OPSWAT ajoute l'analyse des risques liés aux LLM à MetaDefender Aether
La version 3.3.0 analyse les fichiers de modèles dans 7 formats et envoie des prompts adversariaux aux points de terminaison compatibles OpenAI.
OPSWAT a publié le 20 octobre 2026 la version 3.3.0 de MetaDefender Aether, qui intègre une analyse des menaces contenues dans les fichiers de modèles d'IA ainsi que des risques liés aux réponses des modèles, selon datanet.co.kr. La société sud-coréenne InSecCyberSecurity a annoncé la sortie en tant que partenaire coréen.
Cette mise à jour ajoute l'analyse de modèles d'IA au système existant de détection des menaces zero-day en cinq étapes. L'analyse statique prend en charge 7 formats de fichiers de modèles : Pickle, PyTorch, TensorFlow, Keras, SafeTensors, GGUF et ONNX. Le type de fichier est déterminé à partir des données d'octets réelles et non de l'extension, afin de contrer les tentatives d'évasion de détection.
L'analyse dynamique envoie des prompts adversariaux aux modèles qui exposent un point de terminaison Chat Completions compatible OpenAI. Elle s'appuie sur plus de 50 techniques d'attaque et plus de 1000 prompts adversariaux répartis en 9 catégories. Les résultats des analyses statique et dynamique sont associés au référentiel MITRE ATLAS.
Un contexte de tests orientés IA
En septembre 2026, l'AMTSO a mis à jour ses lignes directrices pour les tests de produits de sécurité agentique et son cadre d'évaluation des sandbox avec des fonctions d'IA, ajoutant une métrique « LLM-as-Sample Dynamic Analysis ». Lors d'une évaluation de sandbox menée en 2026 par Venak Security, le sandbox adaptatif de MetaDefender Aether avait détecté 19 des 20 échantillons de logiciels malveillants générés par IA, le meilleur résultat parmi 4 sandbox évalués.
En bref
Qu'est-ce que MetaDefender Aether v3.3.0 ?
Une mise à jour du produit de sécurité d'OPSWAT qui ajoute l'analyse des fichiers de modèles d'IA et des risques liés aux réponses des modèles au système de détection zero-day en cinq étapes.
Quels formats de fichiers de modèles sont pris en charge ?
7 formats : Pickle, PyTorch, TensorFlow, Keras, SafeTensors, GGUF et ONNX.
Qui a annoncé la sortie ?
InSecCyberSecurity, partenaire coréen, l'a annoncée le 20 octobre 2026.