Le web scraping (ou extraction de données web) est une pratique qui consiste à extraire des données de sites web de manière automatisée. Si cette technique peut être utilisée à des fins légitimes, elle peut également poser des problèmes de cybersécurité.
Le web scraping est une technique automatisée permettant de collecter des données structurées à partir de sites web. À l’aide de scripts, de bots ou d’outils spécialisés, cette méthode analyse le code HTML/CSS ou JavaScript d’une page web pour en extraire des informations ciblées (texte, images, prix, liens, etc.) et les stocker dans un format exploitable (base de données, CSV, JSON, etc.).
🎯 Objectif
Collecte massive de données à des fins d’analyse, de surveillance, de comparaison ou d’alimentation de bases de données…
👉 Cas d’usage :
- Business Intelligence : analyse concurrentielle, veille tarifaire…
- Recherche : collecte de données scientifiques ou sociales…
- Médias : surveillance de réputation, agrégation de contenus…
- IA/Machine learning : constitution de jeux de données pour entraîner des modèles (ex. corpus textuels)
🔧 Techniques et outils
- Outils libres : Beautiful Soup (Python), Scrapy (framework Python), Selenium (automatisation de navigateur)…
- Outils no-code : Octoparse, ParseHub…
- Méthodes : analyse du DOM (Document Object Model), requêtes HTTP (bibliothèques comme requests), parsing de JSON/API cachées…
🚨 Problèmes de cybersécurité liés au web scraping
- Vol de données sensibles : le web scraping peut être utilisé pour collecter des informations personnelles, financières ou de santé, qui peuvent ensuite être revendues (sur le darkweb) ou utilisées à des fins malveillantes.
- Atteinte à la vie privée : la collecte massive de données personnelles peut porter atteinte à la vie privée des individus.
- Usurpation d’identité : les données collectées peuvent être utilisées pour usurper l’identité de personnes ou d’entreprises.
- Phishing : les adresses e-mail collectées peuvent être utilisées pour envoyer des messages de phishing, dans le but de voler des informations personnelles ou financières.
- Attaques par déni de service (DDoS) : le web scraping peut être utilisé pour lancer des attaques DDoS, qui consistent à saturer un site web de requêtes, le rendant inaccessible aux utilisateurs légitimes.
- Contrefaçon : les données collectées peuvent être utilisées pour contrefaire des produits ou des services.
- Concurrence déloyale : le scraping de prix permet aux concurrents de pratiquer une tarification agressive, perturbant les pratiques de marché équitables.
💉 Comment se protéger du web scraping ?
Pour les entreprises :
- Protections anti-scraping : CAPTCHA, rotation d’IP, blocage de bots
- Pages dynamiques : données générées par JavaScript (nécessitant des navigateurs headless comme Puppeteer)
- Structure variable : modifications fréquentes du code source du site
- Surveiller l’activité du site web pour détecter les tentatives de web scraping
- Respect des conditions d’utilisation : interdire le scraping dans les CGU
- Limiter la fréquence des requêtes pour ne pas surcharger les serveurs (respect du fichier robots.txt).
Pour les particuliers :
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- Être vigilant quant aux informations personnelles que vous publiez en ligne
- Utiliser des mots de passe complexes et différents pour chaque site web
- Activation de l’authentification à deux facteurs lorsque c’est possible
- Ne pas cliquer sur les liens provenant de sources inconnues
- Utiliser un antivirus et un pare-feu
Pour en savoir plus, lire l’article :
Web scraping : comment récupérer automatiquement des données du web
