Le pentest basé sur l'IA est souvent discuté en théorie. Pour évaluer ses performances en pratique, Aikido a mené une évaluation de sécurité de Coolify, une plateforme open-source auto-hébergée largement utilisée.
Coolify compte près de 50 000 étoiles GitHub et plus de 500 contributeurs. Il est activement maintenu et a fait l'objet d'un examen approfondi par la communauté. Comme de nombreux projets open-source matures, Coolify a déjà eu des vulnérabilités divulguées publiquement par le passé.
Cette évaluation a été menée sur une base de code mature avec un historique de vulnérabilités connu, sans alimenter le système d'IA avec des rapports antérieurs ou des problèmes précédemment divulgués. L'objectif était d'évaluer les performances d'Aikido Attack, un système de pentest IA, face à un environnement de production réel.
L'évaluation basée sur l'IA a permis d'identifier sept vulnérabilités de sécurité, toutes se sont vu attribuer des CVEs. Plusieurs de ces problèmes ont permis une élévation de privilèges au niveau administrateur ou une exécution de code à distance en tant que root sur le système hôte, entraînant une compromission totale de l'instance affectée.
Toutes les découvertes ont été divulguées de manière responsable à l'équipe Coolify et ont depuis été corrigées.
Voici les CVEs :
- Contournement de la limite de taux lors de la connexion : CVE-2025-64422
- Un utilisateur à faibles privilèges peut s'inviter en tant qu'utilisateur administrateur : CVE-2025-64421
- Injection de commande via Docker Compose : CVE-2025-64419
- Les utilisateurs à faibles privilèges peuvent voir et utiliser les liens d'invitation administrateur : CVE-2025-64423
- Injection de commande via la configuration de la source git : CVE-2025-64424
- Injection d'en-tête Host lors de la réinitialisation du mot de passe : CVE-2025-64425
- Les membres peuvent voir la clé privée de l'utilisateur root : CVE-2025-64420
Approche de test
L'évaluation a ciblé Coolify version 4.0.0 beta 434, déployée en utilisant la méthode d'installation par défaut de Hetzner.
Les tests ont été effectués à l'aide de la solution de pentest IA d'Aikido. L'évaluation a combiné :
- Tests automatisés en boîte noire des endpoints exposés et des flux applicatifs
- Analyse en boîte blanche basée sur l'IA des chemins de code sensibles à la sécurité
- Raisonnement continu sur la logique d'authentification, d'autorisation et d'exécution de commandes
Les agents IA se sont concentrés sur les zones communément associées aux vulnérabilités à fort impact dans les plateformes d'infrastructure, y compris les flux de connexion, les mécanismes d'invitation, les limites de permissions et les entrées contrôlées par l'utilisateur transmises aux commandes système.
Dans plusieurs cas, les agents IA ont découvert de manière indépendante des problèmes exploitables. Dans d'autres cas, des vulnérabilités ont été identifiées par une analyse manuelle et utilisées pour évaluer les lacunes de couverture de la génération actuelle d'agents.
Dans le cadre d'une recherche en sécurité responsable, toutes les découvertes ont été vérifiées avant divulgation pour confirmer l'exploitabilité et évaluer l'impact.
Aperçu des découvertes
Les vulnérabilités se répartissent dans les catégories suivantes :
- Faiblesses d'authentification permettant des attaques par force brute
- Multiples chemins d'escalade de privilèges à partir d'utilisateurs à faibles privilèges
- Vulnérabilités d'injection de commande menant à l'exécution de code à distance
- Exposition de credentials hautement sensibles
Découvertes détaillées
Conclusion
Cette évaluation démontre comment le pentest IA peut être utilisé pour identifier des vulnérabilités à fort impact dans des systèmes open source complexes de niveau production.
L'évaluation par pentest IA de Coolify a révélé sept CVE, incluant de multiples chemins d'escalade de privilèges et plusieurs voies menant à une compromission totale de l'hôte. Alors que certaines découvertes ont été mises en évidence directement par des agents IA, d'autres ont nécessité une intervention humaine pour valider l'exploitabilité, fournir un contexte supplémentaire ou identifier des lacunes dans la couverture actuelle.
Cette boucle de rétroaction est une partie délibérée de la manière dont Aikido développe son système de pentest IA. L'intervention humaine à ce stade améliore la qualité globale en réduisant les faux positifs et en informant la prochaine génération d'agents pour étendre la couverture et la profondeur au fil du temps.
Ensemble, ces résultats soulignent à la fois l'efficacité actuelle du pentest IA et la voie vers l'amélioration continue des tests de sécurité autonomes à grande échelle.
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