L’analyse de cybersécurité utilise la science des données et l’IA pour améliorer la détection et la réponse aux menaces. Il fournit des informations plus approfondies que les solutions de sécurité réseau traditionnelles en corrélant, agrégeant et visualisant les informations des jeux de données dans tous les environnements.
Des analyses de cybersécurité efficaces doivent s’intégrer dans les processus de gestion des risques, de cyberdéfense, de détection des intrusions et de réponse aux incidents. Cette intégration garantit la conformité aux normes et réglementations de cybersécurité, améliore la sensibilisation et les renseignements sur les menaces, ainsi que l’allocation des ressources et le retour sur investissement. En analysant les modèles d’apprentissage automatique, les journaux d’applications, le trafic réseau et d’autres sources de données, les organisations peuvent identifier les anomalies, comprendre les causes des incidents et mettre en œuvre des étapes de remédiation pour atténuer les risques.
L’analyse de la cybersécurité est essentielle pour que les organisations modernes maintiennent une infrastructure de cybersécurité sécurisée. Il offre une visibilité sur les cybermenaces, la conformité aux normes de sécurité et des informations sur l’efficacité des activités de cybersécurité. En utilisant des outils et des technologies avancés, les organisations peuvent améliorer leur posture de cybersécurité et se protéger contre un large éventail de cybermenaces.
Le besoin d’analyses de cybersécurité robustes n’a jamais été aussi urgent qu’aujourd’hui : les cybermenaces sont en constante mutation et évoluent à un rythme qui rend de nombreux outils de cybersécurité traditionnels obsolètes, les initiatives de transformation numérique ont accidentellement augmenté les surfaces de cyberattaque et les experts en sécurité sont toujours très demandés en raison d’un manque continu de talents en cybersécurité suffisants. Ces problèmes de sécurité et bien d’autres s’aggravent désormais les uns avec les autres, ce qui rend encore plus difficile pour les petites et grandes organisations d’identifier et de gérer correctement les cyber-risques.
Ce guide examine plus en détail les analyses de cybersécurité : pourquoi cela est important, comment cela fonctionne et où cela s’intègre dans les programmes de sécurité modernes. Vous explorerez les concepts fondamentaux derrière l’analyse de la cybersécurité et la manière dont ils diffèrent des outils SIEM (Security Information and Event Management) traditionnels.
Nous discuterons également du rôle essentiel que la gestion autonome des endpoints (AEM) jouera dans la révolution des analyses de sécurité pour aider les entreprises à gérer et sécuriser plus efficacement les endpoints et leurs environnements informatiques contre les pirates informatiques.
Que sont les analyses de cybersécurité ?
L’analyse de la cybersécurité implique l’utilisation de techniques de science des données, de machine learning (ML) et d’autres types d’algorithmes d’IA pour obtenir des informations à partir de quantités massives de données.
Cela peut permettre aux organisations de créer des stratégies et protocoles de cybersécurité proactifs qui détectent, atténuent et bloquent mieux les cybermenaces.
[Lire également : L’apprentissage automatique dans la cybersécurité : votre guide tout-en-un]
Comment fonctionnent les outils d’analyse de cybersécurité ?
Les outils d’analyse de cybersécurité utilisent des algorithmes avancés qui peuvent passer au crible de grandes quantités de données historiques et en temps réel, telles que le trafic réseau, les appareils d’endpoint, l’activité et le comportement des utilisateurs, les journaux d’événements, les flux de renseignements sur les menaces externes et les applications commerciales, afin de fournir une vue plus complète de la posture de sécurité d’une organisation. Cette analyse consolidée peut permettre une approche plus proactive de la détection et de la réponse aux menaces.
Certaines techniques et capacités courantes de science des données utilisées avec les outils d’analyse de cybersécurité comprennent :
- Modélisation statistique : utilisée pour mieux comprendre et tester les hypothèses en générant des exemples de données, par exemple pour mesurer la vulnérabilité et les risques
- Analyse du comportement : utilisée pour identifier les modèles inhabituels qui s’écartent des comportements de référence compris grâce à la reconnaissance des modèles et à la détection des anomalies
- Analyse prédictive : utilisée pour mieux comprendre les incidents passés afin de prédire et de prévenir les attaques futures
- Exploration de données : utilisée pour extraire des informations utiles en recherchant et en analysant de grandes quantités de données brutes
- Apprentissage automatique : utilise les informations fournies par les techniques de science des données pour former, améliorer et automatiser les processus
Lorsque vous apprenez à connaître les outils d’analyse de cybersécurité, vous pouvez également rencontrer un autre terme associé : SIEM. Bien que les analyses SIEM et de sécurité soient liées, ce sont deux concepts distincts.
Analyses de cybersécurité par rapport à SIEM
Les analyses de sécurité et les systèmes SIEM peuvent jouer des rôles similaires dans l’écosystème de cybersécurité lorsqu’il s’agit de collecter, d’analyser et d’améliorer la réponse aux menaces. Cette section traite de certaines des différences et de la manière dont chaque solution de sécurité contribue à une approche de cybersécurité robuste.
Les systèmes SIEM traditionnels sont conçus pour collecter et analyser les flux de données, les données de journal, les alertes et les données d’événements provenant de nombreuses sources surveillées, telles que les appareils réseau, les ordinateurs, les systèmes de stockage et les pare-feux. En consolidant ces informations, le SIEM peut aider aux efforts de conformité, fournir un aperçu de l’intégrité du réseau et identifier les incidents liés à la sécurité sur des appareils individuels. Les outils SIEM existants utilisent généralement des méthodes basées sur des règles conçues pour correspondre aux modèles de menaces précédemment détectées afin de détecter les écarts par rapport aux opérations normales.
Cependant, avec la composition de l’infrastructure réseau d’entreprise typique qui change pour prendre en charge les employés distants, hybrides et au bureau, les solutions SIEM peuvent avoir besoin d’aide pour maintenir les données cruciales à jour, en particulier lors du remplissage des bases de données de gestion de configuration (CMDB).
Lors de l’identification des cybermenaces, les systèmes SIEM existants se limitent souvent à identifier uniquement les modèles de menaces connus grâce à une détection basée sur des signatures, également appelée détection basée sur des règles. La détection basée sur la signature exige que tous les modèles de menaces se comportent d’une certaine manière et recherchent ces comportements pour détecter les attaques, ce qui signifie que les systèmes SIEM peuvent avoir du mal à détecter de nouveaux types de cyberattaques qui ne correspondent pas au mode de fonctionnement des attaques traditionnelles, comme les logiciels malveillants qui peuvent échapper à la détection en se déguisant en fichiers légitimes ou en escroqueries par hameçonnage qui exploitent des techniques d’ingénierie sociale pour inciter les employés à mener des attaques via des liens malveillants. Non seulement cette incapacité à détecter de nouvelles cyberattaques entraîne des faux positifs en raison de la quantité de données que le SIEM essaie d’analyser, mais elle peut également entraîner de nombreux faux négatifs et des opportunités manquées de remédier aux incidents potentiels causés par des menaces émergentes.
Comme les solutions SIEM, les outils d’analyse de cybersécurité peuvent traiter plusieurs types de données, y compris les données provenant de sources internes et externes. Étant donné que cette puissance de traitement implique également des capacités de Big Data, l’analyse de la cybersécurité peut fournir une plus grande profondeur d’analyse pour améliorer les efforts prédictifs et mieux informer la prévention et la réponse proactives aux incidents de sécurité.
Grâce à l’apprentissage automatique et à l’analyse comportementale, les outils d’analyse de la cybersécurité peuvent également apprendre continuellement à identifier de nouveaux modèles, anomalies et menaces émergentes, à ajuster les alertes pour ne faire remonter que les problèmes les plus prioritaires et à éliminer la création de faux positifs, ce qui signifie que chaque alerte est plus significative, plus exploitable et plus capable de protéger votre environnement (sans ajouter de bruit à votre charge de travail).
Aujourd’hui, les systèmes SIEM modernes intègrent des fonctionnalités d’analyse de sécurité clés pour répondre aux limitations posées par les solutions SIEM existantes. Par exemple, certains outils SIEM intègrent des capacités d’IA et augmentent la quantité de sources de données qui peuvent être analysées, comblant ainsi l’écart entre ce que les outils SIEM et d’analyse de cybersécurité peuvent faire.
Globalement, de nombreux professionnels de la cybersécurité considèrent toujours les solutions SIEM comme une approche réactive et axée sur la conformité de la gestion des données de sécurité, tandis que l’analyse de la cybersécurité émerge comme une approche plus proactive et axée sur l’entreprise pour aider les organisations à optimiser leurs stratégies de cybersécurité, leur cyberhygiène et leur cyberdéfense.
Pourquoi les analyses de cybersécurité sont importantes
Le nombre croissant de menaces et les coûts substantiels des incidents de cybersécurité peuvent être considérés comme le catalyseur de l’intérêt croissant dans le domaine de l’analyse de cybersécurité. Les attaques de rançongiciels, par exemple, ont doublé chaque année depuis 2019, selon une étude sur les tendances de cybersécurité de McKinsey.
L’avancée de l’analyse de la sécurité des big data est également motivée par l’utilisation accrue de l’IA par les cyberattaquants. En exploitant la puissance de l’ IA dans la cybersécurité, les entreprises doivent s’efforcer d’égaliser les règles du jeu lorsqu’elles défendent leurs actifs et données contre les cybercriminels.
En résumé : sans une compréhension complète de votre surface d’attaque, la surveillance, la protection et la prise des mesures nécessaires pour protéger les environnements informatiques sont presque impossibles. En collectant, traitant et analysant des données provenant de diverses sources, l’analyse de la cybersécurité peut fournir des informations exploitables qui permettent aux organisations de prendre des décisions plus éclairées et de prendre des réponses plus rapides, plus efficaces et des mesures proactives.
Avantages de l’analyse des données de cybersécurité
Bien que la détection plus rapide des menaces de sécurité soit souvent considérée comme le principal avantage des analyses de cybersécurité, ces informations plus approfondies peuvent également prendre en charge d’autres cas d’utilisation importants, tels que la fourniture d’analyses prédictives pour aider les équipes de sécurité à anticiper les violations avant qu’elles ne se produisent, renforçant la prise de décision proactive à l’aide d’informations axées sur les données et évaluant les opportunités d’amélioration pour renforcer les défenses futures.
Examinons certains des cas d’utilisation fondamentaux pour l’analyse de la cybersécurité et comment ces fonctionnalités peuvent vous aider à renforcer la cyberrésilience de votre organisation, à améliorer la détection des menaces, à hiérarchiser les actions les plus critiques et à mesurer l’impact des investissements en sécurité.
Une réponse plus rapide aux menaces
C’est vrai : la base d’une cybersécurité efficace est la détection et l’atténuation rapides des menaces.
Les outils d’analyse de cybersécurité peuvent aider les organisations à accélérer le temps moyen de réparation (MTTR) en utilisant des capacités d’apprentissage automatique pour trier plus rapidement et hiérarchiser les alertes en fonction de la gravité et des risques. En hiérarchisant les incidents en fonction du contexte commercial de ce qui se passe dans les environnements et les domaines à plus haut risque, les équipes peuvent répondre aux menaces les plus percutantes pendant les premières étapes des attaques et bien avant que les acteurs malveillants ne puissent compromettre la confidentialité, l’intégrité et la disponibilité des données et systèmes critiques.
Prévoir les cybermenaces grâce à la détection des anomalies
Les plateformes d’analyse de sécurité peuvent être utilisées pour rechercher des menaces potentielles en corrélant les informations, en analysant les modèles, en découvrant les tendances et en identifiant les indicateurs potentiels de compromission, tels que le trafic inhabituel des utilisateurs ou l’activité suspecte, qui peuvent passer inaperçues par des solutions de cybersécurité conventionnelles ou une analyse manuelle des données.
Grâce à des méthodes de détection basées sur le comportement, l’analyse de la cybersécurité peut réduire le temps moyen de détection (MTTD) et aider les organisations à identifier plus rapidement les vulnérabilités zero-day et les attaques inconnues. En prédisant les menaces potentielles avant qu’elles ne se produisent, les informations analytiques de cybersécurité permettent aux équipes de sécurité d’agir avant que les menaces ne s’aggravent en violations. Au lieu de répondre aux menaces lorsqu’elles se produisent, les informations analytiques de cybersécurité deviennent un outil stratégique pour aider les organisations à faire passer leurs postures de cybersécurité de réactives à proactives, une approche de sécurité de plus en plus nécessaire pour le paysage actuel en constante évolution des menaces.
Construire une cyberdéfense proactive
Les analyses de cybersécurité aident à soutenir une approche proactive de la cybersécurité en générant des informations qui peuvent être utilisées pour renforcer l’amélioration et l’optimisation continues des politiques, cadres, procédures et contrôles de cybersécurité.
En mesurant les performances et en effectuant des analyses comparatives par rapport aux normes et aux meilleures pratiques du secteur, l’analyse de la cybersécurité peut aider les organisations à évaluer et optimiser l’efficacité des outils et processus de sécurité existants. Cette prévision permet aux organisations d’identifier les lacunes potentielles, de renforcer les défenses dans les zones à haut risque, d’ajuster les politiques de sécurité, de remédier aux vulnérabilités et de mener une formation ciblée des employés pour atténuer les risques et mieux prévenir les cyber-incidents.
Améliorer la prise de décision
Des analyses de cybersécurité robustes peuvent fournir une base axée sur les données pour la prise de décisions stratégiques, telles que :
- Où hiérarchiser les investissements de sécurité et allouer des ressources pour un impact maximal
- Identifier les systèmes redondants qui peuvent être consolidés ou remplacés pour améliorer les efforts d’optimisation des coûts informatiques
- Équilibrer les mesures de sécurité avec l’efficacité opérationnelle en évaluant l’efficacité et en veillant à ce que les protocoles de sécurité n’entravent pas la productivité
Les organisations peuvent utiliser des analyses de cybersécurité pour maintenir des défenses solides contre les cybermenaces tout en alignant les objectifs et les mesures de sécurité sur les objectifs et les résultats de l’entreprise.
Analyse médico-légale plus approfondie
À la suite d’un incident de sécurité, l’analyse des big data peut aider à la recherche d’informations scientifiques et d’analyses des causes profondes en aidant les organisations à rassembler le calendrier, la méthode d’attaque et l’impact des attaques, tels que la portée de la perte potentielle de données, à l’aide d’informations contextuelles provenant de sources de données situées dans l’environnement.
Les modèles d’apprentissage automatique peuvent également être utilisés pour analyser les incidents de sécurité passés et simuler différents scénarios d’attaque afin d’aider les équipes à mieux prédire où les vulnérabilités peuvent être exploitées, à découvrir des informations pour renforcer les défenses et à permettre des réponses plus rapides et plus précises aux nouveaux cyberincidents.
Soutenir la conformité
Les analyses de cybersécurité peuvent aider à démontrer la conformité en fournissant des preuves de la manière dont une organisation suit les meilleures pratiques et directives pour protéger ses données et systèmes. En collectant, traitant et analysant des données provenant de différentes sources, les organisations peuvent utiliser des informations analytiques de cybersécurité pour créer des rapports qui montrent le statut et les performances des contrôles de sécurité, politiques, exigences réglementaires, normes et procédures du secteur existants. Ces rapports peuvent prouver la conformité et aider les auditeurs, les régulateurs et les clients à vérifier la sécurité et la confidentialité d’une organisation.
À une époque où les normes de conformité réglementaire et de protection des données sont de plus en plus strictes, les outils d’analyse de cybersécurité peuvent aider les organisations à identifier et hiérarchiser les domaines nécessitant des améliorations, à combler les lacunes et à résoudre d’autres risques affectant la conformité, en les protégeant des répercussions juridiques et financières potentielles en évitant les pénalités ou les violations.
Comment Tanium jouera un rôle crucial dans l’avenir des analyses de cybersécurité
Les outils d’analyse de cybersécurité sont indispensables pour protéger les actifs numériques, maintenir la continuité opérationnelle et préserver la réputation de l’organisation dans un paysage où les cybermenaces évoluent et se développent constamment. Cependant, une tâche tout aussi importante nécessaire pour tirer le meilleur parti des analyses de cybersécurité est la capacité d’agir sur ces informations pour consolider tous les points d’entrée possibles dans votre environnement de manière plus rapide, plus facile et plus sûre : l’introduction de la gestion autonome des endpoints (AEM).
« AEM... combine la gestion unifiée des endpoints, l’expérience numérique des employés et l’IA, facilitant ainsi une approche complète et autonome de la gestion des endpoints.1 »Steve McDowell, analyste en chef et PDG de NAND Research
Pour répondre à ce besoin du secteur, notre méthodologie autour de l ’AEM représente un bond en avant innovant dans l’automatisation axée sur l’IA pour l’espace de travail numérique, marquant un changement significatif dans la gestion des données et l’efficacité opérationnelle.
Notre objectif pour l’AEM chez Tanium est d’étendre encore plus l’analyse de la cybersécurité en incorporant l’ IA composite pour fournir une automatisation et une prise de décision intelligentes pour la gestion des endpoints informatiques.
Le modèle Tanium pour AEM évolue à partir de notre plateforme axée sur le cloud, améliorant l’efficacité grâce à des fonctionnalités autonomes alimentées par l’IA, telles que l’application de la configuration et la résolution des menaces. Sa capacité fondamentale tirera parti des données en temps réel et des informations sur l’IA pour recommander de manière autonome des actions alignées sur les indicateurs de réussite et la tolérance au risque de chaque organisation.
« La gestion autonome des endpoints vous permet de prendre une longueur d’avance sur les problèmes informatiques et de sécurité courants, mais d’une manière qui sera toujours sûre, où vous serez toujours sous contrôle. »Matt Quinn, directeur de la technologie chez Tanium
Notre vision est de permettre aux équipes de sécurité de prendre des décisions plus intelligentes et plus efficaces, de réduire la dépendance aux processus manuels et de stimuler la sécurité et les performances opérationnelles en traitant de manière proactive les tâches informatiques et de sécurité de manière sécurisée et contrôlée.
Notre approche de l’AEM est actuellement en cours de développement et devrait être publiée à l’été 2024. Nous vous invitons à nous contacter pour une démonstration ou à vous inscrire à un événement à venir près de chez vous pour le voir en action.
1McDowell, Steve. « Premier avantage de Tanium en matière de gestion autonome des endpoints. » Forbes, publié le 18 janvier 2024.
