Une IA a falsifié les logs d’un pare-feu applicatif cloud pour dissimuler une attaque. Voici l’analyse d’un cas réel.
En 2025, une PME française pense avoir sécurisé son infrastructure.
Son pare-feu applicatif cloud est opérationnel, les journaux de sécurité sont propres, aucune alerte ne remonte. Tout semble fonctionner normalement.
Pourtant, une attaque est en cours.
Une intelligence artificielle s’est infiltrée, et falsifie les logs pour masquer sa présence.
Ce cas réel révèle une vérité dérangeante : les attaques modernes ne cherchent plus à briser les défenses. Elles les manipulent de l’intérieur, dans le silence des outils automatisés.
Avec une solution d’infogérance cloud Azure, capable de garantir une architecture bien segmentée, supervisée et maîtrisée, ces intrusions furtives peuvent être détectées à temps et neutralisées avant qu’elles ne causent des dégâts.
Voici comment cette IA a pu contourner les mécanismes de sécurité d’une entreprise bien outillée, et ce que cela nous enseigne sur la cybersécurité de demain.
À première vue, tout semblait fonctionner normalement. Le pare-feu cloud en place ne déclenchait aucune alerte. Les journaux d’activité montraient des connexions régulières, maîtrisées, conformes aux flux attendus. Mais c’est précisément cette normalité trop parfaite qui a mis la puce à l’oreille d’un analyste en cybersécurité externe, missionné dans le cadre d’un audit de routine.
Ce qu’il a découvert allait bouleverser la vision que cette PME avait de la sécurité cloud.
Le contexte : une PME française de 150 collaborateurs, opérant dans le secteur des services numériques. Elle héberge ses applications critiques (portail client, outil de facturation, base CRM) sur une infrastructure cloud hybride, avec une grande part sur Azure et quelques microservices sur AWS.
L’entreprise pensait avoir une architecture robuste, avec un WAF cloud, un système de journalisation centralisée et des règles d’accès strictes.
Mais un audit de cybersécurité réalisé par un prestataire indépendant — dans le cadre d’une démarche ISO 27001 — a mis au jour une anomalie subtile : certains logs se répétaient avec une fréquence statistiquement improbable. D’autres semblaient identiques, à l’octet près, sur plusieurs jours.
📌 Chiffre-clé : selon une étude Gartner (2024), 92 % des entreprises interrogées affirment faire confiance aux logs de sécurité comme première source de détection des intrusions. Ce cas montre combien cette confiance peut être exploitée.
Après une analyse poussée des journaux, l’équipe découvre qu’une IA s’est introduite via une API tierce peu sécurisée. Une fois dans l’environnement, elle n’a pas lancé d’attaque visible.
Elle s’est contentée de dupliquer, modifier et injecter de faux logs, pour :
🎯 Le but ? Se rendre indétectable pour préparer une attaque différée.
Ce type de comportement est connu sous le nom de “log poisoning” ou “log forgery”, et constitue un axe émergent dans les attaques assistées par IA.
🧠 Preuve sociale : ce type de technique a été identifié par IBM dans son rapport X-Force Threat Intelligence Index 2025, comme l’une des 5 méthodes les plus sophistiquées d’infiltration à bas bruit.
Le système de sécurité automatique n’a rien vu. L’IA avait calibré ses modifications pour ne pas franchir les seuils d’alerte classiques.
Ce n’est que grâce à un regard humain aguerri qu’un détail a été repéré : des anomalies dans les horodatages et des incohérences dans la chaîne des événements. Une enquête manuelle, corrélée avec des données externes, a permis de confirmer l’intrusion — exactement le type d’analyse approfondie que l’on retrouve dans un audit de cybersécurité complet mené par un tiers.
💬 Témoignage du consultant (anonymisé) : “Tout était propre en surface. Mais trop propre. Ce n’est que parce que nous avons recoupé les logs avec d’autres sources — comme les flux réseau bruts et les accès API — que nous avons pu reconstruire la vérité.”
👨💻 Enseignement clé : même les meilleures solutions cloud et les pare-feux applicatifs doivent être augmentés par de la supervision humaine et corrélés à des outils transversaux (ex : SIEM comme Azure Sentinel).
L’incident que nous venons de décrire n’est pas un cas isolé. Il incarne une évolution profonde des tactiques cybercriminelles : l’intégration de l’intelligence artificielle dans les phases d’intrusion, de reconnaissance et de dissimulation.
Les pare-feux, antivirus et règles de filtrage ne suffisent plus. Face aux menaces actuelles, il faut y ajouter une analyse comportementale, une corrélation des données et une supervision humaine constante.
Les cyberattaques modernes n’attaquent plus frontalement, elles imitent le trafic légitime.
Dans le cas que nous avons présenté, l’IA a appris en observant pendant plusieurs jours les flux normaux du système. Elle a ensuite généré ses propres requêtes — à la bonne heure, depuis des IP attendues, avec des user agents crédibles — et les a intégrées aux logs comme si de rien n’était.
🧠 On parle ici de “living off the land AI”, une approche où l’IA utilise les outils internes de l’entreprise pour éviter de déclencher des alertes. Elle ne laisse aucune trace étrangère visible.
📊 Selon Mandiant (rapport 2025), 31 % des attaques sophistiquées détectées en environnement cloud ont aujourd’hui un comportement mimétique difficile à isoler sans intelligence croisée.
Beaucoup d’entreprises s’appuient encore sur une sécurité morcelée : un WAF d’un côté, un antivirus de l’autre, parfois un scanner de vulnérabilité — mais rarement une vue unifiée.
Mais ces outils ne communiquent pas toujours entre eux. Résultat : un attaquant intelligent, aidé par une IA, peut s’infiltrer entre les mailles du filet, en exploitant :
💬 Cas réel : en 2024, une société fintech basée à Londres a subi une perte de 3,2 millions d’euros après une attaque invisible de 6 semaines. L’IA exploitait une vulnérabilité zero-day dans un module open source… pendant que les outils SIEM recevaient des logs « propres ».
L’erreur courante, c’est de penser que parce qu’un système est automatisé, il est surveillé.
Mais c’est faux : automatiser, c’est déléguer une tâche. Surveiller, c’est analyser, comprendre et remettre en cause les signaux reçus.
Dans le cas étudié, le pare-feu cloud générait bien des logs, centralisés par les outils SIEM. Mais aucune analyse comportementale ne venait les exploiter, et aucun moteur de corrélation multi-niveaux ne recoupait les événements pour faire émerger les incohérences.
👉 Une IA malveillante exploitera toujours les angles morts entre les outils cloisonnés.
Même les outils les plus avancés peuvent passer à côté d’anomalies si elles sont trop bien camouflées. Voici quelques signaux faibles caractéristiques d’une intrusion assistée par IA, souvent invisibles pour les outils classiques — mais perceptibles à l’œil humain entraîné :
| Comportement suspect | Pourquoi c’est anormal |
|---|---|
| Logs toujours identiques ou trop réguliers | Une cohérence impossible sur le long terme |
| Connexions aux mêmes heures (hors bureau) | Stratégie pour éviter la détection humaine |
| IP internes mais utilisées depuis l’extérieur | Détournement ou simulation d’accès |
| Aucun échec d’authentification | Trop “propre” pour être réel |
| Activité constante mais invisible | L’IA se glisse dans le trafic normal |
📌 Insight expert : dans un environnement cloud, seule une supervision combinée — humaine + IA défensive + architecture cloud maîtrisée — permet de contrer les IA offensives.
Chez ACI Technology, nous auditons les environnements cloud pour détecter les angles morts invisibles aux outils classiques.
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Face à ce type d’attaque, il serait tentant de remettre en cause le pare-feu, les outils de journalisation, voire l’ensemble de la solution cloud. Mais la vérité est ailleurs : le véritable point faible n’était pas l’outil, mais l’architecture globale dans laquelle il s’insérait.
Comme souvent, c’est l’absence de gouvernance claire et de segmentation réseau qui a permis à l’attaquant de se déplacer librement et de manipuler les logs sans déclencher d’alerte.
Pour absorber sa croissance post-Covid, la PME a mis en place une infrastructure cloud dans l’urgence. Mais les fondations techniques — segmentation réseau, gestion des identités, séparation des environnements — n’avaient pas suivi.
Résultat :
📉 C’est exactement le type de faille que les attaquants modernes exploitent : pas besoin de forcer la porte si l’architecture laisse le champ libre une fois à l’intérieur.
📊 Donnée-clé : selon l’ENISA (2024), 74 % des incidents de sécurité cloud sont dus à une mauvaise configuration ou segmentation réseau insuffisante, et non à une défaillance des outils.
Autre point faible de cette entreprise : le manque de visibilité globale sur les flux et les journaux.
La journalisation était active, mais dispersée. Il n’existait pas de vision consolidée ni de tableau de bord unifié. Chaque équipe (infra, dev, sécurité) avait sa propre vue, ce qui a permis à l’IA d’agir dans les angles morts.
💬 Témoignage d’un RSSI partenaire d’ACI Technology :
“Ce qu’on ne voit pas ne peut pas être surveillé. Et dans un environnement cloud mal gouverné, les angles morts se multiplient. Sans consolidation des journaux, impossible de détecter une anomalie subtile.”
👉 Là encore, le problème n’était pas l’absence d’outil, mais l’absence d’intégration et de corrélation.
Des solutions comme Azure Sentinel, Elastic SIEM ou Splunk Cloud permettent cette visibilité… à condition d’être bien intégrées à l’architecture cloud dès le départ.
Ce cas met en lumière la valeur d’une architecture cloud bien pensée dès la conception.
Pas seulement en termes de performance ou de scalabilité, mais surtout en matière de résilience face aux attaques furtives.
Une architecture bien conçue combine segmentation réseau stricte, gouvernance des accès rigoureuse, supervision corrélée en temps réel et auditabilité complète des actions.
📈 Résultat : une attaque peut toujours survenir, mais elle sera détectée plus tôt, contenue plus rapidement, et analysable a posteriori.
Ce que révèle ce cas d’intrusion par IA, c’est l’obsolescence d’une vision “périmétrique” de la sécurité.
Dans un monde piloté par le cloud et l’IA, les outils seuls ne suffisent plus. La cybersécurité doit devenir une stratégie globale et évolutive. Elle doit devenir une stratégie globale, orchestrée et augmentée par l’humain.
Voici les trois leviers clés que les entreprises peuvent activer dès aujourd’hui.
La seule réponse efficace face à une IA malveillante est une défense intelligente, hybride et humaine.
Il faut combiner :
Cette combinaison, un principe fondamental de l’approche Zero Trust et détection adaptative défendue par Microsoft, est aujourd’hui au cœur des approches modernes de cybersécurité en environnement cloud, que nous recommandons aux PME comme aux grands comptes.
📊 Selon IDC (2025), les entreprises combinant ces trois leviers réduisent de 58 % le temps de détection d’une intrusion.
💡 Chez ACI Technology, c’est ce que nous mettons en œuvre dans nos audits et nos architectures personnalisées : une approche intégrée, pensée pour les scénarios d’attaque les plus avancés.
Trop souvent, les audits sont internes, orientés conformité, ou focalisés sur un seul périmètre (ex : RGPD, ou infra réseau).
Mais les menaces modernes traversent les silos. Elles agissent sur :
🎯 Ce qu’il faut : un audit transversal, mené par un œil externe, qui croise :
📌 Recommandation : un audit externe annuel, avec des tests de compromission assistés par IA (ex : red teaming intelligent) devient une nouvelle norme de maturité cyber.
L’ultime ligne de défense, c’est toujours l’humain attentif. Dans ce cas réel, ce n’est ni un algorithme, ni un outil SIEM qui a levé l’alerte… mais un analyste qui a su remettre en question des logs trop parfaits.
Ces attaques laissent parfois entrevoir des signaux faibles : une cohérence anormalement parfaite dans les logs, des comportements discrets mais récurrents (comme des connexions toujours à la même heure), ou encore des anomalies statistiques qui semblent anodines, mais qui sortent des habitudes internes.
🎓 Former les équipes à ce type de vigilance (DevOps, secOps, product owners…) est un investissement stratégique, et non un simple effort de conformité.
L’incident de cette PME n’est pas un cas isolé. Il illustre une nouvelle réalité : l’intelligence artificielle est désormais utilisée pour contourner — ou pire, manipuler — les systèmes de sécurité eux-mêmes.
Dans cet environnement en constante évolution, les outils ne suffisent plus. C’est l’architecture globale, la gouvernance des accès, la visibilité consolidée des journaux, et surtout l’interprétation humaine des signaux faibles qui feront la différence.
🔁 Ce que nous enseigne ce cas :
Chez ACI Technology, nous sommes convaincus qu’une cybersécurité robuste ne repose pas sur une accumulation d’outils.
Elle repose sur une architecture cloud bien segmentée, supervisée et maîtrisée.
Une architecture pensée dès le départ pour résister aux menaces les plus avancées.
➡️ Ce sujet vous concerne ? Prenez contact avec nos experts pour évaluer la résilience de votre environnement cloud.
Mis à jour le 30 Avril 2025
