Cartographier les routes de l’Internet grâce à la commande Traceroute : l’exemple du Caucase du sud
Cet article présente les résultats préliminaires d’une expérience conduite à partir d’outils conçus pour les administrateurs réseaux afin d’imaginer de nouvelles méthode de cartographie des flux de données échangés sur Internet à partir de l’exemple de la Géorgie et de l’Azerbaïdjan.
On ne le répète jamais assez : sur Internet, chacune de vos actions sur le réseau laisse une trace. Lorsque vous cliquez sur un lien, lorsque vous publiez un statut sur un réseau social, ou lorsque vous visitez tout simplement un site, vous produisez un certain nombre de données qui sont alors consignées quelque part, ad vitam aeternam. L’heure à laquelle vous avez effectué telle action, depuis telle machine ayant telles caractéristiques techniques, et éventuellement depuis telle position géographique … voici quelques-unes des traces que vous léguez aux opérateurs, sites Internet et publicitaires qui y ont accès. Espérons qu’un jour, ces données puissent également servir aux historiens des générations futures, pour qui les matériaux d’archives ne seront plus ni parchemins, ni correspondances, ni microfilms, mais bien des millions de gigaoctets de tableurs couverts de chiffres abscons.
Développer des méthodes d’analyse, de classement et de compréhension de ces gigantesques masses de données (autrement appelées big data) constitue aujourd’hui un enjeu majeur dans de nombreux domaines. Car idéalement, la lecture de la somme de ces données pourrait nous donner une photographie en temps réel de toutes les interactions sociales et économiques ayant lieu par le truchement d’un ordinateur (ou d’un smartphone). La pierre philosophale d’une compréhension absolue du big data parait certes encore loin, sinon illusoire. Pourtant, il serait bon que les sciences humaines s’emparent davantage du sujet et de sa technicité, en particulier en histoire, en géographie, en sciences politiques, voire même en sociologie.
En géographie, la question du big data se pose sous des formes très diverses. L’une de celles qui m’intéresse particulièrement concerne les routes physiques qu’empruntent ces masses de données qui sont échangées chaque jour dans le monde entier. Car si vous produisez des données lorsque vous visitez un site ou publiez un statut sur Facebook, vous envoyez également ces données qui vont alors circuler entre votre ordinateur et le serveur avec lequel vous interagissez. Or, entre vous et le serveur où seront consignées les données que vous avez produites, le signal que vous émettez (par exemple lorsque vous publiez un tweet) va voyager d’un bout à l’autre de la planète pendant de longues millisecondes. Il va passer par des câbles, des serveurs intermédiaires. Il va traverser des océans, des frontières, des déserts … Il va être échangé par divers opérateurs de télécoms détenus par divers organismes publics et privés. Et tous ces intermédiaires auront théoriquement accès aux données que vous faites circuler sur leurs territoires via leurs réseaux de télécommunication. Ainsi, à l’image du contrôle des réseaux d’échange classiques que sont les routes, les axes fluviaux ou maritimes, les routes du cyberespace constituent un objet stratégique majeur qu’il convient de ne pas sous-estimer en géopolitique.
Comment cartographier la circulation des données ? Aspects théoriques
Tracer les données et tenter d’en comprendre la géographie n’est pas chose aisée : les chemins peuvent changer en permanence, tandis que les protocoles de sécurités peuvent rendre certaines routes invisibles. On dispose néanmoins d’un certain nombre d’outils techniques permettant de suivre un paquet de données de son point de départ jusqu’à sa destination, avec une marge d’incertitude plus ou moins importante qu’il faudra compenser par une connaissance qualitative des réseaux et des territoires sur lesquels ils passent.
La base de toute tentative de suivi d’un paquet de donnée d’un point A à un point B est le commande traceroute
. Il s’agit d’une vieille commande MSDOS qui nous vient de la plus haute antiquité de l’informatique, c’est-à-dire des années 1980. A l’origine, traceroute
sert aux administrateurs réseaux à déterminer par quelles machines les données vont circuler, afin d’en dresser l’architecture la plus efficiente. Internet étant construit sur le principe de l’interconnexion des machines cette commande est théoriquement utilisable dans tous les cas de figure.
Voici un exemple de traceroute simple. J’ai demandé à la machine de déterminer le chemin qu’emprunte un paquet de données envoyé depuis mon ordinateur (situé au moment de la requête à Marseille) jusqu’aux serveurs de Facebook :
Chaque ligne correspond à un bond (hop en anglais) effectué par le signal entre mon ordinateur et les serveurs de Facebook. Chaque hop correspond à une adresse IP et à un nom d’hôte qui lui est associé. Dès lors, en ayant appris à lire le langage cabalistique des noms d’hôte, on remarque que le signal passe par trois réseaux : proxad, zayo et tfbnw. Proxad est le réseau de Free (au moment du test, j’étais connecté à une freebox), tandis que Zayo est un opérateur fibre optique qui entretient des câbles transocéaniques entre l’Europe, les Etats Unis et le Japon. Tfbnw est quant à lui une contraction de « the facebook network ». En géolocalisant les adresses IP, on parvient à fixer sur une carte du monde chacun des bonds, permettant ainsi de visualiser le voyage effectué par ma requête entre Marseille et les serveurs de Facebook (en gardant à l’esprit qu’une marge d’erreur existe dans les algorithmes qui permettent de convertir des adresses IP en coordonnées géographiques).
De manière schématique, notre requête voyage de Marseille à Paris, puis de Paris à New York en passant probablement par Londres via le cable Circe South qui relie Cayeux-sur-mer à Pevensey Bay, de l’autre côté de la Manche. A New York, notre signal file à travers les Etats Unis pour réapparaitre à Los Angeles, où il est pris en charge par The Facebook Network pour être acheminé à Palo Alto (siège de Facebook). Mais là surprise : le signal repart dans l’autre sens. Il retraverse les Etats Unis d’ouest en est et, en sens inverse des migrants du XIX ème siècle, il embarque dans le New Jersey pour l’Irlande via le cable AEConnect qui relie Shirley à Killala (Irlande). C’est que Facebook entretient en Irlande l’un de ses data centers pour l’Europe. C’est là que notre signal va toucher à son but, atteindre le site Facebook.com. Ce voyage de plusieurs milliers de kilomètres aura duré en tout 2 secondes.
Bien évidemment, les données fournies par la commande Traceroute
ne suffisent pas à décrire un tel voyage de manière détaillée. Quelques recherches sur les opérateurs ici concernés (Proxad et Zayo), sur les accords qu’ils entretiennent entre eux (accords BGP) ainsi qu’avec certaines entreprises spécialisées dans les infrastructures sous-marines, de même qu’une connaissance préalable de la géographie des câbles transocéaniques sont nécessaires.
Massifier le processus : l’exemple du cas de la Géorgie et de l’Azerbaïdjan
Le problème avec la méthode utilisée ci-dessus est qu’il s’agit d’une commande unique, envoyée à un instant T vers un serveur unique. De fait, il s’agit d’un « one shot » qui n’a guère d’intérêt, si ce n’est pédagogique. Afin d’avoir une vue d’ensemble cohérente valable des routes empruntées par les données, il faut alors multiplier les serveurs à interroger, ainsi que les endroits à partir desquels on les interroge.
Pour ce faire, plusieurs méthodes existent. L’une d’elles consiste à utiliser un vieil outil appelé nmap. Créé en 1997 par le célèbre hacker Gordon Lyon (alias Fyodor), ce petit programme en ligne de commande est utilisé par les ingénieurs réseaux ainsi que par les hackers pour rechercher des failles dans les systèmes informatiques.
L’un des atouts de Nmap est qu’il permet d’effectuer des traceroutes multiples, c’est-à-dire de lancer des milliers de commandes traceroute simultanément. En géopolitique du cyberespace, Nmap peut être très utile si l’on sait lui indiquer les bonnes cibles. Il est par exemple théoriquement possible de scanner avec cet outil la totalité des adresses IP recensées dans un pays donné, c’est-à-dire de trouver le chemin géographique entre mon ordinateur et la totalité des machines (serveurs, ordinateurs, téléphones …) enregistrées dans ce pays. Pour ce faire, la méthode consiste à récupérer la totalité des adresses IP via les systèmes autonomes qui les gèrent. Un systèmes autonome (autonomous system, ou AS) est un ensemble de réseaux informatiques cohérents, généralement administré par une organisation unique du type opérateur télécom, ministère, institution scientifique. On estime qu’il existe aujourd’hui 50 000 AS dans le monde, chacun d’entre eux gérant entre 256 et des centaines de milliers (voire des millions) d’adresses IP. En France, le système autonome « Orange S.A. » totalise par exemple 18 millions d’adresses IP. Le plus gros AS du monde, celui de l’opérateur américain AT&T en gère quant à lui 81 millions.
Scanner la totalité des IP de Orange ou de AT&T demanderait des semaines, voire des mois … Sans parler de la puissance de calcul qu’il faudrait pour traiter toutes les données recueillies ! C’est pourquoi j’ai décidé de me concentrer sur deux pays qui ont le double avantage d’avoir des infrastructures réseau assez modestes et d’être situés dans ma zone d’intérêt scientifique : la Géorgie et l’Azerbaïdjan. Ces deux pays totalisent une cinquantaine d’AS et quelques centaines de milliers d’adresses IP. Ces chiffres « à taille humaine » permettent d’obtenir des résultats beaucoup plus rapidement, en quelques jours. Pour des raisons de commodités et de temps, j’ai cependant choisi de prélever au hasard des échantillons d’adresses IP sur chacune des AS de ces deux pays. A raison d’échantillons de 512 adresses IP par AS, cela fait environ 25 000 requêtes qui seront ici utilisées dans ce cas d’étude.
Après avoir laissé une machine mouliner un bout de temps pour que nmap puisse trouver le chemin vers chacune de ces adresses (du moins celles qui répondent), on obtient une masse considérable de données en xml visualisables à partir d’un petit outil appelé zenmap. Celui-ci vous permet entre-autre de visualiser les chemins obtenus sur Nmap de la manière suivante :
Pour aussi abscons que puisse paraitre ce graphique, celui-ci représente la topologie d’une partie du réseau géorgien, c’est-à-dire les chemins empruntés par ma requête depuis mon ordinateur jusqu’aux adresses IP situées en périphérie. Ce type de schéma permet d’identifier les nœuds par lesquels les données que j’envoie vers ces IP sont obligées de passer. En utilisant des outils de géolocalisation des adresses ip, il est alors possible d’obtenir les coordonnées géographiques de ces nœuds, ce qui nous permet de dresser la carte ci-dessous (cliquez dessus pour agrandir) :
Cette carte a été réalisée à partir de 20 000 requêtes envoyées sur Nmap vers des IP géorgiennes et azéries depuis mon ordinateur (situé à Paris), mais aussi depuis des serveurs VPN localisés au Japon, en Inde, en Israel, en Russie ou aux Etats-Unis. En comparant les différentes routes empruntées, je me suis rapidement rendu compte qu’il existait des chemins privilégiés qui ont une certaine pertinence en géopolitique et en géographie. Les données à destination de la Géorgie empruntent ainsi une voie quasi unique depuis Francfort jusqu’au port de Poti sur la mer Noire. Ceci est dû au fait que, depuis quelques années, la Géorgie est connectée au Web via un câble sous-marin qui relie Poti à Balchik, en Bulgarie. Ce câble, baptisé Caucasus Cable System (CCS) a été inauguré en novembre 2008 après d’importants retards dus au conflit entre la Russie et la Géorgie à l’été de la même année. En effet, le port de Poti où ce câble se termine était également le port principal de la petite marine géorgienne qui fut détruite par la flotte russe de mer Noire aux premiers jours des hostilités.
De fait, on constate que la Géorgie est aujourd’hui grandement dépendante de ce câble pour se connecter à Internet. Auparavant, les connections s’effectuaient de manière bien plus lente via un autre câble reliant Poti à Sotchi en passant par Soukhoumi (Abkhazie). Mais les tensions entre la Géorgie et la Russie, de même que la question du séparatisme abkhaze, rendaient cette voie très périlleuse pour un gouvernement géorgien qui avait fait de l’arrimage à l’Occident l’un de ses principaux arguments de politique internationale. Pour autant, l’inauguration du CCS n’a pas résolu tous les problèmes. Le fait que les géorgiens dépendent d’un seul et unique câble pour assurer leur connectivité optimale indique une faible résilience en cas de conflit (les russes pourraient couper le câble, comme ils savent sans doute le faire) ou de catastrophe naturelle (séisme sous-marin par exemple). Le sujet est d’ailleurs tellement sensible en Géorgie qu’en février 2016, un scandale a éclaté quand le parti libéral géorgien a révélé la tenue de négociations secrètes entre l’opérateur géorgien Caucasus Online (administrateur principal du câble) et la firme russe de télécommunication Vimpelcom pour le rachat du câble par ce dernier.
Concernant l’Azerbaijan, la situation est bien différente. Autant la Géorgie ne dépend pratiquement plus de la Russie pour assurer sa connectivité, autant Bakou est littéralement « branché » sur le réseau russe. La plupart des données analysées (et d’où qu’elles proviennent) ont en effet été prises en charges par la société Transtelecom dans ses serveurs de Dyatkovo et de Yaroslavl.
En ce qui concerne l’interconnectivité entre ces deux pays géographiquement voisins que sont la Géorgie et l’Azerbaïdjan, on remarque dès lors que dans le cyberespace ils sont très éloignés l’un de l’autre. Théoriquement, un paquet de données envoyé de Tbilissi vers Bakou aura toutes les chances de passer par les routes qui sont représentées sur la carte ci-dessus. Ce qui veut dire que le trajet est long : le paquet de donnée traversera la mer Noire, la Bulgarie, rejoindra Francfort avant d’être pris en charge en Russie via Hambourg et Stockholm. Dans un article qui sera publié ici même dans quelques temps, nous tenterons de vérifier cette hypothèse.
Enfin, dernier enseignement de cette carte, le trajet emprunté par les données au niveau mondial montre que malgré sa position centrale entre l’Europe et l’Asie, la Russie joue un rôle périphérique dans la circulation des données vers les deux pays qui nous intéressent. En effet, même s’il existe d’importants câbles qui relient l’Asie à l’Europe en passant par la Russie en suivant le tracé du transsibérien, aucun des paquets que nous avons envoyés n’a emprunté cette route, ceux-ci préférant passer par les câbles qui longent les côtes de l’Asie du sud avant de remonter vers l’Europe occidentale via la Méditerranée. Pourtant, j’avais choisi Osaka et Hong-Kong comme origine de requête justement pour vérifier l’hypothèse d’une route russe privilégiée par rapport à celle, plus méridionale, qui passe par Singapour et l’Inde. En effet, en 2005 fut inauguré une dorsale fibre optique reliant Londres à Hong Kong via Moscou, Ekaterinbourg et Novosibirsk. Si l’ouverture de cette dorsale a permis d’améliorer de manière significative la connectivité russe, elle n’en demeure pas moins absente dans nos relevés.
En d’autres termes, les données à destination du Caucase préfèrent emprunter la route qui fut jadis celle du voyage de retour de Marco Polo plutôt que celle du docteur Jivago. Et ne parlons même pas de la route intermédiaire qui fut pendant des siècles celle par laquelle transita une bonne partie de la soie de Chine vers l’Europe. La fameuse route de la soie, que beaucoup aimeraient voir renaître, est une sorte de trou noir dans le cyberespace car aucun câble ne la traverse de part en part – si l’on considère du moins cette route de la soie dans l’une de ses variantes les plus fameuses : celle de la fin du Moyen âge, juste avant les Grandes Découvertes, lorsque les galères de Venise et de Gênes allaient chercher jusqu’en Crimée et à l’embouchure du Don des richesses qui avaient auparavant traversé l’Asie Centrale puis contourné la Caspienne pour aboutir au Caucase actuel. Pourtant, un tel projet existe bel et bien dans le cyberespace, qui rendraient à la Géorgie, à l’Azerbaïdjan et à l’Iran les statuts de grandes routes de commerce et d’échange d’information que ces pays occupèrent pendant des siècles.
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[…] Comme le met en lumière l’étude des itinéraires de paquets de données par des outils comme traceroute, les données en provenance des territoires séparatistes transitent désormais quasi […]