Votre caméra de surveillance peut vous trahir pendant les vacances

Votre caméra de surveillance peut vous trahir pendant les vacances

Publié le 08/07/2020 à 11:23 - Mise à jour à 11:52
Artem Sapegim / Unsplash
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Auteur(s): FranceSoir

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Si vous pensez partir en vacances plus serein car vous avez installé une caméra de surveillance connectée, détrompez vous: des hackers peuvent accéder aux données de ces appareils en interceptant les signaux Wi-Fi. Selon une étude de l'Université Queen Mary de Londres et de la Chinese Academy of Science des criminels peuvent pirater des objets connectés de sécurité, précisément pour savoir quand les occupants sont chez eux ou absents.

Surveiller la présence des occupants en interprétant les données de détection de mouvement

Les caméras de surveillance high tech pour particuliers se sont massivement popularisées ces dernières années. Autrefois considérées comme un article de luxe, ces caméras sont désormais monnaie courante dans les foyers du monde entier: la Nest Cam de Google ou la Ring d'Amazon sont quelques exemples d’appareils susceptibles d'être détournés par les malfaiteurs, dans un  marché mondial qui devrait atteindre les 1,3 milliard de dollars d'ici 2023.
Pour détourner les caméras pour préparer des cambriolages, les malfaiteurs n'ont pas besoin d'accéder aux images vidéo, qui est d'ailleurs souvent crypté. L'étude, qui a analysé une ensemble de données couvrant 15,4 millions de flux provenant de 211 000 utilisateurs actifs et contenant un mélange d'utilisateurs gratuits et premium, révèle que le trafic en ligne généré par les caméras est souvent déclenché par le mouvement. Il suffit donc de surveiller le flux d'informations transmises par les caméras, pour déduire si une maison est occupée ou non. Si la caméra ne transmet aucune donnée pendant toute une journée, cela peut indiquer propriétaire est absent (ou immobile). Si le flux wifi est associé à des données d'adresse précise, alors le logement est potentiellement vulnérable.

Une surveillance précise des habitudes des occupants

Sans même avoir accès aux images, les malfaiteurs peuvent connaître de manière très précise les habitudes des occupants d'une maison. Par exemple, une caméra téléchargeant régulièrement une vidéo déclenchée par un mouvement à 18 heures peut indiquer que les membres de la famille arrivent à la maison à ce moment-là.
Les chercheurs ont même découvert que sur la base de l'historique de trafic généré par la caméra, il est possible de prédire l'activité des propriétaires d'une maison dans les jours ou semaines qui viennent, et ainsi savoir quand la maison sera inoccupée pour organiser un cambriolage.
Les cambrioleurs pourraient même distinguer différents types de mouvements comme s'asseoir ou courir, simplement en examinant la vitesse à laquelle les caméras ont téléchargé des données via Internet.

Une étude révélatrice de graves failles de sécurité

Il s'agit de la première étude qui examine en détail le trafic de streaming vidéo généré par ces caméras et quantifie les risques qui y sont associés. Pour le professeur Gareth Tyson , qui fait partie de l'équipe de recherche, en comprenant ce type de risques, les chercheurs seront en mesure de proposer des moyens de les minimiser et de protéger la vie privée des utilisateurs.

Quelques conseils pour éviter les piratages

Il faut tout d'abord faire attention aux mots de passe: de nombreuses caméras sans fil ont des mots de passe faibles par défaut tels que «admin». En définissant un mot de passe plus personnalisé et difficile à deviner on évite de créer une opportunité facile à des malfaiteurs.
Il est également important de bien mettre à jour sa caméra, pour bénéficier des nouvelles fonctionnalités et améliorations en matière de sécurité.
En cas de doute, débranchez-la ou éteignez-la. Si vous n'utilisez pas la fonction qui vous permet d'accéder à distance à la caméra depuis Internet, il est recommandé de la désactiver.

Auteur(s): FranceSoir


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Il suffit de surveiller le flux d'informations transmises par les caméras, pour déduire si une maison est occupée ou non

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