Flare, spécialiste du Cyber Threat Intelligence (CTI), publie une analyse inédite sur Mycelium Framework, une nouvelle infrastructure cybercriminelle identifiée sur le dark web. Contrairement aux botnets traditionnels, principalement utilisés pour lancer des attaques DDoS ou diffuser des campagnes de spam, Mycelium détourne les machines compromises pour en faire une plateforme de calcul distribuée capable d’exécuter des charges de travail d’intelligence artificielle à grande échelle.
Tribune – Cette découverte marque une évolution majeure : les cybercriminels ne considèrent plus les postes compromis comme des ressources éphémères, mais comme une infrastructure informatique durable, organisée et optimisée pour fournir des services d’IA. Les chercheurs de Flare estiment que Mycelium applique des principes habituellement réservés aux plateformes cloud modernes : orchestration des ressources, répartition intelligente des charges de travail, tolérance aux pannes et mise à jour modulaire des capacités offensives.
Les principaux enseignements de l’analyse
- Une véritable plateforme « AI-as-a-Service »
Mycelium est le premier framework connu à classer automatiquement les machines compromises selon leurs capacités afin d’optimiser leur utilisation. Le framework distingue notamment trois niveaux de ressources :
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- Tier Premium : machines disposant de clés d’API compromises vers des modèles tels que GPT-4 ou Claude, ou de sessions authentifiées, réservées aux opérations à forte valeur ajoutée comme le ciblage de dirigeants ou la génération de contenus complexes ;
- Tier Modèle Local : systèmes suffisamment puissants pour exécuter localement des modèles d’IA (par exemple Llama via Ollama), mobilisés pour le phishing automatisé, le spam ou la classification de données ;
- Tier Inférieur : postes limités au CPU, utilisés pour le prétraitement des données, la reconnaissance réseau et le routage des tâches.
- Une infrastructure distribuée organisée en « Grids »
Le framework orchestre les ressources compromises au travers d’une infrastructure baptisée NetGrid, capable de répartir les traitements selon les capacités disponibles tout en assurant la reprise sur incident. Cette architecture comprend notamment :
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- AiGrid, dédié à l’exécution distribuée de tâches d’intelligence artificielle ;
- HashGrid, spécialisé dans le cassage massif de mots de passe grâce à la puissance de calcul cumulée du botnet ;
- ReconGrid, chargé d’automatiser les scans Internet, la collecte de bannières et le fingerprinting des services exposés.
- Des capacités offensives largement automatisées grâce à l’IA
Mycelium intègre plusieurs moteurs permettant d’automatiser les différentes étapes d’une cyberattaque. Parmi eux :
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- un moteur d’ingénierie sociale capable d’analyser les historiques de courriels et de messageries (Slack, Discord, Telegram) afin d’imiter le style rédactionnel des victimes et de diffuser des messages frauduleux extrêmement crédibles depuis leurs propres comptes ;
- un moteur d’exploitation autonome qui surveille en continu les nouvelles vulnérabilités (GitHub, Exploit-DB, CVE), analyse les correctifs publiés, génère automatiquement du code d’exploitation à l’aide de l’IA, puis le distribue aux machines compromises ;
- un mécanisme de Propagation Neurale, consistant à dissimuler des prompts malveillants dans du code source ou de la documentation afin de provoquer des injections de prompts indirectes lorsqu’ils sont analysés par des assistants IA.
- Une architecture pensée pour durer
Développé en C++, Mycelium repose sur une architecture modulaire à base de plugins permettant d’ajouter ou de mettre à jour des fonctionnalités sans réinfecter les machines compromises. Le framework fonctionne aussi bien sous Windows que sous Linux. Enfin, il met en œuvre plusieurs techniques de persistance avancées afin de conserver durablement l’accès aux systèmes compromis.
Flare recommande de porter une attention particulière à plusieurs signaux faibles :
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- une consommation inhabituelle du CPU, de la mémoire ou du GPU sur des serveurs ne réalisant normalement aucun calcul intensif ;
- l’installation non autorisée de bibliothèques d’IA locales ou l’utilisation de clés d’API de modèles de langage en dehors des environnements applicatifs légitimes ;
- des communications sortantes persistantes et chiffrées vers des serveurs de commande et de contrôle (C2), notamment via le protocole IRC.
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