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Anciens Numéros
Sommaire
- Vulnérabilité [04 - 09]
- Infection sur la toile
- Réseau [10 - 19]
- Répartition de charges (load balancing) par la pratique
- Cryptographie [20 - 22]
- Cold Attacks
- Dossier [24 - 53] Dénis de service : vos serveurs en ligne de mire
- Les DoS, c est pas que dans la tête
- DoS, DNS et botnets... un mélange explosif
- DoS contre une plate-forme de voix sur IP
- Évaluez sa résistance aux DoS
- Système [54 - 59]
- Les technologies par courants porteurs (CPL) sont-elles vraiment sécurisées ?
- Fiche technique [60 - 65]
- À la découverte de ModSecurity 2
- Science [66 - 71]
- Interceptions des communications vocales : techniques analogiques
- Programmation [72 - 82]
- Développement d une backdoor pour attaque ciblée
La publication technique des experts de la sécurité offensive & défensive
Face à la transformation digitale de notre société et l’augmentation des cybermenaces, la cybersécurité doit être aujourd’hui une priorité pour bon nombre d’organisations. Après plus de 20 années de publications et de retours d’expérience, MISC apporte un vivier d’informations techniques incontournable pour mieux appréhender ce domaine. Précurseur sur ce terrain, MISC a été fondé dès 2002 et s’est peu à peu imposé dans la presse française comme la publication de référence technique en matière de sécurité informatique. Tous les deux mois, ses articles rédigés par des experts du milieu vous permettront de mieux cerner la complexité des systèmes d’information et les problèmes de sécurité qui l’accompagne.
La prise en compte de la sécurité au plus tôt lors de la construction d’un produit est essentielle, mais pas suffisante pour répondre aux exigences du CRA. Comment intégrer la sécurité dans l’usine logicielle puis en phase de run lorsque le produit est en production et/ou déployé chez les clients ?
Ne rêvons pas, les ordinateurs quantiques n’ont pas pour vocation à remplacer tous nos ordinateurs actuels ; seuls certains États ou multinationales posséderont cette technologie. Les ordinateurs classiques doivent donc être capables de communiquer de manière sécurisée même si un attaquant dispose d’un ordinateur quantique. C’est le modèle post-quantique.
Dans un premier article [1], nous avons rappelé les problèmes de privacy inhérents à l'exécution de fonctions ou de modèles de Machine Learning (ML) sur des serveurs distants, et avons introduit la nouvelle technologie appelée chiffrement homomorphe (Fully Homomorphic Encryption, FHE, en anglais) permettant de résoudre ces problèmes. Dans ce second article, nous allons une étape plus loin, et expliquons comment chacun d’entre nous, développeur ou data scientist, peut utiliser Python pour concevoir ses propres fonctions ou modèles en FHE et les déployer.
