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GNU/Linux Magazine 116
Construisez et administrez votre VPN L2TP/IPSEC avec OpenSSL, Openswan, PPP et XL2TPD
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Anciens Numéros
Sommaire
- News
- p. 04 Belgian Perl Workshop 2009
- Kernel
- p. 08 Kernel netconsole : utilisation et implémentation
- SysAdmin
- p. 16 SQLite : index et recherche rapide de texte
- p. 22 Récupérer un système LVM/RAID1 avec un live-CD
- p. 26 La souplesse du RAID logiciel de Linux (suite)
- p. 36 Installation automatisée
- NetAdmin
- p. 42 - Mise en œuvre d’une solution VPN basée sur IPSEC et RADIUS 1/4
- p. 54 Écriture d’un plugin pour GLPI
- Embarqué
- p. 66 Gestion des leds et GPIO facile sur plateformes embarquées
- Hacks
- p. 74 Développer des logiciels brassés maison sur Wii depuis Linux
- Repères
- p. 78 Parce qu’y’en a marre
- Code(s)
- p. 80 Sécurité des applications Web 2.0
- p. 92 OCaml et C : le meilleur des mondes (suite et fin)
Le magazine de référence technique pour les développeurs sur systèmes open source et les ingénieurs R&D !
GNU/Linux Magazine s'adresse aux professionnels et aux particuliers désireux de mieux maîtriser les techniques et problématiques liées à la programmation et à l’utilisation de solutions open source. Tous les deux mois avec ses articles techniques, la publication couvre les thématiques suivantes : programmation système, algo, bas niveau, sécurité du code, développement web...
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 ?
En 2014, la vulnérabilité Heartbleed a exposé une faille d'OpenSSL, rendant des clés privées accessibles et compromettant la confidentialité des communications. En réponse, Reyk Floeter d'OpenBSD a développé le concept de « crypto privsep » : une séparation des privilèges des clés cryptographiques qui isole les opérations cryptographiques sensibles, et limite le risque de fuites.
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.
