Des métadonnées Twitter…

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S’il est de notoriété publique que nos données personnelles sont enregistrées et utilisées par les G.A.F.A.M., il est en revanche moins connu que certaines de ces données sont utilisables par tout le monde. Et c’est bien là le point faible de toute campagne de prévention : on a beau dire que nos données sont utilisées, il est peu fréquent que nos paroles soient illustrées.

x0rz publie sur son blog un billet qui illustre parfaitement ce problème. En effet, il a écrit un petit script Python (moins de 400 lignes de code) qui récupère et synthétise les métadonnées Twitter, accessible par n’importe qui.

Ce billet ouvre deux perspectives :

  • Concernant le harcèlement numérique : certes ces données sont publiques, mais il faut tout de même quelques capacités en programmation pour les exploiter, ce qui n’est pas à la portée de tout le monde. Imaginons qu’apparaissent de plus en plus de programmes grand public permettant d’accumuler et synthétiser ces données. Il deviendra alors plus facile pour un particulier d’identifier et de traquer une autre personne.
  • Concernant les métadonnées en général : dans cet exemple, les données analysées restent très basiques (heure et localisation). Nous arrivons toutefois, par l’accumulation et le recoupement, à déduire des informations intéressantes de ces « méta-métadonnées », et à identifier nettement une personne. Imaginons que les métadonnées enregistrées soient plus précises et plus nombreuses, les informations obtenues seraient alors d’une importance et d’une précision inimaginables. Est-ce alors nécessaire de mentionner qu’à la fois les entreprises (ici Twitter) et les agences gouvernementales ont accès à ce genre de métadonnées ?

Article original écrit par x0rz, consultant en sécurité informatique, sur son blog.

Traduction Framalang : mo, mathis, goofy, valvin, Diane, Moriarty, Bromind et des anonymes

Vous serez surpris par tout ce que vos tweets peuvent révéler de vous et de vos habitudes

Une analyse de l’activité des comptes Twitter

J’utilise Twitter tous les jours. Pour moi qui suis consultant en cybersécurité, c’est de loin un des meilleurs outils pour rester informé des dernières actualités et pour partager des informations qu’on estime pertinentes pour d’autres. Avec la récente investiture de Donald Trump, les dingos de Twitter de la nouvelle administration et l’émergence de groupes de résistance sur Twitter, j’ai décidé de démontrer à quel point il est facile d’exposer des informations révélatrices à partir du compte de quelqu’un d’autre, sans même le pirater.

Métadonnées

Comme tous les réseaux sociaux, Twitter sait beaucoup de choses sur vous, grâce aux métadonnées. En effet, pour un message de 140 caractères, vous aurez un paquet de métadonnées, plus de 20 fois la taille du contenu initial que vous avez saisi ! Et vous savez quoi ? Presque toutes les métadonnées sont accessibles par l’API ouverte de Twitter.
Voici quelques exemples qui peuvent être exploités par n’importe qui (pas seulement les gouvernements) pour pister quelqu’un et en déduire son empreinte numérique :

  • Fuseau horaire et langue choisie pour l’interface de twitter
  • Langues détectées dans les tweets
  • Sources utilisées (application pour mobile, navigateur web…)
  • Géolocalisation
  • Hashtags les plus utilisés, utilisateurs les plus retweetés, etc.
  • Activité quotidienne/hebdomadaire
Un exemple d’analyse de tweet (2010, l’API a beaucoup changé depuis).

Tout le monde connaît les dangers des fuites de géolocalisation et à quel point elles nuisent à la confidentialité. Mais peu de gens se rendent compte que tweeter de façon régulière suffit à en dire beaucoup sur vos habitudes.
Prendre séparément un tweet unique peut révéler des métadonnées intéressantes. Prenez-en quelques milliers et vous allez commencer à voir se dessiner des lignes directrices. C’est là que ça devient amusant.

Méta-métadonnées

Une fois qu’on a collecté suffisamment de tweets d’un compte on peut par exemple identifier ceux qui relèvent d’une entreprise (émettant uniquement pendant les horaires de bureau) et même essayer de deviner combien d’utilisateurs interagissent avec ce compte.
Pour prouver ce que j’avance, j’ai développé un script en python qui récupère tous les derniers tweets de quelqu’un, extrait les métadonnées, et mesure l’activité en fonction de l’heure et du jour de la semaine.

Analyse du compte de @Snowden

Snowden a posté 1682 tweets depuis septembre 2015. Comme on peut le voir ci-dessous, il est facile de déterminer son rythme de sommeil (fuseau horaire de Moscou).

Activité du compte Twitter de Snowden

Analyse du compte de @realdonaldtrump

Est-ce que le compte de Donald Trump est géré par plusieurs personnes ? Cette fois en observant le nombre de sources détectées, je vous laisse deviner…

Sources des tweets du compte de Donald Trump

Recommandations générales

Je vous recommande fortement de lire les conseils de sécurité Twitter du Grugq. En plus de ce guide, je vous conseille d’être prudents avec les fuseaux horaires et les langues que vous utilisez, et d’être également conscients que vos tweets peuvent être analysés comme un tout : ne tweetez pas toujours à la même heure si vous ne voulez pas que les gens devinent votre fuseau horaire. Bien sûr, ces principes sont valables seulement si vous souhaitez rester anonyme, ne les appliquez pas à votre compte principal (ce serait une perte de temps) !

Code source

J’ai publié mon script sur GitHub. C’est open source donc n’hésitez pas à contribuer 😉

Framalang est le groupe de traduction bénévole et communautaire de Framasoft. Les membres traduisent des articles du monde du Libre à l'intention du public francophone. Pour participer à cette aventure, rejoignez notre liste de diffusion !

8 Responses

  1. Je suis circonspect quant à l’utilisation des sources pour déterminer le nombre d’utilisateur d’un compte : en effet un même utilisateur peut écrire de devices et applications différentes (ça m’est arrivé de tester plein de chose et j’ai changé de téléphones plusieurs fois), tandis qu’un comité rédactionnel apparaîtra comme provenant du même endroit. Non ?

    • Oui, cela dit ça peut donner un indice. Il est rare de voir une seule et même personne utiliser un système iOS et Android aux mêmes plages horaires.
      Si on prend le compte @POTUS, on s’en rend vite compte.

  2. Merci pour la découverte de cet article, ça met en lumière des pratiques souvent soupçonnées mais rarement démontrées 🙂

    Pour info : le lien vers les conseils de sécurité Twitter (dernier paragraphe) n’est pas le bon, il pointe vers geocreepy au lieu de https://medium.com/@thegrugq/twitter-activist-security-7c806bae9cb0

  3. Merci pour le script !
    Du reste, pour l’analyse des données dans l’optique de profiler un twittos, bientôt on nagera dans la tendance inverse. C’est à dire que les comptes twitter les plus « naturels » seront en fait gérés par de savants algorithmes (puisqu’on sait que les gouvernements gèrent des armées de fake personas), alors que les comptes administrés par de « vrais gens » seront plus ou moins bancals.

  4. Après il faut relativiser le risque quand même, analyser 1000 tweets pour en déduire que edouard snowden est en russie ce que l’on savait déjà, ca n’a pas grand intérêt … si l’on en est là mieux vaut ne rien tweeter voir ne ps utiliser internet en fait …

    Par contre la partie social graph est beaucoup plus intéressante. Savoir qui interagit avec qui, a quelle fréquence et multiplier ça par des milliers de profils ça laisse un champ des possibles énorme qui est déjà exploité par certains grands acteurs, c’est sûr.

    • Bonjour Fred L,
      En réalité, j’ai pu rejoindre secrètement la Norvège -depuis quelques temps déjà- et je planifie mes tweets pour que les services secrets me croient toujours en Russie. Mais chut : que cela reste entre nous !

      ;P

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