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Anciens Numéros
Exploit corner
p.04 EPATHOBJ de NT4 à Windows 8 (CVE-2013-3660)
Pentest corner
p.10 Découverte de « DOM-based XSS » avec DOMinatorPro
Forensic corner
p.18 Scriptez vos analyses forensiques avec Python et DFF
Dossier : BIG DATA quand la taille compte !
p.26 Préambule
p.27 HPC, « Big Data » : de la théorie à la pratique
p.47 Détection de menaces par analyse comportementale de l’activité réseau et des utilisateurs
p.54 Big data : entre expérimentations et confusions
Réseau
p.60 Quelques pistes sur le renforcement de la sécurité autour du protocole de routage BGP
Système
p.68 Mise en place du SIEM Prelude en entreprise – Retour d'expérience
Code
p.78 Détection des shellcodes polymorphes
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.
Le Big Data est l’un des buzz de ces deux dernières années. Au-delà de l’aspect marketing largement relayé par les vendeurs de serveurs, d’espaces de stockage et de logiciels, le Big Data s’appuie sur plusieurs concepts techniques éprouvés ou émergents que nous allons exposer dans ce dossier.
La première partie de cette article nous a montré, entre autres, les avantages et inconvénients dont disposent les processeurs multi-coeurs modernes. Nous allons voir ici quels sont les autres moyens permettant de rendre une application scalable. Nous nous intéresserons aux performances de toutes ces technologies, et aux applications possibles au domaine de la sécurité informatique.
DFF (Digital Forensics Framework) est un outil permettant d'effectuer des analyses forensiques à partir de périphériques, images de disques ou fichiers. En plus des reconstructions des différentes couches logiques (volumes, système de fichiers) il est possible d'ajouter des fonctionnalités et d'automatiser des tâches en Python.
