Selon une nouvelle étude de Noma Security, une attaque par injection rapide peut inciter les flux de travail agents d’avant-première de GitHub à récupérer le contenu de référentiels privés et à le publier publiquement, exposant ainsi un risque plus large à mesure que les entreprises déploient des agents d’IA avec un accès privilégié aux environnements de développement logiciel.
La société de sécurité IA a détaillé l’attaque, baptisée GitLost, dans un article de blog, affirmant qu’un attaquant non authentifié pourrait exploiter l’aperçu des flux de travail agentiques de GitHub en soumettant un problème GitHub contrefait à un référentiel public. Si l’agent IA dispose d’un accès en lecture aux référentiels privés au sein de la même organisation, il peut récupérer des informations sensibles et les publier dans un commentaire public, a indiqué la société.
Les workflows agentiques GitHub combinent les actions GitHub avec des modèles d’IA tels que Claude ou GitHub Copilot, permettant aux développeurs de définir des workflows dans Markdown. Dans le même temps, les agents IA lisent les problèmes, invoquent des outils et effectuent des tâches en leur nom.
