Selon le nouveau studio titulaire d’informations sur l’IA de Netskope : 2026, les vulnérabilités des politiques descendantes sont la deuxième infraction de l’IA la plus fréquente dans les entreprises, avec 924 alertes pour chaque 10 000 personnes. Seules les violations des données politiques dans la transmission ascendante sont les plus habituelles.
Les infractions descendantes se produisent lorsqu’un service de l’IA fournit des informations ou des données à un utilisateur ou à un agent non autorisé pour y accéder. Sa fréquence est la plus souvent dupliquée au cours de la dernière année, lors du passage d’un support de 12 à 31 infractions semanales par l’organisation. Dans les 25 % des organisations dans la plupart des cas, l’augmentation a été majeure : de 72 à 206 infractions par semaine.
Connexion entre les agents de l’IA et les sources de données
Cela répond également à l’adoption rapide du protocole de contexte de modèle (MCP), une norme ouverte qui permet aux modèles et aux agents d’IA de se connecter aux sources de données et aux outils externes. Durant cette semaine, les utilisateurs qui accèdent aux services à distance MCP créent un 250 % et les transactions MCP, un 375 %.
Cela répond également à l’adoption rapide du protocole de contexte de modèle (MCP), une norme ouverte qui permet aux modèles et aux agents d’IA de se connecter à des sources de données et à des outils externes. Durant cette semaine, les utilisateurs qui accèdent aux services à distance MCP créent un 250 % et les transactions MCP, un 375 %. Ceci élargit l’accès aux systèmes d’IA aux données des entreprises, mais augmente également le risque que les informations confidentielles soient envoyées aux destinataires non autorisés.
Les violations de la politique de données « en amont », lorsque les utilisateurs ou les agents envoient des informations confidentielles à une application d’IA, ils suivent le cours le plus fréquemment, avec 8752 alertes d’IA pour chaque 10 000 personnes. Ainsi, l’étude doit avoir recours à des mesures associées. l’IA empresarial est élargie.
Outre les infractions en phase de sortie, les organisations détectant les incidents liés au filtrage du contenu (154), les intentions d’intrusion des commandes et de jailbreak (129), et les demandes délibérées d’informations confidentielles (28). Le code malveillant est la catégorie des moins habituels, avec cinq alertes pour chaque 10 000, mais aussi l’un des plus graves, vous pouvez donc l’exécuter directement par un agent autonome ou incorporer une base de code plus étendue.
Contrôler les applications personnelles de IA
L’étude sur IA de Netskope : 2026 indique également qu’il est peu probable que l’IA dans l’ombre disparaisse. Aujourd’hui, 30 % des utilisateurs commerciaux d’IA utilisent uniquement des applications personnelles, tandis que d’autres 14 % combinent des outils personnels et gérés par l’organisation. Même si l’IA dans l’ombre a diminué grâce à l’implantation d’outils gérés, la tendance s’est stabilisée en mars 2026 et depuis lors, elle a été légèrement repoussée. Il est suggéré que les organisations renforcent le contrôle des applications personnelles de IA, au lieu de tenter de transférer tous les utilisateurs et cas d’utilisation sur une plate-forme gérée.
«L’horizon des mesures pour 2026 a dépassé la détection de l’IA dans l’ombre et est entré dans une phase de risque bidirectionnel et autonome», affirme Ray Canzanese, directeur de Netskope Threat Labs. « Vous ne pouvez pas superviser les instructions que les employés envoient aux modèles de troisièmes ; Nous devons maintenant protéger l’intégrité de la chaîne de direction de l’IA. L’intégration rapide du protocole de contexte de modèle (MCP) connecte nos listes de données internes avec des agents externes, alors que l’ensemble des outils de programmation autonomes, comme le curseur et le code Claude, a réduit drastiquement la forme des barres pour l’exécution automatisée du code malveillant. Pour les équipements de sécurité, cela exige une simple surveillance des données lors de l’inspection bidirectionnelle. Nous devons traiter chaque interaction avec un agent comme vecteur d’exécution possible, pas seulement comme une demande de données».
Autres conclusions de la section des informations sur les données et l’IA
● Le volume moyen des consultations de l’IA a triplé dans la dernière année, de 1498 à 4731, par organisation et semaine. El 25 % de las organizaciones con major volumen general general al menos 19 292 consultas semanales.
● L’adoption d’applications de programmation basées sur IA pasó de 42 % à 84 % des organisations dans la dernière année. Aujourd’hui, les 75 % utilisent Claude Code et les 58 % Codex, c’est pourquoi ils ont un an plus tard des taux d’adoption inférieurs à 1 %.
● 41 % des organisations utilisent Ollama pour réaliser des modèles d’IA de forme locale, avec la fin du contrôle du maire sur le processus de données et réduire la dépendance des plates-formes au sein du noyau.
L’horizon d’intervention pour 2026 a dépassé la détection de l’IA dans l’ombre et est entré dans une phase de risque bidirectionnel et autonome
● Les utilisateurs commerciaux qui accèdent sémanellement aux applications d’IA augmentent de 34 % à 59 %. Parmi les 25 % des organisations les plus utilisées, tandis que moins de 77 % des employés utilisent chaque semaine.
● Les données réglementées et le code actuel représentent chacun un 35 % des infractions initiales, liées à la propriété intellectuelle (20 %) et aux contraventions et clés (10 %).
● Le nombre d’utilisateurs travaillant avec des personnes malveillantes liées à l’IA a augmenté notablement depuis mars 2026. Les campagnes récentes incluent des installateurs de fausses applications d’IA, des pages de phishing et des outils de développement d’infections par des pirates.
