La révolution du pentest alimentée par l'IA : PentestTool, PentestAI et PentestGPT à connaître

Si vous travaillez dans le domaine de la sécurité aujourd'hui, vous avez probablement ressenti ce décalage : les tests de pénétration traditionnels sont trop lents pour les publications hebdomadaires, et les simples scanners ne peuvent pas voir les failles logiques des entreprises ou les chemins d'attaque en chaîne. Dans le même temps, votre fil d'actualité est inondé de projets d'"outils de pentesting alimentés par l'IA", de "PentestGPT" et de "PentestAI", qui promettent tous de penser comme des hackers et d'automatiser les parties ennuyeuses.

Cet article tente de faire la part des choses. Nous allons analyser ce que Tests de pénétration alimentés par l'IA signifie en fait, comment des outils tels que le PentestGPT et Cadres multi-agents de type PentestAI et où les plates-formes d'opinion, telles que le Penligent dans cet écosystème en pleine évolution. En cours de route, nous relierons ces outils à des normes familières telles que OWASP, MITRE ATT&CKet NIST SP 800-115Vous pouvez ainsi les évaluer en vous basant sur un modèle mental clair plutôt que sur un simple battage publicitaire.OWASP)

Des tests manuels aux tests de pénétration alimentés par l'IA

Pendant des années, les tests de pénétration ont été définis par des flux de travail à forte intensité humaine : des semaines d'appels de cadrage, l'exécution des tests, la prise de notes manuelle et un rapport PDF final qui est déjà périmé au moment où il arrive dans votre boîte aux lettres électronique. La norme NIST SP 800-115 définit toujours le test d'intrusion comme une évaluation structurée et ponctuelle qui s'appuie principalement sur l'expertise humaine et qui est soutenue par des outils plutôt que pilotée par eux.Centre de ressources en sécurité informatique du NIST)

Parallèlement, les meilleures pratiques en matière de sécurité des applications - incorporées dans la OWASP Guide de test de la sécurité du Web (WSTG) et le Top 10 de l'OWASP-a poussé les organisations à adopter des méthodologies de test reproductibles et à se concentrer sur les catégories communes de vulnérabilités des sites web et des API.OWASP) Les scanners traditionnels et les outils DAST sont issus de ce monde : ils sont rapides pour détecter les problèmes de base, mais limités lorsque les applications utilisent des flux de travail à plusieurs étapes, des règles commerciales intégrées ou des flux d'authentification non triviaux.

Les avancées récentes en matière de les grands modèles linguistiques (LLM) et Agents d'intelligence artificielle ont changé la donne. Les "outils de test de pénétration par l'IA" modernes peuvent analyser des transcriptions de protocoles, raisonner sur des machines d'état complexes et générer des hypothèses d'attaque sur l'ensemble du parcours de l'utilisateur, à une vitesse que les humains ne peuvent tout simplement pas égaler. Les blogs des fournisseurs et des praticiens indépendants décrivent désormais des plateformes de test d'intrusion par IA agentique qui modéliser les états de l'application, orchestrer plusieurs scanners et retester en continu les nouveaux codes..(Aikido)

Il en résulte une nouvelle catégorie : Le pentesting piloté par l'IA-où les LLM et les agents sont intégrés au cœur du flux de travail des tests, et non pas simplement saupoudrés sur le dessus comme un chatbot.

Qu'entendons-nous par "Pentest alimenté par l'IA" ?

L'expression "pentest alimenté par l'IA" est devenue un terme à la mode dans le monde du marketing, il est donc utile d'être précis. En pratique, la plupart des configurations de pentesting IA sérieuses partagent trois caractéristiques :

1. Orchestration agentique par le biais d'une boîte à outils Au lieu d'un scanner monolithique, vous obtenez un orchestrateur qui appelle des outils comme Nmap, OWASP ZAP, Nuclei, ou des scripts personnalisés, puis raisonne sur les résultats combinés. Les projets open-source de "AI agent pentesting" tels que CAI, Nébuleuseet PentestGPT Tous suivent le même schéma : ils utilisent un LLM pour décider de l'avenir de l'Union européenne. qui à exécuter ensuite et comment pour interpréter les résultats.SPARK42 | Offensive Security Blog)
2. Connaissance des TTP des attaquants De nombreux cadres s'alignent explicitement sur les MITRE ATT&CKLe cadre de recherche PENTEST-AI utilise par exemple plusieurs agents alimentés par LLM et alignés sur MITRE ATT&CK pour automatiser l'analyse, la validation des exploits et l'établissement de rapports, tout en gardant les testeurs dans la boucle des décisions critiques. Le cadre de recherche PENTEST-AI, par exemple, utilise plusieurs agents alimentés par LLM et alignés sur MITRE ATT&CK pour automatiser le balayage, la validation des exploits et l'établissement de rapports, tout en gardant un testeur dans la boucle pour les décisions critiques.(ResearchGate)
3. L'homme dans la boucle par conception Malgré le marketing, les implémentations les plus crédibles gardent les humains à proximité. L'étude de Spark42 sur les projets d'agents d'IA à code source ouvert conclut que les meilleurs résultats proviennent aujourd'hui de agents humains dans la boucleL'IA s'occupe des tâches répétitives, mais un testeur humain approuve les actions à haut risque et interprète l'impact.(SPARK42 | Offensive Security Blog)

Lorsqu'un produit ou un projet prétend être un outil de pentest alimenté par l'IA, il est utile de poser la question :

"Où le modèle est-il réellement utilisé ? S'agit-il d'orchestrer, d'interpréter et de hiérarchiser le travail - ou simplement de rédiger un rapport fantaisiste ?"

Principaux types d'outils de pentest IA : PentestTool, PentestAI et PentestGPT

Le paysage actuel des outils de pentesting de l'IA peut être déroutant, en partie parce que les mêmes noms sont utilisés pour des choses très différentes (prototypes de recherche, projets GitHub, plateformes SaaS commerciales). Sur la base des sources publiques actuelles, nous pouvons grosso modo les regrouper en trois catégories.(Conseil européen)

1. Copilotes IA de type PentestGPT

Des outils comme PentestGPT ont débuté en tant que prototypes de recherche construits sur des LLM de classe GPT-4/GPT-4. Ils fonctionnent comme un Un copilote IA pour les testeurs de pénétration:

• Vous décrivez votre cible et le contexte en langage naturel.
• L'agent suggère des commandes de reconnaissance, analyse les résultats de l'outil et recommande les étapes suivantes.
• Il peut aider à rédiger des tentatives d'exploitation ou à résumer les résultats dans un rapport.

Le projet GitHub PentestGPT par GreyDGL et les articles qui l'accompagnent le décrivent comme un Outil de test de pénétration doté d'un GPT qui fonctionne en mode interactif et guide les testeurs dans les tâches de reconnaissance, d'exploitation et de post-exploitation.GitHub)

Toutefois, les analyses communautaires ultérieures ont mis en évidence quelques mises en garde :

• Elle s'appuie fortement sur l'accès à de puissants modèles hébergés, souvent par le biais d'une API.
• Il est préférable de le considérer comme un prototype et outil d'apprentissageIl ne s'agit pas d'une plate-forme d'entreprise prête à l'emploi.SPARK42 | Offensive Security Blog)

Cela dit, les copilotes de type PentestGPT sont extrêmement utiles :

• Former les testeurs juniors en leur expliquant les processus de réflexion étape par étape.
• Automatiser les tâches fastidieuses telles que l'analyse des journaux, l'ajustement de la charge utile et la rédaction de rapports préliminaires.
• Explorer rapidement des hypothèses d'attaque dans des laboratoires et des scénarios de type CTF.

2. Cadres multi-agents de type PentestAI

Sous le label PentestAI, vous trouverez à la fois projets à source ouverte et cadres académiques explorer des flux de travail automatisés plus ambitieux :

• Les projets GitHub tels que Auto-Pentest-GPT-AI / PentestAI (Armur) se concentrer sur Le pentesting alimenté par le LLM qui s'intègre aux scanners, génère des exploits personnalisés et produit des rapports détaillés.(GitHub)
• Les PENTEST-AI dans la littérature académique définit une architecture multi-agents alimentée par LLM pour l'automatisation des tests de pénétration, avec des agents spécialisés pour l'analyse, la validation des exploits et la rédaction de rapports, tous mis en correspondance avec les tactiques ATT&CK de MITRE.(ResearchGate)

Une étude récente des projets de pentesting d'agents d'intelligence artificielle à code source ouvert met en évidence une tendance :

• NB/CAI/Nebulales cadres plus matures que vous pouvez adopter de manière réaliste aujourd'hui, souvent avec un support LLM auto-hébergé.
• PentestGPT / PentestAILes projets de l'UE sont des projets pionniers, mais plus expérimentaux, qui nécessitent parfois une mise en place importante et une tolérance au risque.SPARK42 | Offensive Security Blog)

Ces systèmes de type PentestAI sont intéressants si vous :

• Besoin d'un contrôle fin sur le comportement et le déploiement des agents.
• Vous souhaitez aligner vos tests explicitement sur MITRE ATT&CK ou sur une chaîne d'exécution personnalisée.
• être à l'aise pour traiter le cadre lui-même comme un projet d'ingénierie à long terme.

3. Plateformes Pentest alimentées par l'IA ("PentestTool" au sens large)

Enfin, il existe une catégorie de plus en plus importante de Plateformes commerciales de pentest alimentées par l'IA-Parfois commercialisées sous le nom d'"outils de test de pénétration par l'IA" ou de "plateformes de test de pénétration alimentées par l'IA", elles se veulent une solution complète plutôt qu'une boîte à outils. Parmi les exemples sur le marché, on trouve des plateformes qui :(Arc-en-ciel)

• Analyser en permanence les applications web, les API et les microservices à l'aide d'une combinaison de vérifications DAST, SAST, SCA et de la configuration du cloud.
• Mener des simulations d'attaques autonomes ou semi-autonomes à l'aide d'agents d'intelligence artificielle qui modélisent les flux d'utilisateurs réels et la logique d'entreprise.
• Fournir des rapports de conformité intégrés (par exemple, mettre en correspondance les résultats avec les contrôles OWASP Top 10, PCI DSS, ISO 27001).
• Proposer des pentests à la demande ou programmés pour des actifs spécifiques.

Ici, l'expression "alimentée par l'IA" signifie généralement que la plateforme utilise l'IA pour :

• Classer les vulnérabilités par ordre de priorité en fonction de leur exploitabilité et de leur impact sur l'activité de l'entreprise.
• Mettre en corrélation les résultats des scanners et les pistes d'attaque.
• Générer des récits explicables, prêts à être utilisés par les parties prenantes et étayés par des preuves brutes.

Exemple : Utilisation d'un copilote IA pour résumer la reconnaissance (schéma défensif)

Pour rendre cela plus concret, voici un exemple simplifié, défensif que l'on pourrait voir dans un flux de travail assisté par l'IA. L'objectif n'est pas d'exploiter quoi que ce soit, mais de résumer les résultats de l'analyse du réseau dans une vision orientée vers le risque pour vos propres actifs :

import subprocess

def run_nmap_and_summarize(target : str, llm_client) -> str :
    """
    Exécutez un scan de service Nmap de base sur un bien que vous possédez,
    puis demander à un LLM de résumer les résultats pour un rapport de sécurité.
    """
    # 1) Recon : collecte de données techniques (uniquement contre les systèmes que vous êtes autorisé à tester)
    result = subprocess.run(
        ["nmap", "-sV", "-oX", "-", target],
        capture_output=True,
        text=True,
        check=Vrai,
    )

    nmap_xml = result.stdout

    # 2) Interprétation : demander au LLM un résumé de haut niveau
    prompt = f"""
    Vous êtes un testeur de pénétration et vous rédigez un rapport professionnel.

    Voici une sortie XML de Nmap pour une évaluation de sécurité autorisée.
    Résumez :
    - Services et versions exposés
    - Défauts de configuration évidents (par exemple, protocoles hérités)
    - Tests de suivi suggérés (pas de code d'exploitation)

    Nmap XML :
    {nmap_xml}
    """

    summary = llm_client.generate(prompt) # pseudo-code pour votre appel LLM
    Retourner le résumé

Ce modèle...les outils font le balayage, l'IA fait l'interprétation-est au cœur de nombreux outils de test de pénétration de l'IA et est entièrement compatible avec les directives traditionnelles telles que NIST SP 800-115 et OWASP WSTG.Centre de ressources en sécurité informatique du NIST) Cela montre également que la supervision humaine dans la boucle reste essentielle : vous choisissez le champ d'application, validez les conclusions de l'IA et décidez quelles actions sont appropriées et légales.

Quelle est la place des outils de pentest IA dans votre flux de travail ?

Pour se représenter tout cela, il est utile de considérer le paysage comme un spectre :

Ce tableau est volontairement de haut niveau, mais il reflète les mêmes compromis que ceux mis en évidence dans les récents examens des outils de pentesting automatisés et des cadres d'agents d'intelligence artificielle : aucun outil ne remplace toutL'IA permet plutôt d'étendre et d'accélérer les parties du flux de travail qui sont les plus automatisables.Escape Tech)

Comment Penligent s'intègre dans l'écosystème Pentest basé sur l'IA

À l'intérieur de ce spectre, Penligent se situe à l'extrémité de l'échelle de la "plateforme pentest entièrement alimentée par l'IA". Au lieu de livrer un agent d'IA autonome ou un scanner unique, elle se concentre sur l'orchestration d'une plateforme de pentest de bout en bout. Pipeline de pentesting piloté par l'IA:

• De l'intégration des actifs à la reconversion: Vous ajoutez des domaines, des adresses IP ou des applications. Le système coordonne la découverte des actifs et le mappage initial à l'aide d'une combinaison d'outils standard et de logique personnalisée.
• Planification et exécution de tests agentiques: Un agent d'intelligence artificielle planifie le graphe d'attaque, choisit les outils à utiliser et adapte sa stratégie lorsqu'il rencontre des obstacles réels tels que les flux de travail de connexion, les limites de taux ou les environnements conteneurisés.(penligent.ai)
• Liste de risques fondée sur des données probantes: Au lieu de se contenter de lister les identifiants CVE, Penligent met l'accent sur les preuves - sorties terminales, traces HTTP, captures d'écran - associées, dans la mesure du possible, à des tactiques ATT&CK spécifiques de MITRE ou à des catégories OWASP.
• Des rapports prêts à être mis en conformité: Il automatise la génération de rapports qui peuvent être alignés sur les normes ISO 27001, PCI DSS ou les cadres de contrôle interne, dans le but d'éviter aux testeurs humains un travail de documentation répétitif.penligent.ai)

Si le PentestGPT et le PentestAI sont plus proches d'un boîte à outils pour les amoureux de la constructionPenligent se positionne comme un la mise en œuvre productiviste de ces idées : un moteur agentique, enveloppé dans une interface utilisateur accessible non seulement aux équipes rouges, mais aussi aux ingénieurs curieux de sécurité et aux petites équipes qui n'ont pas les moyens de créer leur propre plateforme.

Pour les lecteurs qui souhaitent approfondir la philosophie et l'architecture de Penligent, le blog et la documentation de Penligent offrent plus de détails sur la conception des agents, les modèles d'intégration et les rapports de risque.

Quand le Pentesting alimenté par l'IA brille - et quand il ne brille pas

Malgré l'enthousiasme suscité par le pentesting de l'IA, les articles récents des fournisseurs de sécurité et des analystes indépendants soulignent tous le même point : L'IA est un amplificateur, pas un remplaçant.(Aikido)

Le pentesting alimenté par l'IA est particulièrement efficace dans les cas suivants :

• Vous avez besoin couverture continue à travers une surface d'attaque changeante (API, microservices, intégrations SaaS).
• Vous êtes confronté à tâches répétitives et lourdes (analyse de logs, reconnaissance de masse, tests de régression de base).
• Vous voulez améliorer les compétences d'un plus grand nombre d'ingénieurs-par exemple, en permettant aux développeurs d'effectuer des tests sûrs et de lire des récits générés par l'IA avant d'engager une équipe rouge complète.

Il est plus faible lorsque :

• La mission exige modélisation approfondie des menaces physiques, sociales ou internes qui va au-delà de ce que les outils peuvent voir.
• Votre environnement est tellement unique - systèmes industriels anciens, protocoles propriétaires - que les outils existants et les données de formation ne sont tout simplement pas généralisables.
• Les exigences en matière de gouvernance, d'auditabilité ou de gestion du risque de modèle rendent l'automatisation "boîte noire" difficile à justifier sans une validation interne approfondie.

Une stratégie réaliste pour la plupart des organisations en 2025 ressemble à ceci :

Laissez les experts humains aux commandes. Laissez les outils de pentest alimentés par l'IA s'occuper de l'étendue, de la vitesse et de la plomberie répétitive, et utilisez les tests manuels pour la profondeur, la nuance et la prise de décision à fort impact.

Une feuille de route pratique pour l'adoption d'outils de pentest alimentés par l'IA

Si vous envisagez d'introduire des copilotes de type PentestGPT, des frameworks de type PentestAI ou des plateformes comme Penligent dans votre pile, une feuille de route pratique pourrait ressembler à ceci :

1. Ancrage sur les normes existantes Partez de ce que vous connaissez déjà : OWASP WSTG pour la méthodologie, OWASP Top 10 pour le langage des risques, MITRE ATT&CK pour la cartographie des TTP et NIST SP 800-115 pour la planification et la documentation des tests. Alignez tout outil d'IA que vous évaluez sur ces cadres.OWASP)
2. Commencer avec des copilotes IA dans des environnements à faible risque Introduisez des assistants de type PentestGPT dans des laboratoires, des exercices internes de capture du drapeau ou des environnements de non-production. Utilisez-les pour accélérer l'apprentissage, rédiger des playbooks et tester la façon dont vous voulez que l'IA se comporte avant qu'elle n'entre en contact avec des infrastructures critiques.(GitHub)
3. Expérimenter des approches multi-agents et des plates-formes Évaluez les projets open-source (CAI, Nebula, PentestAI, Auto-Pentest-GPT-AI) et les plateformes commerciales avec un cadrage, un enregistrement et une révision stricts. Concentrez-vous sur la façon dont elles s'intègrent dans vos processus de CI/CD, de ticketing et de gestion des risques plutôt que sur de simples listes de fonctionnalités brutes.SPARK42 | Offensive Security Blog)
4. Institutionnaliser les contrôles de l'homme dans la boucle Définir des règles claires pour ce que les agents de l'IA peuvent faire de manière autonome (par exemple, reconnaissance passive, analyses à faible risque) et ce qui nécessite une approbation (par exemple, tests intrusifs sur des systèmes sensibles). Enregistrer les décisions, conserver les preuves et examiner régulièrement les résultats générés par l'IA pour détecter les hallucinations et les angles morts.
5. Mesurer l'impact en termes pertinents Ne vous contentez pas de suivre le "nombre de vulnérabilités trouvées". Mesurez plutôt le temps de détection, le temps de réparation, la couverture de votre inventaire d'actifs et la façon dont les rapports générés par l'IA aident les parties prenantes non spécialisées dans la sécurité à comprendre et à résoudre les problèmes.

Réflexions finales

La "révolution des pentests alimentés par l'IA" est déjà en cours, mais il ne s'agit pas d'un produit ou d'un projet unique. Il s'agit de la convergence de normes de sécurité de longue date (OWASP, MITRE, NIST), de cadres d'agents modernes comme PentestAI, de copilotes pratiques comme PentestGPT, et de plateformes d'opinion comme Penligent qui tentent de rendre ces capacités utilisables par de vraies équipes sous de vraies contraintes.

Si vous abordez cet espace avec l'état d'esprit d'un ingénieur - en vous appuyant sur la méthodologie, en exigeant des preuves et en insistant sur la gouvernance humaine dans la boucle - les outils de pentest de l'IA peuvent devenir l'un des multiplicateurs de force les plus efficaces de votre programme de sécurité. Si vous les traitez comme de la magie, ils vous décevront.

Utilisez-les à bon escient, veillez à ce qu'ils soient fondés sur des normes et laissez-les libérer vos testeurs humains pour qu'ils se concentrent sur les aspects de la sécurité offensive qui requièrent encore un jugement véritablement humain.