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La sécurité des sites web est une problématique persistante en phase de développement ; les attaques CSRF sont une partie des dangers que les navigateurs récents ont décidé de traiter par une défense intégrée.

Près de trois quarts des sanctions prononcées par la Commission Nationale de l’Informatique et des Libertés (CNIL) ont parmi leurs causes des vulnérabilités techniques de sécurité. À partir de ce constat, et au prisme de notre expérience à la fois en cybersécurité technique et en protection des données à caractère personnel, nous avons analysé les sanctions de la CNIL publiées sur le site https://www.legifrance.gouv.fr/. Nous avons notamment établi une correspondance avec les catégories de vulnérabilités techniques identifiées dans la nomenclature du top 10 de l'OWASP 2017 (Open Web Application Security Project). Nous avons également étudié les fuites de données majeures survenues en Europe et dans le monde. Il en ressort que les vulnérabilités les plus communes sont liées à l’authentification, au contrôle d’accès et à la protection des données au repos et en transit.

Pendant un Red Team, l’exhaustivité des découvertes est mise de côté pour privilégier l’efficacité en se concentrant sur l’identification des vulnérabilités à fort impact permettant de mettre rapidement un pied dans le système d’information ciblé.

Par un contrôle fin des accès aux fichiers, les logiciels de type Mandatory Access Control (MAC) permettent de lutter efficacement contre le piratage et le vol de données. Tomoyo-linux propose une alternative simple d’utilisation à SELinux.

Nous avions vu dans MISC n°103 comment déployer une base KeePass en mode SaaS ciblant les particuliers ou de petits périmètres professionnels. Dans un autre monde, les pratiques DevOps se démocratisent et demandent d’augmenter l’agilité des développements tout en réduisant les délais de mise en production. Cet article est le fruit d’une collaboration entre un DevOps et un ingénieur SSI pour voir de quelle manière il est possible de tirer profit de KeePass dans ces environnements.

C’est théoriquement impossible, et pourtant c’est faisable en pratique. En s’inspirant d’une technique d’apprentissage statistique (Machine Learning) habituellement réservée au traitement du langage naturel, il est possible de déterminer avec une très grande précision si un bout de code en JavaScript est malveillant. Ces résultats s’étendent naturellement à tout langage interprété, mais sont mis en défaut par l’arrivée du WebAssembly.