Une exploitation d’une faille d’exécution de code à distance (RCE) dans SGLang, le moteur d’inférence open-source utilisé par NEAR AI, a mené à un accès non autorisé à une partie de l’infrastructure de l’entreprise. L’incident a été détecté et maîtrisé, mais il a permis à l’attaquant de cibler des données internes. Selon le rapport de sécurité publié par NEAR AI, l’intrusion a conduit au téléchargement des informations d’identification de quelque cent utilisateurs, incluant des adresses e-mail, des noms, et, pour certains, des détails sur leur abonnement et leur solde.

L’enquête a révélé que l’attaquant a accédé à un système interne hébergé derrière un service de messagerie privée, désormais déprécié. Par ailleurs, dix-huit agents sur une ancienne configuration de NEAR AI Agents, qui ne bénéficiaient pas de l’environnement de calcul confidentiel de l’entreprise, ont vu leurs données compromises. Deux clés API de NEAR AI Cloud ont également été exposées dans des journaux d’activité, nécessitant une révocation immédiate.

Il est important de comprendre la portée technique de cette brèche. NEAR AI a précisé que le calcul confidentiel (Confidential Computing), conçu pour protéger les données contre l’opérateur et l’hôte, n’empêche pas une attaque si celle-ci exploite une faille logicielle au sein même de l’environnement sécurisé. C’est cette vulnérabilité dans SGLang, qui tourne à l’intérieur du TEE (Trusted Execution Environment), qui a permis à l’attaquant d’observer des requêtes en cours de traitement sur le serveur compromis, même celles exécutées en mode confidentiel. Les équipes ont rapidement réagi en révoquant toutes les sessions actives et les identifiants administratifs, avant de déployer un correctif sur tous les serveurs d’inférence.

Le périmètre des données touchées

Au-delà des données utilisateurs, l’incident a touché des composantes plus spécialisées de l’écosystème. Les dix-huit agents affectés ont vu leurs historiques de discussion, leurs paramètres et leurs journaux exfiltrés. Bien que NEAR AI n’ait pas trouvé de preuves d’accès aux conversations privées stockées ou aux fichiers téléchargés via le service de messagerie privée, la nature des informations volées reste sérieuse. Les deux clés API exposées ont été immédiatement invalidées, ce qui est une procédure standard en cas de fuite de jetons d’accès.

L’accès au service NEAR AI Cloud a été rétabli après la sécurisation de l’infrastructure. La société a également informé le projet SGLang de la faille découverte, signalant une vigilance accrue sur la dépendance logicielle tierce. Comme l’a souligné The Hacker News, même lorsque les systèmes sont censés être hermétiques, une faiblesse dans les couches logicielles internes peut annuler les garanties matérielles.

La promesse de la confidentialité des IA

Ce type d’incident met en lumière la tension permanente entre l’utilité des modèles d’IA et l’impératif de confidentialité. D’autres acteurs du secteur mettent en avant des solutions pour garantir une protection plus robuste. Brave, par exemple, a récemment renforcé son assistant IA Leo pour intégrer un chiffrement de bout en bout et un calcul confidentiel vérifiable. Dans ce modèle, chaque requête est chiffrée sur l’appareil de l’utilisateur avant d’être envoyée, et le traitement se fait dans un TEE attesté. Cela permet, en théorie, de garantir que ni le fournisseur de l’IA ni les opérateurs d’infrastructure ne puissent lire le contenu des échanges.

Comparer l’approche de NEAR AI, où la faille a permis une lecture potentielle des requêtes en cours, avec les mesures de Brave montre l’enjeu : le contrôle de qui peut lire les données. Brave insiste sur la preuve cryptographique, tandis que NEAR AI devait compter sur la robustesse du logiciel à l’intérieur du matériel sécurisé.

Ce qu’il faut surveiller après une brèche

Pour les utilisateurs concernés par cette fuite de données d’identité, NEAR AI a contacté ces personnes directement via leur adresse de sécurité. Il est conseillé, comme l’a suggéré l’entreprise, de traiter avec prudence les messages non sollicités faisant référence à leur compte ou à leur solde. La situation rappelle d’ailleurs les risques généraux où, même dans des services apparemment privés, des fuites de journaux ou des bugs peuvent exposer des informations sensibles, un phénomène que des études antérieures ont déjà documenté pour d’autres plateformes.

L’entreprise a effectué un examen forensique complet, une étape nécessaire pour tracer l’étendue exacte des atteintes. Il reste cependant à voir comment le secteur va intégrer cette leçon : si la sécurité repose sur la complexité des couches logicielles, comment garantir que cette complexité ne devienne pas, elle-même, le maillon faible exploitables par un acteur malveillant ?

Sources

• NEAR AI Security Incident Report: SGLang Vulnerability, near.ai
• Another Brave User-First AI Win: Leo adds End-to-end Encryption, Oblivious HTTP, and Verifiable Confidential Computing | Brave, brave.com
• SGLang RCE Exploit Breaches NEAR AI, Steals Data From 18 Agents and About 100 Users, The Hacker News, 10 novembre 2026
• NEAR AI fixes SGLang security flaw, restores Cloud service, crypto.news, 10 novembre 2026