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Le fuzzing guidé par la couverture de code tel qu’AFL est une technique efficace pour la recherche de vulnérabilités. Cet article va présenter un nouveau type de fuzzing, le fuzzing dirigé, et ses applications pratiques au niveau du source et du binaire.
Le fuzzing est une technique datant de plusieurs années qui consiste à modifier de manière aléatoire des données fournies à un programme. Le but est de rendre instable le programme lisant ces données. Cette méthode est très utilisée en sécurité informatique pour trouver des failles de sécurité, soit par déni de service, soit par corruption de mémoire. Elle a l'avantage d'être facile à mettre en œuvre et de produire des bons résultats, car les programmeurs font souvent un peu trop confiance dans les données provenant de l'extérieur, sans avoir prévu les cas aux limites, ou qui s'écartent de la norme attendue.
Cet article présente Fuddly, un framework de fuzzing et de manipulation de données, écrit en python sous GPLv3, qui fournit de nombreuses briques que l’on retrouve dans d’autres framework de fuzzing, mais qui se différencie par la flexibilité de représentation des données et la diversité des altérations qu’il rend possible.
La recherche de vulnérabilités en passant par le fuzzing nécessite souvent une bonne préparation en amont afin de ne pas perdre un temps fou pour en définitive ne rien trouver. Cet article va présenter quelques techniques particulières à American Fuzzy Lop, célèbre pour avoir trouvé une quantité impressionnante de vulnérabilités dans des programmes tels que GNU bash, Perl, le kernel d'OpenBSD et bien d’autres.
La recherche de vulnérabilités et la création d’exploits noyaux peuvent impliquer le fuzzing et l’appel des API C exposées par le noyau à l’utilisateur. Il peut ainsi être intéressant de pouvoir écrire un fuzzer d’API avec des langages de plus haut niveau tels que Python, et de pouvoir appeler directement les API à fuzzer depuis cedit langage.
Initialement créé en 2006, Wapiti était un outil à l’origine dédié à la recherche de failles XSS. Au fil du temps, ce logiciel libre s’est étoffé de nouveaux modules lui permettant de rechercher les vulnérabilités web les plus connues.La version 3.0.0 sortie en janvier 2018 apporte de nombreuses nouvelles options et marque le passage à Python 3.
Automatiser entièrement le déploiement d’un cluster Red Hat AMQ Streams est possible… en utilisant Ansible et sa collection dédiée au produit. Démonstration par l’exemple.
Pour être visible sur le Web, un site est indispensable, cela va de soi. Mais il est impossible d’en évaluer le succès, ni celui de ses améliorations, sans établir de statistiques de fréquentation : combien de visiteurs ? Combien de pages consultées ? Quel temps passé ? Comment savoir si le nouveau design plaît réellement ? Autant de questions auxquelles Plausible se propose de répondre.
Initié par Red Hat, il y a quelques années le projet Quarkus a pris son envol et en est désormais à sa troisième version majeure. Il propose un cadre d’exécution pour une application de Java radicalement différente, où son exécution ultra optimisée en fait un parfait candidat pour le déploiement sur des conteneurs tels que ceux de Docker ou Podman. Quarkus va même encore plus loin, en permettant de transformer l’application Java en un exécutable natif ! Voici une rapide introduction, par la pratique, à cet incroyable framework, qui nous offrira l’opportunité d’illustrer également sa facilité de prise en main.
Imaginez un monde où nos données seraient aussi insaisissables que le célèbre chat de Schrödinger : à la fois sécurisées et non sécurisées jusqu'à ce qu'un cryptographe quantique décide d’y jeter un œil. Cet article nous emmène dans les méandres de la cryptographie quantique, où la physique quantique n'est pas seulement une affaire de laboratoires, mais la clé d'un futur numérique très sécurisé. Entre principes quantiques mystérieux, défis techniques, et applications pratiques, nous allons découvrir comment cette technologie s'apprête à encoder nos données dans une dimension où même les meilleurs cryptographes n’y pourraient rien faire.
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