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Cybersécurité — Automatisation IA
VulnAI
PythonOllama / MistralNVD APIMITRE ATT&CK
Contexte
Le suivi manuel des vulnérabilités (CVE) sur un parc applicatif est chronophage et peu priorisé : difficile de savoir rapidement quelles failles représentent un risque réel pour l'organisation.
Ce qui a été fait
Conception d'un pipeline Python qui interroge l'API NVD, croise les CVE détectées avec les techniques MITRE ATT&CK correspondantes, puis utilise un LLM local (Ollama / Mistral) pour générer une synthèse de risque priorisée et compréhensible sans expertise sécurité poussée. Le pipeline a été validé en conditions réelles jusqu'à confirmation d'une RCE (uid=0).
Résultat
Exécution de code à distance confirmée en environnement de test (uid=0), démontrant la pertinence de la priorisation automatisée générée par le pipeline.