Le terrain est à nouveau en train de changer sous les pieds du « cloud hybride », et les équipes de cybersécurité doivent trouver de nouveaux repères.
Il y a à peine une dizaine d’années, les entreprises — pour des raisons de coût et d’efficacité — se sont tournées en masse vers le cloud public , en rémunérant des prestataires tiers pour accéder à des serveurs, à des ressources réseau et à des ressources de stockage. L'année dernière, 83 % de ces personnes ont dû se réadapter. Les coûts ne cessaient d'augmenter, le nombre d'attaques explosait, et les dirigeants ont pris conscience que le modèle de cloud sur lequel ils s'étaient appuyés n'offrait plus une valeur prévisible ni un niveau de risque acceptable. Ils ont donc à nouveau adapté leur stratégie de stockage des données, en conservant certaines données et charges de travail dans le cloud public, mais en rapatriant les charges de travail critiques vers des environnements privés sur site, selon une enquête de DataCanopy.
À peine les organisations avaient-elles procédé à cette adaptation que l'IA générative a fait apparaître une nouvelle série de problèmes. Cela a entraîné une forte augmentation des volumes de données dans ces environnements cloud et a donné lieu à une vague de menaces basées sur l'IA qui a rapidement mis à rude épreuve les équipes de sécurité.
En effet, une récente enquête menée par Gigamon intitulée « » ( ) a révélé que 91 % des responsables de la sécurité et des technologies de l'information « font désormais des compromis en matière de sécurisation et de gestion de leur infrastructure cloud hybride ». Certains ont reporté des projets liés à la sécurité. D'autres ont assoupli les contrôles d'accès afin d'assurer la continuité de leurs activités. Nombre d'entre eux ont réduit leurs efforts en matière de surveillance ou de mise en conformité avec la loi « » afin de réduire leurs coûts.
« Les budgets des RSSI sont sous pression, les menaces se multiplient et l’IA ne fait qu’aggraver la situation », a déclaré Mark Jow, responsable technique et évangéliste pour la région EMEA chez Gigamon, en énumérant trois préoccupations récurrentes qui empêchent les responsables de la sécurité des systèmes d’information de dormir la nuit. « Cela signifie que les RSSI doivent faire des compromis, car ils ne peuvent tout simplement pas faire tout ce qu’ils aimeraient faire. »
Pourtant, certaines entreprises identifient les mesures qu’elles peuvent prendre pour relever les défis liés à la sécurité du cloud. Voici quatre bonnes pratiques que, selon les experts, les entreprises mettent de plus en plus en œuvre pour reprendre le contrôle de leurs environnements hybrides :
1. Pour renforcer la sécurité du cloud hybride, privilégiez une visibilité totale
Selon l'étude de Gigamon intitulée « », près de la moitié (47 %) des responsables informatiques ne disposent pas d'une vision globale ni d'une visibilité complète sur l'de leurs environnements. À mesure que les organisations combinent infrastructures sur site, services de cloud public et plateformes SaaS (Software-as-a-Service), le suivi des charges de travail et des flux de données devient de plus en plus complexe.
«Les budgets des RSSI sont réduits, les menaces se multiplient et l’IA ne fait qu’aggraver la situation. »Mark Jow, chargé de la promotion technique et évangéliste pour la région EMEA chez Gigamon
Les enjeux sont importants. Une fois qu'ils ont obtenu un accès initial, les cyberattaquants se déplacent souvent latéralement au sein d'environnements hybrides, en exploitant des voies internes pour étendre leur champ d'action. Sans une visibilité totale, les responsables de la sécurité risquent de ne pas détecter cette activité avant qu'il ne soit trop tard.
La surveillance en temps réel devient une priorité absolue. L'époque où la gestion des actifs informatiques se résumait à des contrôles programmés de l'activité du réseau informatique, dont les résultats pouvaient prendre des heures, voire des jours, à être obtenus, est désormais révolue. Même 10 ou 15 minutes, ce n'est tout simplement pas suffisant. La surveillance en temps réel fournit un flux continu de données d'une fiabilité à la seconde près, ce qui permet aux équipes de sécurité et, dans certains cas, aux systèmes autonomes d'évaluer l'activité du réseau et les anomalies en un temps record.
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En effet, 64 % des personnes interrogées dans le cadre de l'enquête Gigamon indiquent que leur priorité n° 1 pour l'année à venir sera de mettre en place une surveillance des menaces en temps réel afin de bénéficier d'une visibilité totale sur leurs données. Cela implique notamment le déploiement de capteurs dans des environnements hybrides, la consolidation des données provenant de systèmes disparates et l'intégration de la surveillance aux workflows de réponse automatisés d' .
2. Simplifiez et filtrez les données afin de « vous concentrer sur le signal, et non sur le bruit »
L'IA est sans doute la principale responsable de la récente explosion des volumes de données : selon Gigamon, un responsable informatique sur trois affirme qu'elle a doublé le trafic sur son réseau. Le problème est si grave que 55 % des organisations évitent d' r des solutions d'IA générative (GenAI) pour de nombreux cas d'utilisation, comme l'a révélé une enquête de Deloitte intitulée « » .
«Il ne s’agit pas seulement de protéger un périmètre statique, mais de sécuriser un réseau dynamique… capable d’agir de manière autonome dans les environnements sur site et dans le cloud, à la vitesse d’une machine. »Ritu Jyoti, ancienne analyste chez IDC et experte en agents IA autonomes
L'explosion des volumes de données a des répercussions directes sur les coûts, les performances et la sécurité. Une augmentation du trafic implique davantage de surveillance, davantage d'angles morts et des coûts d'infrastructure plus élevés. Les équipes de sécurité peinent à tirer des informations pertinentes d'un flux sans cesse croissant de journaux, d'alertes et de données télémétriques.
Les organisations réagissent en filtrant et en affinant leurs données. Les plateformes de visibilité identifient le trafic pertinent et mettent en évidence les menaces cachées. Les outils de sécurité dans le cloud garantissent l'application de politiques cohérentes dans tous les environnements. Les outils de qualité des données permettent de nettoyer et de normaliser les informations afin d'en améliorer l'analyse.
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« Il s’agit de se concentrer sur le signal, et non sur le bruit », a déclaré M. Jow. « Plus nous parvenons à rationaliser ce qui est analysé, plus les équipes peuvent réagir rapidement, et moins les attaquants ont de chances de passer inaperçus. »
3. Mettez en œuvre le modèle « zero trust » et la microsegmentation afin de limiter les mouvements latéraux au sein des environnements de cloud hybride
La répartition des charges de travail dans des environnements hybrides offre aux attaquants davantage d'occasions de se déplacer latéralement une fois qu'ils ont obtenu l'accès. Chaque nouvelle région cloud, chaque cloud privé virtuel (une partie logiquement isolée de l’infrastructure d’un fournisseur de cloud public), chaque microservice ou chaque interface de programmation d’application (API, c’est-à-dire la connexion entre des ordinateurs ou des programmes informatiques qui leur permet de communiquer et de partager des données) crée une nouvelle faille interne que les pirates peuvent exploiter. C'est pourquoi une sécurité axée sur l'identité et une segmentation fine sont indispensables.
Le modèle « identity-first » (priorité à l'identité) d' , , constitue désormais l'alternative incontestablement plus sûre aux anciennes solutions de sécurité basées sur le périmètre, dans lesquelles les utilisateurs, une fois à l'intérieur d'un pare-feu ou travaillant sur un appareil approuvé, disposaient d'une liberté quasi totale pour se déplacer au sein du réseau. Les stratégies « Zero Trust » — qui sont au cœur de l’approche « Identity-First » — vérifient en permanence les utilisateurs, les services et les charges de travail, quel que soit leur emplacement dans l’architecture, ce qui réduit l’ampleur des répercussions en cas de compromission des identifiants ou des jetons. S'inscrivant dans le cadre du modèle « zero trust », la microsegmentation divise les réseaux en petites zones cloisonnées, de sorte que les intrus ne puissent pas se déplacer facilement s'ils parviennent à pénétrer dans un réseau.
À mesure que les volumes de données générés par l'IA augmentent et que les surfaces d'attaque s'étendent, les pirates ont recours à l'automatisation pour explorer les voies d'accès au cloud à la vitesse d'une machine. C'est là qu'interviennent le modèle « zero trust » et la microsegmentation, qui permettent de contenir rapidement les failles de sécurité et d'empêcher qu'un simple point d'entrée ne se transforme en une compromission à grande échelle.
4. Utilisez des systèmes de défense basés sur l'IA pour contrer les menaces issues de l'IA
Les attaques basées sur l'IA se multiplient rapidement. Selon Gigamon, plus de la moitié des entreprises ont constaté une augmentation des s de ransomware basées sur l'IA ( ) l'année dernière. Une récente enquête menée par Ekco a révélé que les menaces liées à l'intelligence artificielle ont dépassé les violations de données traditionnelles en tant que principale préoccupation des responsables informatiques.
«». C’était la première fois que l’IA était utilisée pour détecter une vulnérabilité dans un environnement réel. Pour les défenseurs, c’est une nouvelle passionnante. »Sandra Joyce, vice-présidente de Google Threat Intelligence
Ritu Jyoti, ancienne analyste chez IDC et experte en agents IA autonomes, a averti que ces outils représentaient un « double défi majeur » pour les environnements hybrides.
« Il ne s’agit pas seulement de protéger un périmètre statique, mais bien de sécuriser un réseau dynamique d’identités non humaines capables d’agir de manière autonome, tant dans les environnements sur site que dans le cloud, à la vitesse d’une machine », a déclaré Jyoti. « Les dispositifs de sécurité traditionnels, conçus pour des utilisateurs humains, ne font pas le poids face à cela. »
Sandra Joyce, vice-présidente de Google Threat Intelligence, a abondé dans ce sens, soulignant qu’à mesure que les agents d’IA se généralisent dans les environnements cloud, ils élargiront le champ des menaces tout en offrant, grâce à , des fonctionnalités permettant aux organisations de maîtriser ce risque accru.
« Nous avons vu l’IA utilisée pour enrichir du code, nous l’avons vue utilisée pour créer des deepfakes, et nous l’avons vue utilisée pour élaborer des e-mails de spear-phishing », a déclaré Joyce. « Mais nous n’avons rien observé qui s’apparente à une attaque « » de type agentique ou à une campagne s’auto-alimentant. » « J’appelle cela « l’époque d’avant », car je m’attends tout à fait à ce que ce genre de choses se produise. »
Google utilise déjà l'IA à grande échelle pour lutter contre l'IA. L'entreprise analyse des milliards d'échantillons de logiciels malveillants à l'aide des modèles automatisés d' , intègre l'IA à Gmail afin de réduire le hameçonnage et le spam, et a récemment utilisé un agent IA pour détecter et aider à corriger une vulnérabilité dans SQLite, une base de données légère intégrée à de nombreuses applications, avant que des pirates ne l'exploitent.
« C'était la première fois que l'IA était utilisée pour détecter une vulnérabilité dans un environnement réel », a déclaré Joyce. « Pour les défenseurs, c’est vraiment passionnant. »
L'avenir (lucratif) de la sécurité du cloud hybride
Les dernières prévisions de Gartner en matière de sécurité de l'information indiquent que les dépenses dans ce domaine sont en forte hausse, portées par les investissements dans la sécurité du cloud hybride. According to the leading research and advisory firm’s Q3 2025 forecast, spending for cloud security posture management (CSPM) tools is projected to grow from $2,5 billion in 2023 to $13 billion in 2029—a compounded annual growth rate (CAGR) of 31,23%, making it the fastest-growing segment in the report. Le marché atteindra 15,6 milliards de dollars d'ici 2032.
La sécurité moderne du cloud hybride repose sur une approche multicouche des défenses, afin que les attaquants se heurtent à une résistance à chaque étape. La visibilité, la microsegmentation et la surveillance basée sur l'IA constituent une architecture de sécurité suffisamment résiliente pour résister aux flux massifs de données, aux mouvements latéraux et aux menaces autonomes.
« L’avenir de la sécurité et de la création de valeur ne réside pas dans la construction de murs plus hauts, mais dans la mise en place d’un tissu de confiance partant de l’intérieur », a déclaré Jyoti. « Cela implique de passer à un modèle axé sur l’identité et fondé sur le principe du « zero trust », dans lequel chaque agent d’IA est considéré comme un utilisateur privilégié. » « Nous devons mettre en place une surveillance continue afin de détecter tout comportement anormal, utiliser des contrôles d'accès granulaires pour renforcer la sécurité et — c'est essentiel — veiller à ce que les humains restent impliqués dans les décisions les plus cruciales. »
