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Korben, roi d’internet, logo bébé avec des lunettes en mode thug life

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Les livres électroniques ont vraiment modifié mon rapport à la lecture… Je peux emporter toute une bibliothèque dans ma poche, acheter des livres directement depuis le kindle, prendre des notes, lire dans le noir…etc. Mais est ce que vous saviez qu’il est également possible d’optimiser encore plus votre expérience de lecture numérique grâce à la bionification ? Oui terme chelou mais je crois que c’est comme ça qu’on dit.

Je vous en ai déjà parlé y’a quelques années mais cette technique nouvelle, inspirée de recherches en sciences cognitives, consiste à mettre en gras les premières lettres des mots pour faciliter leur reconnaissance visuelle et accélérer la vitesse de lecture. Des études ont ainsi montré que notre cerveau ne lit pas lettre par lettre mais plutôt mot par mot, en se basant sur sa forme globale. Ainsi, en accentuant le début des mots, la bionification guide l’œil pour une lecture plus fluide et efficace.

Évidemment, bionifier manuellement chaque livre de votre bibliothèque serait un travail titanesque. C’est là qu’intervient Zippy, un outil en ligne de commande développé en Python qui automatise le processus pour les ebooks au format ePub. Avec juste quelques lignes de code, vous pouvez transformer n’importe quel livre en version bionique, prête à être transférée sur votre liseuse Kindle ou autre.

Pour en profiter, la première étape est de cloner le dépôt de Zippy sur GitHub :

git clone https://github.com/nimish-ks/zippy.git cd zippy

Pour éviter tout conflit intergalactique entre les dépendances Python, on va ensuite créer un environnement virtuel et y installer les bibliothèques requises via pip :

python -m venv venv source venv/bin/activate # Sous Windows, utilisez plutôt `venv\Scripts\activate` pip install -r requirements.txt

Voilà, votre laboratoire secret est fin prêt pour lancer la bionification à grande échelle ! La formule magique est la suivante :

python zippy.py <fichier_entrée> <fichier_sortie> [--algorithm <algorithme>]

Remplacez <fichier_entrée> par le chemin vers le livre ePub original et <fichier_sortie> par le nom du fichier bionifié à générer. Par exemple :

python zippy.py "Hypérion.epub" "Hypérion_Bionique.epub"

Et hop, quelques nanosecondes plus tard, vous obtenez une version dopée aux hormones de croissance de votre bouquin préféré de science-fiction ! L’algorithme de bionification par défaut, noté "- 0 1 1 2 0.4", détermine le nombre de lettres à mettre en gras en fonction de la longueur des mots et d’autres critères. Mais tel un savant fou, vous pouvez concocter votre propre formule en passant le paramètre --algorithm.

Maintenant que vous maîtrisez le pouvoir de la bionification, vous allez pouvoir dévorer « Hypérion » et tous les autres tomes du cycle d’Endymion à une vitesse supraluminique ! Fini les voyages interstellaires qui durent des plombes, les bouquins bioniques vous téléporteront en un éclair dans des univers extraordinaires.

Comme Zippy s’intègre dans votre flux de travail, vous pouvez adapter les ebooks à vos préférences avant de les transférer sur votre liseuse. Vos yeux vous diront merci !

Évidemment, en bon cyberrebelle, vous pouvez bionifier tous les ebooks qui vous passent sous la main, même ceux protégés par des DRM abusifs. Un petit coup de Calibre et de DeDRM pour les libérer, et hop, à vous la lecture augmentée !

En bidouillant un peu le code de Zippy, vous pourriez même imaginer plein d’autres optimisations à appliquer à vos bouquins voire en faire un plugin pour Calibre. Si c’est le cas, dites le moi, ça m’intéresse.

A vous de jouer !

Source


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Les chasseurs de bugs et les experts en sécurité web sont toujours à la recherche d’outils pour optimiser leur boulot et dénicher des vulnérabilités et justement, il y a un nouveau venu qui risque bien de faire parler de lui : WebCopilot !

Open source, cet outil d’automatisation combine les fonctionnalités de dizaines d’autres outils réputés comme Subfinder, Nuclei, Amass ou encore SQLMap histoire de vous faire gagner un temps précieux en prenant en charge de A à Z les tâches répétitives et chronophages de l’énumération des sous-domaines, du filtrage des paramètres à risque et du scan des vulnérabilités les plus critiques.

Pour cela, il suffit de lancer WebCopilot sur un domaine cible et il s’occupe de tout :

  • Énumération des sous-domaines via une batterie d’outils (Assetfinder, Sublist3r, Amass, Findomain…)
  • Crawl de tous les endpoints des sous-domaines identifiés
  • Filtrage des paramètres potentiellement vulnérables aux failles XSS, SQLi, LFI, SSRF, Open Redirect… grâce aux patterns de l’outil gf
  • Et enfin, scan des vulnérabilités via des outils comme Nuclei, Dalfox, kxss, SQLMap ou crlfuzz

Vous obtiendrez ensuite un rapport complet qui répertoriera tous les points d’entrée intéressants. 

             
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                                                      [●] @h4r5h1t.hrs | G!2m0

Usage:
webcopilot -d <target>
webcopilot -d <target> -s
webcopilot [-d target] [-o output destination] [-t threads] [-b blind server URL] [-x exclude domains]

Flags:  
  -d        Add your target [Requried]
  -o        To save outputs in folder [Default: domain.com]
  -t        Number of threads [Default: 100]
  -b        Add your server for BXSS [Default: False]
  -x        Exclude out of scope domains [Default: False]
  -s        Run only Subdomain Enumeration [Default: False]
  -h        Show this help message

Example: webcopilot  -d domain.com -o domain -t 333 -x exclude.txt -b testServer.xss
Use https://xsshunter.com/ or https://interact.projectdiscovery.io/ to get your server

Fini les heures passées à lancer des dizaines de commandes et à corréler les résultats comme ça, vous pourrez vous concentrer sur l’analyse des vulnérabilités.

Côté utilisation, c’est ultra simple. Il suffit de cloner le repo Github, d’installer les dépendances…

git clone https://github.com/h4r5h1t/webcopilot && cd webcopilot/ && chmod +x webcopilot install.sh && mv webcopilot /usr/bin/ && ./install.sh

…et vous pouvez lancer des scans en une seule commande :

webcopilot -d domain.com -o rapport

Et si vous voulez pousser la configuration plus loin, pas de problème ! WebCopilot propose tout un tas d’options bien pratiques comme :

  • -s pour ne faire que de l’énumération de sous-domaines
  • -x pour exclure certains domaines du scan
  • -b pour spécifier un serveur « blind XSS » externe
  • -t pour régler le nombre de threads et accélérer les scans

Bref, c’est l’outil pratique pour industrialiser encore un peu plus votre processus de bug bounty.

A découvrir ici !

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Vous pensiez que les vieux Windows étaient devenus inoffensifs avec le temps ? Détrompez-vous ! Le bidouilleur Eric Parker s’est récemment amusé à exposer directement sur Internet des machines tournant sous Windows XP, 2000 et 98, sans aucune protection… et le résultat est franchement flippant.

Parce que oui, même en 2024, quand on branche en direct un vieux Windows sur le net, sans pare-feu matériel pour filtrer les connexions non désirées, c’est le scénario catastrophe assuré. Votre antiquité numérique se retrouve à poil sur les réseaux, à la merci du premier script kiddie venu. Et ça ne fera pas long feu avant que votre bécane ne soit infestée de malwares !

Commençons par Windows 98. Lors de son test, Eric a eu beau patienter, rien ne s’est passé. Pas l’ombre d’un ver, backdoor ou cheval de Troie à l’horizon. Il semblerait que la vieille bécane bénéficie d’une forme de « sécurité par l’obscurité ». Avec si peu de Windows 98 encore connectés, les hackers ne prennent plus la peine d’écrire des exploits dédiés. Ouf !

Passons à Windows 2000. Là, c’est une tout autre histoire ! À peine connecté, les scans de ports ont révélé la présence de SMB, le protocole d’échange de fichiers, réputé pour ses failles béantes. Et quelques minutes plus tard, patatra ! Un bel écran bleu, suivi d’un redémarrage en boucle. En inspectant le système, Eric a découvert une backdoor signée « Shang Xen Smartphone Technology », des modifications de fichiers systèmes et même un mystérieux exécutable caché dans un dossier Temp. De quoi transformer la machine en parfait zombie à la solde des pirates !

Et Windows XP dans tout ça ? Pareil, 10 minutes chrono pour chopper un premier trojan « conhost.exe ». S’en sont suivis la création d’un compte administrateur, l’apparition d’un serveur FTP ouvert aux quatre vents, et tout un tas de saletés en provenance de Russie, le tout bien planqué dans le système. En bonus, un malware s’est même amusé à éjecter Malwarebytes, l’anti-virus qu’Eric avait installé. Bref, un joyeux bazar et une prise de contrôle totale de la machine, malgré un semblant de résistance du pare-feu intégré de XP.

Alors oui, ces expériences peuvent paraître un peu artificielles. Après tout, qui serait assez fou pour connecter directement un Windows préhistorique sur le net aujourd’hui ? Mais elles illustrent bien les progrès en matière de sécurité, et l’importance cruciale des protections réseau modernes (merci le NAT et les pare-feu !).

Et la morale de l’histoire ?

Primo, ne jamais sous-estimer les vieux Windows, ils sont toujours aussi vulnérables qu’à l’époque. Deuxio, faites tourner vos antiquités dans une VM ou un réseau isolé si vous y tenez. Tertio, soyez vigilants même sur les OS récents, les hackers affinent toujours leurs techniques pour exploiter la moindre faille.

Prenez soin de vos ordi, et à demain 🙂

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Ça chauffe du côté des distributions UNIX open source, mes amis. Gentoo et NetBSD viennent de dégainer leur arme anti-IA en bannissant purement et simplement le code généré par de l’intelligence artificielle. Bye bye Copilot, au revoir ChatGPT, votre code IA devient persona non grata chez les irréductibles du libre !

Mais pourquoi tant de haine ? Eh bien nos amis de Gentoo et NetBSD ont plus d’un arguments dans leur sac banane. Premier grief : le copyright. Avec ces IA qui pompent allègrement du code à droite à gauche, on ne sait plus trop à qui appartient quoi. Pas question donc de se retrouver avec du code « contaminé » qui violerait les sacrosaintes licences open source.

Deuxième point noir : la qualité. Vous avez déjà essayé de faire générer du code par ChatGPT ? C’est joli, ça a l’air de marcher… mais y’a quand même souvent des bugs ! Hors de question donc pour Gentoo et NetBSD de laisser entrer du code foireux dans leur précieux dépôts. Ils tiennent à leur réputation de stabilité et de fiabilité, nom d’un kernel en mousse !

Ah et puis il y a aussi la question de l’éthique. Leur point de vue, c’est qu’entre la consommation gargantuesque d’énergie, les violations de copyright pour les entraîner et leur utilisation pour spammer et arnaquer à tout-va, y a de quoi refuser tout ça en bloc. Ils ne veulent pas tremper là-dedans. Et d’un côté, je peux les comprendre.

Alors bien sûr, cette décision va à contre-courant de la hype actuelle mais Gentoo et NetBSD ne sont pas du genre à suivre la mode aveuglément et croient dur comme fer à l’importance du travail humain. Cela ne veut pas dire qu’ils rejettent complètement l’IA évidemment… Ils restent ouverts mais pour l’instant, c’est trop hasardeux. D’autres distrib comme Debian hésitent encore à rejoindre ce mouvement…

Perso, je pense que la question éthique et celle du copyright sont des vraies problématiques pour tous les projets libres car cela pourrait ruiner leurs efforts quand à la licence qu’ils s’attribuent ou leurs objectifs écolo… exactement comme Microsoft qui, en ce moment, est en train de ruiner tous ses efforts de développement durable de ces dernières années en poussant l’IA à fond…

Par contre, je ne suis pas vraiment d’accord avec eux sur la qualité du code produit. Certes, il y a des bugs mais exactement comme avec un humain. Donc, à mon sens, c’est pas pire ou pas mieux, surtout que le dev qui utilise l’IA est quand même censé repasser dessus et corriger les bugs éventuels.

On verra bien quelles distributions suivront ce mouvement éthique. Perso, je suis plutôt très chaud sur l’IA, comme vous le savez, mais en ce qui concerne ce cas spécifique du logiciel libre, je pense que Gentoo et NetBSD prennent la bonne décision en jouant la prudence. Pour le moment, ce n’est pas encore pour eux et ce serait prendre trop de risques.

Mais un jour, ça changera peut-être… On verra bien.

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Vous êtes fan de Discord et vous aimez bidouiller des trucs ?? Alors préparez-vous à découvrir Discord LLMCord. C’est un petit bout de code qui va vous permettre de causer avec des IA directement dans vos canaux, comme si c’étaient vos potes. Et ça marche avec à peu près tous les modèles de langage, qu’ils soient hébergés à distance ou en local sur votre bécane.

Pour lancer une conversation, il suffit de tagger le bot et hop, c’est parti mon kiki. Vous pouvez continuer la discussion en répondant aux messages et ainsi construire des fils de discussion complets. Vous pouvez par exemple :

  • Poursuivre votre propre conversation ou celle de quelqu’un d’autre.
  • « Rembobiner » une discussion en répondant à un vieux message.
  • Poser une question sur n’importe quel message de votre serveur en taguant le bot.

En plus, si vous envoyez plusieurs messages à la suite, ils seront automatiquement mis bout à bout et si vous répondez juste au dernier, le bot verra tous les précédents. Vous pouvez aussi déplacer une conversation dans un fil sans perdre le fil (lol). Il vous suffit de créer un thread à partir d’un message et de tagger le bot dedans pour continuer à papoter.

Côté compatibilité, ça supporte les modèles distants d’OpenAI, Mistral, Anthropic et plein d’autres grâce à LiteLLM. Si vous voulez faire tourner un modèle en local, pas de souci non plus puisque ça marche avec OLLaMa, OobaBooga, Jan, LM Studio ou n’importe quel serveur d’API compatible OpenAI.

Le bot gère même les images si vous utilisez un modèle de vision comme GPT-4, Claude-3 ou LLaVA. Il a un prompt système personnalisable et vous pouvez lui parler en DM pour plus d’intimité (pas besoin de le tagger).

Si vous utilisez l’API OpenAI, LLMCord est également capable de reconnaître l’identité des utilisateurs. De plus, les réponses s’affichent en temps réel, avec un joli dégradé de vert quand c’est fini et s’il cause trop, il coupe automatiquement ses messages en plusieurs morceaux. Pratique pour éviter de se faire ban par Discord ! Il affiche aussi des avertissements utiles si besoin, genre « J’utilise seulement les 20 derniers messages » quand vous dépassez la limite. Bref, c’est un bot bien élevé.

Sous le capot, il utilise un dico global avec des mutex pour mettre en cache les données des messages de manière efficace et thread-safe, comma ça, ça réduit les appels à l’API Discord et ça évite les fuites de mémoire. Le tout totalement en asynchrone.

Pour l’installer, c’est fastoche. Vous clonez le repo GitHub, vous installez les dépendances Python avec pip et vous créez un fichier .env avec vos clés d’API et les paramètres du bot. Lancez le script et tada, l’URL d’invitation de votre bot s’affiche dans la console. Pour plus de détails, suivez ce guide :

  1. Installer Python : Téléchargez et installez Python à partir de python.org.
  2. Cloner le dépôt git : Ouvrez un terminal et clonez le dépôt : bash git clone https://github.com/jakobdylanc/discord-llm-chatbot.git cd discord-llm-chatbot
  3. Installer les packages nécessaires : bash pip install -r requirements.txt
  4. Créer un fichier .env : bash cp .env.example .env
  5. Configurer les variables d’environnement : Ouvrez .env et remplissez les champs nécessaires : plaintext DISCORD_BOT_TOKEN=YOUR_DISCORD_BOT_TOKEN OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key MODEL_NAME=local/openai/YOUR_MODEL_NAME
  6. Exécuter le script : Dans le terminal, lancez : bash python llmcord.py

Ah et j’oubliais, LLMCord est open source (vive le libre !), donc si vous voulez contribuer ou l’adapter à vos besoins, forkez et PR sans modération.

Avec ça, votre Discord ne sera plus jamais pareil et je sens que vous allez bien vous marrer ! Alors merci à Lorenper pour l’info car c’est une chouette découverte !

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