CKFORUM

DECOUVREZ LE WINDOWS CACHÉ DE GEFORCE NOW

GeForce NOW, le service de cloud gaming de Nvidia, cache un secret derrière ses jeux : un vrai Windows. Cette découverte a été faite possible grâce à la démo du moddeur Zortos, qui a réussi à contourner le lancement du jeu pour afficher le bureau complet de Windows. Cela signifie que les utilisateurs de GeForce NOW peuvent accéder à un environnement de bureau Windows complet, avec barre des tâches, menu démarrer et icônes.

Comment accéder au bureau Windows sur GeForce NOW
Pour accéder au bureau Windows sur GeForce NOW, il faut utiliser un outil open source appelé SalsaNOW, créé par dpadGuy. Cet outil permet de manipuler les fichiers et les dossiers de la machine virtuelle de GeForce NOW, ce qui permet d'accéder au bureau Windows. La démarche consiste à ouvrir le navigateur web intégré de Steam pendant le lancement du jeu, puis à se balader dans les dossiers de la machine pour récupérer un exécutable et remplacer quelques chemins dans le répertoire du jeu.

Les limites de l'accès au bureau Windows sur GeForce NOW
Bien que l'accès au bureau Windows sur GeForce NOW soit possible, il y a certaines limites à prendre en compte. La machine virtuelle fonctionne en compte utilisateur simple sans droits administrateur, ce qui signifie que les utilisateurs ne peuvent pas installer des logiciels qui requièrent des droits administrateur. De plus, les anticheat noyau sont bloqués, ce qui signifie que les utilisateurs ne peuvent pas utiliser des logiciels qui requièrent des accès-root. Cependant, les utilisateurs peuvent toujours installer des logiciels qui ne requièrent pas de droits administrateur, tels que Wallpaper Engine ou LM Studio.

Les implications de l'accès au bureau Windows sur GeForce NOW
L'accès au bureau Windows sur GeForce NOW a des implications importantes pour les utilisateurs de ce service. En effet, cela signifie que les utilisateurs peuvent utiliser des logiciels qui ne sont pas liés aux jeux, tels que des outils de productivité ou des logiciels de création. Cependant, il est important de noter que les conditions d'utilisation de GeForce NOW interdisent formellement de contourner les mécanismes de sécurité ou d'authentification du service. Cela signifie que les utilisateurs qui utilisent des méthodes pour accéder au bureau Windows sur GeForce NOW risquent de voir leur compte suspendu ou restreint.

Conclusion
En conclusion, l'accès au bureau Windows sur GeForce NOW est possible grâce à des outils open source tels que SalsaNOW. Cependant, il y a des limites à prendre en compte, telles que les droits administrateur et les anticheat noyau. Les implications de l'accès au bureau Windows sur GeForce NOW sont importantes, car cela signifie que les utilisateurs peuvent utiliser des logiciels qui ne sont pas liés aux jeux. Cependant, il est important de respecter les conditions d'utilisation de GeForce NOW pour éviter toute suspension ou restriction de compte. Pour plus d'informations sur les formules d'abonnement de GeForce NOW, vous pouvez visiter le site web officiel de Nvidia.

---

Source : Les news de Korben - GeForce NOW planque un vrai Windows derrière vos jeux - Korben​

CYBERATTAQUES CIBLEES : LES RESPONSABLES IT, NOUVELLES CIBLES PREFEREES

Les attaques de ransomware sont de plus en plus ciblées et sophistiquées, visant spécifiquement les responsables IT d'une quarantaine d'années. Selon une étude menée par Zscaler, les attaquants préfèrent désormais cibler les managers et les responsables IT plutôt que les dirigeants d'entreprise. Cette approche leur permet d'accéder plus facilement aux systèmes et aux données sensibles, et de prendre le contrôle des processus de paiement.

Les caractéristiques des cibles préférées
Les attaquants de ransomware ont une préférence pour les responsables IT d'une quarantaine d'années, qui occupent des postes de managers ou de responsables dans les secteurs de l'informatique, de la finance, des ventes, des opérations, des ressources humaines ou du marketing. Ces cibles ont souvent accès à des informations sensibles telles que les factures, les approbations de paiement, les budgets, les contrats de fournisseurs, les dossiers des employés ou les comptes clients. Les attaquants utilisent des techniques de reconnaissance pour identifier les cibles les plus prometteuses et accéder à leurs systèmes.

Les méthodes d'attaque
Les attaquants de ransomware utilisent des méthodes de plus en plus sophistiquées pour cibler leurs victimes. Ils combinent des informations compromises avec des données publiques pour cartographier les lignes de reporting et identifier les employés les plus susceptibles d'influencer les décisions de paiement. Les attaquants utilisent également des outils de reconnaissance pour identifier les failles de sécurité et accéder aux systèmes des cibles. Les attaques de ransomware sont de plus en plus fréquentes et les attaques ciblées sont devenues la norme.

Les conséquences des attaques
Les attaques de ransomware peuvent avoir des conséquences graves pour les entreprises, notamment la perte de données sensibles, la perturbation des opérations et la réputation ternie. Les rapports de l'IC3 montrent que les attaques de ransomware ont augmenté de 146% au cours de la dernière année, et les cas d'extorsion publique ont augmenté de 70%. Les entreprises doivent prendre des mesures de sécurité pour protéger leurs systèmes et leurs données contre ces attaques.

Conclusion
Les attaques de ransomware sont de plus en plus ciblées et sophistiquées, visant spécifiquement les responsables IT d'une quarantaine d'années. Les entreprises doivent prendre des mesures de sécurité pour protéger leurs systèmes et leurs données contre ces attaques. Il est essentiel de comprendre les méthodes d'attaque et de prendre des mesures de prévention pour éviter les conséquences graves des attaques de ransomware. Les entreprises doivent être vigilantes et prendre des mesures proactives pour se protéger contre ces attaques.

---

Source : www.theregister.com - Articles - Ransomware gangs skip the CEO, head straight for the 40-something IT manager​

DARKWEB : LE VOLEUR D'IDENTITES FRANCAISES

La cybersécurité est un sujet de plus en plus préoccupant dans notre monde numérique. Récemment, une découverte alarmante a été faite sur le darkweb, un réseau caché d'Internet où les échanges sont anonymes et souvent illicites. Un milliard d'identifiants français, comprenant des adresses électroniques et des mots de passe, ont été retrouvés sur ce réseau. Cette découverte pose de graves questions sur la sécurité des données personnelles et la vulnérabilité des internautes français.

Introduction au Darkweb
Le darkweb est une partie d'Internet qui n'est pas indexée par les moteurs de recherche classiques et qui nécessite des outils spécifiques pour y accéder. Il est souvent associé à des activités illicites, telles que la vente de drogues, d'armes et de données volées. Cependant, il est également utilisé par des personnes qui cherchent à protéger leur vie privée et leur anonymat en ligne.

La Découverte des Identifiants
La découverte de ces identifiants français sur le darkweb a été faite par le service de veille de ZATAZ, une entreprise spécialisée dans la sécurité informatique. Les fichiers contenaient plus de 1,7 milliard d'enregistrements, soit environ 25 identifiants par habitant en France. Cette découverte est particulièrement inquiétante, car elle suggère que les internautes français sont vulnérables aux attaques de phishing et aux fuites de données.

Les Origines des Données
Selon les estimations de ZATAZ, environ 69% des données pourraient provenir de campagnes de phishing et de fuites de données ayant eu lieu sur une période de treize ans. Les éléments les plus anciens identifiés dans les rapprochements remontent à des fuites apparues dès 2013. Cela signifie que les internautes français ont été victimes de nombreuses attaques de phishing et de fuites de données au fil des ans, sans nécessairement être conscients de ces violations de leur vie privée.

Tester sa Présence dans la Base de Données
ZATAZ a mis en place un outil pour permettre aux internautes de vérifier si leur adresse électronique figure dans cette base de données malveillante. Cet outil utilise une signature hachée en SHA-256 pour vérifier la présence de l'adresse électronique sans exposer inutilement les informations associées. Les internautes peuvent envoyer leur adresse électronique via un courriel sécurisé pour effectuer cette vérification.

Conclusion et Perspectives
La découverte de ces identifiants français sur le darkweb est un signal d'alarme pour la cybersécurité en France. Il est essentiel que les internautes prennent des mesures pour protéger leur vie privée et leur sécurité en ligne. Cela peut inclure l'utilisation de mots de passe forts et uniques, la mise à jour régulière des logiciels et des systèmes d'exploitation, et la vigilance face aux attaques de phishing et aux fuites de données. Les entreprises et les organisations doivent également prendre des mesures pour protéger les données personnelles de leurs clients et employés. Pour en savoir plus sur la cybersécurité et les mesures de protection, vous pouvez consulter des ressources en ligne telles que Cybermalveillance.gouv.fr ou ZATAZ - Éducation cybersécurité.

---

Source : ZATAZ.COM - Un milliard d’identifiants français sur le darkweb​

NOUVEAU VERIFICATEUR D'EMPRUNT POUR RUST : UNE REVOLUTION DANS LA PROGRAMMATION

Le langage de programmation Rust est en constante évolution, et son équipe de développement travaille sans relâche pour améliorer ses fonctionnalités et sa sécurité. Récemment, l'équipe a annoncé l'activation du vérificateur d'emprunt Polonius Alpha sur les versions nocturnes pour des tests. Cela promet d'autoriser plus de code sain à être compilé.

Qu'est-ce que le vérificateur d'emprunt ?
Le vérificateur d'emprunt est un composant du compilateur Rust qui impose des règles strictes sur les références, ou emprunts. Cela inclut la garantie que toutes les variables sont initialisées avant d'être utilisées, qu'une même valeur n'est pas déplacée deux fois, qu'une valeur n'est pas déplacée alors qu'elle est empruntée, qu'un emplacement n'est pas accédé alors qu'il est emprunté de manière mutable (sauf via la référence), et qu'un emplacement n'est pas modifié alors qu'il est emprunté de manière immuable, selon la documentation Rust.

L'histoire de Polonius
Le vérificateur d'emprunt Polonius a été en développement depuis 2018. En 2023, une nouvelle formulation du vérificateur d'emprunt Polonius a été proposée, qui nécessitait une réarchitecture minimale de la mise en œuvre existante de NLL (durée de vie non lexicale) et pouvait être étendue pour autoriser plus de code sain à être compilé, selon Jack Huey, membre de l'équipe Rust. La stabilisation de cette implémentation a été retardée jusqu'à présent.

Comment fonctionne Polonius Alpha ?
Polonius Alpha est activé par défaut sur les versions nocturnes de Rust, mais les développeurs peuvent le désactiver en passant `-Zpolonius=off` à `rustc`, en utilisant `RUSTFLAGS=-Zpolonius=off`, ou en incluant la configuration suivante dans un fichier de configuration `.cargo/config.toml` :
```

rustflags = ["-Zpolonius=off"]
```
Les développeurs peuvent signaler les problèmes avec Polonius Alpha sur GitHub ou Zulip.

Conclusion et perspectives
L'activation de Polonius Alpha sur les versions nocturnes de Rust est une étape importante vers la stabilisation de ce vérificateur d'emprunt amélioré. Les développeurs peuvent tester Polonius Alpha et signaler les problèmes pour aider à améliorer la sécurité et la fiabilité de Rust. Pour en savoir plus sur Rust et ses fonctionnalités, vous pouvez consulter la documentation officielle ou suivre les tutoriels en ligne. Vous pouvez également explorer les ressources et les vidéos disponibles sur le site d'InfoWorld pour rester à jour sur les dernières tendances et technologies en matière de développement logiciel.

---

Source : InfoWorld - Rust preps improved borrow checker for stabilization​

LES MODELES DE LANGAGE EN DANGER : UNE FAILLE FONDAMENTALE

Les grands modèles de langage (LLM) sont de plus en plus utilisés dans notre vie quotidienne, notamment dans les chatbots et les assistants virtuels. Cependant, une nouvelle étude révèle que ces modèles sont extrêmement vulnérables aux attaques en raison d'une faille fondamentale dans leur fonctionnement. Les chercheurs ont constaté que les LLM ne voyant qu'un flux continu de texte, les instructions se mélangent aux réponses, ce qui permet aux attaquants de contourner les mécanismes de sécurité.

Les attaques contre les LLM
Les attaques contre les LLM sont de plus en plus fréquentes et peuvent avoir des conséquences graves. Selon un rapport de 2024, les attaques contre les LLM ne prennent que 42 secondes en moyenne et 20% des jailbreaks réussissent. Les attaques incluent des techniques comme les jailbreaks et les injections d'invite, qui mettent en lumière les vulnérabilités des LLM.

La faille fondamentale
La faille fondamentale concerne la manière dont les LLM distinguent les instructions de l'utilisateur de celles données par le développeur, ou du texte que le modèle lit ailleurs. Les chercheurs ont constaté que lorsque les instructions étaient formulées de manière à imiter le texte produit par un modèle dans sa propre chaîne de pensée, le LLM était souvent désorienté et agissait comme s'il avait généré l'instruction lui-même, puis la suivait. Cette faille est qualifiée de "falsification de la chaîne de pensée" et a été observée chez les modèles d'OpenAI, d'Anthropic, d'Alibaba et de DeepSeek.

Les conséquences
Les conséquences de cette faille sont graves et peuvent avoir des implications majeures pour la sécurité d'une technologie déjà largement déployée. Les entreprises spécialisées dans l'IA reconnaissent qu'aucun modèle n'est totalement sûr et emploient généralement des spécialistes qui testent un éventail toujours plus large de techniques visant à contourner les systèmes de sécurité. Cependant, les chercheurs estiment que ce problème est intrinsèquement insoluble et que les modèles d'IA devraient être conçus de manière à prendre en compte ces vulnérabilités.

Les solutions
Les solutions pour remédier à cette faille sont encore limitées, mais les chercheurs suggèrent que les modèles d'IA devraient être conçus de manière à prendre en compte les vulnérabilités. Les entreprises peuvent également utiliser des modèles d'IA pour détecter les failles d'autres modèles et recueillir des données pour entraîner les modèles à ne pas se laisser piéger par les mêmes astuces. Cependant, les chercheurs estiment que cette approche revient à fournir aux modèles une longue liste de choses à ne pas faire, mais aucune liste ne peut jamais être exhaustive.

En conclusion, la faille fondamentale dans les LLM est un problème grave qui nécessite une attention immédiate. Les chercheurs et les entreprises doivent travailler ensemble pour développer des solutions pour remédier à cette vulnérabilité et assurer la sécurité des modèles d'IA. Les utilisateurs doivent également être conscients des risques potentiels liés à l'utilisation des LLM et prendre des précautions pour protéger leurs données et leur sécurité. Pour en savoir plus sur les attaques contre les LLM et les sécurité des LLM, vous pouvez consulter les ressources disponibles sur le site Developpez.com.

---

Source : Flux Intelligence artificielle Developpez - Une faille fondamentale rend les grands modèles de langage (LLM) extrêmement vulnérables aux attaques, les LLM ne voyant qu'un flux continu de texte dans lequel les instructions se mélangent aux réponses​