Log4Shell : Logger, c’est gagner

Log4Shell, dévoilé en décembre 2021 sous la référence CVE-2021-44228, est une vulnérabilité critique dans Apache Log4j 2, une bibliothèque Java largement utilisée pour la journalisation. En exploitant un mécanisme de recherche JNDI mal configuré, un attaquant peut provoquer l’exécution de code à distance simplement en envoyant une chaîne de texte malveillante qui sera loggée, entraînant une compromission quasi instantanée des systèmes vulnérables. Cette faille a affecté des dizaines de milliers d’applications et services à travers le monde, coûtant aux organisations des milliards de dollars en opérations de chasse, de patching et de réponse aux incidents. Sa diffusion rapide, sa facilité d’exploitation et la complexité de l’écosystème Java ont rendu sa mitigation particulièrement ardue.

Quelle est la vulnérabilité exploitée ?

Apache Log4j 2, dans toutes les versions antérieures à la 2.15.0, autorise par défaut la substitution de chaînes ${…} via JNDI. En contrôlant le contenu du log (paramètres, messages), un attaquant peut pointer vers un serveur LDAP ou RMI externe qui lui retourne une classe Java malveillante que Log4j chargera et exécutera automatiquement.
Le correctif 2.15.0 désactive cette fonctionnalité par défaut, et la 2.16.0 la supprime complètement.

Comment l’attaque s’est-elle déroulée ?

Découverte et publication (9 décembre 2021)
Plusieurs chercheurs et la communauté de la sécurité ont alerté sur le risque de la fonctionnalité JNDI de Log4j.
Scans massifs et exploitation
Dès la fin décembre 2021, des bots ont commencé à scanner l’Internet à la recherche de serveurs exposant des services web, API ou applications vulnérables.
Code à distance
En envoyant une requête HTTP, mail ou tout autre canal loggé par Log4j contenant une URI LDAP/RMI contrôlée, l’attaquant déclenche le téléchargement et l’exécution d’un payload.
Persistances et charges utiles variées
Les attaquants implantent des backdoors, déploient des cryptominers, volent des données ou installent des outils d’accès à long terme.

Qui a été touché ?

Fournisseurs Cloud et SaaS : services d’hébergement, plateformes de log management, VM managées.
Secteur public et santé : universités, hôpitaux, administrations centrales.
Industrie et e-commerce : applications web, microservices Java, frameworks internes.
PME et start-ups : manque de visibilité sur les dépendances open-source a rendu beaucoup d’équipes aveugles à la présence de Log4j.

Quels ont été les impacts ?

Opérationnel : indisponibilité des services, déploiements de correctifs d’urgence, interruption des cycles de développement.
Financier : sessions de chasse (threat hunting) et patching estimées à plusieurs centaines de millions de dollars globalement, coûts de réponse aux incidents et audits de sécurité en continu.
Réputationnel : perte de confiance des clients, enquêtes réglementaires pour non-conformité (ex. RGPD).

Coût estimé selon la taille d’entreprise

Taille	Coût moyen estimé
Petite	50 000 $ – 150 000 $ (patching, chasse aux vulnérabilités et interruption)
Moyenne	300 000 $ – 600 000 $ (réponse à incident, forensique, mises à jour multiples)
Grande	Plusieurs millions de dollars (redéploiement d’infrastructures, audits)

Comment s’en protéger ?

Mise à jour immédiate : passer à Log4j ≥ 2.17.1 (corrige CVE-2021-44228, 45046, 45105).
Désactivation de JNDI : définir log4j2.formatMsgNoLookups=true ou retirer la classe JndiLookup du classpath.
Inventaire des dépendances : scanner tout l’environnement (images Docker, artefacts Java) pour détecter Log4j.
Segmentation et monitoring : isoler les services critiques et établir des alertes sur les patterns ${jndi:…} dans les logs.
WAF et IPS : déployer des règles spécifiques pour bloquer les tentatives d’exploit sur HTTP et autres canaux.

Pourquoi est-ce difficile à éviter ?

Chaîne d’approvisionnement logicielle : Log4j est inclus implicitement dans de nombreux frameworks et bibliothèques, rendant son traçage difficile.
Écosystème Java : la multiplicité des artefacts (WAR, JAR, EAR) et des serveurs d’applications complique la gestion centralisée des correctifs.
Pression opérationnelle : patcher tous les environnements de production et de développement sans perturber les cycles CI/CD nécessite des ressources et du temps.
Faux-positifs et faux-négatifs : les solutions de sécurité analytiques peuvent générer beaucoup de bruit ou passer à côté de certaines variantes d’exploit.

Dans le contexte de votre entreprise, que feriez-vous ?

Audit complet : lancer un scan SBOM (Software Bill of Materials) pour recenser toutes les instances de Log4j.
Plan de patching agile : définir des sprints urgents dédiés à la mise à jour des bibliothèques sensibles.
Renforcement des tests : intégrer des scans dynamiques et des tests de pénétration automatisés dans la CI/CD.
Surveillance continue : établir un SOC ou un service managé pour analyser en temps réel les logs à la recherche de patterns suspects.
Gouvernance open-source : instaurer une politique stricte de vérification et de mise à jour des dépendances tierces.
Formation et exercices : organiser des war games et des sessions de sensibilisation dédiées aux vulnérabilités log4j et JNDI.