Blog post cover

Untitled Post

# OpĂ©rations d’information « DoppelgĂ€nger » en Europe et aux États-Unis – Point d’étape Ă  mi-annĂ©e  
*Webinaire HarfangLab – La sĂ©curitĂ© Ă  300 km/h : comment des stratĂ©gies Endpoint fragmentĂ©es font dĂ©railler la gestion de la surface d’attaque ?*  

PubliĂ© le 25 juillet 2024 ‱ 54 min de lecture  

---

## Introduction

La dĂ©sinformation numĂ©rique a pris des formes nouvelles et sophistiquĂ©es au cours de la derniĂšre dĂ©cennie. L’un des phĂ©nomĂšnes les plus prĂ©occupants est l’opĂ©ration d’information dite « DoppelgĂ€nger » – une campagne coordonnĂ©e, souvent commanditĂ©e par un État, qui s’appuie sur de faux sites d’actualitĂ©, des rĂ©seaux de robots (« bots ») sur les rĂ©seaux sociaux et des chaĂźnes de redirection complexes afin de manipuler l’opinion publique.  
Cet article s’appuie sur le webinaire HarfangLab rĂ©alisĂ© en collaboration avec Forrester, qui examine ces opĂ©rations en dĂ©tail. Nous y passons en revue le contexte, les aspects techniques, des exemples concrets, les stratĂ©gies d’attĂ©nuation, et incluons mĂȘme du code exemple pour aider les professionnels de la cybersĂ©curitĂ© Ă  mieux comprendre et contrer cette menace.

Que vous soyez dĂ©butant ou analyste renseignement confirmĂ©, ce billet technique long format vous guidera pas Ă  pas : des bases des opĂ©rations DoppelgĂ€nger jusqu’aux pratiques de cybersĂ©curitĂ© avancĂ©es portant sur la protection des endpoints, l’analyse de chaĂźnes de redirection et la gestion de la surface d’attaque (ASM).

---

## Table des matiĂšres

1. [Contexte et vue d’ensemble](#contexte-et-vue-densemble)  
   - [Qu’est-ce qu’une opĂ©ration d’information DoppelgĂ€nger ?](#quest-ce-quune-opĂ©ration-dinformation-doppelgĂ€nger)  
   - [Contexte historique et tendances actuelles](#contexte-historique-et-tendances-actuelles)  

2. [Anatomie de la chaßne (dés)informationnelle](#anatomie-de-la-chaßne-désinformationnelle)  
   - [Redirecteurs de premier niveau](#redirecteurs-de-premier-niveau)  
   - [Redirecteurs de second niveau](#redirecteurs-de-second-niveau)  

3. [Réseaux sociaux et botnets](#réseaux-sociaux-et-botnets)  
   - [RĂŽle de X/Twitter dans la diffusion](#rĂŽle-de-xtwitter-dans-la-diffusion)  
   - [Anatomie d’un post de bot](#anatomie-dun-post-de-bot)  

4. [Plongée technique : infrastructure et tactiques](#plongée-technique-infrastructure-et-tactiques)  
   - [Modùles de domaines et tendances d’enregistrement](#modùles-de-domaines-et-tendances-denregistrement)  
   - [Analyse de la chaĂźne de redirection](#analyse-de-la-chaĂźne-de-redirection)  

5. [Impact sur les endpoints et la gestion de la surface d’attaque](#impact-sur-les-endpoints-et-la-gestion-de-la-surface-dattaque)  
   - [Stratégies Endpoint fragmentées](#stratégies-endpoint-fragmentées)  
   - [Outils et mĂ©thodologies pour l’ASM](#outils-et-mĂ©thodologies-pour-lasm)  

6. [Exemples de code et analyses pratiques](#exemples-de-code-et-analyses-pratiques)  
   - [Commandes de scan en Bash](#commandes-de-scan-en-bash)  
   - [Parsing des sorties avec Python](#parsing-des-sorties-avec-python)  

7. [StratĂ©gies d’attĂ©nuation et recommandations](#stratĂ©gies-dattĂ©nuation-et-recommandations)  
   - [Bonnes pratiques pour le threat intelligence](#bonnes-pratiques-pour-le-threat-intelligence)  
   - [Rîle de l’IA et des moteurs comportementaux](#rîle-de-lia-et-des-moteurs-comportementaux)  

8. [Études de cas et exemples concrets](#Ă©tudes-de-cas-et-exemples-concrets)  

9. [Conclusion](#conclusion)  

10. [Références](#références)

---

## Contexte et vue d’ensemble

### Qu’est-ce qu’une opĂ©ration d’information DoppelgĂ€nger ?

Les opĂ©rations DoppelgĂ€nger dĂ©signent des efforts coordonnĂ©s – attribuĂ©s Ă  des acteurs russes – visant Ă  manipuler l’opinion publique en se faisant passer pour des sources d’information lĂ©gitimes. InspirĂ© du « jumeau malĂ©fique », ce type d’opĂ©ration repose sur :

- **Sites web factices ou manipulĂ©s :** usurpation de domaines d’actualitĂ© connus.  
- **Réseaux sociaux :** diffusion sur des plateformes comme X/Twitter.  
- **Chaünes de redirection :** brouillage de l’origine via plusieurs redirections successives.  
- **Botnets :** comptes automatisés amplifiant le contenu.

Cette approche multifacette permet aux opérateurs de masquer leur infrastructure, rendant la détection et la réaction rapide complexes.

### Contexte historique et tendances actuelles

Autrefois, les opĂ©rations d’information se limitaient souvent Ă  de simples « fake news » lors des cycles Ă©lectoraux. Avec l’évolution des infrastructures numĂ©riques et des technologies Endpoint, la dĂ©sinformation s’est perfectionnĂ©e. Tendances clĂ©s :

- **IntĂ©gration de l’IA :** gĂ©nĂ©ration de contenu (vidĂ©os musicales IA, articles mensongers) et automatisation des bots.  
- **Redirections sophistiquées :** chaßnes à plusieurs niveaux conçues pour déjouer la détection en temps réel.  
- **Rotation d’infrastructure :** changement rapide de domaines, d’adresses IP et de TLD pour Ă©viter le black-listing.  
- **StratĂ©gies Endpoint fragmentĂ©es :** la coexistence d’outils de protection hĂ©tĂ©rogĂšnes crĂ©e des vulnĂ©rabilitĂ©s dans l’ASM.

Les Ă©vĂ©nements rĂ©cents, comme les lĂ©gislatives anticipĂ©es en France en juin 2024, ont mis ces opĂ©rations en pleine lumiĂšre. L’opĂ©ration baptisĂ©e « Mid-year DoppelgĂ€nger » souligne l’importance d’un renseignement de menace complet et de pratiques amĂ©liorĂ©es de gestion des endpoints.

---

## Anatomie de la chaßne (dés)informationnelle

Comprendre la structure technique sous-jacente est essentiel pour contrer ces opérations. Les campagnes DoppelgÀnger utilisent une chaßne de redirection complexe pour masquer leurs activités.

### Redirecteurs de premier niveau

PremiÚre étape : des URL conçues pour :

- ParaĂźtre inoffensives aux yeux des internautes.  
- Générer des aperçus sur les réseaux sociaux (OpenGraph/Twitter Card).  
- Rediriger instantanément vers une nouvelle URL.

**Extrait d’analyse :**  

```html
<!DOCTYPE html>
<html>
  <head>
    <title>Citizenship Doesn't Matter If You Support Biden</title>
    ...
    <meta http-equiv='refresh' content='0; url=http://vickypitner.com/wash9261378'>
  </head>
  <body>
    ...
    <div>
      ĐżŃ€ĐžĐŒĐ”Ń€ тДĐșста ĐœĐ° ĐșОрОллОцД – texte factice complĂštement hors-sujet.
    </div>
  </body>
</html>

ÉlĂ©ments observĂ©s :

  • Manipulation des mĂ©tadonnĂ©es pour les aperçus sociaux.
  • Redirection instantanĂ©e vers le redirecteur de second niveau.
  • Code obfusquĂ© en JavaScript minimal.
  • Texte de diversion en cyrillique servant d’écran de fumĂ©e.

Redirecteurs de second niveau

Les redirecteurs de second niveau prolongent la chaüne, masquant davantage la page d’atterrissage finale.

<html lang="en">
  <head>
    ...
    <meta name="robots" content="noindex, nofollow">
    ...
  </head>
  <body>
    <noscript>Please enable JavaScript to view our website.</noscript>
    <script>
      window.location.href = "http://finalcontent.example.com";
    </script>
  </body>
</html>

Points clefs :

  • L’attribut noindex, nofollow empĂȘche l’indexation.
  • Structure Ă©purĂ©e confirmant un rĂŽle purement transitoire.

Réseaux sociaux et botnets

Les rĂ©seaux sociaux – notamment X/Twitter – jouent un rĂŽle crucial dans la diffusion de la dĂ©sinformation. Environ 800 comptes automatisĂ©s ont Ă©tĂ© identifiĂ©s comme actifs.

RĂŽle de X/Twitter dans la diffusion

  1. Amplification : publication automatisée de liens menant aux redirecteurs de premier niveau.
  2. Engagement artificiel : likes, retweets et partages gonflés pour simuler une popularité organique.

Anatomie d’un post de bot

Caractéristiques communes :

  • Contenu unique, souvent gĂ©nĂ©rĂ© par IA afin d’éviter les duplications.
  • Multilingue : anglais, français, allemand, polonais, ukrainien

  • Engagements disproportionnĂ©s par rapport au nombre d’abonnĂ©s.
  • Historique douteux : certains comptes avaient dĂ©jĂ  servi Ă  des arnaques crypto.

Exemple : un compte a diffusé une vidéo musicale IA imitant le groupe Little Big, tournant en dérision les JO de Paris pour décourager la participation.


Plongée technique : infrastructure et tactiques

Modùles de domaines et tendances d’enregistrement

Patrons observés :

  • http(s)://<5-6 caractĂšres alĂ©atoires>.<domaine.tld>/<6 caractĂšres>
  • TLD rĂ©cents (.click, .top, .shop
).

IP fréquemment associées :

  • 168.100.9.238 – ASN 399629, BLNWX
  • 77.105.135.48 – ASN 216309, EVILEMPIRE-AS
  • 185.172.128.161 – ASN 216309, EVILEMPIRE-AS

Services courants :

  • OpenSSH (22), OpenResty + PHP 7 (80/443), certificats auto-signĂ©s.

Analyse de la chaĂźne de redirection

  1. Clic initial sur le lien social.
  2. PremiÚre redirection (métadonnées + meta-refresh).
  3. Seconde redirection, souvent hébergée ailleurs, vers la page finale.

L’usage combinĂ© de meta-tags, JavaScript obfusquĂ© et redirections rapides dĂ©joue scanners et analystes.


Impact sur les endpoints et la gestion de la surface d’attaque

Stratégies Endpoint fragmentées

Conséquences :

  • Couverture inĂ©gale des postes.
  • RĂ©ponse lente en cas d’incident.
  • ASM complexe Ă  cause d’outils hĂ©tĂ©rogĂšnes.

Les recherches d’HarfangLab montrent que ces lacunes facilitent l’injection de mĂ©canismes de dĂ©sinformation.

Outils et mĂ©thodologies pour l’ASM

  • Évaluations de vulnĂ©rabilitĂ©s frĂ©quentes.
  • DĂ©couverte du Shadow IT.
  • EPP/EDR unifiĂ©s.
  • Moteurs comportementaux & signatures (YARA, Sigma, IOC).
  • IA & ML pour dĂ©tecter les schĂ©mas non-signatures.

Exemples de code et analyses pratiques

Commandes de scan en Bash

#!/bin/bash
redirectors=("http://a1b2c3.top/xyz123" "http://d4e5f6.click/abc789")

scan_url() {
    local url=$1
    echo "Scan de l'URL : $url"
    curl -sIL "$url" | grep -i "Location:"
    echo "---------------------------------"
}

for url in "${redirectors[@]}"; do
    scan_url "$url"
done

Parsing des sorties avec Python

import re

def parse_redirection(file_path):
    redirections = {}
    with open(file_path, 'r') as file:
        content = file.read()
        pattern = re.compile(r'Location:\s*(\S+)', re.IGNORECASE)
        matches = pattern.findall(content)
        for url in matches:
            domain = re.findall(r'://([^/]+)/?', url)
            if domain:
                redirections.setdefault(domain[0], []).append(url)
    return redirections

if __name__ == '__main__':
    file_path = 'http_headers.txt'
    redirection_dict = parse_redirection(file_path)
    for domain, urls in redirection_dict.items():
        print(f"Domaine : {domain}")
        for link in urls:
            print(f"  -> {link}")

StratĂ©gies d’attĂ©nuation et recommandations

Bonnes pratiques pour le threat intelligence

  1. Plateforme ASM centralisée.
  2. Threat hunting régulier.
  3. Partage de renseignements inter-organisations.
  4. Journalisation et surveillance renforcées.

Rîle de l’IA et des moteurs comportementaux

  • Analyse assistĂ©e par IA des anomalies.
  • IntĂ©gration de moteurs Sigma/YARA.
  • Moteurs Ransomguard & Sidewatch pour une dĂ©fense en profondeur.

Protection et réponse Endpoint

  • Solutions EPP/EDR unifiĂ©es pour rĂ©duire les angles morts.
  • Assistants IA et connecteurs pour orchestrer les outils.
  • Patching & audits rĂ©guliers des endpoints.

Études de cas et exemples concrets

Étude de cas 1 : influence Ă©lectorale en France

  • 800 comptes Twitter amplifiant la dĂ©sinformation.
  • Rotation rapide d’infrastructure sur TLD rĂ©cents.
  • Impact sur le dĂ©bat public, d’oĂč la nĂ©cessitĂ© d’un ASM intĂ©grĂ©.

Étude de cas 2 : perturbation multiplateforme aux États-Unis

  • Abus multi-plateforme (Meta, X/Twitter).
  • Chevauchement cybercrime/Ă©tatique (bots ex-crypto-scams).
  • Exploitation de stratĂ©gies Endpoint fragmentĂ©es retardant la dĂ©tection.

Conclusion

Les opĂ©rations DoppelgĂ€nger de mi-annĂ©e incarnent une nouvelle gĂ©nĂ©ration de dĂ©sinformation numĂ©rique : chaĂźnes de redirection sophistiquĂ©es, contenus IA et stratĂ©gies Endpoint fragmentĂ©es se combinent pour influencer l’opinion et exploiter les vulnĂ©rabilitĂ©s.
Les principaux enseignements :

  • Comprendre les chaĂźnes de redirection multi-couches.
  • Adopter des stratĂ©gies Endpoint unifiĂ©es.
  • Exploiter l’IA et l’analyse comportementale.

En combinant renseignement de menace, plateformes de sécurité intégrées et coopération intersectorielle, les organisations peuvent mieux se défendre contre ces tactiques avancées.


Références

Partagez vos questions et commentaires ci-dessous. À l’ùre d’une dĂ©sinformation toujours plus Ă©volutive, rester informĂ© et prĂ©parĂ© demeure notre meilleure dĂ©fense.


En appliquant ces analyses techniques et recommandations, vous pourrez mieux comprendre la mécanique de ces opérations et renforcer la défense numérique de votre organisation face aux risques liés à des endpoints fragmentés. Bonne chasse aux menaces !

🚀 PRÊT À PASSER AU NIVEAU SUPÉRIEUR ?

Faites passer votre carriÚre en cybersécurité au niveau supérieur

Si vous avez trouvé ce contenu utile, imaginez ce que vous pourriez accomplir avec notre programme de formation élite complet de 47 semaines. Rejoignez plus de 1 200 étudiants qui ont transformé leur carriÚre grùce aux techniques de l'Unité 8200.

Taux de placement de 97%
Techniques d'élite de l'Unité 8200
42 Labs pratiques