Comment l'hyperautomatisation pilotée par l'IA transforme la cybersécurité
Comment l'IA et l'apprentissage automatique améliorent la cybersécurité des entreprises
Relier tous les points dans un paysage de menaces complexe
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Automatiser les trois piliers de la cybersécurité
Les énormes volumes de données générées sur le réseau d'une entreprise sont trop importants pour un simple suivi manuel. En ce qui concerne la collecte, l'analyse et la correction des menaces des données, définissons les niveaux de maturité de l'automatisation de chaque domaine et la manière dont Stellar Cyber s'efforce d'atteindre une maturité maximale dans l'hyperautomatisation pilotée par l'IA.
Automatisation de la collecte de données
Collecte de journaux
Le pain et le beurre de la surveillance de la cybersécurité, les journaux sont des enregistrements d'événements créés par les applications, les périphériques réseau et les serveurs.
Au niveau de maturité le plus élémentaire, les journaux sont inclus dans le processus d’analyse de la cybersécurité via la réplication des journaux. Un analyste configure manuellement un script local sur un serveur ou un appareil qui réplique périodiquement tous les journaux et les dépose dans un référentiel central. Utilisé principalement pour les lots de journaux, chaque journal est souvent formaté pour être lisible par l’homme. Il n’est souvent lu que lorsque les analystes tentent de résoudre manuellement un problème ou d’explorer la façon dont un incident de sécurité a commencé.
À un niveau d'automatisation moyen, ce processus commence à intégrer une visibilité en temps réel en extrayant automatiquement les journaux vers un système de gestion central, généralement via une API ou une configuration d'application plus approfondie. Le formatage individuel des journaux devient également plus centré sur la machine, avec une plus grande importance accordée aux dispositions structurées qui peuvent être facilement ingérées par les outils de gestion des journaux. Les analystes doivent toujours aider manuellement ces outils à sélectionner les périphériques à inclure et doivent souvent revenir à l'échantillonnage et ajuster leurs pratiques de gestion des journaux au fil du temps.
Enfin, l'ingestion des journaux dans sa forme la plus automatisée va au-delà d'un simple système de collecte pour intégrer la découverte automatique des appareils. Que ce soit via une API, des sources de journaux ou des capteurs natifs, chaque appareil d'entreprise peut être découvert et suivi, quelle que soit son activité sur le réseau.
Surveillance de la sécurité du réseau
La surveillance de la sécurité du réseau prend du recul par rapport aux actions individuelles au sein de l'application et examine plutôt le trafic circulant sur un réseau d'entreprise pour évaluer les actions malveillantes.
Les approches de surveillance de la sécurité réseau non basées sur l'IA ont bien fonctionné par le passé, mais les cybercriminels ont rapidement adapté leurs approches. Les anciens outils de sécurité comparent simplement les informations des paquets réseau à une liste prédéfinie de stratégies connues, et les anciens pare-feu ont du mal à faire face au trafic chiffré de bout en bout d'aujourd'hui.
Les outils de sécurité réseau automatisés peuvent collecter des informations provenant de pans de réseaux beaucoup plus vastes, à la fois sur le cloud public et privé et sur le matériel sur site. Capteurs réseau de Stellar Cyber creusez en profondeur, en collectant des métadonnées sur tous les commutateurs physiques et virtuels. Ses capteurs décodent les charges utiles via l'inspection approfondie des paquets et peuvent fonctionner sur les serveurs Windows 98 et versions ultérieures, ainsi que sur Ubuntu, Debian et Red Hat.
La collecte de toutes ces données peut être fondamentale pour une cybersécurité solide, mais elles doivent encore être transformées en informations et, surtout, en actions.
Automatisation de l'analyse des données
Il existe un certain degré d'analyse de données qui nécessitera toujours l'expertise et les connaissances d'un véritable humain. Cependant, les progrès de l'analyse automatisée permettent désormais aux analystes de prendre des décisions urgentes avec plus de clarté que jamais auparavant.
L'analyse des événements à un stade précoce de l'automatisation repose souvent sur l'intervention d'un analyste qui doit relier les points lui-même, qu'il s'agisse d'une version logicielle nécessitant un correctif ou d'une faille ignorée. Dans le pire des cas, l'attaquant est conscient de la faille et l'exploite activement avant même qu'un analyste n'en ait connaissance. Bien que cette opération soit encore manuelle, la collecte de tous les différents formats de données dans un tableau de bord central constitue la base de l'outil de gestion des informations et des événements de sécurité (SIEM) désormais omniprésent.
Il y a une dizaine d'années, l'une des capacités dont se targuaient les professionnels de la sécurité les plus expérimentés – la capacité à reconnaître une attaque dont ils avaient déjà été témoins – a soudainement pu être utilisée par de nouvelles équipes grâce à la détection basée sur les signatures. Les organisations ont ainsi commencé à bénéficier d'un niveau moyen d'analyse automatisée. Si une signature de fichier ou une adresse IP correspondait à une attaque précédemment identifiée, un analyste pouvait être immédiatement alerté (généralement via son outil SIEM).
Cependant, cette forme basique d’analyse des événements n’apportait toujours aucune réponse aux attaques zero-day ou aux attaques innovantes. De plus, les analystes étaient confrontés à un défi encore plus grand : les événements de sécurité étaient générés bien plus rapidement qu’ils ne pouvaient être traités.
Vous connaissez (probablement) déjà l’analyse automatisée
Bien que l’analyse comportementale basée sur les anomalies puisse prédire et donc prévenir les attaques, elle peut être sujette à de faux positifs et à encombrer les flux de travail de réponse aux incidents – c’est là que la dernière couche d’automatisation de la sécurité apporte le plus grand changement aujourd’hui.
Automatisation de la réponse aux incidents
Les deux dernières étapes – la collecte et l’analyse des données – mènent toutes deux à une seule chose : la réponse aux incidents.
La réponse aux incidents qui repose sur un niveau d'automatisation de base nécessite que l'analyste désactive manuellement l'accès au réseau lors de la mise en quarantaine des appareils infectés par des logiciels malveillants, installe à distance de nouveaux correctifs logiciels et réinitialise les mots de passe et les noms d'utilisateur des utilisateurs dont les comptes ont pu être piratés. Vous remarquerez peut-être que ces opérations sont principalement de nature réactive, ce qui est le résultat de la lenteur de l'intervention manuelle.
En progressant vers un niveau intermédiaire d’automatisation de la réponse aux incidents, cette approche s’appuie sur les bases de l’analyse comportementale et agit en conséquence, souvent en refusant automatiquement aux utilisateurs suspects l’accès aux ressources critiques ou en alertant l’analyste approprié en fonction de son domaine d’expertise. Les manuels permettent aux équipes de sécurité de garder un contrôle total sur les réponses automatiques, ce qui permet à un outil basé sur l’IA d’exceller dans l’exécution des tâches répétitives et banales de la cybersécurité quotidienne.
Ce niveau d'automatisation des incidents est toutefois particulièrement sensible à un problème : les faux positifs. Ceux-ci peuvent imposer des restrictions à tort sur un utilisateur ou un appareil, ce qui a de graves répercussions sur la productivité. Les entreprises dotées de pipelines de réponse aux incidents matures élaborent déjà des processus de réponse aux incidents de haute précision : il s'agit de l'hyperautomatisation.
Comment l'hyperautomatisation de Stellar Cyber transforme la réponse aux incidents
Dans l'introduction, nous avons expliqué que l'hyperautomatisation est le processus d'empilement de couches d'automatisation pour produire le meilleur résultat commercial possible. Dans les piles de sécurité matures, l'hyperautomatisation combine l'analyse approfondie et basée sur des modèles des algorithmes d'apprentissage automatique avec le processus de contextualisation des incidents.
Le Graph ML de Stellar Cyber est capable de cartographier les corrélations entre les alertes d'anomalies individuelles et de les transformer en cas : en convertissant des milliers d'alertes en quelques centaines d'événements réels dont elles peuvent faire partie. Chaque cas est ensuite automatiquement enrichi et hiérarchisé, en fonction des qualités uniques de ses alertes individuelles. Enfin, les analystes disposent d'un point de référence unique : un tableau de bord qui rassemble l'intégralité des comportements, des défauts et des dispositifs de leur organisation en cas simplifiés.
Si votre organisation n'a pas encore atteint le pic de maturité en matière d'automatisation, ne vous inquiétez pas : il est normal que la maturité de l'automatisation progresse de manière sporadique, car les outils sont mis à niveau tous les deux ou trois ans. Si vous êtes curieux de savoir comment Stellar Cyber offre la plateforme Open XDR la plus rentable du marché, Contactez-nous pour une démo aujourd'hui.
