Quelque chose s'est produit dans une entreprise fin décembre 2025, mais ce n'est devenu public que la semaine dernière. Un employé a été submergé d'emails, des centaines, assez rapidement pour être anormal. Puis un message est arrivé via Microsoft Teams, semblant provenir du support informatique interne : « Nous avons identifié le problème. Cliquez sur ce lien pour installer un correctif et arrêter le spam. »
Ils ont cliqué.
Le lien a déployé une suite de malwares personnalisée appelée Snow, une extension de navigateur, un tunnelier et une porte dérobée qui a finalement permis aux attaquants de récupérer les identifiants Active Directory et de s'emparer du domaine entier de l'entreprise. L'équipe Mandiant de Google a retracé la campagne jusqu'à un groupe de menace nouvellement identifié, UNC6692, et a publié le rapport complet la semaine dernière. Le détail technique est impressionnant. Ce qui est plus intéressant pour quiconque gère la gouvernance IA en entreprise, c'est ce que l'attaque n'a pas utilisé : un zero-day, un mot de passe divulgué ou un bucket cloud mal configuré. Elle a utilisé la confiance.
Ce n'est pas vraiment une histoire Microsoft Teams
The Register a titré cette affaire comme une histoire de sécurité Teams. Ce n'est pas tout à fait exact. Teams n'était que le canal. L'exploitation réelle était psychologique, la victime croyait parler au support informatique sur une plateforme approuvée par son entreprise, qu'on lui avait demandé d'utiliser et qui intègre des outils IA pour faciliter le travail.
Cela importe car la plupart des stratégies de sécurité et de gouvernance IA en entreprise sont construites autour d'un modèle de menace différent. Elles se concentrent sur les outils utilisés par les employés : bloquer les onglets ChatGPT non sanctionnés, signaler quand quelqu'un télécharge des données propriétaires vers une IA grand public, détecter le développeur qui utilise un LLM non approuvé sur un ordinateur professionnel. Toutes préoccupations légitimes. Mais ce modèle de menace suppose que le risque vient des employés qui font de mauvais choix avec des outils externes.
UNC6692 a renversé cela. L'attaquant n'a pas eu besoin de trouver un outil non sanctionné. Il a trouvé un outil sanctionné, un outil profondément digne de confiance, et a exploité la confiance que les employés lui accordent.
La complication du copilote IA
Voici où cela devient intéressant pour la gouvernance IA spécifiquement.
Teams n'est plus seulement une plateforme de chat et vidéo. Pour la plupart des clients Microsoft 365, c'est désormais l'interface principale de Microsoft Copilot, l'assistant IA qui rédige des messages, résume les réunions, répond aux questions et recommande des actions. Les employés interagissent avec Copilot via les mêmes fils de discussion qu'ils utilisent pour parler à leurs collègues et, apparemment, parfois à des acteurs malveillants se faisant passer pour le support informatique.
Lorsque vous intégrez un assistant IA dans un contexte de confiance, vous obtenez un multiplicateur de confiance. Si un message légitime de Copilot ressemble à « Voici un résumé de votre réunion et trois actions à entreprendre », un message d’attaquant n’a pas besoin d’être très différent pour exploiter ce même cadre cognitif. Les gens ont appris à agir rapidement sur les suggestions générées par l’IA, souvent sans le même examen critique qu’ils appliqueraient à un email froid.
Nous ne disons pas que Copilot lui-même est compromis ou non sécurisé. Le point est plus simple : à mesure que les outils d’IA s’intègrent dans la manière dont les employés travaillent, l’infrastructure psychologique autour de ces outils, l’habitude d’agir sur ce qui apparaît dans l’interface, devient une surface d’attaque que la plupart des cadres de gouvernance n’ont pas encore prise en compte.
Ce que la gouvernance oublie généralement
Si vous demandiez à la plupart des RSSI d’entreprise s’ils gouvernent l’utilisation de l’IA dans Teams, la réponse serait probablement oui. Ils pointeraient vers des politiques DLP, l’accès conditionnel, des barrières d’information, peut-être une couche de gouvernance Copilot.
Mais gouverner l'IA dans Teams signifie généralement gouverner ce que les employés demandent à Copilot de faire, pas gouverner ce que les attaquants font aux employés via Teams. C'est une distinction subtile avec des conséquences importantes.
La campagne Snow a utilisé une extension Chrome malveillante (SnowBelt) qui s’exécutait dans une instance Edge sans interface, totalement invisible pour l’utilisateur, tandis que la véritable porte dérobée exécutait des commandes silencieuses via un tunnel WebSocket chiffré. Rien de tout cela ne ressemblait à de l’IA. Rien n’aurait déclenché une règle standard de gouvernance Copilot. L’attaque s’est produite un niveau en dessous de là où la plupart des outils de gouvernance regardent.
Une gouvernance IA réellement efficace doit faire plus que contrôler les outils IA utilisés par les employés. Elle doit prendre en compte :
Exploitation de canaux de confiance, Les attaquants utilisent des plateformes approuvées (Teams, Slack, email) pour livrer des charges malveillantes qui contournent les contrôles périmétriques traditionnels. Si cela apparaît dans une application approuvée, les employés lui accordent un niveau de confiance qu'ils ne donneraient pas à un email non sollicité.
Ingénierie sociale assistée par IA, Les acteurs malveillants utilisent de plus en plus les grands modèles de langage pour créer à grande échelle des imitations convaincantes du support technique, du phishing et du vishing. Le seuil pour une fausse identité crédible a considérablement baissé. En 2026, un attaquant n'a pas besoin d'un écrivain talentueux, il lui suffit d'une requête correcte.
Exposition des données IA post-compromission, Une fois les attaquants à l'intérieur, les outils IA utilisés par les employés deviennent des cartes au trésor. Transcriptions de réunions, résumés de documents, données de workflow, tout est accessible via des sessions compromises. Lorsqu'un attaquant prend le contrôle d'un appareil exécutant Copilot avec une session valide, il n'est pas seulement dans un ordinateur. Il est dans un résumé IA de tout ce que cet utilisateur a fait, dit et écrit ces derniers mois.
Ce troisième point est trop peu évoqué. Copilot pour Microsoft 365 a accès aux emails, calendriers, messages Teams, documents SharePoint et enregistrements de réunions. Une session compromise n’est pas une violation d’un seul compte, c’est une violation de tout l’historique opérationnel de ce compte, pré-digéré et consultable.
À quoi ressemble une bonne gouvernance
Rien de tout cela ne signifie que vous devez supprimer Teams ou arrêter de déployer Copilot. Ce train est déjà parti, et ces outils améliorent réellement la productivité. Cela signifie que la couche de gouvernance doit évoluer au-delà des listes noires d’outils.
La visibilité doit couvrir toute la pile IA. Pas seulement les outils installés par les employés eux-mêmes, mais l'IA intégrée dans chaque plateforme qu'ils utilisent quotidiennement. Copilot dans Teams, Gemini dans Google Workspace, Claude via API dans des applications tierces. Vous ne pouvez pas gouverner ce que vous ne voyez pas, et vous ne pouvez certainement pas détecter des anomalies dans l'utilisation des outils IA sans disposer d'une base de référence.
Les comportements comptent plus que la liste des outils. La campagne UNC6692 a commencé par un déluge d'emails, un comportement anormal qui aurait dû être détectable. Comprendre les usages normaux de l'IA au sein des équipes et signaler les écarts est la manière de détecter ce qui semble légitime mais ne l'est pas. Le bombardement d'emails était un signal. Tout comme un employé interagissant soudainement avec un compte Teams externe inconnu.
La culture IA des employés doit inclure la sensibilisation à l'ingénierie sociale. Pas seulement l'hygiène des requêtes, ce qui arrête réellement ce type d'attaque. Savoir que le support technique ne vous demandera jamais d'installer un correctif via un lien Teams. Comprendre que l'urgence combinée à une demande inhabituelle est un signal d'alerte, quel que soit le canal. C'est plus difficile à mettre en œuvre qu'une politique DLP, mais c'est la couche la plus importante quand l'attaquant est déjà dans votre ensemble d'outils approuvés.
La campagne Snow rappelle que le paysage des menaces n’attend pas que les organisations terminent leurs politiques IA. Les attaquants n’attendent pas que votre cadre de gouvernance soit ratifié. Ils exploitent la confiance de vos employés dans les plateformes adjacentes à l’IA dès maintenant, les mêmes plateformes que vos outils de gouvernance ignorent probablement.
La question n’est pas de savoir s’il faut gouverner l’IA. C’est de savoir si votre gouvernance regarde dans la bonne direction.
---
Aona détecte tous les outils et agents IA déployés dans votre entreprise, y compris ceux intégrés dans les plateformes que vos employés utilisent déjà en toute confiance. [Réservez une démo](/book-demo) pour découvrir ce qui se trouve dans votre environnement.
