Mots de passe, Wi-Fi public, phishing, MFA : les gestes essentiels pour protéger efficacement vos données personnelles lors de la navigation en ligne.
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Vous pensiez que votre imprimante de bureau était juste un objet d'un autre temps qui enchaine des bourrages papier toute la journée et vous réclame de l'encre hors de prix comme un enfant qui attend sa têtée ? Ben va falloir revoir vos priorités niveau paranoïa, parce que c'est bien plus que ça !
Une enquête du Washington Post vient en effet de révéler comment le FBI a identifié un de leurs lanceurs d'alerte grâce aux logs d'impression de son employeur. Aurelio Luis Perez-Lugones, spécialiste IT pour un sous-traitant du gouvernement américain, aurait fait des captures d'écran de documents classifiés dans un SCIF (ces salles ultra-sécurisées où même votre téléphone n'entre pas), puis les aurait collés dans Word avant de les imprimer.
Et comment ils l'ont su ?
Hé bien il semblerait que les logs d'impression de sa boîte aient joué un rôle clé dans l'enquête, en complément des caméras de vidéosurveillance, bien sûr.
Car oui, ces systèmes ne se contentent pas de noter "Jean-Michel a imprimé 47 pages le 15 janvier". Non, ils peuvent stocker le contenu intégral des documents, les métadonnées, l'heure exacte, le poste de travail utilisé...etc. En gros, votre patron sait exactement ce que vous avez imprimé, et depuis combien de temps vous essayez de photocopier votre CV en douce.
Mais le plus flippant dans cette histoire, c'est que ça ne s'arrête pas aux logs réseau puisque même votre imprimante perso à la maison, elle-même, peut vous balancer, et cela depuis des décennies...
Vous avez déjà entendu parler des révélations d'Edward Snowden sur la surveillance de masse ? Ben là, c'est pareil, mais en version papier.
En effet, depuis les années 80, la plupart des imprimantes laser couleur intègrent un système de traçage appelé Machine Identification Code (MIC). Grâce à ce système, chaque page que vous imprimez contient une grille quasi-invisible de points jaunes d'environ 0,1 millimètre, espacés d'un millimètre. Ces points encodent le numéro de série de votre machine et la date/heure d'impression, ce qui fait que n'importe quel document imprimé peut être relié à une imprimante spécifique.
C'est discret, faut de bons yeux.
Le Chaos Computer Club et l'EFF ont documenté ce système depuis des années et l'EFF maintient même une liste des fabricants qui utilisent ces mouchards (spoiler : la plupart des grandes marques y sont).
Première étape : imprimez une page avec du contenu coloré sur fond blanc. Ensuite, examinez-la sous une lumière bleue ou un microscope et là vous verrez probablement une grille de points jaunes, à peine détectables à l'œil nu.
Pour les plus techniques d'entre vous, l'outil DEDA (Dot Evidence Documentation and Analysis) développé par l'Université Technique de Dresde permet d'analyser et même d'anonymiser ces traces.
Si vous êtes admin réseau ou simplement curieux de savoir ce que votre boîte enregistre, voici où chercher :
Sur Windows Server, direction la console de gestion d'impression. Les logs sont généralement dans l'Observateur d'événements sous "Applications et services" > "Microsoft" > "Windows" > "PrintService". Activez les logs "Operational" si ce n'est pas déjà fait.
Sur les imprimantes réseau, accédez à l'interface web d'administration (généralement l'IP de l'imprimante dans un navigateur). Cherchez une section "Logs", "Journal" ou "Historique des travaux". Certains modèles HP Enterprise ou Xerox stockent des semaines entières de données.
Sur les serveurs d'impression centralisés type PaperCut ou Equitrac, c'est la fête car ces solutions peuvent stocker énormément de données, du nom d'utilisateur jusqu'au contenu OCR des documents scannés si des modules ou intégrations spécifiques ont été activés.
Pour les points jaunes, DEDA propose un mode d'anonymisation qui ajoute du bruit dans le pattern. C'est pas parfait, mais ça complique sérieusement le traçage !
Après pour les logs réseau, c'est plus compliqué... En entreprise, vous n'avez généralement pas le contrôle. Par contre, si c'est chez vous, désactivez simplement la journalisation dans les paramètres de votre imprimante et évitez les services cloud des fabricants.
Ah et une dernière chose : si vous imprimez des documents sensibles mes petits lanceurs d'alertes préférés, privilégiez une imprimante laser noir et blanc d'occasion payée en cash. Les modèles monochromes n'ont pas les fameux points jaunes, et une machine sans historique réseau, c'est une machine qui ne parle pas.
Encore une fois c'est difficile de lutter contre cette surveillance généralisée, mais au moins maintenant vous savez que votre imprimante n'est pas qu'un simple périphérique !
C'est potentiellement le meilleur indic de votre bureau !
Il y a des combats comme cela auxquels pas grand monde ne pense et qui pourtant sont très importants. Je parle évidemment de la lutte contre le chaos du texte non structuré. Si vous avez déjà essayé d'extraire des données propres d'un tas de PDF (après OCR), de rapports ou de notes griffonnées, vous voyez de quoi je parle : c'est l'enfer ! (oui j'aime me faire du mal en tentant des regex impossibles).
Heureusement, Google a lâché début janvier 2026 une petite pépite en open source (même si c'est pas un produit "officiel") qui s'appelle LangExtract . C'est une bibliothèque Python qui utilise la puissance des LLM pour transformer vos documents textuels en données JSON bien rangées.
Exemple d'extraction sur le texte de Roméo et Juliette ( Source )
Ce qui fait que LangExtract sort du lot par rapport à d'autres outils comme Sparrow , c'est surtout son système de Source Grounding. En gros, chaque info extraite est directement liée à sa position exacte dans le texte source. Ça facilite énormément la vérification et la traçabilité puisque vous pouvez voir visuellement d'où vient la donnée grâce à un système de surlignage automatique.
Sous le capot, l'outil est optimisé pour les documents à rallonge (le fameux problème de l'aiguille dans une botte de foin). Il utilise des stratégies de découpage de texte et de passes multiples pour améliorer le rappel et s'assurer que le maximum d'infos soit capturé.
La visualisation interactive permet de valider les données en un clin d'œil ( Source )
Et cerise sur le gâteau, il permet de générer un fichier HTML interactif pour visualiser les milliers d'entités extraites dans leur contexte original. À la cool !
Côté installation, c'est hyper fastoche :
Connexionpip install langextract
Pour faire le job, vous avez le choix des armes : les modèles cloud de Google (Gemini 2.5 Flash/Pro), ceux d'OpenAI (via pip install langextract[openai]), ou carrément du local avec
Ollama
. Pas besoin de passer des heures à fine-tuner un modèle, il suffit de fournir quelques exemples structurés via le paramètre examples et hop, c'est parti mon kiki.
Voici à quoi ça ressemble sous le capot pour lancer une machine à extraire :
import langextract as lx
# 1. On définit les règles du jeu
prompt = "Extraire les noms de personnages et leurs émotions."
# 2. On donne un exemple (few-shot) pour guider le modèle
examples = [
lx.data.ExampleData(
text="ROMEO. But soft! What light...",
extractions=[lx.data.Extraction(extraction_class="character", extraction_text="ROMEO", attributes={"emotion": "wonder"})]
)
]
# 3. On lance l'extraction (nécessite une clé API ou Ollama)
results = lx.extract(
text_or_documents="votre_texte_brut_ici",
prompt_description=prompt,
examples=examples,
model_id="gemini-2.5-flash"
)
# 4. On sauvegarde et on génère la visualisation HTML
lx.io.save_annotated_documents(results, output_name="results.jsonl")
html_content = lx.visualize("results.jsonl")
with open("view.html", "w") as f:
f.write(html_content)
Honnêtement, je ne sais pas si ça va remplacer les solutions industrielles de RPA , mais pour un dev qui veut structurer du texte sans se prendre la tête, c'est vraiment impressionnant. Que vous fassiez du Grist ou de l'analyse de données pure, cet outil mérite clairement que vous y jetiez un œil !
Ah, encore une merveilleuse petite faille de sécurité qui va ravir tous les paranos de la vie privée et les anti-IA ^^ ! Johann Rehberger et l'équipe de PromptArmor viennent de démontrer comment Claude Cowork , l'agent IA d'Anthropic censé vous simplifier la vie au bureau, peut se transformer en aspirateur à fichiers personnels.
J'imagine que si vous l'avez testé, vous avez un dossier connecté à Claude Cowork pour qu'il vous aide à analyser vos documents ? Parfait. Il suffit maintenant qu'un petit malin glisse un fichier Word contenant des instructions cachées, et hop hop hop, vos précieux fichiers partent se balader sur un serveur distant sans que vous n'ayez rien vu venir.
En fait, le fichier piégé contient du texte invisible pour l'œil humain, mais parfaitement lisible par l'IA. Genre une police en taille 1px, de couleur blanche sur fond blanc, avec un interligne de 0,1 histoire d'être vraiment sûr que personne ne le remarque. C'est beau la créativité des hackers, quand même.
Et l'IA, elle, lit tout ça comme si c'était normal et exécute gentiment les instructions malveillantes.
La chaîne d'attaque se déroule en cinq étapes bien huilées. D'abord, l'attaquant dépose son fichier vérolé dans un dossier partagé auquel Claude a accès. Ensuite, il attend qu'un utilisateur demande à l'IA d'analyser le contenu de ce dossier. Claude traite alors le fichier piégé et découvre les instructions cachées. L'IA effectue une requête qui envoie vos fichiers vers l'API Anthropic... sauf que les identifiants utilisés appartiennent à l'attaquant. Vos données atterrissent donc tranquillement dans son compte, sans que vous n'ayez la moindre notification.
Ce qui rend cette attaque particulièrement sournoise, c'est que la sandbox de Claude autorise les requêtes sortantes vers l'API d'Anthropic. Normal, me direz-vous, c'est son propre écosystème. Sauf que du coup, un attaquant bien motivé peut exploiter cette confiance aveugle pour faire transiter des données volées par un canal parfaitement légitime en apparence. Si vous suivez les vulnérabilités des systèmes RAG comme ConfusedPilot , vous reconnaîtrez le même genre de manipulation par injection de contenu.
Et ce n'est pas tout ! Les chercheurs ont également identifié un vecteur potentiel de déni de service. En créant un fichier avec une extension qui ne correspond pas à son contenu réel, genre un fichier texte déguisé en PDF, on peut provoquer des erreurs en cascade qui paralysent l'API de manière persistante.
Sympa pour bloquer un concurrent ou saboter un projet.
Côté modèles affectés, les chercheurs ont démontré la vulnérabilité sur plusieurs versions de Claude, dont Haiku. Bref, c'est du sérieux. Pour ceux qui s'intéressent aux failles de sécurité des assistants IA ou aux techniques de red teaming sur les LLM , cette recherche vaut vraiment le détour.
Anthropic a été notifié et travaille sur des correctifs. En attendant, si vous utilisez Claude Cowork avec des dossiers partagés, méfiez-vous de tout fichier qui pourrait traîner là sans raison apparente. Et la prochaine fois que quelqu'un vous envoie un document "urgent à analyser", prenez peut-être cinq secondes pour vous demander s'il ne cache pas une petite surprise.
Pour en savoir plus c'est par ici !
