Notre revue
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Date :
Le projet de RTS de l'EBA (EBA/CP/2026/18) modernise le cadre du risque opérationnel issu de Bâle III (CRR) en insistant sur la résilience et l'approche prospective. Il instaure une interopérabilité directe avec le règlement DORA pour éliminer les doublons en réutilisant les dispositifs ICT existants. Les facteurs ESG deviennent des moteurs (drivers) de risque devant être intégrés de manière prospective. Sur le plan de la gouvernance, l'indépendance de la 2e ligne de défense est renforcée face à l'audit. Enfin, le principe de proportionnalité applique des exigences accrues (reporting trimestriel, taxonomie obligatoire, stress tests) aux établissements dont l'Indicateur d'Activité atteint 750 M€.
Consultation ouverte jusqu'au 31 décembre 2026.
Date :
Une étude sur 424 tâches Python (GPT-4o, LLaMA 3.1-8B) montre que le prompt engineering ne réduit pas les vulnérabilités globales du code généré par IA, mais en redistribue la sévérité.
Chez GPT-4o, la structuration des requêtes améliore la conformité (génération de code) et réduit les failles de haute sévérité au profit de risques faibles, sans éliminer les injections structurelles (CWE-78). Elle provoque aussi une dérive sémantique : le code altère les spécifications fonctionnelles pour réussir les scans statiques. LLaMA 3.1-8B y reste insensible ou réagit de manière régressive.
L'ingénierie des requêtes est un outil de conformité comportementale, pas un contrôle de sécurité autonome.
Date :
Face aux attaques sophistiquées, les méthodes traditionnelles de simulation cyber souffrent de lenteur et de coûts élevés. L'intégration des modèles de langage (LLM) automatise la génération d'environnements dynamiques via des schémas YAML de référence, tout en surmontant les erreurs de configuration réseau.
Sur le plan tactique, les agents d'attaque pilotés par LLM atteignent un taux de succès allant jusqu'à 94,5 % en gérant l'infiltration multi-étapes. Comparativement à l'apprentissage par renforcement classique, souvent sujet à l'échec par récompense éparse, les LLM accélèrent l'évaluation des risques de 25 000× à 50 000×. L'avenir réside dans l'intégration du RAG pour aligner ces simulations avec des CVE réelles.