priorité de Type A-03 (tentative d'ingérence politique interne),
résumé synthétique des opérations de contre-subversion du GRI, des méthodes de repérage et de neutralisation de la menace hybride.
Depuis quelques jours, plusieurs signaux faibles mais convergents ont étés observés par les cellules de contre-espionnage et SIGINT du GRI. Ces signaux, isolément, ne présentaient pas de caractère d'urgence. Néanmoins, leur fréquence, leur dispersion géographique et leur intensification progressive ont justifié l'ouverture d'une enquête conjointe interne, à l'initiative du GRI et du SCC. A partir du 20 Décembre, plusieurs plateformes sociales à ancrage communal (réseaux locaux, forums syndicaux, canaux de discussion coopérative, etc.) ont vu l'émergence brutale de nouveaux comptes répondant aux critères suivants :
Plusieurs récits, au départ marginaux, sont soudainement remontés dans les tendances numériques sans relais identifiable réel. Des narratifs souvent accusatoires contre des figures du gouvernement fédéral ou de personnalités locales aux communes visées, des présences simultanée d'un même message sous des comptes supposément non liés ou encore l'utilisation de langages et formulations identiques ou paraphrases sur plusieurs canaux et plateformes sans grand rapport entre eux si ce n'est qu'ils soient estaliens. Certains outils à finalité politique ou sociale comme les interfaces de vote communal, les modules de coordination militantes ou les espaces de débats inter-coopératifs ont vu leur fonctionnement altéré par des vagues coordonnées de spams "idéologiques", de votes massivement biaisés sur des consultations en ligne ou une explosion temporaire de nouveaux inscrits n'ayant aucune activité réelle hors de moments stratégiques.
A ce stade, aucune origine identifiable n'a pu être certifiée. Aucune preuve technique directe ne permet d'imputer ces actions à un acteur institutionnel précis. Cependant, la convergence des indices suivants oriente vers une campagne organisée. En effet, on a constaté l'usage de techniques relativement avancées dans le domaine de la falsification d'identité numérique tels que les VPN à cascade, des fingerprints falsifiés ou la génération d'images réalistes. Le calendrier est lui aussi étrangement coordonné, souvent autour d'enjeux politiques ou symboliques spécifiques à la Fédération dans son ensemble ou à des enjeux communaux relativement polarisants. Enfin, on constate une certaine capacité à mobiliser simultanément plusieurs canaux sur des plateformes publiques, des forums restreints et même certains canaux audio. Le GRI en a donc conclu qu'un tel niveau d'organisation ne peut être le fruit d'une action politique spontanée et qu'il s'agit donc d'une opération de déstabilisation informationnelle. Avec l'expertise du SCC, le GRI a également écarté la piste d'un mouvement terroriste interne ou d'une opération de la Rache sur les réseaux estaliens, les autres cellules du SRR ayant confirmé l'inactivité complète des quelques réseaux actuellement connus en Estalie comme de droite libérale et des groupuscules nationalistes. Le GRI conclut donc qu'il s'agit très probablement d'une opération étrangère qui est actuellement en phase initiale d'incubation. Cette hypothèse est d'autant plus renforcée par le fait que la stratégie déployée ici ne vise pas à convaincre les Estaliens d'une idéologie contraire aux valeurs de la Fédération mais à fragmenter les opinions, ce qui correspond parfaitement à un schéma d'intervention hostile étrangère sur les réseaux publics, auquel le SRR n'est lui-même pas étranger.
L'analyse comportement multi-critères constitue le noyau heuristique du dispositif de contre-mesures du GRI. Face à une menace informationnelle dissimulée sous une couche réaliste d'identités fictives, la seule approche viable repose sur l'extraction de modèles de comportement anormaux, non pas à partir d'attributs fixes (IP, nom, géolocalisation) mais à travers des patterns dynamiques et relationnels, détectés à grande échelle. Cette technique repose sur une alliance entre les sciences des données massives, la stylométrie computationnelle et les réseaux de neurones spécialisés, formés sur des corpus segmentés entre comptes suspects et activités authentiques.
La phase initiale de l'ABMC consiste en la constitution d'un pool de données agrégées issues des plateformes numériques de la Fédération (réseaux sociaux estaliens, forums syndicaux, outils de concertation publique, messageries des coopératives). Ces données sont traitées dans un environnement sécurisé, segmentées en trois couches analytiques : activité temporelle, contenu sémantique et structure sociale. L'activité temporelle est analysée à travers des matrices de heatmaps multi-utilisateurs qui permettent ainsi de détecter les régularités d'engagement irréalistes, telles que des connexions uniformes à intervalle fixe ou des absences totales de repos circadien, typiques des automates ou des fermes humaines sous contrainte. Ces patterns sont ensuite projetés dans des espaces vectoriels à l'aide de transformées de Fourier discrètes pour détecter des périodicités anormales au niveau méso-temporel. En parallèle, le moteur sémantique mobilise un modèle de traitement du langage naturel (NLP) entraîné sur les corpus publics estaliens pour isoler les occurrences de formulations binaires ou fortement affectives, souvent indicatives de bots génératifs ou de scripts idéologiques. Ce module s'appuie sur une architecture BERT, combinée à un algorithme de clustering sémantique de type UMAP + HDBSCAN qui doit regrouper les énoncés similaires en densité locale afin de permettre de mieux repérer les contenus visuellement distincts mais sémantiquement redondants. Une anomalie typique, par exemple, c'est la dissémination de messages d'apparence diverse mais qui partagent souvent des structures logiques très identiques : accusations binaires, dichotomies morales, références croisées à des entités fictives ou mal contextualisées. Bref, cette redondance lexicale et argumentative est un des signaux forts de ce type de bots. Le dernier axe, structurel, repose sur l'analyse du réseau relationnel des comptes. A partir d'un graphe orienté construit par ingestion des métadonnées d'interaction (likes, partages, commentaires, citations, temps de réponse), un modèle de détection de communautés latentes (qui se base ici sur le modèle de Louvain) est utilisé pour cartographier les bulles de coordination suspectes. Ces communautés sont souvent peu connectées au reste de l'écosystème social estalien, mais extrêmement denses en interactions internes, ce qui est typique des opérations orchestrées par des services de renseignements étrangers. A cela, on ajoute l'observation de motifs topologiques anormaux dans le graphe : hubs d'influence sans antécédents, super-nœuds multiplicateurs à faible profondeur, motifs de diffusion en arborescence ultra-rapide (indicatifs de planification à l'avance, bien sûr), etc.
Tous ces indicateurs ne sont jamais pris isolément. L'ABMC repose au contraire sur un système de scoring corrélatif dans lequel chaque compte est noté selon une matrice multi-dimensionnelle entre les trois composantes de l'ABMC mentionnés plus haut. Ce scoring pondère les comportements selon la présence simultanée de plusieurs anomalies. Par exemple, un compte ayant une fréquence d'activité nocturne suspecte et des connexions fortes avec un cluster sémantique jugé toxique voit son indice de dangerosité s'élever de manière exponentielle. Ce système est couplé à un réseau de neurones convolutifs mixtes, nourri d'exemples labellisés par les analystes du SCC et raffiné par un renforcement supervisé sur les faux positifs détectés. L'objectif est d'éviter toute assimilation erronée entre radicalité authentique et falsification, le but n'est pas de restreindre les libertés d'expression en Estalie sous couvert de sécurité nationale. En aval, les comptes identifiés comme fortement suspects par les techniques de l'ABMC sont transférés vers le module de sandboxing comportemental du SCC. Là, leurs interactions sont isolées, observés dans un environnement contrôlé et comparées à un référentiel évolutif de comportements d'attaques précédentes. Ce mécanisme de confirmation post-scoring permet de réduire drastiquement les erreurs d'attribution et affine continuellement la grille de détection comportement du GRI.
Filtrage par empreinte machine et réseau :
Si l'anonymat en ligne s'appuie sur des techniques bien connues de chiffrement et de redirection (VPN, proxys, réseaux TOR (ou son équivalent), tunnels SSH), ces outils ne garantissent qu'un effacement superficiel de la localisation et de l'adresse IP. Le SCC est parti d'un constat fondamental : aucun dispositif de masquage IP n'est capable de rendre invisible l'infrastructure matérielle qui l'emploie. En d'autres termes, là où le contenu numérique ment, la machine, elle, parle encore et c'est à travers cette trace résiduelle que l'on peut traquer, regrouper et neutraliser les agents synthétiques d'une campagne hostile.
La démarche repose sur le déploiement systématique d'un module de fingerprinting passif et actif embarqué au sein des plateformes sociales de la Fédération. Chaque fois qu'un utilisateur interagit avec une interface surveillée par le SCC, ce module capte, en arrière-plan, une série de paramètres techniques propres à l'environnement d'exécution local : résolution d'écran, ordre de chargement des scripts, version du moteur de rendu HTML, codecs disponibles, polices installées, présence ou absence d'accélération matérielle, structure exacte de l'agent utilisateur, décalages dans l'exécution JavaScript (ou son équivalent une fois de plus). Contrairement aux adresses IP, ces éléments ne sont pas masqués par les VPN car ils ne transitent pas par le réseau mais sont exposés localement à chaque interaction navigateur-serveur. L'originalité de cette approche repose sur le fait qu'elle ne cherche pas à identifier les utilisateurs mais à cartographier les dispositifs. Un attaquant qui crée des centaines de comptes derrière des adresses IP distribuées ne peut pas, sauf à recourir à une infrastructure de très haut niveau, générer pour chacun une empreinte machine distincte. Les machines clonées, les machines virtuelles automatisées, les conteneurs reproductibles ou les fermes de bots présentent toutes des empreintes proches, parfois identiques, et surtout réutilisent des configurations techniques trop régulières pour être humaines. Là où un utilisateur réel varie naturellement d'un jour à l'autre, d'un appareil à l'autre, un opérateur hostile cherche au contraire la stabilité, la prévisibilité, l'efficacité. C'est exactement ce qui le trahit.
Une fois ces empreintes collectées, elles sont hashées puis stockées dans une base de données corrélative et analysées par le SCC qui mobilisera des algorithmes de clustering densité-orienté (notamment des algorithmes DBSCAN et OPTICS) pour détecter les groupes d'empreintes fortement proches, indépendamment de leur IP, fuseau horaire déclaré ou de leur langue système. Par exemple, il est probable que l'on retrouve une empreinte unique partagée par une centaine de comptes actifs en l'espace de quelques heures et qui postent des sujets identiques dans des syntaxes similaires. Le système n'a alors pas besoin de "savoir qui" : il sait que ces entités appartiennent à une même chaîne de production numérique. De plus, le dispositif de fingerprinting sera doublé d'un module de profilage réseau inversé qui visera à détecter non seulement l'empreinte de la machine locale mais aussi les routines de transit réseau spécifiques à certaines fermes de bots. Même derrière des VPN, les attaquants laissent des traces infimes dans la façon dont leurs paquets transitent : la latence de réponse à certaines requêtes HTTP, la signature du handshaking TLS ou la stabilité dans le jitter des connexions constituent autant d'indices d'un routage artificiel. En captant ces détails au niveau des couches basses (TCP/SSL), et en les corrélant avec les identifiants d'empreinte machine, on obtient une double signature : l'environnement d'exécution local, et sa manière de communiquer avec l'extérieur. Ce double filtrage constitue une preuve de corrélation extrêmement difficile à falsifier.
Une fois ces données croisées, le SCC a pu appliquer un traitement différencié selon le degré de certitude. Les groupes d'empreintes jugés totalement artificiels sont soumis à une mise en quarantaine algorithmique dans laquelle leurs interactions sont redirigés vers des environnements isolés (on en reparlera plus en bas). Les empreintes douteuses sont conservées dans une base de veille, et si elles réapparaissent à plus de trois reprises avec des comportements coordonnés, elles sont automatiquement reclassées comme hostiles. Enfin, les empreintes techniquement uniques mais aux comportements suspects sont conservées pour affinage postérieur par des analystes humains du SCC afin d'éviter les faux positifs sur les configurations rares ou alternatives.
Pose de honeytokens sociaux :
Dans un environnement d'information saturé où la distinction d'agents humains et entités synthétiques devient de plus en plus ténue, la stratégie du GRI et du SCC ne repose pas uniquement sur l'observation mais sur la provocation contrôlée de comportements trahissant la nature non organique des attaquants. Cette logique d'action s'incarne dans la pose de honeytokens sociaux, une méthode de guerre cognitive qui consiste en gros à disséminer dans l'espace numérique public des appâts linguistiques, sémantiques et interactionnels qui sont spécifiquement conçus pour déclencher les routines de réponse automatisées des bots ou des intelligences artificielles faibles. Techniquement, l'approche repose sur l'injection ciblée de micro-narratifs expérimentaux, c'est-à-dire des contenus élaborés pour être très peu attrayants pour une audience humaine mais suffisamment structurés ou émotionnellement chargés pour activer les heuristiques simplificatrices des entités non humaines. Par exemple, la publication de messages volontairement ambigus, mêlant une thématique polémique avec des mots-clés peu usités dans le langage courant permet d'identifier les comptes qui s'engagent mécaniquement à partir d'un simple trigramme ou d'un mot-clé contenu dans leur moteur d'action. Ce que les utilisateurs humains ignorent ou trouvent abscons, les automates le traitent comme un signal d'action dès lors qu'il correspond à une règle d'engagement préprogrammée.
Les honeytokens ne sont pas simplement des textes. Le SCC a intégré une stratégie de faux profils sémantiques : des comptes créés intentionnellement avec des caractéristiques incohérentes ou contradictoires (des militantes féministes pro-monarchistes, des anarchistes pro-capitalistes, des Raskenois anti-mangas, des conneries du genre). Ces profils absurdes sont lancés dans des conversations semi-publiques où leur discours volontairement instable agit comme un test de réaction. Les entités automatisées, incapables de détecter la dissonance idéologique, vont interagir selon des scripts là où même un humain provocateur évitera ou tournera en dérision l'incohérence. La réponse automatique, elle, est identifiable, traçable et typée. Ces appâts sont conçus pour dépasser les couches d'anonymisation réseau : ils ne s'adressent pas à l'adresse IP ou à l'emplacement d'un agent mais à sa structure logique interne, à son moteur décisionnel. Un bot qui répond à un token n'a pas été trahi par sa localisation ou sa machine mais par sa programmation et ce type de trahison est le plus précieux pour les analystes du SCC car c'est le plus difficile à camoufler.
La détection repose alors sur une architecture d'observation décentralisée : les honeytokens sont insérés dans des espaces variés (threads publics, commentaires sous publications populaires, forums locaux) via des agents injecteurs, des profils à faible visibilité qui appartiennent aux services du SRR. Les réponses sont collectées, horodatées et corrélées par regroupement sémantique : tout compte ayant réagi de façon binaire, émotionnelle ou automatique à plus de trois appâts différents dans un intervalle de temps réduit est intégré dans une base de suspects. Un second filtre élimine les réactions humaines authentiques (ironie, moquerie, contextualisation) en analysant la richesse lexicale, la structure grammaticale et les degrés de liberté syntaxique (notamment via des modèles de perplexité calculés sur les chaînes de Markov). La sophistication du système repose aussi sur sa capacité d'adaptation évolutive. Chaque itération d'un honeytoken génère des données comportementales qui nourrissent une base d'apprentissage pour la génération des suivants. Un bot qui prend à ignorer une signature sera exposé à une nouvelle, plus subtile, enrichie par sa propre tentative d'évitement. L'algorithme évolue en spirale autour des routines de l'ennemi, ce qui le force à dépenser de la complexité computationnelle, d'augmenter son coût humain en supervision et donc à déséquilibrer leur rapport effort/résultat (tout en augmentant au passage les risques d'erreurs humaines qui révèleraient aisément l'identité de l'attaquant étranger). Enfin, la pose de honeytokens permet un mapping profond de l'infrastructure hostile. Les comptes attrapés par les appâts sont croisés avec les résultats du fingerprinting machine, de l'analyse comportementale et du profilage réseau. Ce croisement produit une matrice de corrélation renforcée, dans laquelle chaque dimension (réponse sémantique, identité machine, connectivité réseau) agit comme un vecteur d'authentification négative.
Neutralisation en cascade :
La sophistication d'une opération de déstabilisation par des services de renseignements étrangers ne réside pas seulement dans son intrusion mais dans sa capacité à s'adapter à la réaction des services de renseignements du pays visé. Dès lors, bloquer brutalement un réseau d'influence suspect est une solution mais elle est largement contre-productive : cela confirme l'identification à l'adversaire, ça lui permet d'analyser le filtre qui l'a détecté et surtout, ça l'incite à réadapter ses outils et ses protocoles dans un cycle d'optimisation agressif. Le SCC a donc proposé au GRI d'adopter une stratégie de neutralisation douce, fondée non pas sur l'exclusion mais sur l'isolation stratégique et la dégradation dynamique des capacités virales. Il s'agit, en d'autres termes, de tuer l'effet sans toucher la cause, par une série d'opérations silencieuses, invisibles pour l'utilisateur ciblé mais efficaces en profondeur.
Le premier mécanisme est celui de la réduction algorithmique progressive de la portée de l'adversaire. Une fois qu'un compte a été classifié comme potentiellement hostile, il entre dans un régime d'exposition restreinte (du shadowban en quelque sorte). L'algorithme social qui régit la visibilité du contenu (fil d'actualité, tendance, mises en avant contextuelles) est modifié à son encontre : ses publications sont rendues moins prioritaires, puis moins visibles, puis invisibles, non par blocage mais par choke algorithmique. Cela se fait via un modèle de pondération intégré au moteur de ranking où les scores de visibilité sont activement minorés, parfois à des seuils inférieurs à ceux des contenus inactifs ou inintéressants. A l'échelle de l'utilisateur ciblé, aucune alerte, aucun changement : ses contenus sont publiés normalement, ses vues simulées en interne mais leur propagation réelle dans la société estalienne est nulle.
En parallèle, un second module injectera un retard aléatoire à l'affichage des contenus : le delayed injection. Lorsqu'un contenu est publié, il est indexé normalement mais son affichage aux autres utilisateurs subit une latence artificielle pouvant varier de quelques minutes à plusieurs heures. Dans une guerre informationnelle, où la viralité est souvent une affaire de minutes, ce délai suffit à tuer toute amplification spontanée. Le contenu devient obsolète avant d'être vu. En outre, le caractère aléatoire du retard empêche l'attaquant de comprendre que ses messages sont ralentis volontairement : il imputera cette inertie à des fluctuations naturelles du réseau ou de l'algorithme.
Le troisième niveau de neutralisation repose sur la mise en sandbox comportement. On l'a déjà mentionné mais il s'agit en somme de créer autour des comptes suspects un environnement de simulation dans lequel leurs interactions sont redirigées exclusivement vers des entités inauthentiques ou peu influentes. Les commentaires postés par ces comptes ne sont visibles que pour d'autres comptes également placés en sandbox, ou pour des agents numériques du SRR qui jouent le rôle de "masses d'appoint". Cette stratégie crée une bulle fermée d'interactions parasites, un écosystème parallèle dans lequel l'adversaire pense dialoguer, convaincre, influencer, alors qu'il ne fait que résonner dans une chambre d'échocs factice, sans incidence sur la société estalienne. La définition même du "Personne ne lit".
Enfin, le dernier étage de la sanitation active, utilisé avec parcimonie néanmoins par nos services, c'est la désinformation inversée. En gros, il s'agit de fausser les signaux de succès reçus par l'opérateur hostile. Les contenus publiés par les comptes piégés peuvent recevoir de faux likes, de faux partages, de faux commentaires générés par des modules du SCC. L'objectif est d'encourager l'adversaire à se compromettre davantage, en lui faisant croire que ses messages sont efficaces, viraux, qu'ils font réagir la population estalienne. Dans les cas extrêmes, cela permet de pousser un bot ou un opérateur humain à augmenter la charge, à réutiliser des éléments identifiés, ou à répéter des structures facilement détectables. En accélérant leur propre surexposition, les attaquants réduisent leur durée de vie opérationnelle, parfois jusqu'à s'autodétruire sans comprendre qui a échoué.
