La sécurité de l’IoT est un enjeu clé pour les organisations. Dans tous les secteurs et domaines d’activité (santé, industrie, services, transport, énergie, etc.), l’IoT est synonyme de développement et de croissance.
Actuellement, on estime à plus de 15 milliards d’objets IoT en service à travers le monde. Ce nombre pourrait doubler d’ici 2030. Cependant, cette prolifération des objets connectés s’accompagne de nouveaux enjeux, notamment en termes de sécurité.
Avec la recrudescence des attaques, réaliser un audit de sécurité informatique n’a jamais été une aussi grande priorité pour les entreprises.
Selon l’ANSSI, les cyberattaques ont augmenté de 400% entre 2020 et 2023, avec 70% qui ont visé des entreprises. En outre, le coût moyen de ces attaques était situé entre 300 000 et 500 000€ pour une PME et d’environ 775 000€ pour les ETI.
Développé en 2012 et rendu open source en 2015 par Facebook, GraphQL (Graph Query Language) est depuis 2019 sous la tutelle de “GraphQL Foundation”.
GraphQL est un langage de requêtes, c’est à dire un langage utilisé pour accéder aux données d’une base de données ou tout autre système d’information, au même titre que le SQL (Structured Query Language).
L’authentification et, par extension, l’identification d’un utilisateur sont des éléments centraux des applications web.
En effet, de ces deux mécanismes découlent la gestion des droits et des accès (par exemple entre un administrateur et un utilisateur standard), le cloisonnement des données entre différents comptes, la possibilité d’identifier différents utilisateurs, etc.
Lors d’un test d’intrusion, on considère généralement 3 conditions de tests : boite noire, grise ou blanche.
Ces conditions de tests correspondent à des niveaux d’informations fournis aux pentesters pour réaliser un pentest sur une cible spécifique. Alors qu’un pentest white box consistera à fournir un maximum d’informations, lors d’un pentest black box les pentesters disposeront d’aucune donnée sur la cible des tests.
Lors d’un pentest d’application web, d’API ou de réseau interne, on distingue généralement 3 approches : des tests en boite noire, en boite grise ou en boite blanche.
Ces approches ou conditions de tests correspondent à différents niveaux d’informations fournis aux pentesters pour identifier des vulnérabilités et des faiblesses potentielles pouvant compromettre l’intégrité d’un système cible. Alors qu’un pentest black box consistera à fournir aucune donnée spécifique, lors d’un pentest white box, les pentesters disposeront d’un maximum d’informations.
Avec l’augmentation du risque cyber, il devient de plus en plus évident de réaliser un pentest (test d’intrusion) pour rassurer clients, partenaires et investisseurs.
De plus, pour les entreprises engagées dans un processus de certification ou une démarche ISO 27001, SOC2, HDS, PCI-DSS, etc., un pentest est un impératif. Et pour les autres, une condition sine qua non pour satisfaire les demandes de rapport de pentest de leurs clients et prospects.
Vous connaissez certainement le phishing qui consiste à envoyer des emails malveillants pour inciter les destinataires à réaliser des actions sensibles, comme renseigner leurs identifiants de connexion VPN sur une fausse page d’authentification par exemple.
Le smishing est quasiment identique, à ceci près que l’attaquant n’envoie non pas des emails, mais des SMS, d’où le nom de smishing. Essentiellement, le smishing est ni plus ni moins que du phishing par SMS.
Les APIs sont des cibles de choix pour les attaquants en raison de leur exposition et de leur caractère « critique », notamment en termes de manipulation de données sensibles. De fait, pour minimiser le risque de failles de sécurité, il est impératif de mettre en œuvre des mesures de sécurité robustes, de comprendre les types d’attaques et d’évaluer leur impact potentiel.
Il existe plusieurs moyens d’évaluer la sécurité d’une API. Dans cet article, nous vous présentons l’approche « offensive » qui reste, selon nous, la plus efficace : les tests d’intrusion d’API (ou pentest API). Nous y détaillons les principes et objectifs ainsi que des use cases de pentest en boite noire, grise et blanche.
Les applications mobiles sont de plus en plus utilisées dans tous les domaines d’activités : RH, finance, assurances, transports, etc. De fait, elles constituent des cibles de choix pour les attaquants.
Il existe plusieurs moyens d’évaluer la sécurité d’une application mobile. Dans cet article, nous vous présentons l’approche « offensive » qui reste, selon nous, la plus efficace : les tests d’intrusion mobile (ou pentest mobile). Nous y détaillons les principes, objectifs ainsi que la méthodologie et les éléments testés lors de tests d’intrusion d’application mobile.