Détection des menaces pilotée par l'IA : la détection des menaces de demain exige l'IA
La détection et la réponse aux menaces constituent en un mot la cybersécurité d'entreprise : c'est le terme générique désignant les processus et les technologies permettant d'identifier les menaces de sécurité potentielles. Le large éventail d'attaques et de techniques à détecter comprend les logiciels malveillants, les accès non autorisés, les violations de données ou toute autre activité susceptible de compromettre l'intégrité, la confidentialité ou la disponibilité des systèmes d'information d'une organisation.
Non seulement c'est le Il est de la responsabilité du Centre des opérations de sécurité de contrôler tout ce qui précèdeL’objectif est de détecter ces menaces le plus tôt possible afin de minimiser les dégâts. Il s’agit d’une tâche ardue, surtout lorsqu’on s’appuie sur des équipes purement humaines. Cet article décompose la détection et la réponse aux menaces en ses composants et voit où la détection des menaces pilotée par l’IA est sur le point d’apporter les plus grands changements.
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La référence absolue : le cadre de cybersécurité du NIST (CSF) 2.0
Le NIST CSF 2.0 divise la détection et la réponse en cinq compétences principales. Collectivement, ces éléments déterminent la probabilité qu'une équipe soit en mesure de prévenir, d'identifier et de répondre à une attaque de manière cohérente et exploitable.
Identifier
L'identification, première des cinq compétences clés, se situe au sommet du « cercle » du NIST pour une bonne raison. Cette première étape exige une compréhension approfondie de tous les actifs et fournisseurs dispersés dans l'entreprise. Dans de nombreuses organisations, cela exige en soi un audit structuré et approfondi. Bien qu'il serait idéal de voir l'ensemble des actifs de l'organisation en un seul endroit, la réalité d'une évaluation manuelle des actifs est beaucoup plus fragmentaire. Les équipes vont évaluer et auditer une unité commerciale ou un projet spécifique à la fois, en créant un inventaire au fur et à mesure.
À partir de là, ils doivent ensuite associer les actifs individuels aux risques auxquels ils sont confrontés. Un outil d'analyse des vulnérabilités permet d'accélérer ce processus, mais il convient de garder à l'esprit la quantité d'efforts nécessaires au projet initial d'identification des actifs. Et tandis que des équipes individuelles effectuent les évaluations, le scanner de vulnérabilités analyse trop souvent des « instantanés » de sections bouclées au sein de votre entreprise.
Protéger
La fonction d'identité constitue la base de la protection, qui doit ensuite empêcher activement les acteurs malveillants de profiter des failles qui se trouvent à l'intérieur ou autour d'eux. De nombreux outils de cybersécurité classiques remplissent ce rôle, qu'il s'agisse de la gestion des identités et des contrôles d'accès qui empêchent la prise de contrôle des comptes, ou d'un pare-feu qui bloque les activités réseau étranges.
La forme classique de protection, à savoir l'installation d'un correctif pour une application dont le code est vulnérable, devient de plus en plus risquée. Le délai entre la publication d'un CVE à haut risque et son exploitation dans la vraie vie est souvent tout simplement trop court : 25 % des CVE à haut risque sont exploités le jour même de leur publication.
Détecter
Si un attaquant a déjà franchi les défenses, un TTP courant consiste à flâner dans les limites de l'environnement d'une victime suffisamment longtemps pour établir le prochain meilleur mouvement. Dans les cas de détection de menaces internes, il s’agit du niveau de base d’une attaque.
Les outils de détection les plus répandus sont toujours basés sur les signatures. Ils fonctionnent en analysant les paquets de données entrants pour révéler tout signe de code suspect. Les sections analysées sont ensuite comparées à une base de données actualisée des modèles d'attaque précédents.
Réagir
Lorsqu'un fichier malveillant ou un réseau infecté est identifié, il est temps de réagir. Ce processus définit le degré de maîtrise d'un éventuel incident de cybersécurité. La pression est forte à ce stade, car une réponse bâclée peut nuire encore davantage à la réputation du client. Par exemple, si la fermeture de tous les accès au réseau permet d'arrêter très rapidement la propagation d'un malware, elle plongerait également l'organisation dans un état catatonique.
Au lieu de cela, une réponse exige une communication claire et la suppression chirurgicale des appareils et des comptes d’utilisateurs compromis.
Lors d’attaques complexes, les appareils concernés doivent souvent être effacés et le système d’exploitation réinstallé.
Récupérer
La dernière capacité d’une stratégie de cybersécurité mature est de reconnaître les échecs qui ont conduit à une violation ou un événement antérieur, et d’en revenir plus forts. Les données concernant les temps de réponse soutiennent profondément les organisations avec des politiques de sécurité définies, des audits réguliers et des RSSI dédiés – les organisations qui démarrent sur cette lancée peuvent souvent récupérer les cours des actions dans les 7 jours.
Comment GenAI renforce chaque maillon de la chaîne
Chaque organisation est confrontée à ses propres défis lorsqu’elle souhaite optimiser ses processus de détection des menaces. Jusqu’à présent, la détection des menaces par l’IA a toujours prouvé son efficacité pour résoudre certains des problèmes les plus importants, en particulier au sein des équipes restreintes.
Découverte automatique des actifs
Analyse en temps réel
L'utilisation défensive de l'IA est déjà aussi variée que les menaces qu'elle espère contrecarrer. Parmi les développements les plus intéressants, on peut citer utilisation de ChatGPT pour analyser les sites Web à la recherche de signes de phishing et la capacité des LLM à identifier des séquences d'appels d'API malveillantes, grâce à des clusters de mots suspects. La détection des menaces basée sur l'IA est capable d'accéder en profondeur au code source et aux données exécutables, ce qui lui confère des informations bien plus granulaires qu'un examen manuel ne le pourrait.
Analyse comportementale
Le véritable pouvoir de l’IA réside dans sa capacité à collecter des données sur des pans incroyablement larges d’activités. Lorsqu'il est formé sur des ensembles de données très divers d'organisations réelles, cela devient un outil essentiel pour établir une base de comportement normal du réseau et des appareils. Ces modèles d’activité peuvent ensuite alimenter une détection permanente des anomalies. Ainsi, tout comportement anormal peut être signalé comme source de préoccupation. Pour réduire la quantité de fausses alarmes, le même moteur d’analyse peut également collecter davantage de données contextuelles autour d’un événement pour établir sa légitimité.
Enfin, tout cela peut être envoyé à un humain pour une véritable validation ; ce retour d’information est essentiel pour fermer la boucle de rétroaction d’une IA et assurer son amélioration continue.
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