En 1966, dans Blow-Up d'Antonioni, un photographe agrandit ses clichés d'un parc londonien et croit y découvrir un meurtre que personne n'avait vu. Cette posture, c'est exactement celle du threat hunter : ne plus attendre que l'alarme sonne, mais partir activement à la recherche de l'attaquant qui est peut-être déjà dans la place.

Dans cet épisode :
• Pourquoi la détection réactive (antivirus, EDR, SIEM) ne suffit plus face aux attaquants avancés
• « Assume breach » : le changement de paradigme
• Les trois façons de chasser : hypothèses, indicateurs de compromission, TTP et MITRE ATT&CK
• La boucle de chasse : de l'hypothèse à la règle de détection automatisée
• L'histoire vraie des 110 millisecondes qui ont permis à Amazon de démasquer un faux employé nord-coréen
• Le profil du chasseur, comment lancer un programme, et les pièges à éviter

Parce que voir vraiment, c'est d'abord accepter de regarder.

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Et si l'avenir de la cybersécurité se jouait déjà dans un data center luxembourgeois ? Dans cet épisode, Nicolas reçoit Mohamed, CISO de POST Luxembourg et physicien de formation, pour un voyage aux frontières de la physique quantique et de la sécurité de l'information.

Au programme : pourquoi les ordinateurs quantiques menacent nos chiffrements actuels (et pourquoi le « harvest now, decrypt later » doit déjà nous préoccuper), la différence entre la réponse mathématique (PQC) et la réponse physique (QKD) à cette menace, et surtout la mise en œuvre bien réelle d'un réseau QKD entre le Luxembourg et la Belgique — avec ses nœuds sécurisés, ses contraintes de distance et même un satellite lancé pour échanger des clés entre Luxembourg et Singapour.

Mohamed nous parle aussi de chiffrement homomorphique et de Secure Federated Learning appliqués à la lutte anti-fraude : comment deux entités peuvent collaborer et entraîner des modèles communs… sans jamais échanger leurs données.

Un épisode qui prouve que la science-fiction se construit parfois au cœur de l'Europe, et qu'oser reste la meilleure stratégie d'anticipation.

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Mythos, le modèle d'Anthropic capable de découvrir des 0-day de façon autonome, a fait grand bruit. Mais derrière le buzz, qu'en est-il vraiment ? Avec Maxime et Rayna, on démythifie : effet marketing, caractère non déterministe des LLM, coûts astronomiques (20 000 $ pour une seule vulnérabilité), faux positifs... Surtout, on rappelle que le vrai problème n'a jamais été de trouver les vulnérabilités, mais de les prioriser et de les corriger. Entre souveraineté numérique, surcharge des équipes et retour aux fondamentaux, un épisode qui remet l'IA à sa juste place. Spoiler : il n'y a pas d'apocalypse LLM côté cyber, juste beaucoup de travail et un peu de bon sens.

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