Conférence Média Aces - 19 juin 2014

Big Data

Prévisions et cybersubversions

Thierry BerthierChaire de Cyberdéfense Saint-Cyr Sogeti Thales

http://www.chaire-cyber.fr/http://cyberland.centerblog.net/

Prévisions et Cybersubversions

L’analyse des sentiments collectés sur les réseaux sociaux permet, dans certaines situations, de construire des prévisions très fiables.

L’analyse prédictive fondée sur le Big Data repousse les frontières de l’incertitude et nous interroge sur la valeur des données.

Prévisions et Cybersubversions

L’exemple de l’Eurovision :IBM développe une analyse Big Data de 1,2 millions de

tweets etparvient à prévoir le gagnant de l’Eurovision avec le nom

destrois premiers, 72 heures avant la compétition.Le budget de l’analyse prédictive est limité et la mise en oeuvreprend moins de trois mois.

Prévisions et Cybersubversions

Le 18 mai 2012, lors de l’introduction enbourse de l’action Facebook, une analyse

Bigdata des sentiments exprimés sur Twitterpermet de prévoir les variations du cours

avecune heure d’avance (ce qui est

considérablesur des échelles temporelles HFT.(Trading Haute Fréquence)

Prévisions et Cybersubversions

Algorithme développé en 2012 par deux chercheurs du MIT Shah et Nikolov devinant les thèmes les plus en vue sur Twitter avec 95 % de précision en moyenne une heure et demie avant leur publication et parfois

avec 5 heures d’avance…

Prévisions et Cybersubversions

Une limite de l’analyse prédictive :- Le hasard sauvage du cygne noir

deNassim Nicholas Taleb.Des événements à faibleprobabilité, à très fortimpact sur le système etrétrospectivement prévisibles.

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Une autre limite de l’analyse prédictive :

La cybermanipulation des données.

Les 5 V du Big Data peuvent être ciblés :

Vélocité, Variété, Volume, Visibilité et

Véracité.Les exemples sont parfois

spectaculaires

Prévisions et Cybersubversions

Ex1 : Le faux tweet de la SEA qui valait 136 milliards de dollars !

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Prévisions et Cybersubversions

L’opération Newscaster ( Iran-USA, 2012-2014 )

Le cyberespionnage se construit à partir des réseaux sociaux et de

faux sites d’informations. L’attaquant instaure la confiance durant

plusieurs mois pour ensuite collecter l’information liée à sa cible.

Prévisions et Cybersubversions

Créer des profils fictifs et de l’information

artificielle pour mieux tromper sa cible :

Prévisions et Cybersubversions

En défense : Utiliser les projectionsalgorithmiques des cellules de

hackers pour construire un Big Data prédictif.Détecter les cibles probables et latemporalité des futures attaques.C’est possible dans le cadre d’un

hackingd’influence !