Le pentest est une méthode proactive d’évaluation de la sécurité d'un système d'information. Il permet de découvrir des vulnérabilités susceptibles d'être exploitées par des cybercriminels et propose des solutions pour les corriger et minimiser la surface d’attaque. Dans un monde où les cyberattaques sont de plus en plus sophistiquées et fréquentes, le pentest est devenu un outil incontournable pour renforcer la sécurité des systèmes. Dans cet article, nous allons examiner ses différentes phases, de la collecte d'informations à la phase d'exploitation. Nous discuterons de l'importance de l'open source dans le domaine du pentest. Enfin, nous aborderons des pistes pour le futur du pentest, notamment avec l’arrivée en force de l’intelligence artificielle.

Dans le vaste monde de la sécurité, un domaine reste particulièrement difficile d’accès. Même si la cryptographie semble être une évidence pour beaucoup, l’utilisation des techniques de chiffrement reste compliquée et difficile d’accès pour un grand nombre de personnes. Même dans le petit cercle restreint de personnes pouvant créer ces algorithmes, un fossé sépare les théoriciens et les implémenteurs. Si le sujet reste complexe à bien des égards, il est peut-être intéressant d’apprendre les fondements de cette science au travers d’un langage haut niveau comme Erlang/OTP, permettant ainsi de supprimer en grande partie la majorité des contraintes imposées par d’autres langages...

Organisée en pleine pandémie de Covid-19, la Coupe du Monde de football au Qatar a réuni des millions de supporters venus des quatre coins du globe. Une seule solution : Ehteraz, une application pour alerter et protéger la population du risque sanitaire. Mais qu’en est-il vraiment ?

Comprendre précisément le fonctionnement d’un système est important pour la réalisation d’une attaque, mais également pour le maintenir en conditions opérationnelles. Les développeurs et devops utilisent des outils spécifiques pour observer et comprendre leurs systèmes en temps réel - et même de façon proactive. Par exemple, pour comprendre la performance d’une application web, pour prédire le remplissage d’un disque dur ou pour détecter des erreurs dans les logs d’un fournisseur de cloud. Ces données peuvent aussi aider un attaquant à comprendre d’une part l’architecture du système ciblé, et d’autre part ses réactions à leurs stimuli.