Controverse autour de la sécurité des VPN grand public

Sécurité : Une étude publiée par des chercheurs britanniques et italiens met en lumière les failles de sécurité dont souffrent les offres de VPN grand public, mais celle-ci est largement contestée par les principaux intéressés, qui déplorent une étude obsolète et datée.

Alors que les gouvernements s’efforcent de développer les outils de contrôle et de surveillance du réseau, les VPN, outils qui proposent de sécuriser une connexion et d’anonymiser en partie l’utilisateur, sont en pleine croissance. Mais des chercheurs de l’université Sapienza à Rome et de l’université Queen Mary à Londres ont publié une étude soulignant des failles dans plusieurs VPN commerciaux à destination du grand public.

 

Le bilan établi par les chercheurs est sans appel : tous les services VPN testés sont vulnérables à l'une ou l'autre des failles de sécurité. 

Les chercheurs ont identifié deux failles affectant la plupart de ces services : d’une part, une vulnérabilité nommée IPv6 Leaks, qui prend sa source dans le fait que la plupart de ces VPN ne prennent pas en charge le trafic IPv6 et ne sécurisent pas ce trafic. Une faille de sécurité d'autant plus prégnante que la plupart des OS ont tendance à prioriser IPv6 lorsque cela est possible.
L’autre scénario détaillé par les chercheurs est celui d’une attaque DNS : en interceptant les requêtes DNS de l’utilisateur de VPN, un attaquant peut ainsi retracer l’historique de navigation de sa victime. Les chercheurs ont exposé 14 VPN à ces deux types d’attaques, et aucun des candidats n’a eu droit au sans-faute : tous sont, selon eux, vulnérables à l’une ou l’autre de ces attaques.

La grogne des VPN

Mais l’étude déplaît fortement aux éditeurs VPN ayant servi aux tests menés par les chercheurs. Ainsi, PureVPN a été le premier à dégainer en publiant sur son blog un démenti, qui pointe le caractère inexact et daté de certaines des informations contenues dans l’étude. L’éditeur explique ainsi avoir « depuis longtemps déployé leurs propres serveurs DNS sur leur réseau » ce qui selon eux corriger la faille de sécurité remarquée par les chercheurs.
Même logique pour IPv6leak, la société explique avoir également pris des mesures afin de corriger cette faille de sécurité et conseille à ses utilisateurs de désactiver eux même la prise en charge du protocole IPv6 pour éviter de s’exposer. Le VPN Tor guard, également évoqué dans l’étude, a lui aussi profité de l’occasion pour annoncer avoir renforcé ses mesures de sécurité à l’égard de cette faille. Une mesure compréhensible, mais qui ne va pas favoriser l’adoption déjà poussive de ce nouveau protocole d’adressage.
La faille détaillée par les chercheurs n’a rien de très nouveau et l’étude remarque que celle-ci, bien que connue depuis un certain temps, reste exploitable contre la plupart des fournisseurs VPN commerciaux. Les chercheurs notent dans leurs conclusions que les entreprises utilisant des services de VPN devraient être peu touchées par cette faille, pour peu qu’ils soient configurés correctement.
La prise de contrôle du DNS pourrait être envisageable, mais « nécessiterait de la part de l’attaquant une grande connaissance du réseau.» L’étude s’inquiète en revanche des conséquences de ce type de faille sur des individus ayant recours à ces technologies dans des régimes totalitaires, et du sentiment de fausse sécurité que celles-ci peuvent créer.
 

 

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Win10 : Silverlight ne sera pas supporté par Edge (aka Spartan)

Silverlight ne sera pas supporté par Edge, le navigateur Microsoft pour Windows 10

Technologie : Outre les ActiveX, le nouveau navigateur de Microsoft introduit avec Windows 10 ne supportera par le plugin Silverlight. Pour l'éditeur, c'est le HTML5 qui doit primer. Silverlight n'est cependant pas abandonné.

Le développement de la vidéo en HTML5 a encouragé Microsoft à porter un coup à sa technologie Silverlight, qui ne sera ainsi pas prise en charge par son prochain navigateur Web, Edge, lancé à l'occasion de la sortie de Windows 10.
Dans un billet de blog très détaillé, Microsoft précise toutefois que Silverlight continuera d'être supporté. Ainsi le framework pourra toujours être utilisé dans Internet Explorer 11 et les applications exécutées hors d'un navigateur.

L'avenir c'est le HTML5, pas Silverlight

Mais les services continuant de proposer du streaming par l'intermédiaire de Silverlight sont encouragés à basculer sur le HTML5. "[Le streaming basé sur le HTML5] représente la solution la plus aboutie en termes d'interopérabilité parmi les navigateurs, plateformes, contenus et terminaux" explique Microsoft sur son blog.
En outre, le "support d'ActiveX a été interrompu dans Microsoft Edge" rappelle l'éditeur. Et "cela comprend le retrait du support de Silverlight. Les raisons pour cela… comprennent l'émergence de solutions média viables et sécurisées basées sur les extensions HTML5" se justifie encore Microsoft.
En mai, la firme avait annoncé que plusieurs de ses technologies maison, héritées d'Internet Explorer, ne seraient pas prises en charge dans Edge. ActiveX, VBScript, VML, browser helper objects, le mode IE8 et les modes document ne seront ainsi pas intégrés dans Edge.
"Fournisseurs de contenu comme consommateurs bénéficieront de cette transition" assure Microsoft. "Si l'adoption de cette technologie peut présenter des défis à court terme, les fonctionnalités et options discutées dans ce blog sont fournies pour assister les entreprises dans ce changement".
L'arrêt de plugins comme Silverlight ne signifie pas la fin du support des extensions dans Edge, ex-Spartan. Des modules Skype, Reddit et Pinterest ont d'ailleurs déjà été présentés. Microsoft Edge sera le navigateur par défaut de Windows 10 pour PC, tablettes et smartphones. IE 11 ne disparaît pas pour permettre le support des sites legacy.

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Le Deep learning » ou apprentissage en profondeur

 Le deep learning ( aussi appelé deep structured learning, hierarchical learning ou apprentissage profond¹) est un ensemble de méthodes d'apprentissage automatique tentant de modéliser avec un haut niveau d’abstraction des données grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires.

 On parle de plus en plus d’une nouvelle technique d’intelligence artificielle (IA), le deep learning, qui ferait des miracles en matière de reconnaissance et classification de données. On l’a vu, le “deep learning” repose sur les réseaux de neurones. Cela implique des centaines, voire des milliers d’unités actives fonctionnant en parallèle : dans le cas de Google, 16 000 processeurs égalent donc 16 000 neurones.En 2012, Google créa l’événement en utilisant cette série d’algorithmes pour reconnaître des chats sur les images (activité principale des internautes, comme chacun sait), avec un taux de succès de 70 % supérieur aux méthodes concurrentes. Depuis, le deep learning est employé, entre autres, par Microsoft (afin de permettre une traduction en temps réel des conversations Skype) ou encore Facebook, qui a engagé récemment l’un des plus grands spécialistes du domaine, le français Yann LeCun. Dans un récent article, Wired fait le point sur les succès de cette technologie, mais pointe surtout un aspect peu connu et particulièrement intéressant : non, pas besoin d’être un GAFA, un des géants du net disposant des milliers de machines pour faire du deep learning !

Ray Kurzweil expose les progrès rapides faits simultanément par les neurosciences et l'Intelligence Artificielle dans la compréhension du cerveau et de son fonctionnement (« How to create a Mind, Viking, octobre 2012). Un des points clefs de la démonstration repose sur la constatation (encore à vérifier dans les détails) que le cortex supérieur du cerveau humain met en oeuvre des millions de structures neuronales très semblables et relativement simples jouant le rôle de « pattern recognizers ».

• Les humains organisent leurs idées et leurs concepts de façon hiérarchique.
• Les humains apprennent d’abord des concepts simples, et les combinent ensuite pour représenter des concepts plus abstrait.
• Les ingénieurs (généralement humains) construisent des solutions en combinant de nombreux niveaux d’abstraction et de traitement.

 un point essentiel du travail d'interprétation du fonctionnement cortical présenté par Ray Kurzweil est que cet auteur s'est inspiré des innovations remarquables en matière d'identification des images et des sons qu'il avait lui-même depuis bientôt 30 ans mis au point avec quelques collaborateurs. Les produits commerciaux en résultant se retrouvent aujourd'hui dans des centaines de millions d'appareils grand public, que l'on utilise sans même prêter attention aux performances extraordinaires ainsi permises, impensables il y a seulement quelques années. C'est le cas avec l'assistant virtuel personnel Siri de Apple, basé sur le logiciel de reconnaissance du langage « Nuance Communications ».

Cette convergence entre les neurosciences et l'intelligence artificielle appelle des réflexions philosophiques de première importance. Est-elle fortuite ou correspond-elle à des logiques profondes communes? Mais nous n'aborderons pas la question dans cet article. Bornons-nous à constater que cette convergence ne cesse de faire sentir ses effets, notamment dans un domaine essentiel qui est l'amélioration des modalités d'apprentissage dont disposent les milliards d'humains aujourd'hui confrontés à la nécessité de comprendre un environnement de plus en plus complexe.

L'enjeu est important, en particulier pour les organismes en charge de l'éducation, à tous les niveaux des cursus et des compétences requis. De nouvelles procédures de formation semblent devoir s'imposer. On parle de « deep learning » ou « apprentissage en profondeur ». Il s'agit d'un aspect encore nouveau qui s'ajoute à la révolution déjà en cours (voir notre dossier consacré à l'impact du Très Haut Débit dans l'éducation http://www.admiroutes.asso.fr/larevue/2012/131/treshautdebitEN.htm). Le « deep learning » sera en ce cas rendu possible par l'utilisation des hauts débits, permettant des échanges interactifs en parallèle et à hauts flux comparables à ceux réalisés dans le cerveau au sein du cortex.

Les premiers intéressés sont les chercheurs et industriels en intelligence artificielle développant des logiciels visant à augmenter les capacités des humains en matière de vision, audition et formalisation de règles. On a vu ces derniers temps revenir à l'actualité des programmes connus depuis au moins trente ans et quelque peu délaissés faute de performance, ceux désignés par le terme de « réseaux neuronaux artificiels » ou « neural netwoks ». Ceux-ci étaient censés correspondre aux modalités selon lesquelles les réseaux de neurones biologiques acquièrent leur expérience du monde (voir http://fr.wikipedia.org/wiki/R%C3%A9seau_de_neurones_artificiels).
De nouvelles recherches, conduites par un certain nombre d'équipes dans le cadre du « deep learning » ont amélioré notamment les processus statistiques (ou bayésiens) utilisés par ces réseaux. On ne confondra pas les réseaux neuronaux et les algorithmes génétiques, eux aussi inspirés du biologique et permettant d'améliorer les méthodes d'apprentissage (Voir http://fr.wikipedia.org/wiki/Algorithme_g%C3%A9n%C3%A9tique) Mais comme le montre le livre de Ray Kurzweil, les deux méthodes peuvent être conjuguées.

Concernant le « deep learning », il faut citer en particulier aujourd'hui les travaux du chercheur Geoffrey E. Hinton (voir http://www.cs.toronto.edu/~hinton/) . Ils ont permis de gagner un concours sponsorisé par la firme pharmaceutique Merck en vue de déterminer les molécules les plus aptes à composer tel ou tel médicament.

Mais les nouveaux logiciels inspirés du cerveau biologique ne se limitent pas à ce domaine. Les applications en matière de reconnaissance de patterns concernent désormais l'analyse de vastes bases de données prélevées sur le web et intéressant les comportements des citoyens et plus particulièrement des consommateurs. De même ils serviront à perfectionner les méthodes d'identification de visage et de silhouette utilisées par les application de surveillance et de sécurité. Certains à juste titre s'en inquiéteront.
Applications dans le domaine éducatif

Les nouveaux réseaux neuronaux disposent d'optimisations en termes informatiques mais ils bénéficient aussi des massives possibilités apportées par les super-calculateurs. Leurs performances dépassent dans certains domaines celles des cerveaux humains. Aussi leurs applications seront prochainement étendues au profit des programmes éducatifs.

On peut espérer que ceci se fera dans un cadre non compétitif. Même Microsoft, qui veut se donner un rôle primordial en ce domaine, aurait admis que travailler dans le cadre de l'open-source devrait s'imposer compte-tenu des enjeux sociétaux en cause.

Il faudra voir ce qui en sera dans les prochains mois. Ce serait une raison de plus pour que les institutions européennes s'intéressant à l'éducation favorisent les investissements en matière de "deep learning" provenant des universités et laboratoires universitaires.

Source.:
blogs.mediapart.fr

Comment fonctionne XKeyscore, le «Google» de la NSA

Basé sur une architecture distribuée, XKeyscore donne non seulement accès à une quantité phénoménale de données en un temps record, il permet également de pirater les ordinateurs par un simple clic.

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C’est l’un des outils informatiques les plus précieux et les plus utilisés de la NSA, car il est à la fois puissant et facile d’utilisation : XKeyscore. Son existence a été révélée en août 2013, au début de l’affaire Snowden. Le site The Intercept vient maintenant de publier 48 documents secrets datant de 2008 qui en donnent une vision beaucoup plus précise.

XKeyscore est une espèce de moteur de recherche qui permet aux agents de la NSA de trouver plus ou moins n’importe quoi, à partir du moment que c’est échangé quelque part sous forme numérique. Ses sources principales sont les câbles sous-marins et les satellites. Les données qui y circulent sont collectées par différents programmes de surveillance, puis soigneusement classées et triés dans plus de 700 serveurs répartis sur plus de 150 sites de captation (y compris en France).

L’architecture de XKeyscore est massivement distribuée. Pour augmenter en puissance, il suffit donc de simplement rajouter des machines. Le système ne permet pas seulement d’effectuer des recherches sur des données de connexion, mais aussi des données brutes. Les premières sont conservées pendant 30 à 45 jours, les secondes pendant 3 à 5 jours.

A chaque image est attribué un « hash »

Parmi les données accessibles, il n’y a pas seulement les emails, les chats et le trafic web, mais aussi les images, les documents, les appels téléphoniques, les photos de webcam, les recherches web, le trafic généré par les agences publicitaires et leurs trackers, les réseaux sociaux, le trafic botnet, les fichiers uploadés dans le cloud, les sessions Skype, les identifiants, etc.

Ainsi, toutes les images interceptées sont automatiquement classées et identifiées par un « hash », un identifiant cryptographique. Ce qui permet de les suivre à la trace. Exemple : donne-moi tous les documents échangés récemment avec ce type de logo. Mieux : XKeyscore intègre également les données obtenus par la division TAO (Tailored Access Operations), qui regroupe les hackers de la NSA. Quand ils obtiennent des accès sur des serveurs ou des ordinateurs, ils sont automatiquement accessibles dans cet outil de recherche. Du coup, pour pénétrer sur une machine, l’analyste pourra le faire par une simple requête. Exemple : montre-moi tous les serveurs vulnérables d’un pays, j’en sélectionne un et c’est fini. Simple comme bonjour.     

Source :

The Intercept

Premier essai : pourquoi Apple Music est encore loin d’égaler Spotify

C’est peu dire qu’on l’attendait, le service de streaming d’Apple. Mais après quelques heures d’utilisation intensive, on remarque que tout n’est pas encore parfait… Et que Deezer ou Spotify ont encore une longueur d’avance, notamment du point de vue de l’ergonomie.

iOS 8.4 introduit Apple Music, un service de musique révolutionnaire ». C’est en ces termes qu’Apple évoque son nouveau bébé dans le descriptif de mise à jour de son OS mobile. Révolutionnaire, vraiment ? Nous avons joué depuis son lancement avec Apple Music, pour savoir s’il était en mesure de faire rougir Spotify, son plus grand rival. Mais force est de constater que les chamboulements annoncés par Apple, on ne les a pas perçus, de notre côté.

Commençons par le commencement. Après avoir mis à jour notre iPhone vers iOS 8.4, nous nous sommes donc rués sur l’appli « Musique », qui permet d’accéder au service.  Après une rapide présentation, il faut déjà passer à la caisse pour valider nos trois mois d'essai gratuit. Une étape qui ne prend d'ailleurs qu’un seul clic, étant donné qu’Apple dispose déjà de notre numéro de carte bancaire ! On a donc le choix entre l’abonnement individuel (9,99 euros par mois) ou l’abonnement « famille » (14,99 euros par mois) qui permet à six individus d’un même foyer d’utiliser le même compte, en utilisant la fonction de « partage familial » lancé avec iOS 8.

 

La configuration initiale passe ensuite par une sélection des genres musicaux que vous préférez sous forme de bulles avec lesquelles on peut jouer à sa guise. On retrouve ici l’héritage de Beats Music, qui proposait exactement la même chose à son lancement en début d’année dernière. Mais étonnamment, les genres musicaux proposés par Beats étaient bien plus variés que ceux d’Apple Music, qui se contente de styles plutôt mainstream. On aurait aimé pouvoir sélectionner « Dubstep », « Techno minimale » ou « Black Metal », mais il faut se contenter de « Rock », « Jazz », « Musique Classique » ou encore « Top 40 ». On tapote une fois sur Rock si « on aime bien », deux fois si « on adore », et on maintient pour faire disparaître la bulle si on déteste le genre. 

Une introduction sympathique, mais on préférait vraiment l’interface de Beats Music, plus franche, plus moderne que celle du nouveau service, classe mais finalement trop proprette, peut-être trop fidèle à l’interface d’iOS. Vient ensuite la sélection de nos artistes favoris, qui elle aussi laisse un peu à désirer. Si vous avez choisi « Rock », on vous proposera aussi bien les White Stripes que Johnny Hallyday, par exemple ! 

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Apple Music, rien que « pour vous »

Toutes ces manipulations sont nécessaires pour générer la section « Pour vous », élément central d’Apple Music, qui vous fournit en permanence des playlists et artistes recommandés en fonctions de ces choix initiaux et de vos écoutes. On retrouve la encore ce qui faisait la spécificité de Beats Music : des playlists faites avec amour par des passionnés du genre. Et c’est vrai que c'est plutôt pas mal : à chaque utilisation, Apple Music réussit à nous fournir des listes de lectures nouvelles et plutôt bien senties, accompagnées d’une description succincte mais bien rédigée de ce que l’on s’apprête à écouter. 

La rubrique « pour vous » est clairement un vrai plus par rapport à Spotify, qui se contente de vous proposer des artistes en fonction de vos écoutes passées… avec cependant une vraie efficacité aussi ! 

Des soucis d’ergonomie...

Le bonheur que l’on a ressenti lorsqu’on a parcouru la section « Pour Vous » d’Apple Music a cependant été de courte durée… devant le manque d’ergonomie de l’appli. On ne sait trop à vrai dire ce qui est passé par la tête des ingénieurs d’Apple pour oublier des choses aussi évidentes et nous compliquer la vie de cette manière. On s’explique par l’exemple : attirés par un titre découvert dans une playlist, nous avons cherché à écouter d’autres morceaux du même artiste. Problème : c’est impossible. Aucun menu ne permet d’accéder depuis un morceau en écoute à la page de l’album ou de l’artiste. Seule option possible, repasser par le champ de recherche ! 

Mise à jour :Deuf1811 sur Twitter nous indique que c'est en réalité possible, en cliquant sur le lien en haut du menu contextuel. Etant donné qu'il n'a pas le même statut graphique que le reste des options, nous pensions qu'il s'agissait d'une barre de présentation du menu. Cela a au moins le mérite de montrer que l'interface d'Apple Music mériterait encore du travail... Merci à Deuf1811 pour le retour !

Créer une playlist est également contraignant : on ne peut le faire que depuis la section « Ma Musique », « playlist » puis « nouvelle »… Pas lorsqu’on écoute un morceau ou une radio. Il faut alors renseigner plusieurs champs pour valider sa sélection… puis ajouter des morceaux. Heureusement que l’espace « Ma musique » vous permet d’enregistrer l’ensemble des albums que vous appréciez pour les classer de façon claire, à la manière de ce que propose déjà Spotify ou Deezer.

A gauche, l'écran de lecture. Au centre, l'austère écran de recherche, à droite, le menu contextuel, moche et pas des plus pratiques...

...et des petits défauts agaçants !

On passe vite sur les autres petits défauts ergonomiques que l’on a du subir. De manière générale, la navigation sur Apple Music est moins intuitive, moins rapide que chez Spotify. On pourrait nous objecter qu’il s’agit d’une question d’habitude… Mais il n’y a pas que ça. Les recherches, aussi, prennent davantage de temps et sont moins efficaces. Alors que Spotify vous propose d’emblée des résultats de titres, d’artistes et d’albums dès les premiers caractères entrés, il faut ici attendre et se contenter d’une austère page de résultats…

La gestion des chansons disponibles hors connexion est également étrange : on ne sait jamais vraiment si un morceau est disponible hors ligne ou non, à moins d’activer une option bien cachée dans la bibliothèque. Apple Music n’hésite d’ailleurs pas à télécharger en masse les fichiers y compris lorsque vous êtes connecté sur le réseau cellulaire… Et il n’y a apparemment aucun moyen de désactiver cette fonction. Gare à votre forfait ! Il est également difficile de retrouver l’écran « Suivant »  qui permet de gérer les morceaux qui seront diffusés après celui que l’on est en train d’entendre.

A gauche, un message cryptique pour gérer les morceaux suivants, au centre, la liste de lecture qui semble parfois bugguer, à droite le gestionnaire de téléchargements.

Les premières minutes d’utilisation d’Apple Music peuvent ainsi vite tourner au casse-tête. Heureusement, les choses s’arrangent lorsqu’on commence à maitriser la bête. Mais on est loin de la jolie interface et de l’ergonomie de Spotify, très loin. D’autant que les choses sont également en demi-teinte sur un ordinateur : car pour utiliser Apple Music, il faut passer par la nouvelle version d'Tunes, un logiciel bien plus lourd que ceux de la concurrence, surtout sur PC !

Connect, le retour de Ping ?

Apple Music inaugure aussi Connect, un moyen pour les artistes d’entretenir une petite page Web garnie de contenus (photos, clips, etc.) et d’interagir avec leurs fans. Le problème, c’est que Connect manque gravement de contenus pour l’instant et qu’il a les mêmes travers que son ancêtre Ping, arrêté par Apple en 2012 : c’est un réseau social très minimaliste, un peu fermé sur lui-même, et qui repose sur le bon vouloir des artistes à alimenter leur page… Nous verrons bien dans quelques mois si Connect parvient à séduire. En attendant, on peut surtout y lire des messages de fans transis débordant d’emojis !

Les radios : Beats One en tête de gondole

La « révolution » d’Apple tient aussi en une… radio, une vraie, à l’ancienne, pas à la demande. Beats One est affichée fièrement en « Une » de la section consacrée aux radios d’Apple Music. On y trouve une programmation résolument haut de gamme, avec notamment le DJ/animateur Zane Lowe aux platines… Mais encore faut-il partager les goûts (éclectiques, il faut bien le dire) de ses programmateurs stars pour apprécier Beats One... et maîtriser un minimum la langue de Shakespeare puisque évidemment, tout est an Anglais !

Apple Music offre par ailleurs une petite sélection de radios thématiques et permet surtout, comme ses concurrents, de lancer une radio depuis une chanson ou un artiste. Ce qui reste selon nous la meilleure option pour découvrir des pépites.

Et le son dans tout ça ?

C’était une petite inconnue, sachant qu’Apple intègre un codec différent à un bitrate un peu plus faible (AAC à 256 kbit/s) que ceux de la concurrence. Et nous avons cependant été agréablement surpris par la qualité de celui-ci. Une rapide comparaison sur plusieurs morceaux strictement identiques entre Apple Music et le streaming « en qualité exceptionnelle » de Spotify donnerait même un léger avantage (sur un iPhone 6 avec un casque) au service d’Apple, qui propose, d’après nos premiers tests, un son plus ample et un volume plus élevé que celui de Deezer ou Spotify. Revers de la médaille, les titres sont un tantinet plus longs à lancer : alors que la lecture démarre instantanément sur Spotify, il nous a fallu attendre un bonne demi-seconde (en Wi-Fi) en moyenne pour initier l’écoute sur Apple Music. 

Une révolution en devenir ?

Après quelques heures passées sur Apple Music, on se demande si Apple n’a pas un peu précipité son lancement, tant l’appli regorge de petits défauts de conception… Un comble pour cette entreprise, qui a justement bâti son succès avec des produits simples et bien fichus. La bonne nouvelle, c’est que corriger ces erreurs de jeunesse ne devrait pas être bien difficile.

En attendant, on doit un peu souffler chez Spotify et Deezer, dont les applis restent d'un point de vue ergonomique supérieures à celle d'Apple, plus pratiques à utiliser. N'hésitez pas cependant à essayer et à vous faire votre propre idée : trois mois de musique gratuite, ça ne se refuse pas !

 

 

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