-
S'abonnerAbonnez-vous à nos différents supports -
Magazines à l’unitéCommandez les nouvelles parutions ou complétez votre collection -
Livraison offerte à partir de 50€ d’achat ** Offre valable pour les numéros hors abonnements, livraison en France métropolitaine, appliquée une fois connecté !
- Kiosk OnlineLes magazines 100% online
- Diamond ConnectBase documentaire 100% digitale
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.
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 ?
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.
La révélation de l'Opération Triangulation par Kaspersky, une attaque dont ils ont été la cible en 2023, a mis en lumière une campagne d'espionnage particulièrement sophistiquée ciblant les appareils iOS. Fait exceptionnel pour ce type de menaces, les échantillons du logiciel espion ont été publiés, ouvrant la voie à une analyse détaillée des techniques de surveillance employées. Cet article se propose d’examiner les traces laissées par ces techniques, notamment l’enregistrement du microphone et la prise d’information de la configuration du téléphone, et les méthodes permettant de les détecter.
