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Aujourd’hui — 7 octobre 2022Flux principal

Chrome, Google déploie de mystérieuses mises à jour

7 octobre 2022 à 16:04
Navigateur Google Chrome

Le navigateur Chrome est la cible des plusieurs mises à jour. Elles visent les versions « Stable » et « Extended Stable ». Elles sont cependant mystérieuses.

En effet Google propose peu d’information à leur sujet. Nous n’avons pas de donnée concernant leur nature et leur contenu.  Le blog officiel de « Chrome Releases » reste vague. L’unique donnée que nous avons concerne l’installation. Une fois téléchargées et installées elles permettent au navigateur Chrome d’évoluer en version 106.0.5249.103. Le numéro est identique quel que soit le canal de distribution (Stable et Extended Stable).

Chrome 106, deux corrections de bugs

Par contre une analyse du journal officiel des modifications de Chromium nous donne des détails. Google corrige un problème potentiel de blocage dans CacheStorageManager. Nous avons aussi un correctif visant «  AT actions API » à l’origine d’une défaillance affectant JAWS. JAWS est la contraction de Job Access With Speech. Il s’agit d’un lecteur d’écran « développé pour les utilisateurs d’ordinateurs dont la perte de vision les empêche de voir le contenu de l’écran ou de naviguer avec la souris ».

Nous ne savons si ces deux problèmes répertoriés sont les seuls corrigés par ces mises à jour.  Google n’évoque aucun souci de sécurité mais cela ne veut rien dire. En général ce type de correctif n’est pas indiqué pour des raisons de sécurité.

Google recommande de mettre à jour Chrome dès que possible. Il est possible de forcer l’installation en se rendant dans son module de mise à jour automatique ( Aide > À propos de Google Chrome).

Cet article Chrome, Google déploie de mystérieuses mises à jour a été publié en premier par GinjFo.

Elon Musk et Twitter se sont encore disputés, alors que la justice veut forcer le rachat

7 octobre 2022 à 10:25

Le procès Twitter v. Musk, qui devait commencer le 17 octobre, n'aura pas lieu avant novembre. La Cour de Justice du Delaware a décidé d'accorder quelques jours supplémentaires à Elon Musk, pour lui laisser du temps pour finaliser le rachat de Twitter. [Lire la suite]

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Shot Scraper – Comment automatiser de la capture écran de sites web ?

7 octobre 2022 à 09:00
Par : Korben

Voici un outil en ligne de commande intéressant qui permet d’automatiser la capture écran de sites web. Shot Scraper permet ainsi d’immortaliser ce qui se trouve sur une page web.

Mais l’outil ne s’arrête pas là puisqu’il offre de nombreuses options pour ajuster la taille de l’image, ou capturer uniquement une zone spécifique de la page en se reposant sur des sélecteurs CSS.

shot-scraper https://korben.info/
shot-scraper https://korben.info/ -o small.png --width 400 --height 800
shot-scraper https://korben.info/ -s '#main'

L’outil est parfaitement capable de capture des sites qui nécessite une authentification et peut également utiliser du Javascript dans les pages avant la capture, ce qui permet de récupérer uniquement le contenu texte retourné.

shot-scraper javascript https://siteweb.com/ "({
  title: document.title,
  tagline: document.querySelector('.tagline').innerText
})"

Les sorties peuvent se faire en PNG ou JPG et une option Retina permet de doubler la résolution d’une image si besoin. Shot-Scraper vous permet même d’interagir avec la page avant de faire la capture écran, histoire d’avoir exactement ce que vous voulez à l’écran.

Pour installer shot-scraper :

pip install shot-scraper
shot-scraper install

Shot-Scraper est conçu pour fonctionner avec Chromium mais vous pouvez également l’utiliser avec Firefox ou Webkit (le moteur de Safari) comme ceci :

shot-scraper install -b firefox

A découvrir d’urgence ici + la doc ici.

Hier — 6 octobre 2022Flux principal

Vous pouvez chercher 100 fois mieux avec Google que ce que vous faites déjà

6 octobre 2022 à 16:31

recherche

Google fournit des outils permettant de rehausser la qualité de vos recherches sur le web. Ces techniques sont connues de celles et ceux travaillant en informatique, mais moins du grand public.  [Lire la suite]

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À partir d’avant-hierFlux principal

Elon Musk achète Twitter pour le détruire

5 octobre 2022 à 11:08

Elon Musk a confirmé qu'il allait bien racheter Twitter, mais ne se montre pas très rassurant quant à son avenir. Le milliardaire présente Twitter comme le fondement d'une nouvelle application nommée « X » après avoir longtemps promis qu'il venait pour améliorer le réseau social.  [Lire la suite]

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Microsoft Edge 106 est disponible en téléchargement, quoi de neuf ?

5 octobre 2022 à 11:01
Microsoft Edge 106

Microsoft Edge 106 est désormais disponible en téléchargement. Cette nouvelle version propose des améliorations importantes et deux nouvelles fonctionnalités.

Disponible depuis peu la version 106 du navigateur natif de Windows, Microsoft Edge, promet d’importantes avancées. Le géant du logiciel affirme que nous avons une défense Web plus fiable et percutante. Ce travail est le résultat d’une bibliothèque Microsoft Defender SmartScreen réécrite pour Microsoft Edge sur Windows. Elle a été introduite dans Microsoft Edge 103. La firme explique que la stratégie NewSmartScreenLibraryEnabled est désormais déconseillée et sera obsolète dans la prochaine version du navigateur (107).

La barre d’adresse profite d’ajustements. Le nombre maximal de résultats de travail passe de 2 à 4, ce qui offre plus de contenu lors d’une recherche. Par contre cette fonctionnalité nécessite l’activation de la stratégie AddressBarMicrosoftSearchInBingProviderEnabled pour fonctionner.

A ce deux nouveautés s’ajoute de nouvelles stratégies, des stratégies désormais déconseillées et d’autres considérées comme obsolète. Le plus important est cependant le mode d’efficacité qui peut être activé avec une stratégie dédiée dans le navigateur. Les nouvelles stratégies sont :

  • EfficiencyModeEnabled -> Mode d’efficacité activé
  • EfficiencyModeOnPowerEnabled -> Activer le mode d’efficacité lorsque l’appareil est connecté à une source d’alimentation
  • InternetExplorerIntegrationAlwaysUseOSCapture -> Utilisez toujours le moteur de capture du système d’exploitation pour éviter les problèmes de capture des onglets de mode Internet Explorer

Le navigateur Internet Micosoft Edge 106 est disponible en téléchargement direct ou sous la forme d’une mise à jour via son module de maintenance si vous l’utilisez déjà. Il faut se rendre dans

Aide et commentaires > A propos de Microsoft Edge.

La nouvelle version se télécharge automatiquement. Un redémarrage du navigateur est nécessaire pour que les changements prennent effet.

Cet article Microsoft Edge 106 est disponible en téléchargement, quoi de neuf ? a été publié en premier par GinjFo.

Elon Musk va racheter Twitter (oui, encore)

4 octobre 2022 à 21:47

En conflit avec Twitter depuis plusieurs mois, Elon Musk a finalement décidé d'honorer l'accord qu'il a signé en avril 2022. Le réseau social dit avoir pour intention de boucler le rachat.  [Lire la suite]

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Meta et Pinterest jugés « responsables » du suicide une adolescente

4 octobre 2022 à 15:14

Un tribunal anglais a reconnu les deux réseaux sociaux responsables d'avoir poussé au suicide une jeune Anglaise en 2017. C'est la première fois que les plateformes sont reconnues comme ayant eu légalement un lien avec un décès.  [Lire la suite]

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Serveur Web : tests de charge en Python avec Locust

4 octobre 2022 à 10:00

I. Présentation

Dans cet article, nous allons apprendre à utiliser Locust, un outil de test de charge pour les services et serveurs web. L'idée du test de charge est d'évaluer la réaction et le comportement d'un serveur ou service web, d'un pare-feu, reverse-proxy, load-balancer ou même d'une solution de cache face à la navigation de plusieurs utilisateurs (10, 100, 1000) en même temps. Nous pourrons par exemple découvrir que lorsque 100 utilisateurs accèdent à la même page au même moment, notre serveur web montre des signes de faiblesse (temps de réponse allongé).

Locust se veut simple d'utilisation, sans interface graphique complexe. Il se paramètre et s'utilise majoritairement via du code Python. Ce dernier sert en effet à définir le comportement des utilisateurs que nous voulons simuler et à lancer le test de charge. Une interface web permet ensuite d'ajuster les derniers paramètres puis de suivre le test de charge et surtout d'obtenir des rendus sur les résultats obtenus.

II. Installation de Locust

Nous pouvons utiliser le gestionnaire de module Python pip pour installer locust (Python3) :

$ pip -V
pip 22.2.1 from /home/itc/.local/lib/python3.10/site-packages/pip (python 3.10)

$ pip install locust

Nous pourrons ensuite importer locust dans nos scripts Python :

$ python3
Python 3.10.5 [GCC 11.3.0] on linux
>>> from locust import *

Nous voilà prêts à réaliser notre premier script de test de charge avec Locust !

III. Premier test de charge d'un service web

Pour commencer, faisons simple. Je vais ouvrir un mini serveur web HTTP avec Python dans un terminal :

python3 -m http.server

Cela me permettra d'avoir une cible pour mon script Locust, mais aussi de rapidement voir les journaux HTTP et constater si mon script se comporte comme je le souhaite. Créons un script simple, que je nomme /tmp/loc.py :

from locust import HttpUser, between, task

class WebsiteUser(HttpUser):
wait_time = between(3, 6)

def on_start(self):
self.client.get("/")

@task
def task1(self):
self.client.get("/")

@task
def task2(self):
self.client.get("/operation.php")

Première chose, pas besoin de spécifier l'URL/domaine cible dans le script, ce paramètre est géré plus tard via l'interface web. Nous allons à présent détailler notre premier script :

from locust import HttpUser, between, task

Importation du module Python locust est des fonctions utiles.

class WebsiteUser(HttpUser):

Création d'une classe WebsiteUser provenant du module Locust. Une instance de cette classe représente un utilisateur, qui pourra réaliser plusieurs requêtes/actions au cours du test.

wait_time = between(3, 6)

Délai d'attente de l'utilisateur entre chaque action, la valeur est ici sélectionnée aléatoirement entre 3 et 6 secondes. Au cours du test, nos utilisateurs seront créés tous en même temps ou au fur et à mesure et réaliseront des actions en boucle, avec un délai d'attente aléatoire entre chaque action.

def on_start(self):
self.client.get("/")

Définition du comportement de l'utilisateur lors de sa création, il ne réalisera cette action (ici, se rendre sur la racine de la cible web) qu'une fois. 

@task
def task1(self):
self.client.get("/")

@task
def task2(self):
self.client.get("/operation.php")

Création de deux tâches, qui, elles, seront exécutées en boucle :

  • aller sur la racine du site web (requête GET)
                  OU
  • aller sur la page /operation.php (requête GET)

Ces tâches sont identifiées par le décorateur @task. Il faut bien noter qu'à la suite de la tâche réalisée, le script observe un temps d'attente (paramétré entre 3 et 6 secondes ici), puis sélectionne une autre tâche et la réalise.

Maintenant que nous avons un script, assez simple, il nous suffit de le lancer. Si vous avez installé Locust via pip, il y a de bonnes chances pour que le binaire locust se situe dans votre dossier bin/ personnel (~/.local/bin/locust). Si vous l'avez installé via apt/yum, il doit être dans le dossier des binaires standard (/usr/bin) donc déjà dans votre PATH :).

$ /~/.local/bin/locust -f /tmp/loc.py
[2022-10-01 15:29:52,466] itc-test/INFO/locust.main: Starting web interface at http://0.0.0.0:8089 (accepting connections from all network interfaces)
[2022-10-01 15:29:52,481] itc-test/INFO/locust.main: Starting Locust 2.12.1

Nous pouvons à présent nous rendre sur l'interface web http://0.0.0.0:8089 :

Locust

Ici, on peut paramétrer le nombre total d'utilisateurs que nous souhaitons simuler et le nombre de créations d'utilisateurs par seconde. Par exemple, si je souhaite simuler 200 utilisateurs avec une création de 20 par seconde, j'aurai tous mes utilisateurs au bout de 10 secondes et chacun d'entre eux feront des boucles avec un délai d'attente de 3 a 6 secondes, puis une requête sur / ou /operation.php, tel que défini dans mon script.

Dans Advanced Options, le paramètre Run time permet de paramétrer une durée du test, utile pour faire des tests d'une durée équivalente entre plusieurs sites ou pour comparer des paramétrages différents côté service web.

Nous pouvons ensuite cliquer sur Start swarming, un tableau apparaîtra et détaillera le nombre de requêtes faites par point d'entrée, le nombre de fails, et différentes données sur les tailles et durée de réponse obtenue (à noter que RPS signifie request per second) :

Serveur Web - Test de charge Locust

Pour avoir des résultats parlant et contourner les limitations de capacité de mon environnement (voir chapitre "Limitations") j'ai donc monté une VM Linux avec 200 Mo de RAM, qui aura du mal à répondre à de multiples requêtes sur un réseau local d'hyperviseur. Également, j'ai créé sur ce service web une page index.html standard, et une page operation.php qui fait des opérations de chiffrement. Cela afin de simuler l'activité d'un serveur qui effectue des opérations dans une base de données afin de générer une réponse pour chaque requête. Je vous partage ici mon script pour information :

<?php

$s = "Welcome";

$ciphering = "AES-128-CTR";
$iv_length = openssl_cipher_iv_length($ciphering);
$options = 0;
$encryption_iv = '1234567891011121';
$round = rand(30,50);
for ($i =0; $i < $round; $i++)
{
$encryption_key = rand(1000000000,10000000000000);
$s = openssl_encrypt($s, $ciphering, $encryption_key, $options, $encryption_iv);
}
echo "s : $s\n";
?>

III. Analyse des résultats

Pendant et à la fin de l'exécution d'un test de charge, il est possible de visualiser les données dans le tableau exposé plus haut, mais également dans trois graphiques (menu Charts).

Le dernier graphique montre la montée en charge des tests avec le nombre d'utilisateurs simulés en même temps (ici 5000 utilisateurs avec une création des utilisateurs par lot 50/seconde).

Le premier graphique indique en vert le nombre de requêtes par seconde et en rouge, nombre d'échecs par seconde (erreur HTTP/500 ou timeout). Le graphique du milieu décrit le temps de réponse médian (ligne verte) et pour le 95eme centile (ligne jaune). C'est le graphique le plus intéressant, car sans causer d'erreur, une surcharge du serveur web va entraîner des temps de réponse de plus en plus longs. Ce que l'on observe dans mon graphique ci-dessus.

Pour rappel, la moyenne est la moyenne arithmétique d'une série de chiffres. la médiane est une valeur numérique qui sépare la moitié supérieure de la moitié inférieure d'un ensemble (50% des requêtes obtiennent un temps de réponse supérieur au temps médian, 50% un temps de réponse inférieur

En statistique le quatre-vingt-quinzième centile est la valeur telle que 95 % des valeurs mesurées sont en dessous et 5 % sont au-dessus.

Le menu Failures permet d'avoir une idée du nombre de message d'erreur reçu et de la réponse du serveur :

Ici, on peut identifier des échecs de réponse côté serveur (pas de réponse/timeout).

IV. Scripting "avancé" avec locust

Nous avons fait un script assez simple contenant deux tâches et des requêtes GET. En parcourant la documentation Locust. Vous remarquez qu'il est possible de faire des choses plus complexes.

A. Prioriser le comportement de l'utilisateur :

Si l'on souhaite orienter le comportement de nos utilisateurs, il est possible de mettre un "poids" assigné à chaque tâche :

class WebsiteUser(HttpUser):
wait_time = between(3, 6)

def on_start(self):
self.client.get("/")

@task(1)
def task1(self):
self.client.get("/")

@task(3)
def task2(self):
self.client.get("/operation.php")

Avec ces valeurs (@task(1), @task(3)), les utilisateurs auront trois fois plus de chance de sélectionner la tâche 2 plutôt que la tâche 1, ce qui permet de simuler une tendance des utilisateurs à aller plus sur une page que sur une autre.

B. Envoyer des données POST

Si vous souhaitez simuler les comportements d'utilisateurs envoyant des données (par exemple : authentification), cela est également possible

@task
def task3(self):
self.client.post("/login", json={"username":"foo", "password":"bar"})

C. Répartition de la charge de travail

Il est également possible de répartir la charge de travail lors du test à l'aide de nœuds esclaves. Il faut pour cela lancer une instance en mode master :

$ ~/.local/bin/locust -f loc.py --master
[2022-10-01 10:27:47,041] itc-test/INFO/locust.main: Starting web interface at http://0.0.0.0:8089 (accepting connections from all network interfaces)
[2022-10-01 10:27:47,056] itc-test/INFO/locust.main: Starting Locust 2.12.1

Les autres instances doivent être démarrées en mode worker et indiquer l'adresse IP du master:

$ /~/.local/bin/locust -f loc.py --worker --master-host=192.168.56.3

Lorsqu'un worker se connecte au master, le message suivant apparaît au niveau du master :

[2022-10-01 10:29:22,021] itc-test/INFO/locust.runners: Worker debian_77b92f24a7a54ac09ceeae99588e984b (index 0) reported as ready. 1 workers connected.

Attention cependant, dans ce cas, le master n'effectuera plus de requête lui-même. Il vous faudra donc au minimum deux workers pour avoir un gain de performance.

D. Pour aller plus loin

Je vous invite à consulter la documentation de Locust pour découvrir toutes ses possibilités : https://docs.locust.io/. Il est par exemple possible de lire le contenu des réponses puis d'afficher un message spécifique quand les résultats (menu Failures) afin d'avoir un tri plus personnalisé des messages d'erreurs et réponses du serveur.

Sans avoir testé toutes ses fonctionnalités, l'outil me paraît facilement personnalisable tant sur la partie test (comportement des utilisateurs) que sur la présentation des résultats.

V. Limitations

A. Capacité système

Il est important de noter que des limitations peuvent exister dans vos environnements de test et empêcher Locust d'atteindre les charges demandées. Votre système n'est à lui seul pas en capacité de lutter contre un serveur digne de ce nom (à moins de trouver une vulnérabilité permettant de décupler votre force de frappe, type amplification). Ce dernier comporte des limitations comme le nombre de fichiers pouvant être ouverts en même temps, ou le nombre de connexions en attente pouvant être active en même temps. Par exemple, voici ce que j'obtiens si je souhaite simuler 10 0000 utilisateurs avec Locust sur une machine virtuelle (4 Go de RAM) :

À première vue, mon test a permis de faire tomber le serveur web, le nombre de "fail" ne fait qu'augmenter ! Cependant, si je regarde le menu Failures pour avoir les détails des messages d'erreurs obtenus, j'obtiens cela :


C'est mon système qui limite les tests (OSError - Too many open files), il ne parvient plus à ouvrir de fichier (il crée certainement un fichier socket par connexion ou utiliser un fichier pour stocker le résultat de chaque requête de façon temporaire). Mon système ici n'est tout simplement pas calibré pour simuler autant de connexions. D'ailleurs, Locust nous prévient rapidement de cette limitation :

# /home/itc/.local/bin/locust -f /home/itc/Documents/loc.py 
WARNING/locust.main: System open file limit '1024' is below minimum setting '10000'.
It's not high enough for load testing, and the OS didn't allow locust to increase it by itself.
See https://github.com/locustio/locust/wiki/Installation#increasing-maximum-number-of-open-files-limit for more info.

En effet, vous pouvez toujours essayer de créer 2000 requêtes par seconde, si votre système ou l'infrastructure réseau n'est pas fait pour supporter une telle charge, Locust ne parviendra au maximum des capacités paramétrées et cela faussera vos tests.

B. Capacité réseau

Les limitations de vos tests peuvent également provenir de votre environnement réseau. Par exemple, j'ai fait mes premiers tests depuis une VM VirtualBox dont l'interface était paramétrée en mode NAT, ce qui impacte très durement les capacités réseau (Locust ne parvenait qu'à faire 9 requêtes par seconde). Le passage en bridge m'a permis de passer à 60 requêtes par seconde. Le tout pour un site situé sur Internet, chemin par lequel d'autres éléments peuvent freiner mon test (mon routeur, mon architecture réseau, etc.).

Également, si votre poste est en Wifi, il risque d'être rapidement limité par les capacités du point d'accès qui acheminera vos paquets jusqu'au serveur web testé.

Il faut donc être conscient de tout cela lorsque l'on fait un test.

C. Contourner les limitations locales

Pour contourner ces limitations techniques, le plus simple semble de louer un serveur à haute capacité (réseau et système) chez un hébergeur cloud (OVHcloud, Azure, Google Cloud Platforme, AWS, etc.). Directement exposé sur Internet et profitant d'infrastructures musclées, ce serveur ne subira les freins et ralentissements éventuels de vos réseaux internes et vos tests ne perturberont pas vos utilisateurs.

Une deuxième option lorsque vous hébergez vos serveurs web dans votre propre Datacenter est de se brancher directement au serveur en question pour avoir un test qui sera le plus "violent" possible.

Dans un contexte réaliste, il ne faut pas oublier de tester non seulement le serveur web, mais aussi tous les composants qui peuvent y mener dans le cadre de l'utilisation de normale de ce dernier. Par exemple, lorsqu'un utilisateur parcourt votre site web depuis internet, il passe par votre routeur périphérique, votre pare-feu, potentiellement un système anti-DDOS, un reverse-proxy, etc. Ces éléments peuvent chacun constituer un point faible au niveau du test de charge : qu'est-ce qu'un SPOF ? 

N'hésitez pas à poser vos questions et partagez vos expériences dans les commentaires ou sur notre Discord.

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Comment trouver des tweets à partir d’une localisation ?

27 septembre 2022 à 09:00
Par : Korben

Savez vous comment faire une recherche de tweets dans une zone géographique particulière ?

Et bien déjà, il faut vous rendre sur la page de recherche de Twitter en cliquant ici.

Puis entrer votre requête comme ceci :

geocode:LATITUDE,LONGITUDE,RAYON

Je vous donne un exemple. Je récupère les coordonnées GPS en faisant un clic droit sur Google Maps comme ceci :

Puis, je les rentre dans la recherche Twitter en ajoutant un rayon de 1 km :

geocode:45.77242922106398,3.0883699843560533,1km

Et voilà, j’obtiens tous les tweets localisés dans un rayon de 1 km autour de mon point géographique. Super pratique !

Et si vous ne voulez pas vous embêter avec les coordonnées GPS, vous pouvez également vous rendre sur le site Birdhunt qui vous permet de placer un point, de définir un rayon et d’obtenir les tweets que vous chérissez tant. Et en jetant un oeil dans les options avancées, vous pourrez également spécifier la langue, le type de tweets (tous, vidéo, photo), le nombre de likes ou de retweets minimum…etc.

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