Ce tutoriel explique 3 méthodes différentes pour cacher un fichier ou un dossier sur Windows : l'interface graphique, la commande attrib et PowerShell.
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Devinette du soir : Qu’est-ce qui est pire qu'un secret que vous avez oublié de cacher ?
Réponse : Des dizaines, des millions de secrets qui traînent sur GitHub parce que quelqu'un a eu la flemme de configurer un vrai gestionnaire de variables d'environnement !
Hé oui, les amis ! On a tous fait cette boulette au moins une fois (ou alors vous mentez, ou vous êtes un robot). On crée un petit fichier .env, on oublie de le rajouter au .gitignore, et paf, vos clés AWS se retrouvent à poil. Selon GitHub, c'est plus de 39 millions de secrets qui ont été détectés en fuite sur leurs dépôts en 2024. C'est du délire !
Envmap - Le gestionnaire de variables d'environnement qui tue les fichiers .env ( Source )
Du coup, au lieu de continuer à se farcir du bricolage avec des fichiers qui traînent en clair sur le disque, je vous propose de jeter un œil à Envmap .
C'est un outil écrit en Go dont l'objectif est de réduire au maximum l'écriture de vos secrets sur le disque dur. En mode normal, il va les pomper directement chez les grands manitous du stockage sécurisé comme AWS Secrets Manager, HashiCorp Vault, 1Password ou encore Doppler (même si pour l'instant, certains de ces providers sont encore en cours d'intégration).
Comme ça, au lieu de faire un vieux source .env qui laisse traîner un fichier sensible, vous lancez votre application avec envmap run -- node app.js. L'outil récupère les variables en RAM et les injecte dans le process. C'est propre, c'est net, et ça évite surtout de pousser par erreur votre config sur un repo public.
Pour ceux qui se demandent s'il faut quand même envoyer ses fichiers .env sur GitHub (spoiler : non, jamais !), Envmap propose une commande import pour ingérer vos vieux secrets. Et pour ceux qui ont besoin d'un stockage local, sachez qu'Envmap peut aussi chiffrer vos variables en AES-256-GCM, ce qui est quand même plus sérieux qu'un fichier texte lisible par n'importe qui. Notez aussi qu'il existe une commande sync si vous avez vraiment besoin de générer un fichier .env temporaire.
Perso, ce que je trouve vraiment cool, c'est l'intégration avec direnv. On rajoute une ligne dans son .envrc, et hop, les secrets sont chargés automatiquement quand on entre dans le dossier du projet. C'est magique et ça évite les crises cardiaques au moment du push.
D'ailleurs, si vous voulez aller plus loin dans la sécurisation de vos outils, je vous recommande de lire mon article sur SOPS ou encore ma réflexion sur l'usage de GitLab pour vos projets sensibles.
Bref, c'est open source (sous licence Apache 2.0), et avec ça, vous dormirez sur vos deux oreilles !
Les gars de chez LLNL (Lawrence Livermore National Laboratory) sont des bons ! De vrais spécialistes en sécurité informatique qui ont pondu un outil à essayer si vous passez vos journées dans les entrailles des binaires.
Ça s'appelle OGhidra , et c'est une extension qui fait le pont entre le célèbre framework de reverse engineering Ghidra et la puissance des modèles de langage (LLM).
Comme ça, plutôt que de vous péter les yeux sur des milliers de lignes de code décompilé, vous pouvez simplement "discuter" avec les fonctions ou les strings extraites. Grâce à une intégration avec Ollama, OGhidra permet d'interroger les représentations du binaire en langage naturel pour identifier des vulnérabilités, renommer intelligemment des fonctions ou expliquer des algorithmes complexes. Attention toutefois, comme avec tout LLM, les résultats doivent être validés manuellement (les hallucinations, ça arrive même aux meilleurs !).
Le gros avantage ici, vous l'aurez compris, c'est la privacy car tout tourne en local sur votre ordi. L'extension utilise des techniques comme le RAG (Retrieval-Augmented Generation) pour garder le contexte de vos sessions et le CAG (Cache-Augmented Generation) pour optimiser les performances. Prévoyez quand même une machine solide car pour faire tourner des modèles comme gemma3 confortablement, 32 Go de RAM (et une bonne dose de VRAM) ne seront pas de trop.
Pour que ça envahisse vos machines de reverse engineer, il vous faudra Ghidra 11.3 minimum et JDK 17. L'installation se fait ensuite en deux temps : d'abord le plugin GhidraMCP à ajouter dans Ghidra, puis le composant Python à récupérer sur GitHub :
Connexion
git clone https://github.com/LLNL/OGhidra.git
cd OGhidra
pip install -r requirements.txt
Une fois Ollama lancé avec vos modèles préférés, vous allez pouvoir automatiser les tâches les plus reloues. Par exemple grâce aux boutons "Smart Tool" dans l'interface de Ghidra vous allez pouvoir renommer toutes les fonctions d'un coup ou générer un rapport de sécurité (à prendre comme une base de travail, pas comme une vérité absolue, hein ^^).
C'est beau mais ça fait mal quand on pense au temps qu'on a perdu par le passé ! Et si vous kiffez ce genre d'approches, jetez aussi un œil à Cutter qui propose une intégration optionnelle du décompileur de Ghidra, ou encore à DecompAI .
Voilà, j'ai trouvé ça intéressant pour booster Ghidra avec une petite dose d'intelligence locale.
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