Phantom

Le but du projet est de développer une messagerie chiffrée de bout en bout en Python.

Technologies utilisées

Backend

Le backend sera une API en Python, permettant de faire communiquer le Frontend et la Base de données.

Doc autogénéré de l'API

Pour acceder a la doc autogenér de l'api, il vous suffit d'aller l'adresse suivante : http://localhost:8000/docs ou sur celle la http://127.0.0.1:8000/redoc

Librairies Python

• cryptography : pour gérer le hash des mots de passe.
• logging et colorlog : pour une gestion des logs plus précise et visuelle.
• SqlAlchemy : ORM simplifiant la gestion de la base de données et permettant de travailler avec des objets.
• sqlacodegen : pour la rétro-ingénierie de la base de données afin de récupérer les modèles sous forme d'objets, à utiliser avec SqlAlchemy.
• FastAPI : pour créer une API avec différentes routes afin de faire communiquer le Frontend avec la Base de données.

Frontend

Framework et librairies JavaScript

• React : permet de travailler avec des composants et de profiter de nombreuses librairies.
• Vite : facilite la création rapide d'un projet React, avec un serveur de développement très rapide qui ne recharge que les modules modifiés.

Base de données

• Utilisation de MySQL, un SGBD que nous maîtrisons bien et qui utilise le langage SQL.
• Pour le stockage local, nous utilisons IndexedDB, une base de données NoSQL intégrée au navigateur, offrant un stockage local résistant à la suppression du cache.

Algorithmes de chiffrement et salage

• SHA-256 : pour le hachage des mots de passe, méthode robuste qui ne permet pas de retrouver la chaîne initiale, contrairement à MD5.
• os.urandom : pour générer un sel aléatoire, plus difficile à reverse engineer qu'une simple librairie Python comme random.
• RSA : algorithme de chiffrement basé sur une paire de clés (publique/privée) garantissant l'intégrité et la confidentialité des échanges.
• AES-GCM : algorithme de chiffrement symétrique (même clé pour chiffrer et déchiffrer), adapté au chiffrement de grandes quantités de données, comme les images.

Chiffrement utilisé

Nous utilisons AES-GCM pour chiffrer les données, ainsi que os.urandom pour générer le nonce. Ensuite, RSA est utilisé pour envoyer les données chiffrées ainsi que la clé AES et son nonce, afin de permettre le déchiffrement du message à l'arrivée.

Technique mise en place

Long Polling Request

Il s'agit d'une technique JavaScript basée sur la récursivité, permettant une communication quasi instantanée avec le serveur sans le surcharger de requêtes. Elle consiste à garder la connexion ouverte avec le serveur pendant un certain laps de temps (30 sec/1 min) pour vérifier s'il y a de nouvelles données. Quand la connexion se ferme, une nouvelle demande est immédiatement relancée.

Exemple

async function LongPollingRequest() {
    const response = await fetch("http://api/toutLesMessages");
    if (response.status === 200) {
        const data = await response.json();
        setMessage(data);

        setTimeout(async () => {
            await LongPollingRequest();
        }, 500);
    } else {
        setTimeout(async () => {
            await LongPollingRequest();
        }, 1000);
    }
}

Mise en place

Navigateur

Attention, si vous tentez d'envoyer des messages audio de Chrome vers Safari, l'audio ne sera pas correctement transmis à cause d'une conversion mal effectuée du WAV au MPEG avec Chrome.

Méthode 1 (Recommandé)

Docker

1. Modifications sur l'indicateur de type de fin de ligne Dans VsCode sur le fichier wait-for-it.sh En bas à droite, cliquez sur l'indicateur de type de fin de ligne (probablement "CRLF"). Changez-le en "LF".

---

L'application fonctionne grâce à des conteneurs Docker, ce qui permet un déploiement facile et une exécution sur n'importe quelle machine.
Pour cela, installez Docker, placez-vous à la racine du projet, puis lancez la commande suivante :

docker-compose up --build

Pour accéder à l'application, rendez-vous à l'adresse suivante :

http://localhost:5173

Méthode 2

Backend

1. Installer Python Pour pouvoir lancer le backend il vous faudra installer Python. Vous pouvez le faire via se lien : Python

2. Installer les dépendances Pour installer les dépendances Python requises, placez-vous dans le sous-dossier Backend et exécutez la ligne de commande suivante :

 pip install -r requirements.txt

) Création de la base de données

Vous devez créer une base de données avec le schéma présent dans Backend/BDD/bdd.sql.

4. Configuration des variables de l'application

Vous trouverez un fichier variables-example.json qui est un modèle des variables à renseigner pour le bon fonctionnement de l'application. Il vous suffira de remplir le fichier avec vos variables et de le renommer en variables.json.

FrontEnd

1. Installer NodeJS Pour pouvoir exécuter la parti FrontEnd il vous faut installer NodeJS. Vous pouvez le faire via se lien : NodeJS
2. Installer les dépendances

Placez-vous dans le dossier Frontend puis exécutez la commande suivante :

npm install 

3. Lancer le serveur de développement

Pour lancer le serveur de développement, exécutez la commande suivante :

npm run dev