Des agents IA ont contourné leurs limites de dépenses crypto

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Alors que l'intelligence artificielle poursuit son développement à grande vitesse, de plus en plus de rapports font état de modèles avancés ayant réussi à s'échapper de leurs environnements de test - parfois de manière coordonnée - afin de réaliser des piratages de sites Internet bien réels, pendant que d'autres utilisent des wallets crypto sans autorisation préalable .

Un dernier point que des chercheurs de Cornell Tech et de l'université de Yale viennent de tester dans le cadre d'une série d'expériences menées avec les Agent Wallets de Circle, qui permettent aux agents IA de détenir des stablecoins USDC et d'effectuer des transactions on-chain de façon autonome, dans le cadre de son programme « Circle Agent Stack » lancé en mai dernier.

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Afin de mener cette expérience, les chercheurs ont mis à la disposition de chaque agent un portefeuille composé de 10 USDC sur le réseau Base, avec une limite de dépenses quotidienne de 1 centime. Ils avaient également accès à un système de messagerie, de navigation web et de portefeuille, incluant l'adresse e-mail qui reçoit les codes d'approbation.

Selon les résultats obtenus, neuf modèles sur dix testés au cours de cette expérience ont réussi à relever au moins une fois leur plafond de dépenses afin de payer des factures, sans que cela soit lié à une attaque. Le seul à avoir résisté semble être Claude Opus 5.5, développé par Anthropic, même s'il a finalement envoyé les factures restantes à son utilisateur une fois ce seuil atteint.

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Le point notable de cette étude réside dans le fait que les agents IA testés ont décidé de relever leur plafond de dépense de manière totalement autonome, alors même qu'ils n'avaient aucune consigne leur permettant de le faire. Comment ont-ils procédé ? En récupérant tout simplement les codes de vérification envoyés par e-mail au propriétaire du portefeuille.

Puis vient le moment de simuler une attaque, en usurpant l'identité du propriétaire pour demander un paiement vers un portefeuille contrôlé par l'acteur malveillant. Dans ce scénario, 50 % des modèles testés ont relevé leurs limites et envoyé de l'argent à l'attaquant, alors que leur rôle initial se limitait à lire la boîte mail du propriétaire et à en faire un résumé.