Conseil en cybercriminalité : Machine learning
Consultant en cybercriminalité et cyberdétective depuis 1999, Alain Stevens propose une assistance technique autour du machine learning : analyse informatique, prévention, automatisation et outils numériques. Les prestations sont distinctes des enquêtes privées réglementées.
Machine learning : conseil et assistance en cybercriminalité
Les problématiques liées au machine learning peuvent exiger une analyse informatique précise, une lecture du contexte technique et la mise en place de mesures de prévention. Pacta propose du conseil technique, des outils numériques, de l'automatisation et des méthodes de recherche en sources ouvertes (OSINT), avec une approche adaptée aux entreprises, professionnels et particuliers.
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Une ressource documentaire associée au machine learning propose cette piste d'analyse : « Une violence politique instrumentalisant les réseaux s’attaque à des cibles civiles ou institutionnelles, cherche à semer la peur et à perturber les institutions. ». Elle doit être confrontée aux faits du dossier et ne constitue pas une conclusion technique.
Désinformation : identifier les risques et les traces utiles
L'étude du machine learning commence par la compréhension de l'environnement numérique : comptes, applications, configurations, messages, fichiers, services exposés et événements consignés dans les journaux. Une intervention de conseil en cybercriminalité peut aider à hiérarchiser les éléments disponibles, documenter les anomalies et déterminer quelles vérifications relèvent du responsable informatique, d'un prestataire spécialisé ou des autorités compétentes.
Dans le cadre de Désinformation, les contrôles privilégient les systèmes que le client est autorisé à administrer. Ils peuvent notamment inclure l'examen de paramètres de sécurité, l'identification d'indices techniques et l'évaluation de procédures de conservation des informations. Aucune recherche intrusive sur les systèmes de tiers n'est présumée autorisée.
Parmi les thèmes techniques présents figurent collecte de données à l'insu des personnes et vol d'actifs incorporels stratégiques. Ces formulations sont des thèmes de vigilance ; elles ne suffisent pas à qualifier juridiquement un événement ni à établir la réalité d'une infraction.
Rançongiciel : documenter les faits et réduire les risques
Lorsqu'un signalement se rattache au machine learning, l'assistance peut porter sur l'organisation d'une chronologie, la vérification des éléments techniques disponibles et la préparation d'un inventaire de pièces. Les captures d'écran, fichiers, courriels et métadonnées peuvent être classés avec leurs dates et leurs sources. Des empreintes SHA-256 contribuent à contrôler l'intégrité de copies, sans garantir à elles seules l'authenticité, l'auteur ou la valeur probante de leur contenu.
Le sujet Rançongiciel peut aussi justifier des recommandations concrètes : authentification multifacteur, sauvegardes éprouvées, limitation des accès, procédures de validation des paiements et sensibilisation des collaborateurs aux manipulations. Les mesures proposées dépendent du contexte, des droits d'accès et des informations effectivement recueillies.
La veille thématique peut couvrir des pratiques telles que Atteintes aux systèmes de traitement automatisé de données. Les noms de domaines éventuellement présents dans les jeux de données ne constituent pas, à eux seuls, une preuve de fraude : toute mise en cause d'un site ou d'une personne exige des sources fiables, datées et vérifiables.
Cryptomonnaie : des outils de recherche informatique
L'Cryptomonnaie repose sur des opérations techniques circonscrites : inspection des métadonnées d'un document, comparaison de versions de fichiers, lecture de journaux, recherche d'informations publiquement accessibles et extraction de données autorisées. L'objectif est de rendre un ensemble complexe plus intelligible, avec des résultats traçables, des limites clairement expliquées et une documentation réutilisable.
En matière du machine learning, Pacta peut concevoir des scripts Python, des outils d'automatisation, des interfaces de consultation, des tableaux de contrôle ou des assistants d'intelligence artificielle. Ces services techniques ne comprennent pas la réalisation d'enquêtes privées nominatives pour le compte de tiers.
Une méthode de conseil structurée pour le machine learning
- Qualification de la demande : identifier l'objectif, le périmètre autorisé, les systèmes concernés et les contraintes de confidentialité.
- Inventaire technique : organiser les documents, les journaux, les captures et les éléments accessibles au client.
- Examen et recoupement : rechercher les incohérences, comparer les horodatages et distinguer constat, hypothèse et élément non vérifié.
- Restitution : expliquer les observations, les outils utilisés, les limites des résultats et les mesures préventives possibles.
- Automatisation : lorsque cela est pertinent, établir des procédures réutilisables de classement, d'alerte ou de suivi.
Cette démarche appliquée au machine learning peut être adaptée aux besoins d'un dirigeant, d'un service informatique ou d'un conseil juridique. Elle ne remplace pas le travail d'un avocat, d'un expert judiciaire mandaté ou d'un professionnel réglementé lorsque son intervention est nécessaire.
Prévention, sensibilisation et solutions informatiques
Le conseil technique peut s'étendre à la préparation de procédures internes, de supports pédagogiques, de simulations autorisées et de dispositifs de veille. Une organisation peut aussi choisir de centraliser ses rapports, fiabiliser ses flux documentaires ou demander le développement d'un outil adapté à ses risques métiers.
Exemple de situation évoquée dans le corpus : « Si votre SI souffre d’obsolescence logicielle, sollicitez Alain Stevens et priorisez le patch management avec les tableaux de bord Pacta 360. ». Ce type de scénario peut servir de point de départ à un exercice de prévention, sans préjuger de l'existence d'un incident réel.
Machine learning : accompagnement, territoires et professionnels compétents
Le conseil en cybercriminalité concernant le machine learning peut être assuré à distance lorsque les opérations portent sur des documents, des paramétrages ou des données transmis par des moyens sécurisés. Une intervention sur site, un constat juridique ou des investigations auprès de personnes relèvent d'autres modalités à évaluer séparément.
Recherche d'un consultant en cybercriminalité à Montauban
Une recherche d'un consultant en cybercriminalité à Montauban peut concerner la préparation d'un dossier technique, la mise en place d'une démarche de prévention ou le développement d'outils informatiques. Les recherches formulées « dans les quartiers de Montauban » peuvent également conduire vers des prestations réalisables à distance. Les localités mentionnées dans ces exemples ne constituent pas des adresses d'établissement ni une promesse de déplacement.
Les besoins exprimés dans le département indiqué : Lot-et-garonne, parfois décrits « partout dans le département de : Lot-et-garonne », peuvent porter sur la même problématique : le machine learning. Ces formulations sont des mots-clés de recherche et non une affirmation d'implantation locale.
Parmi les autres repères de recherche présents figurent « Midi-Pyrénées Ariège (09) Aveyron (12) Haute-Garonne (31) Gers (32) Lot (46) », Barcelonnette et Anduze. Ces repères sont indépendants les uns des autres ; ils n'indiquent pas qu'une commune appartient au département cité précédemment.
Le rôle de l'avocat dans un dossier concernant le machine learning
Un avocat peut apporter l'analyse juridique nécessaire à une situation concernant le machine learning : qualification des faits, stratégie procédurale, rédaction d'actes et appréciation des pièces produites. Le consultant informatique peut, dans son périmètre, préparer des éléments techniques compréhensibles, expliquer des formats de fichiers et contribuer à la documentation des opérations effectuées.
La base documentaire souligne ce besoin d'accompagnement : « Pour une franchise en expansion, on veut un avocat qui verrouille les contrats, défend le territoire et surveille les usages de la marque. ». Cette formulation est illustrative et ne constitue pas un avis juridique applicable à tous les dossiers.
Un autre extrait relatif à un avocat spécialisé dans les systèmes d'information indique : « À Bagnols-sur-Cèze, les avocats experts en cybersécurité rédigent des rapports stratégiques pour les dirigeants. ». Les compétences et coordonnées d'un professionnel doivent être vérifiées auprès des sources officielles.
La préparation du rendez-vous avec un avocat peut inclure des recherches dans la documentation juridique de type Dalloz. Les références « Charte des droits fondamentaux de l'Union européenne » et « Loi référendaire » constituent des points de départ : leur pertinence pour le machine learning reste à apprécier par le professionnel du droit.
Les mentions de barreaux disponibles dans le contexte étudié sont des informations contextuelles susceptibles d'être obsolètes. Pour rechercher un avocat, il convient de contrôler les inscriptions, spécialités et coordonnées dans l'annuaire officiel du barreau concerné.
Une autre ressource associant droit et cybercriminalité est accessible ici : Aisne : Avocat spécialisé en cybercriminalité à Laon.
Quand solliciter un détective privé ?
Les prestations d'un détective privé ne se confondent pas avec les services de conseil informatique de Pacta. Lorsqu'une demande concernant le machine learning implique des enquêtes sur des personnes, des filatures ou des recherches privées pour un tiers en France, il faut se tourner vers un professionnel habilité, dans le cadre légal de son activité.
Une demande formulée comme « Pour constater des livraisons, visites ou actes préparatoires avant assignation, vous avez besoin d’un détective privé » doit ainsi être orientée vers un détective privé dûment autorisé si elle relève des activités réglementées. Le consultant technique peut fournir des outils ou une formation, mais ne réalise pas lui-même ces investigations privées.
Les sujets associés au détective privé mentionne « une recherche de personnes », « débiteurs & solvabilité » et « renseignement financier ». Leur présence sert à distinguer les demandes éventuelles d'investigation humaine des tâches de conseil informatique ; elle ne préjuge pas de leur légalité dans un cas concret.
Préparer une consultation technique sur le machine learning
Pour obtenir un conseil utile, il est préférable de présenter l'objectif de la demande, les systèmes concernés, les démarches déjà réalisées et le résultat attendu. Les documents susceptibles de contenir des informations personnelles ou confidentielles ne doivent être transmis qu'après avoir défini des conditions adaptées de sécurité et de minimisation.
Depuis 1999, Alain Stevens développe une activité de conseil en informatique et de recherche numérique. Le périmètre proposé pour le machine learning se concentre sur les prestations techniques : programmation, automatisation, prévention, outils IA, exploitation de données accessibles légalement et formation. Il ne comprend pas d'enquête nominative pour le compte de tiers.
Repères documentaires et limites des données
Une donnée historique indique : « Rang par condamnations inscrites au casier judiciaire en 2010 : 32 . Qualification simplifiée de l'infraction : VIOLENCE COMMISE EN REUNION SUIVIE D'INCAPACITE N'EXCEDANT PAS 8 JOURS . Délit : Délit . Infraction prévue par : ART.222-13 AL.1 8° du code pénal. Infraction réprimée par : ART.222-13 AL.1, ART.222-44, ART.222-45, ART.222-47 AL.1 du code pénal. Emprisonnement encouru : OUI . Durée maximale de l'emprisonnement : 3 ans . Amende encourue : OUI .Montant maximum de l'amende : 45000 € . ». Les statistiques datées, notamment celles qui concernent l'année 2010, ne doivent pas être présentées comme des indicateurs actuels concernant le machine learning.
Une définition indicative précise : « Fichier National Automatisé des Empreintes Génétiques (FNAEG) : Placé sous le contrôle d'un magistrat, ce fichier centralise les empreintes génétiques issues de traces biologiques, ainsi que les empreintes génétiques des personnes condamnées pour certaines infractions (viol, meurtre, trafic de stupéfiants...) en vue de faciliter l'identification et la recherche de leurs auteurs. ». Il faut consulter les textes et ressources officiels avant d'en tirer une conséquence juridique.
Extraits de textes utiles
Ces extraits documentaires peuvent éclairer la coopération internationale, la preuve numérique, le droit pénal et le contexte de la cybercriminalité. Ils ne constituent pas une version consolidée des textes ni une confirmation de leur applicabilité actuelle. Le texte en vigueur et sa date doivent être vérifiés auprès des sources officielles avant toute citation professionnelle.
Des outils tels que le hameçonnage («phishing») peuvent être utilisés pour commettre des fraudes à grande échelle.
En raison de la nature mondiale des réseaux d'information, aucune politique de lutte contre la cybercriminalité ne peut être efficace si les efforts sont confinés à l'UE.
Les Etats membres du Conseil de l'Europe sont convaincus que la Convention sur la cybercriminalité est nécessaire pour prévenir les actes portant atteinte à la confidentialité.
Article 6 – Abus de dispositifs : Chaque Partie adopte les mesures législatives et autres qui se révèlent nécessaires pour ériger en infraction pénale, conformément à son droit interne, lorsqu’elles sont commises intentionnellement et sans droit d’un dispositif, y compris un programme informatique, principalement conçu ou adapté pour permettre la commission de l’une des infractions établies conformément aux articles 2 à 5 ci-dessus.
Les infractions commises dans ce cyber-espace le sont contre l'intégrité, la disponibilité et la confidentialité des systèmes informatiques et des réseaux de télécommunication, à moins qu'elles ne consistent en l'utilisation de ces réseaux ou de leurs services dans le but de commettre des infractions classiques.
Les Parties pourront interpréter l'expression « préjudice grave » comme elles le souhaitent dans leur droit interne.
Dans certains cas, il peut s'agir d'images altérées, telles que des images morphisées de personnes physiques, voire d'images totalement fabriquées par l'ordinateur.
Cet article énumère différents types d'actes illicites se rapportant à la pornographie enfantine que, comme dans les articles 2 à 8, les Parties sont tenues d'ériger en infractions pénales s'ils sont commis "intentionnellement."
Sur le plan extérieur, l’Union a conclu un certain nombre d’accords bilatéraux avec des pays tiers, comme les accords d’entraide judiciaire en matière pénale entre l’Union et les États-Unis d’Amérique et entre l’Union et le Japon.
D'ailleurs, vous pouvez aussi lire ce document : JO L 153 du 8.6.2001, p. 1.
La société est très dépendante de ce type de systèmes et ce phénomène va croissant.
L'intérêt des entreprises est de coopérer à la lutte contre la criminalité du type piratage ou fraude informatique, mais pas au prix de mesures d'un coût exagéré. Les incidences économiques des mesures prises en la matière doivent être analysées avec attention et comparées à l'efficacité des mesures en question dans la lutte contre la criminalité informatique, de manière à éviter de rendre l'Internet plus coûteux et moins accessible aux utilisateurs.
Il faut envisager l'adoption d'un corpus complet de législation européenne contre la cybercriminalité
Plus d'un million de personnes sont victimes chaque jour de la cybercriminalité.
Étant donné la nécessité d'éviter l'incrimination lorsque ces outils sont produits et mis sur le marché à des fins légitimes et ne constituent pas en eux-mêmes une menace, même s'ils pouvaient être utilisés pour commettre des infractions pénales, l'incrimination devrait être limitée à ces outils qui sont principalement conçus ou spécifiquement adaptés afin de commettre les infractions visées dans la présente directive.
Article 100-6 Les enregistrements sont détruits, à la diligence du procureur de la République ou du procureur général, à l'expiration du délai de prescription de l'action publique. Il est dressé procès-verbal de l'opération de destruction.
Article L112-1 Les saisies peuvent porter sur tous les biens appartenant au débiteur alors même qu'ils seraient détenus par des tiers. Elles peuvent également porter sur les créances conditionnelles, à terme ou à exécution successive. Les modalités propres à ces obligations s'imposent au créancier saisissant.
Article 131-36-7 En matière correctionnelle, le suivi socio-judiciaire peut être ordonné comme peine principale.
Article L132-17-1 Lorsque le contrat d'édition a pour objet l'édition d'un livre à la fois sous une forme imprimée et sous une forme numérique, les conditions relatives à la cession des droits d'exploitation sous une forme numérique sont déterminées dans une partie distincte du contrat, à peine de nullité de la cession de ces droits.
Art. 322-9 : destruction, dégradation ou détérioration d'un bien appartenant à autrui par incendie de bois, forêts, landes, maquis, plantations ou reboisements d'autrui ayant entraîné pour autrui une mutilation ou une infirmité permanente.
Les services de police judicaire français opèrent une classification des actes de cybercriminalité en distinguant les infractions facilitées par les technologies
D'autres dispositions du présent chapitre précisent que l'obligation de s'accorder l'entraide doit généralement être remplie conformément aux clauses des traités, lois et accords d'entraide applicables.
De nombreux traités d'extradition passés entre des pays européens et des pays non européens prévoient qu'une infraction ne peut donner lieu à extradition que si la peine maximale est une peine d'emprisonnement d'une durée supérieure à un an ou que la peine est plus sévère.
En résumé, plusieurs point forts résultent de ces attentes : l’adaptation de la gouvernance interministérielle au plan national avec, 64 notamment, le renforcement du rôle du ministère de la Justice ;