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La période des fêtes approche, et avec elle le Black Friday ; l’occasion pour les Français de se ruer sur les bonnes affaires, et pour les cybercriminels de se faire passer pour des enseignes de e-commerce afin de tromper leurs victimes via des mails d’hameçonnage (« phishing »).
Étude Proofpoint – A cette occasion, Proofpoint dévoile les résultats de son étude sur les niveaux de protection cyber des plus grands sites d’e-commerce en France. L’analyse révèle que sur les 50 sites marchands les plus consultés, 58% d’entre eux n’ont toujours pas mis en place de mesures de cybersécurité de base pour lutter contre les attaques par courriel, exposant leurs clients à un risque accru d’attaques par courrier électronique en cette période de fêtes.
L’analyse menée par Proofpoint se fonde sur l’existence ou non, d’un enregistrement DMARC (pour Domain-based Message Authentication, Reporting & Conformance) par les e-commerçants. DMARC est un standard international qui constitue à ce jour l’une des armes les plus puissantes pour lutter contre une classe d’attaque par courriel très efficace : le domain spoofing (ou usurpation de domaine). DMARC comporte trois niveaux de traitement des courriels : surveillance, mise en quarantaine et rejet — ce dernier étant le niveau le plus sûr pour empêcher les messages suspects d’atteindre la boîte de réception du destinataire.
D’après l’étude, 58 % des principaux sites marchands en France étudiés n’auraient pas le niveau recommandé de protection DMARC (reject), laissant aux acteurs malveillants l’opportunité d’usurper leur nom de domaine pour escroquer les consommateurs avec de faux courriels, contenant une pièce jointe infectée ou un lien vers une fausse page de paiement par exemple.
Mots-clés : cybersécurité, sécurité informatique, protection des données, menaces cybernétiques, veille cyber, analyse de vulnérabilités, sécurité des réseaux, cyberattaques, conformité RGPD, NIS2, DORA, PCIDSS, DEVSECOPS, eSANTE, intelligence artificielle, IA en cybersécurité, apprentissage automatique, deep learning, algorithmes de sécurité, détection des anomalies, systèmes intelligents, automatisation de la sécurité, IA pour la prévention des cyberattaques.
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