Les hackers utilisent une technique inventée pour piéger les IA afin de contourner les filtres anti-phishing

Pendant plusieurs mois, des pirates ont attaqué des demandeurs de prêts aux États-Unis avec des courriels truffés de caractères Unicode invisibles glissés au cœur de mots clés comme « financement ». Pour un filtre antiphishing, ces mots ne correspondaient plus à ceux recherchés, en restant lisibles pour un humain. Jusqu’à 2,3 millions de messages ont été recensés en une journée.

September 5, 2026

Pendant plusieurs mois, des pirates ont attaqué des demandeurs de prêts aux États-Unis avec des courriels truffés de caractères Unicode invisibles glissés au cœur de mots clés comme « financement ». Pour un filtre antiphishing, ces mots ne correspondaient plus à ceux recherchés, en restant lisibles pour un humain. Jusqu’à 2,3 millions de messages ont été recensés en une journée.

Vous souvenez-vous du Télécran, sur lequel vous tentiez de dessiner tout en lignes et angles droits ? Certains réalisaient de purs chefs-d’œuvre. Eh bien l’ASCII, c’est la même chose, transposé tech. Dans les deux cas, il s’agit de créer une image complexe en utilisant un système qui ne sait tracer que des lignes droites et rigides.

Et le smuggling ASCII consiste à insérer, au cœur d’un mot ou d’une phrase, des caractères Unicode invisibles. Une machine les lit sans difficulté, mais aucun humain ne les voit jamais à l’écran. Des chercheurs en sécurité de l’intelligence artificielle ont mis au point cette méthode pour cacher des instructions dans des messages destinés à des agents conversationnels comme ChatGPT.

Et ça n’a pas loupé, entre février et mai, des attaquants ont détourné ce mécanisme contre les demandeurs de prêts garantis par la Small Business Administration américaine, en relayant leurs e-mails via la plateforme légitime de marketing ActiveCampaign. Le mot « financement » était alors, pour un logiciel de filtrage, une chaîne fragmentée, tout en restant parfaitement lisible pour sa cible humaine.

Le bloc Unicode Tags couvre les points de code U+E0000 à U+E007F. À l’origine, ces caractères servaient à coder des drapeaux régionaux, comme ceux de l’Angleterre, de l’Écosse et du pays de Galles. Aucun d’eux ne s’affiche à l’écran, mais un ordinateur les traite comme n’importe quel autre symbole du texte. En insérant ces caractères au milieu du mot « financement », un attaquant obtient un texte identique à l’œil humain. Pour un filtre antispam fondé sur la comparaison de chaînes de caractères, ce texte ne correspond plus au mot recherché.

Comme le rapporte The Hacker News, en février, environ 21 000 messages porteurs de ces caractères ont été détectés. Le lendemain, leur nombre dépassait les 1,3 million, avant un pic à plus de 2,3 millions un peu plus tard dans le mois. Au total, cent quarante-huit domaines financiers jetables, bâtis à partir d’un vocabulaire de 28 racines comme « advance », « boost » ou « capital » faisaient partie de cette campagne. Après trois mois à un rythme hebdomadaire soutenu, silencieux chaque week-end, elle s’est essoufflée le 15 mai.

Malgré tout, Microsoft a intercepté 99 % de ces messages avec les autres couches de protection de Defender for Office 365, fondées sur la réputation des domaines, l’authentification et une détection de spam par apprentissage automatique.

Le chercheur en sécurité informatique Johann Rehberger avait signalé un usage différent de ces caractères à Microsoft en janvier 2024. Un lien cliquable généré par l’assistant Copilot pouvait alors contenir, sous une apparence anodine, des codes d’authentification à plusieurs facteurs volés et destinés à un serveur extérieur. Microsoft a corrigé cette vulnérabilité plusieurs mois avant que le chercheur n’en publie les détails, en août 2024.

Des faux sites de prêt générés par IA

Selon l’entreprise de cybersécurité Fortra, dès septembre 2025, des milliers de faux sites de prêt affichaient des visages générés par intelligence artificielle, différents d’une version à l’autre. Pour Fortra, cette variation est le signe d’une fabrication automatisée plutôt que d'une conception humaine au cas par cas. Grâce aux fonctions d’automatisation marketing d’ActiveCampaign, les attaquants faisaient varier automatiquement la mise en page, le texte et le parcours de chaque site, à partir d'un modèle central unique. Chaque site promettait, en 48 heures, un financement de 4 à 10 millions de dollars, soit environ 3,7 à 9,2 millions d’euros. D’après Daud Jawad, ingénieur en sécurité chez Fortra, les attaquants ont exploité 45 domaines d’URL uniques à partir de seulement 12 domaines d’envoi grâce à ce dispositif.

Microsoft recommande désormais de traiter la présence de ces caractères comme une anomalie à elle seule, rare dans un courrier ordinaire en dehors de ces drapeaux régionaux devenus obsolètes.

Comment des caractères Unicode invisibles peuvent-ils contourner un filtre antiphishing basé sur des mots-clés ?

Certains filtres repèrent des arnaques en comparant des chaînes de caractères (ex. détecter exactement le mot « financement »). En insérant au milieu du mot des caractères Unicode non affichés, le texte reste identique pour l’œil humain, mais devient différent pour la machine, car la séquence de code points a changé. Résultat : le mot-clé « attendu » n’est plus trouvé, même si le lecteur voit toujours le bon mot. Cette technique fonctionne surtout contre les contrôles trop « littéraux » (matching exact) et pousse les outils à normaliser le texte avant analyse. Les défenses modernes combinent généralement cette détection avec d’autres signaux (réputation, authentification, modèles ML) pour éviter de dépendre d’un seul critère.

À quoi correspond le bloc Unicode Tags (U+E0000 à U+E007F) et pourquoi est-il exploitable en sécurité ?

Le bloc Unicode Tags regroupe des caractères historiques utilisés notamment pour encoder des informations comme certains drapeaux régionaux. Dans la pratique, ces caractères ne s’affichent pas à l’écran, mais restent présents dans le texte et sont traités par les logiciels comme de vrais caractères. Ils peuvent donc être insérés « entre » des lettres pour fragmenter un mot sans changer son rendu visuel. C’est exploitable parce que beaucoup de pipelines de sécurité (indexation, règles, détection) ne gèrent pas tous ces cas de normalisation Unicode de manière homogène. Une stratégie de défense consiste à signaler la présence de ces tags comme anomalie, car ils sont rares dans des e-mails ordinaires.

Qu’appelle-t-on « normalisation » et « confusables » en Unicode, et pourquoi c’est central pour filtrer le spam ?

La normalisation Unicode regroupe des transformations qui visent à ramener des écritures différentes d’un même texte vers une forme plus comparable (par exemple, gérer des caractères combinés ou des variantes). Les « confusables » désignent des caractères qui se ressemblent visuellement (latin/cyrillique, lettres proches, etc.) mais ont des codes différents, ce qui peut tromper les comparaisons naïves. Sans normalisation et détection de confusables, un filtre peut manquer des correspondances ou, à l’inverse, créer de faux positifs. Les systèmes robustes appliquent souvent une étape de « canonicalisation » (nettoyage, suppression/repérage de caractères invisibles) avant de lancer les règles et modèles. Cela améliore la détection tout en rendant les règles moins sensibles aux contournements par manipulation de texte.