Ajouter à une liste de lectureLes modèles de langage à grande échelle (LLM) permettent désormais d’interagir de façon naturelle avec du code, de générer des analyses contextuelles, et d’automatiser certaines tâches auparavant réservées aux humains. C’est dans ce contexte que les Model-Controlled Prompting (MCP) prennent tout leur sens. L’objectif de cet article est d’explorer concrètement la manière dont les MCP transforment l’analyse des APK Android, tant sur le plan statique que dynamique, et d’envisager les perspectives qu’ils ouvrent dans les workflows d’audit mobile.
La sécurité mobile est devenue un pilier essentiel de la cybersécurité. Avec la multiplication importante des smartphones Android, chaque application installée devient une surface d’attaque potentielle. L’analyse des fichiers APK est ainsi devenue une activité centrale pour les chercheurs en sécurité, les pentesters et les analystes en charge de détecter des comportements malveillants ou des vulnérabilités.
Historiquement, cette analyse repose sur une combinaison d’outils tels que Jadx, Ghidra, Frida et bien d'autres. Ces outils, bien qu’efficaces, nécessitent une expertise certaine, de la patience, et une connaissance approfondie des systèmes Android, des schémas d’obfuscation, et du reverse engineering. Mais une nouvelle génération d’approches, fondée sur l’intelligence artificielle, commence à transformer cette pratique.
1. Qu’est-ce qu’un MCP (Model-Controlled Prompting) ?
Le MCP désigne une technique d’interaction avec un modèle de langage où l’agent ne se…
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