Cours Python pour la cybersécurité

Leçon 1 • Entrées/Sorties de fichiers et sérialisation des données

Lisez, écrivez et analysez des fichiers, y compris JSON, CSV et texte brut. Les outils de sécurité ingèrent et produisent constamment des fichiers de données structurées.

Leçon 2 • Syntaxe Python de base et types de données

Couvre les variables, les opérateurs, les chaînes, les entiers, les listes, les dictionnaires et les ensembles. Ces primitives sous-tendent chaque script écrit dans les chapitres suivants.

Leçon 3 • Fonctions, modules et bibliothèques logicielles

Définissez des fonctions réutilisables et importez des modules de la bibliothèque standard. La conception modulaire maintient les scripts de sécurité maintenables et testables.

Leçon 4 • Flux de contrôle et logique

Appliquez des conditionnelles, des boucles et la gestion des exceptions pour contrôler l'exécution du programme. Le branchement logique est essentiel pour écrire des outils de sécurité basés sur la prise de décision.

Leçon 1 • Scan de ports avec Python

Implémentez des scanners de ports TCP threadés et interprétez les résultats. Le scan de ports est une compétence de reconnaissance fondamentale pour les testeurs d'intrusion.

Leçon 2 • Bases de la programmation socket Python

Créez des sockets TCP et UDP, liez des adresses et transférez des données. Les primitives de socket sont le fondement de tous les outils réseau personnalisés construits ultérieurement.

Leçon 3 • Essentiels des modèles TCP/IP et OSI

Mappez les couches OSI et TCP/IP au comportement réel des paquets. Ce contexte est requis avant d'écrire tout outil de sécurité réseau.

Leçon 4 • Travailler avec Scapy pour la construction de paquets

Construisez, envoyez et sniffl ez des paquets personnalisés en utilisant Scapy. Le contrôle au niveau paquet permet des tâches avancées de sondage et d'analyse de protocole.

Leçon 1 • Hachage et intégrité des messages

Calculez des condensés MD5, SHA-256 et HMAC avec hashlib de Python. La vérification d'intégrité est utilisée dans les workflows d'audit de fichiers et d'authentification.

Leçon 2 • Révision des fondamentaux de la cryptographie

Comparez les schémas symétriques, asymétriques et basés sur le hachage avec des exemples concrets. Cette base conceptuelle évite la mauvaise application des algorithmes dans les sections suivantes.

Leçon 3 • Chiffrement asymétrique et RSA

Générez des paires de clés RSA, chiffrez des messages et signez des données par programmation. Les opérations à clé publique sécurisent l'échange de clés et la vérification d'identité.

Leçon 4 • Chiffrement symétrique avec AES

Chiffrez et déchiffrez des données en utilisant les modes AES-CBC et AES-GCM via la bibliothèque cryptography. Le chiffrement authentifié empêche à la fois l'écoute clandestine et la falsification.

Leçon 1 • Énumération DNS et découverte de sous-domaines

Interrogez les enregistrements DNS et forcez brutalement les sous-domaines en utilisant dnspython. L'énumération DNS révèle la surface d'attaque d'une organisation cible.

Leçon 2 • Extraction de données web avec Requests et BeautifulSoup

Récupérez des pages web et analysez le HTML pour extraire des données structurées. L'extraction automatise la collecte manuelle d'OSINT à grande échelle.

Leçon 3 • Construction d'un rapport OSINT automatisé

Combinez les données DNS, WHOIS et d'API dans un rapport HTML ou PDF formaté. Les rapports automatisés convertissent les données brutes en livrables de renseignement exploitables.

Leçon 4 • WHOIS et transparence des certificats

Récupérez les données d'enregistrement WHOIS et analysez les journaux de transparence des certificats. Ces sources exposent la propriété de l'infrastructure et les sous-domaines cachés.

Leçon 1 • Détection de vulnérabilités d'applications web

Détectez les failles d'injection SQL, de XSS et de traversée de répertoire avec des scripts Python personnalisés. Les vulnérabilités web restent le vecteur d'attaque le plus répandu dans les environnements modernes.

Leçon 2 • Intégration de Nmap avec Python

Pilotez les scans Nmap depuis Python en utilisant python-nmap et analysez la sortie XML. Le contrôle programmatique de Nmap permet une découverte de vulnérabilités automatisée et reproductible.

Leçon 3 • Fondamentaux du développement d'exploits

Étudiez les concepts de dépassement de tampon et écrivez des lanceurs de shellcode simples en Python. Les fondamentaux des exploits aident les analystes à comprendre les techniques des attaquants et les priorités de correctifs.

Leçon 4 • Intégration de Metasploit via Python

Contrôlez Metasploit via son API RPC en utilisant Python pour automatiser les workflows d'exploitation. L'exploitation pilotée par API permet des procédures de test d'intrusion reproductibles et auditées.

Leçon 1 • Automatisation des pipelines de tri de logiciels malveillants

Enchaînez l'analyse statique, la soumission au sandbox et l'extraction d'IOC dans un seul workflow automatisé. Les pipelines de tri réduisent la charge de travail des analystes lors de la réponse aux incidents à volume élevé.

Leçon 2 • Analyse dynamique et interaction avec le sandbox

Soumettez des échantillons aux API de sandbox et analysez les rapports de comportement par programmation. L'analyse dynamique révèle un comportement d'exécution invisible à l'inspection statique.

Leçon 3 • Analyse statique de fichiers suspects

Extrayez les chaînes, les hachages et les métadonnées des binaires sans les exécuter. L'analyse statique fournit un tri initial sûr avant l'examen dynamique.

Leçon 4 • Désassemblage et analyse de code

Utilisez Capstone et pefile pour désassembler le code binaire et identifier les routines suspectes. L'analyse au niveau du code découvre la logique obfusquée et les payloads intégrés.

Leçon 1 • Analyse des journaux et détection d'anomalies

Ingérez les journaux syslog, Windows Event et de serveur web pour identifier les schémas suspects. L'analyse des journaux est la principale méthode de détection dans la plupart des centres d'opérations de sécurité.

Leçon 2 • Playbooks de réponse aux incidents automatisés

Codez des actions de réponse telles que le blocage IP et la désactivation de comptes dans des playbooks Python. Les playbooks automatisés imposent des réponses cohérentes et auditées aux incidents courants.

Leçon 3 • Intégration SIEM et enrichissement des alertes

Transférez des événements analysés vers des plateformes SIEM via API et enrichissez les alertes avec du contexte de menace. Les alertes enrichies réduisent le temps de tri des analystes et améliorent la précision de la détection.

Leçon 4 • Analyse du trafic réseau avec Python

Capturez et analysez le trafic PCAP en direct ou enregistré pour détecter les intrusions. L'analyse du trafic complète la revue des journaux en révélant les preuves d'attaque au niveau réseau.

Leçon 1 • Optimisation de la concurrence et des performances

Appliquez le threading, le multiprocessing et l'I/O asynchrone pour accélérer l'exécution des outils de sécurité. Les outils haute performance terminent les scans et les analyses dans les contraintes de temps opérationnelles.

Leçon 2 • Tests et assurance qualité pour les outils de sécurité

Écrivez des tests unitaires et d'intégration pour les scripts de sécurité en utilisant pytest et des objets mock. Les outils testés se comportent de manière prévisible dans des conditions adverses et limites.

Leçon 3 • Construction d'outils de sécurité en ligne de commande

Concevez des interfaces CLI soignées avec argparse et rich pour une livraison professionnelle d'outils. Des CLI bien conçues améliorent l'adoption et réduisent les erreurs de l'opérateur sur le terrain.

Leçon 4 • Pratiques de codage sécurisé en Python

Appliquez la validation des entrées, la gestion des secrets et l'audit des dépendances au code des outils de sécurité. Un codage sécurisé empêche les outils eux-mêmes de devenir des vecteurs d'attaque.