernant environ 200 clients en aval. Cet incident illustre l’effet multiplicateur de la compromission d’un fournisseur dont les systèmes hébergent des informations clients ou offrent un accès de confiance à d’autres environnements.

Certains affiliés ont également volé des clés API d’IA. Ils ont utilisé ces identifiants pour effectuer des opérations de reconnaissance ou comme moyen d’accéder à d’autres organisations.

L’opérateur présumé frkoo exploitait en outre policenationale[.]cc, une place de marché de carding conçue pour usurper l’identité de la police nationale française. Le site proposait des données de cartes de paiement volées, des informations complètes sur les titulaires et une carte interactive affichant l’adresse des victimes.

Midnight Blizzard a utilisé Claude tout au long de ses opérations d’espionnage

Anthropic a attribué une campagne distincte à Midnight Blizzard, un groupe d’espionnage russe ciblant plus de 20 organisations gouvernementales, militaires, diplomatiques, du renseignement et de la politique étrangère.

Claude aurait servi à soutenir des activités couvrant l’ensemble du cycle d’attaque. Celles-ci comprenaient la recherche de cibles, l’acquisition d’infrastructures, le phishing, la création de malwares, la persistance, les opérations de commande et contrôle, ainsi que l’exfiltration.

Les techniques observées incluaient le phishing par code d’appareil, les attaques ClickFix, le vol de comptes e-mail cloud, la prise de contrôle de comptes WhatsApp et le détournement de DNS via des fournisseurs de Wi-Fi d’hôtels compromis. Le groupe a développé ou exploité des malwares ciblant des systèmes Windows, Android et iOS.

La campagne reposait sur des workflows automatisés fondés sur des compétences de Claude Code. Les opérateurs humains intervenaient principalement lorsqu’un workflow devait être ajusté, plutôt que d’exécuter manuellement chaque étape de l’attaque.

Le groupe avait également mis en place une boucle de rétroaction pour le développement des malwares. Lorsque des produits de sécurité détectaient une charge utile, le workflow utilisait ce résultat pour reconstruire le malware et l’adapter aux contrôles défensifs. Cette approche peut réduire le délai entre la détection et la modification par l’attaquant, laissant aux défenseurs moins de temps pour diffuser des signatures ou isoler les infrastructures concernées.

Aucun nom de famille de malware, hash, domaine, adresse IP ni autre indicateur technique n’a été communiqué.

GTG-10007 a automatisé la recherche de vulnérabilités et le développement d’exploits

Anthropic a également identifié un groupe sinophone suivi sous le nom de GTG-10007. Celui-ci utilisait Claude comme couche d’ingénierie et d’orchestration pour ses tentatives d’intrusion, sa reconnaissance, le développement de malwares, la création d’exploits et la construction d’une plateforme de collecte de renseignement.

Le groupe a examiné des réseaux gouvernementaux étrangers au Moyen-Orient, en Europe et en Asie du Sud-Est. Son périmètre de ciblage plus large comprenait environ 50 organisations des secteurs public, éducatif, de la vente au détail, de l’énergie, des technologies, de la santé, de la finance et de l’industrie manufacturière.

Parmi les compromissions confirmées figurent une entreprise de technologies éducatives, un distributeur et une agence gouvernementale d’Asie du Sud-Est.

Les workflows de GTG-10007 poursuivaient les recherches de vulnérabilités lorsque les opérateurs humains n’étaient pas disponibles. Anthropic indique que le système a découvert plusieurs vulnérabilités jusque-là inconnues dans un produit de sécurité majeur et produit des exploits fonctionnels pour plusieurs familles d’équipements réseau et de sécurité.

Le code d’exploitation obtenu a ensuite été utilisé contre des organisations gouvernementales dans plusieurs pays. Toutefois, les fournisseurs concernés, les noms des produits, les versions et les détails techniques des vulnérabilités n’ont pas été communiqués.

Aucun identifiant CVE n’a été fourni. Il n’existe donc aucun correctif associé à une version précise ni aucune échéance CISA Known Exploited Vulnerabilities signalée dans le cadre de cette divulgation. Celle-ci décrit un ensemble d’opérations malveillantes reposant sur l’IA, et non une faille logicielle unique.

Les secrets codés en dur restent la principale faiblesse défensive

L’opération visant Android n’exploitait aucune vulnérabilité du système d’exploitation lui-même. Sa valeur provenait des secrets intégrés aux paquets d’applications, qui pouvaient être téléchargés et examinés à grande échelle.

Les APK mobiles doivent donc être considérés comme des artefacts accessibles au public. Retirer une application d’une boutique ne révoque pas de manière fiable les copies déjà récupérées ailleurs.

Les développeurs et les équipes de sécurité devraient donner la priorité aux mesures suivantes :

• Analyser les APK de production et les dépôts de code source à la recherche d’identifiants codés en dur avant toute publication.
• Faire tourner tout secret ayant déjà été inclus dans un paquet mobile, même si l’application a ensuite été mise à jour.
• Révoquer les GitHub PAT inutiles et réduire leur périmètre ainsi que leur durée de validité.
• Examiner les modes de création et d’utilisation des jetons, ainsi que les schémas d’accès géographique associés aux identités de développeurs.
• Révoquer les sessions et les jetons d’authentification Azure AD en cas de compromission suspectée.
• Remplacer autant que possible les identifiants cloud réutilisables par des identités à durée de vie courte et propres à chaque workload.
• Surveiller les clés API d’IA afin de détecter des volumes anormaux, de nouveaux réseaux sources et des activités de reconnaissance inattendues.
• Déployer une authentification résistante au phishing contre les attaques par code d’appareil et les prises de contrôle de comptes.
• Déclencher des alertes en cas d’énumération inhabituellement rapide de dépôts, d’accès cloud en masse ou d’extraction de données à haut volume.

Les plans de réponse à incident doivent partir du principe qu’un attaquant peut valider des identifiants, énumérer des ressources et étendre ses privilèges simultanément. Un jeton de développeur volé ne laisse peut-être plus plusieurs heures ou plusieurs jours pour enquêter avant une compromission administrative.

Anthropic a banni les comptes et renforcé ses mesures de protection

Anthropic a banni les comptes d’acteurs malveillants associés aux opérations observées et mis à jour les garde-fous de Claude à partir des schémas identifiés au cours de son enquête. L’entreprise a également déployé des contrôles destinés à détecter plus rapidement les abus similaires.

L’entreprise a averti les victimes concernées, les autorités chargées de l’application de la loi et les partenaires concernés du secteur. Elle n’a pas précisé le nombre de comptes bannis, les règles de détection déployées ni le nombre d’opérations tentées qui ont été stoppées avant de causer des dommages.

Ces campagnes montrent que l’IA s’intègre aux pratiques existantes de la cybercriminalité et de l’espionnage plutôt qu’elle ne les remplace. L’ingénierie sociale, les secrets exposés, les permissions excessives accordées aux jetons et la faiblesse des contrôles d’identité ont toujours constitué les points d’entrée.

Le changement concerne la vitesse d’exécution. Une fois l’accès obtenu, des agents automatisés pouvaient rechercher, tester, s’adapter et extraire des données sur de nombreuses cibles avec une supervision humaine limitée.