Fin du Bug Bounty curl : Comment l'IA générative a provoqué l'arrêt d'un programme de sécurité emblématique

Le programme de bug bounty de curl, l’un des outils les plus utilisés au monde, a été contraint de mettre fin à sa collaboration avec HackerOne. Cette décision, effective depuis la fin janvier 2026, marque un tournant critique pour la sécurité des logiciels libres à l’ère de l’intelligence artificielle.

Le créateur de curl, Daniel Stenberg, a annoncé cette mesure radicale après avoir été submergé par une avalanche de rapports de vulnérabilités de très faible qualité, majoritairement générés par des outils d’IA. Ces soumissions inondent l’équipe de sécurité, masquant les véritables menaces et épuisant les ressources des mainteneurs bénévoles.

L’IA générative et le déferlement de “slop” qui a fait capoter le programme

Le phénomène qualifié de “slop” — du jargon désignant le contenu généré par IA à grande échelle mais dénué de valeur — a atteint un paroxysme au cours de l’année 2025. Daniel Stenberg a expliqué que l’équipe de sécurité de curl a reçu une quantité inhabituelle de soumissions, certaines journées comptant jusqu’à sept nouveaux tickets en seulement seize heures.

Bien que ces rapports ressemblent à des alertes de sécurité légitimes à première vue, ils s’effondrent souvent au premier examen. Stenberg a précisé sur sa liste de diffusion que l’objectif principal de cette fermeture est de supprimer l’incitation financière qui pousse les chercheurs à soumettre des rapports bâclés.

L’impact sur la charge de travail des mainteneurs

La conséquence directe de cette inondation est une surcharge de travail insoutenable pour les développeurs de curl. L’analyse de chaque rapport, même s’il est rejeté rapidement, demande un temps précieux. Stenberg a mentionné que l’équipe a conclu qu’aucune des soumissions récentes ne correspondait à une véritable vulnérabilité.

Cette situation a créé un bruit de fond constant qui empêche la détection des menaces réelles. En effet, lorsque le signal (les vraies failles) est noyé dans le bruit (les faux positifs générés par l’IA), la sécurité globale du projet s’en trouve affaiblie.

Une tendance spécifique à curl et à HackerOne

Il est important de noter que ce problème ne touche pas tous les programmes de bug bounty de la même manière. Selon Stenberg, les données montrent que curl a subi une augmentation vertigineuse des soumissions via HackerOne en 2025, tandis que d’autres programmes open source hébergés sur la même plateforme n’ont pas connu cette explosion.

Cette disparité suggère que curl est devenu une cible privilégiée, peut-être en raison de sa visibilité ou de la facilité avec laquelle les modèles d’IA peuvent “halluciner” des vulnérabilités dans du code réseau complexe.

Le fonctionnement technique du bug bounty curl et ses limites

Depuis 2019, le programme de bug bounty de curl fonctionnait via HackerOne, souvent en partenariat avec l’Internet Bug Bounty. Il offrait des récompenses financières pour la divulgation responsable de vulnérabilités dans curl et sa bibliothèque associée, libcurl.

Curl est un utilitaire en ligne de commande qui permet de transférer des données via divers protocoles (HTTP, FTP, etc.), et libcurl permet aux développeurs d’intégrer cette fonctionnalité dans leurs propres applications. La disparition de ce programme a des implications concrètes pour la sécurité de millions d’applications.

La procédure de transition vers GitHub

Le calendrier de cette transition est précis. Le projet continuera d’accepter les soumissions via HackerOne jusqu’au 31 janvier 2026 inclus. Tous les rapports en cours à cette date seront traités normalement.

À partir du 1er février 2026, la situation change radicalement :

1. Fin des soumissions HackerOne : Le programme sera officiellement clos sur la plateforme.
2. Rapport via GitHub : Les chercheurs en sécurité devront signaler les problèmes directement via le dépôt GitHub de curl.
3. Absence de récompenses : Le projet ne proposera plus aucune récompense monétaire.
4. Pas d’aide externe : L’équipe n’aidera pas les chercheurs à obtenir des récompenses auprès de tiers.

La politique de sécurité mise à jour et la lutte contre le spam

Le fichier security.txt de curl a été mis à jour pour refléter cette nouvelle politique. Il stipule clairement que le projet n’offre aucune compensation monétaire pour les vulnérabilités signalées.

Stenberg a également adopté une approche plus dissuasive. Il a prévenu que les auteurs de soumissions “déchets” (crap reports) risquent d’être bannis et ridiculisés publiquement. Cette mesure, bien que sévère, vise à décourager les tentatives automatisées et à préserver la santé mentale des mainteneurs. Ce phénomène de spam automatisé n’est pas isolé, comme le montre l’analyse des systèmes Zendesk détournés pour des vagues de spam mondiales.

Exemples de soumissions “IA slop”

Bien que les détails techniques des faux rapports ne soient pas toujours publics, Stenberg a partagé des caractéristiques typiques de ces soumissions :

• Analyse statique superficielle : Les outils détectent des motifs de code qui ressemblent à des failles mais qui sont en réalité sûrs.
• Contexte manquant : Les rapports ne comprennent pas les mécanismes de sécurité spécifiques à curl.
• Faux positifs sur les fonctions : Attribution incorrecte de vulnérabilités (ex: confusion entre buffer overflow et gestion de mémoire sécurisée).

L’avenir de la sécurité des logiciels libres face à l’IA

L’arrêt du bug bounty de curl est un signal d’alarme pour l’industrie du logiciel libre. Si un projet aussi fondamental que curl ne peut plus supporter la charge de travail générée par l’IA, qu’en est-il des projets plus petits ? Cette tendance s’inscrit dans un contexte plus large où les attaques par ransomware et la compromission de la chaîne d’approvisionnement ont explosé en 2025.

Le dilemme de l’automatisation

L’intelligence artificielle est une arme à double tranchant. D’un côté, elle peut aider à trouver des bugs ; de l’autre, elle inonde les mainteneurs de faux espoirs. Stenberg a souligné que le but n’est pas d’arrêter la recherche de bugs, mais de revenir à un processus plus qualitatif.

En supprimant l’incitation financière (le bug bounty), le projet espère que seuls les chercheurs passionnés et compétents continueront de soumettre des rapports pertinents.

Comparaison avec d’autres programmes de bug bounty

Voici un tableau comparatif pour comprendre l’impact des rapports IA sur différents types de programmes :

Que faire pour les chercheurs en sécurité ?

Si vous étiez un contributeur actif au programme curl, la situation change. Voici les étapes recommandées pour continuer à contribuer efficacement.

1. Vérifiez la documentation : Lisez attentivement le fichier BUG-BOUNTY.md mis à jour.
2. Utilisez GitHub : Familiarisez-vous avec le système d’issues de GitHub pour les rapports de sécurité.
3. Qualité sur la quantité : Assurez-vous que vos rapports sont complets, exploitables et bien documentés.
4. Pas de récompense attendue : Contribuez par éthique et passion, pas pour l’argent.
5. Sécurisez vos outils : En tant que chercheur, assurez-vous de protéger vos propres comptes, par exemple en supprimant les mots de passe enregistrés dans Google Chrome si vous partagez des machines.

Le rôle des mainteneurs

Pour Daniel Stenberg et son équipe, cette décision est avant tout une question de survie. En protégeant leur temps et leur énergie, ils garantissent la pérennité du projet. C’est une décision pragmatique face à une technologie qui a évolu plus vite que les mécanismes de régulation.

Conclusion : Une leçon pour l’industrie

L’histoire du bug bounty de curl en 2026 servira probablement de cas d’école. Elle démontre que l’automatisation pure, sans supervision humaine, peut nuire à la sécurité plutôt que de l’améliorer.

La fin de ce programme n’est pas une défaite, mais une adaptation. En retranchant le bruit généré par l’IA, curl espère retrouver la qualité des rapports de sécurité. Pour les utilisateurs, la sécurité du projet reste assurée, mais elle repose désormais davantage sur la vigilance interne de l’équipe de développement.

Le message est clair : à l’ère de l’IA, la sécurité informatique a besoin moins de données brutes, et plus de discernement humain.