Les avantages de l’analyse de sécurité

Analyse de sécurité

Grâce à l’analyse des menaces en quasi-temps réel, les technologies d’IA et de machine learning jouent désormais un rôle essentiel en cybersécurité. Elles regroupent les données issues des sources suivantes et alertent les organisations en cas d’activité anormale.

• Performances des terminaux

• Données comportementales

• Utilisation des applications métier

• Sources externes de renseignements sur les menaces

Les récentes avancées en matière d’analyse de sécurité comprennent des systèmes d’apprentissage adaptatif qui affinent les modèles de détection à partir de l’expérience et des enseignements tirés des comportements d’authentification et du code des applications. Ils détectent intelligemment les anomalies et alertent les parties prenantes. Ces technologies collectent et analysent des données en temps réel, notamment :

• Géolocalisation

• Renseignements sur les menaces

• Métadonnées des actifs

• Contexte des adresses IP

• Comportement des utilisateurs

Ces différentes données peuvent ensuite servir à la fois à réagir immédiatement aux menaces et à mener des enquêtes.

Avantages de l’analyse de sécurité

Les coûts directs et indirects des failles de sécurité exploitées avec succès sont très élevés, et la cybersécurité est devenue un enjeu crucial pour les entreprises. Les employés, les clients, les fournisseurs et les partenaires s’attendent à ce que les systèmes d’une organisation soient hautement disponibles et tolèrent mal les ralentissements ou les interruptions de service causés par des cyberattaques.

Cas d’utilisation de l’analytique de sécurité

L’évolution des techniques et des tactiques des cybercriminels contribue à la croissance du secteur de la sécurité. La sophistication croissante des méthodes d’attaque courantes, comme le phishing, les logiciels malveillants et les rançongiciels, complexifie encore le paysage des menaces. Aujourd’hui, jusqu’à 98 % des cyberattaques reposent sur une forme d’ingénierie sociale, très difficile à maîtriser puisque même les professionnels de l’informatique peuvent être victimes de ces manipulations. Les attaques sont souvent difficiles à détecter, car elles se produisent rapidement et leurs indicateurs peuvent être répartis entre différentes sources de données, comme les serveurs réseau, les terminaux et les applications.

Face à cette complexité, les méthodes d’analyse de sécurité assistées par le machine learning offrent plusieurs avantages aux organisations :

1. Améliore la visibilité sur les techniques d’attaque complexes, comme le vol d’identifiants, les déplacements latéraux et l’exfiltration de données.

2. Permet de détecter rapidement les menaces internes en analysant les activités des comptes et le comportement des utilisateurs.

3. Favorise une approche proactive de la sécurité en fournissant des informations sur les activités suspectes connues, afin que les organisations puissent atténuer les menaces avant leur exploitation.

Avantages de l’analyse des données pour la sécurité

L’analyse de sécurité offre de nombreux avantages que la sécurité des applications traditionnelle ne permet pas d’obtenir. Sa capacité à analyser en quasi-temps réel de grands volumes de données variées constitue l’un de ses principaux atouts. Les données analysées peuvent notamment inclure :

• Données sur les terminaux et le comportement des utilisateurs

• Trafic réseau

• Utilisation du cloud et trafic associé

• Applications métier

• Données contextuelles non informatiques

• Sources externes de renseignements sur les menaces

• Données de gestion des identités et des accès

• Preuves de conformité lors d’un audit

L’analyse de ces diverses sources de données offre aux organisations une vue d’ensemble des événements. En reliant les informations issues de ces sources, l’analyse permet de détecter les incidents de sécurité de manière proactive et d’accélérer les délais de réaction, aidant ainsi l’entreprise à préserver l’intégrité de ses systèmes et de ses données. Voici les principaux avantages de l’analyse pour la sécurité des organisations.

Sécurité proactive -En corrélant les événements avec les données de journalisation et d’autres sources en quasi-temps réel, l’analyse de sécurité détecte rapidement les signes d’activité suspecte. Elle constitue ainsi le socle d’une posture de sécurité proactive qui permet aux organisations de repérer les menaces plus tôt et d’améliorer considérablement leur réactivité.

Respect des exigences réglementaires -L’analyse de sécurité aide à respecter les réglementations sectorielles et gouvernementales, comme PCI-DSS, HIPAA et le RGPD. Elle surveille les accès, l’authentification et le comportement des utilisateurs, ce qui permet de détecter les menaces internes et de conserver des journaux à des fins d’audit. Elle fournit également des rapports offrant une vue unifiée de tous les événements liés aux données et permettant de repérer les risques de non-conformité.

Amélioration de l’analyse forensique des incidents -Les outils d’analyse des données fournissent des informations sur l’origine d’une attaque, son déroulement et la nature des dommages ou de l’exploitation. Chacun de ces éléments est essentiel à l’analyse forensique. Ces informations permettent aux équipes de sécurité d’établir une chronologie précise de l’attaque et d’éviter que des événements similaires ne se reproduisent.

L’analyse avancée des données applique des modèles statistiques et de machine learning pour détecter les anomalies en temps réel et analyser les menaces. Ces capacités génèrent des alertes de sécurité détaillées, qu’elles enrichissent de données forensiques supplémentaires pour détecter les cybermenaces et y répondre. L’analyse avancée réduit la charge de travail des équipes de sécurité en déclenchant automatiquement des processus dès qu’une menace interne ou un autre comportement à risque est détecté.

L’évolution de l’analyse de sécurité et de ses apports

La complexité, la diversité, la vitesse et le volume des cyberattaques rendent presque obsolètes les pratiques de sécurité conventionnelles et manuelles. À cela s’ajoute l’extension croissante des infrastructures technologiques des entreprises : le besoin d’une analyse de sécurité optimisée par l’IA devient évident.

Par ailleurs, les questions liées à la fiabilité et à la pertinence des données de sécurité plaident largement en faveur d’une puissance de calcul qui dépasse la simple automatisation. À mesure que la transformation numérique s’impose, le volume de données croît de façon exponentielle, tout comme la surface d’attaque. Les organisations ont besoin de l’IA dans l’analyse de sécurité pour suivre le rythme et garder une longueur d’avance sur les menaces.

L’analyse des données optimisée par l’IA permet désormais aux organisations de prévoir les attaques et d’établir des référentiels de comportement normal sur leurs réseaux et dans leurs environnements informatiques. Ces méthodes aident à repérer rapidement les comportements suspects dans les grandes organisations et les vastes ensembles de données. L’IA déclenche des alertes à destination des équipes de sécurité dès qu’un comportement suspect ou anormal est détecté. Grâce à ces alertes, les organisations peuvent prévenir les menaces internes. L’analyse les aide également à comprendre l’impact total ou le risque potentiel de chaque événement.

L’IA appliquée à l’analyse de sécurité offre une visibilité considérablement accrue sur les activités de l’organisation, en déterminant plus rapidement lesquelles sont normales et lesquelles peuvent poser problème. Les capacités intégrant des technologies intelligentes, dont le machine learning, analysent les données provenant de sources externes, comme les rapports collectifs de renseignements sur les menaces et les bases de données de vulnérabilités, ainsi que les données internes. Les systèmes s’appuient sur ces analyses pour rechercher et repérer les schémas qui ne correspondent pas aux activités jugées acceptables ou sûres selon leur apprentissage.

Avec l’aide de l’IA, l’analyse avancée de la sécurité peut :

• Établir un référentiel d’activité normale pour modéliser les anomalies, qu’il s’agisse de l’activité des utilisateurs ou du trafic réseau.

• Analyser les activités des logiciels malveillants qui échappent à la détection antivirus afin de déterminer s’ils représentent une menace.

• Corréler les données historiques sur les intrusions et les attaques pour repérer des schémas et détecter les intrusions.

Applications de l’analyse de sécurité

Comme indiqué précédemment, les cyberattaques sont de plus en plus difficiles à détecter. Toutes les organisations peuvent donc tirer parti de l’analyse de cybersécurité. Aujourd’hui, la plupart des entreprises s’appuient sur de grandes quantités de données qu’elles doivent protéger. L’analyse de sécurité peut être utilisée de différentes manières pour protéger les réseaux et les informations clients.

• Surveillance et analyse du trafic réseau -En combinant les données de surveillance du trafic réseau à d’autres schémas d’événements, l’analyse repère rapidement les anomalies et signale les attaques potentielles.

• Détection des menaces ciblant les terminaux -Les terminaux, comme les ordinateurs portables, les ordinateurs de bureau et les appareils mobiles, constituent souvent des points d’entrée pour les attaques. En surveillant ces terminaux, l’analyse de sécurité peut détecter rapidement les menaces visant ceux d’une organisation.

• Détection des menaces internes -En surveillant le comportement des employés et des partenaires en ligne, l’analyse de sécurité détecte efficacement les menaces internes. Elle peut analyser les actions des utilisateurs afin de repérer tout comportement suspect dans les zones sensibles. Cela inclut la surveillance des frappes au clavier et des métadonnées d’activité, quel que soit le niveau d’accès de l’utilisateur.

• Détection des menaces liées aux utilisateurs malveillants -Le suivi fondé sur l’analyse du comportement des utilisateurs et des entités (UEBA) permet de détecter les menaces dans toute l’organisation. Ces outils utilisent des algorithmes et le machine learning pour établir un modèle de comportement normal, puis repérer les indicateurs d’activité malveillante.

• Surveillance de l’exportation et de l’exfiltration des données - En bloquant les canaux de communication non autorisés et en empêchant les utilisateurs de transmettre leurs identifiants à des sites non autorisés, l’analyse de sécurité prévient la copie ou le téléchargement illicites de données. Elle contribue ainsi à contrer les attaques de phishing et le vol d’identifiants.

• Automatisation de la conformité réglementaire - En consignant la collecte des données, en gérant la circulation des données personnelles et en surveillant l’activité des données, l’analyse de sécurité assure automatiquement le respect de nombreuses réglementations. Les outils d’analyse peuvent également alerter les équipes en cas de manquement à la conformité et produire des rapports consolidés pour les audits.

Sécurité proactive grâce à l’analyse de sécurité optimisée par l’IA

L’analyse de sécurité commence par regrouper des données issues de diverses sources et par filtrer les informations les plus utiles. Elle s’appuie ensuite sur le contexte propre à votre réseau informatique et sur les menaces susceptibles de viser votre organisation pour produire des renseignements exploitables. Les menaces sont mises en regard d’un profil de risque adapté aux besoins de l’entreprise. Enfin, les menaces futures sont modélisées afin de préparer l’organisation avant qu’elles ne se concrétisent.