Inside ClowBolt : analyse SOC d’un AI-driven malware à exécution adaptative
1. Introduction technique L’intégration de mécanismes d’intelligence artificielle dans les malwares marque une rupture nette avec les familles traditionnelles basées sur des règles statiques ou des scripts déterministes. Depuis 2023–2024, on observe une montée en puissance de malwares capables d’adapter dynamiquement leur comportement en fonction de l’environnement d’exécution, de la télémétrie système et des mécanismes de défense détectés. ClowBolt s’inscrit dans cette nouvelle génération dite AI-driven malware . Il ne se distingue pas par une exploitation zero-day spectaculaire, mais par sa capacité d’adaptation comportementale , rendant la détection classique par signatures ou IOC largement insuffisante. Cet article adopte volontairement un positionnement défensif : comprendre ClowBolt comme un objet d’étude opérationnel , analyser ses effets observables et identifier les leviers concrets de détection, de corrélation et de réponse côté SOC. 2. Méthodologie et environnement d’analy...
