LMI_Tome2_PEC2024.pdf — page 59

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d’utilisateurs, LinkedIn 28 millions de membres, Tik 
Tok environ 20 millions, Copains d’avant 13 millions 
d’utilisateurs, Twitter 6 millions.  Des plateformes comme 
Youtube totalisent quant à elles pas moins de 50 millions 
de français comme utilisateurs.
Côté réseaux d’attaquants, rien qu’au premier trimestre 
2024 avec le piratage de France Travail, Viamedis, Almerys 
ou de la CAF, c’est plus de la moitié des Français qui ont 
vu leurs données personnelles ainsi exposées.	
Alors que 80% des attaques exploitent des vulnérabilités 
humaines, que 55% des attaques se traduisent par une 
extraction massive de données (chiffre DRSD(4) 2023) 
et que parmi ces fuites 44% des données sont des 
données personnelles d’identification (PII pour Personaly 
Identifiable Information), comment mesurer le risque 
propre à chaque donnée exposée ?
Modélisation du risque d’ingénierie sociale cyber  
Le risque d’attaques par ingénierie sociale a pu 
être modélisé, en s’appuyant sur de nombreuses 
expérimentations afin de créer un scoring(5) desrisques 
basé sur les données personnelles et professionnelles 
disponibles en source ouverte, en fonction de leur nature 
et de l’utilisation qui en est faite par les attaquants.  Ces 
informations sont appréhendées comme des indicateurs 
de compromission humains (les IoC-H™).  Cela inclut 
les identifiants de réseaux sociaux, e-mails, numéros 
de téléphone, adresses personnelles, mots de passe, 
pseudonymes, etc.  Les données sensibles au sens RGPD 
(ethniques, raciales, médicales…) sont exclues du champ 
de l’analyse.
Pour citer une des expérimentations menées, l’impact 
de l’exposition des données vis-à-vis de deux groupes 
distincts a été évalué, constitués de milliers de cas 
concrets :
•	
Un groupe « rouge » : des personnes ayant fait l’objet 
d’attaques réussies par ingénierie sociale ;
•	
Un groupe « vert » : aucun des membres n’a subi 
d’attaques répertoriées comme réussies ; ce groupe 
représente le groupe « témoin ».
Chaque IoC-H (le type de donnée), ainsi que sa valeur, ont 
été étudiés de façon unitaire.  Les comparaisons entre les 
deux groupes, ont permis d’établir des statistiques autour 
de la pondération de chaque IoC-H, leur occurrence et la 
temporalité des expositions, dans le cadre d’une attaque 
par ingénierie sociale.   
Illustration avec le cas des mots de passe :  leur analyse 
a permis d’identifier notamment que la date d’une fuite 
de donnée est un critère plus faible que le nombre de 
mots de passe visibles globalement dans ces fuites (plus 
de 19 000 fuites prises en compte).  Ainsi, à partir de 2 
mots de passe exposés et quelle que soit la récence de 
ces fuites, la probabilité qu’une personne bascule du 
groupe vert au groupe rouge est 31% plus élevée.
Outre ces premiers résultats, les IoC-H ont été combinés 
entre eux en fonction notamment de certains types 
d’attaques par ingénierie sociale - comme l’hameçonnage 
ciblé, ou l’usurpation de compte.  Par exemple, 
l’hameçonnage ciblé peut prendre en compte la date 
d’anniversaire, l’adresse physique et la connaissance d’un 
réseau social pour créer un email crédible afin de tromper 
le destinataire.  Multiplier les combinaisons et croiser les 
résultats entre groupe rouge et groupe vert, a permis 
de faire évoluer les modélisations à base de machine 
learning.  Il est ainsi possible de pondérer l’importance 
de chaque IoC-H (aujourd’hui une soixantaine d’IoC-H 
sont pris en compte) et d’établir un niveau de mesure 
de l’exposition cyber des personnes (individuellement 
et pour des groupes jusqu’à des milliers de personnes) 
utilisable comme scoring de risque.
Les études menées et ce scoring démontrent que plus 
les informations sur une cible sont nombreuses sur les 
réseaux sociaux et les réseaux d’attaquants, plus elles 
sont simples à collecter, faciles à exploiter et utilisées 
efficacement par les attaquants.  Cette étude souligne 
l’industrialisation des processus des attaquants, de la 
collecte à l’exploitation des données.
Conclusion
Bloquer de façon réactive les attaques à la source et 
les contenus, dont la vitesse de propagation est très 
rapide par rapport à des temps de vérification qui sont 
longs, requiert des moyens complexes à élaborer et à 
mettre en œuvre.
Alors que la menace s’inscrit désormais dans un continuum 
cyber/ numérique/informationnel/cognitif, la prévention 
à partir de l’analyse de l’exposition des personnes qui 
représentent des cibles semble plus que jamais être 
un axe pertinent.  La technique de scoring permet de 
mesurer les risques sur les populations, d’identifier non 
seulement la manière dont sera véhiculée une attaque 
informationnelle mais également de déterminer les axes 
les plus sensibles qui seront exploités par les attaquants.  
La prise en compte des risques d’exposition est donc 
particulièrement adaptée pour relever le défi qui consiste 
à minimiser l’impact de ces attaques à défaut de toutes 
pouvoir les anticiper.