Automatisation SecOps : cas d'utilisation et comment surmonter les principaux défis
Découvrez ce qu'est l'automatisation SecOps, les différents cas d'utilisation de l'automatisation SecOps et comment Stellar Cyber peut aider les organisations à surmonter les principaux défis de l'automatisation SecOps.
Les opérations de sécurité (SecOps) ont atteint un tournant : les outils utilisés pour assurer la sécurité des organisations sont nombreux, se chevauchent et sont extrêmement précis. Les analystes sont donc poussés à bout pour identifier et recouper les problèmes découverts. Cependant, les attaquants continuent de passer entre les mailles du filet.
L'automatisation des opérations de sécurité promet de révolutionner la manière dont les équipes SecOps interagissent avec le volume considérable de données de sécurité actuelles, en offrant une détection des menaces et une conformité améliorées. Ce guide explore les nombreuses formes d'automatisation disponibles, de la nouvelle génération aux solutions de sécurité de nouvelle génération. SIEM De l'automatisation aux scénarios de réponse entièrement automatisés, nous aborderons les principaux défis rencontrés par les nouveaux projets d'automatisation.
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Qu'est-ce que l'automatisation SecOps ?
La cybersécurité est un domaine en constante évolution : l’existence même de SecOps est le résultat de l’évolution du secteur, qui s’éloigne des équipes cloisonnées. SecOps ayant fusionné l’informatique et la cybersécurité au sein d’une équipe plus cohérente, les entreprises ont pu bénéficier de processus plus rapides et plus efficaces. L’automatisation de SecOps s’appuie sur ces progrès, en rationalisant les flux de travail des employés dans l’ensemble du spectre SecOps.
Pour illustrer comment l'automatisation peut faire une différence tangible, examinons les cinq rôles clés que jouent les équipes SecOps. Il s'agit de :
- Intervenant en cas d'incident : Ce rôle est responsable de la surveillance des outils de sécurité, de leur configuration et du tri des incidents identifiés par les outils.
- Enquêteur de sécurité : Lors d'un incident, ce rôle identifie les appareils et systèmes affectés, effectue une analyse des menaces et déploie des stratégies d'atténuation.
- Analyste de sécurité avancé : À l'instar d'un enquêteur en sécurité chargé d'identifier les menaces inconnues, ce rôle peut parfois se concentrer sur la découverte de nouvelles menaces. D'un point de vue managérial, cette personne a une influence considérable sur la qualité des programmes des fournisseurs et des tiers et peut contribuer à identifier les éventuelles lacunes au sein de ces programmes. SOCses outils et procédures.
- SOC directeur: Supervisant directement le SOC Le rôle du responsable est d'assurer la liaison entre l'équipe de sécurité et les autres dirigeants de l'entreprise. Il connaît bien le rôle de chaque membre et sait guider l'équipe vers une plus grande efficacité et une meilleure collaboration.
- Ingénieur/architecte en sécurité : Ce rôle se concentre sur la mise en œuvre, le déploiement et la maintenance des outils de sécurité d'une organisation. Comme ils gèrent l'architecture de sécurité globale, ils définissent les capacités et la visibilité que l'équipe peut gérer.
Une fois les rôles définis, il est plus facile de comprendre comment l'automatisation promet des gains aussi importants pour le domaine de la sécurité opérationnelle. Les rôles les plus ciblés, comme celui de gestionnaire d'incidents, ont déjà largement bénéficié d'outils tels que la gestion des informations et des événements de sécurité (SIEM).SIEM). SIEM Ces outils collectent et normalisent automatiquement les fichiers journaux générés par chaque périphérique connecté au réseau.
L’importance de l’analyse automatisée
Les moteurs d'analyse sont particulièrement bien placés pour traiter ces données, et bien plus encore. Prenons l'exemple des équipes de réponse aux incidents, dont une grande partie consiste à croiser les alertes et les données générées par différents outils. Les outils d'automatisation comme SOAR (Security Orchestration Analysis and Response) permettent de comparer les données provenant de sources multiples, telles que… SIEMLes pare-feu et les solutions de protection des terminaux sont centralisés sur une plateforme unique. Cette centralisation offre une vue unifiée des menaces, permettant aux équipes de réponse aux incidents de les analyser plus rapidement et aux moteurs d'analyse IA de les traiter beaucoup plus vite. L'automatisation des opérations de sécurité est ainsi modulaire : de la collecte et la normalisation des données à l'analyse des alertes et à la réponse, le temps moyen de réponse se situe entre quelques minutes et plusieurs mois.
Par exemple, lorsqu'un système capable d'automatisation SIEM Si l'outil détecte une anomalie dans l'interaction d'un utilisateur avec des ressources sensibles, un scénario peut indiquer à l'IA d'analyser d'autres flux d'informations, comme les données de connexion récentes et les pages web récemment consultées. Toutes ces données permettent de vérifier une menace et, dès leur réception par l'équipe de réponse aux incidents, la réponse manuelle de l'enquêteur de sécurité est accélérée.
L'automatisation SecOps de pointe actuelle exige toujours que les intervenants en cas d'incident choisissent les mesures à prendre en réponse à certaines menaces : cela se fait grâce à des manuels. Avec le manuel approprié en place, un utilisateur suspect peut être empêché de télécharger du matériel à haut risque ou d'accéder à des réseaux sensibles. En réduisant le recours à l'intervention manuelle, les outils d'automatisation comme SOAR accélèrent non seulement l'efficacité SecOps et les temps de réponse, mais permettent également aux équipes de se concentrer sur des initiatives stratégiques et des menaces complexes.
Cas d'utilisation pour l'automatisation SecOps
Détection et réponse aux menaces
La détection des menaces a toujours été l'une des composantes les plus chronophages de SOC équipes : compte tenu du besoin de visibilité complète, une décennie entière de progrès en cybersécurité a vu l’essor de plateformes de surveillance hyper-granulaires, comme SIEM Cependant, ce volume et cette complexité sans cesse croissants des données de sécurité ont exercé une pression accrue sur les systèmes en amont, tels que les équipes de réponse aux incidents.
Les méthodes manuelles traditionnelles de surveillance et d'analyse des événements de sécurité peinent à suivre le rythme et l'échelle requis par les entreprises modernes. C'est pourquoi l'automatisation représente l'un des cas d'usage offrant le meilleur retour sur investissement. En s'intégrant aux processus existants, SIEM L'outil que vous avez mis en place est capable d'ingérer de plus grandes quantités de données beaucoup plus rapidement que les humains.
Le succès de l'automatisation de la détection des menaces repose en grande partie sur le moteur analytique sur lequel elle repose. La plupart des fournisseurs SOAR utilisent un mélange d'apprentissage supervisé et non supervisé : le premier fonctionne en entraînant explicitement le modèle sur des ensembles de données étiquetés de menaces connues. Cela leur permet de créer une base de données de modèles de menaces qui peuvent ensuite être appliquées aux données du monde réel provenant d'une entreprise. L'apprentissage non supervisé, en revanche, voit des modèles essentiellement entraînés à comprendre l'activité « normale » du réseau et des points de terminaison. Chaque fois qu'un écart par rapport à cela est détecté, il peut le classer – les modèles non supervisés sont capables de s'améliorer continuellement au fil du temps, à mesure que leurs « menaces » de sortie sont jugées comme correctes ou non.
L'IA multi-niveaux de Stellar Cyber combine un modèle d'apprentissage hybride avec GraphML, qui met en corrélation tous les événements qui se produisent sur les réseaux de votre entreprise. Cela permet de détecter toutes les attaques, même les plus complexes qui se propagent sur plusieurs systèmes disparates. En utilisant un modèle hybride, les entreprises peuvent se lancer avec le premier, tandis que le second s'adapte aux contours du réseau de l'entreprise au fil du temps.
Réponse aux incidents
Dans les flux de travail manuels traditionnels, des tâches telles que le tri des alertes, la collecte de données et l'exécution d'une réponse nécessitent souvent beaucoup de temps et d'efforts humains. Étant donné que les outils SOAR couvrent l'ensemble des outils de sécurité d'une organisation, elle est en mesure de mettre en œuvre l'automatisation de la réponse aux incidents, ce qui signifie que la réponse à une menace peut se produire au point de terminaison même d'où elle se produit.
Par exemple, les courriels ont toujours été une source importante de menaces. Généralement, face à un courriel d'hameçonnage, l'équipe de sécurité n'est pas au courant de l'activité suspecte avant que l'utilisateur ne soit tombé dans le piège et que son appareil n'ait tenté de charger l'URL suspecte. Pire encore, une équipe de sécurité centrale peut être confrontée à une situation où l'utilisateur n'est pas directement piégé et que son appareil ne tente pas de charger l'URL suspecte. SIEM Il est possible que l'outil ne détecte même pas un site d'hameçonnage, surtout s'il dérobe furtivement les identifiants saisis. Les outils SOAR sont capables de réagir immédiatement sur plusieurs fronts : au niveau du réseau, ils peuvent identifier un site d'hameçonnage suspect grâce à la réputation IP du pare-feu ; et au niveau du terminal, ils peuvent utiliser le traitement automatique du langage naturel pour repérer les signes grammaticaux d'un message d'hameçonnage. Ces deux actions permettent de prendre des mesures : bloquer l'accès de l'utilisateur au faux site de connexion, puis signaler l'e-mail et le transmettre à l'équipe de sécurité pour analyse.
L'automatisation SOAR n'automatise pas seulement les capacités de réponse aux incidents de SecOps, mais décentralise ses capacités juste-à-temps, permettant à SecOps de sécuriser même les points de terminaison distants.
Gestion de la conformité
SecOps peut automatiser la gestion de la conformité de différentes manières : des tâches d'administration de base des journaux aux aspects de gestion des menaces de plus haut niveau.
En centralisant et en agrégeant les journaux, les configurations système et les détails des incidents, les plateformes SOAR permettent une tenue de registres complète. C'est une opération de base, mais elle reste essentielle : l'article 30 du RGPD et la norme ISO 27001 exigent tous deux explicitement que les enregistrements de journaux, les rapports et la documentation soient à jour. En centralisant et en stockant automatiquement ces données, SOAR peut réduire considérablement la charge de travail administrative des équipes SecOps.
La volonté de responsabilisation dans les cadres de conformité modernes ne se limite pas à la tenue de registres clairs et centralisés : ils doivent également démontrer que les contrôles d'accès basés sur les rôles sont respectés. SOAR garantit que seul le personnel autorisé peut exécuter des tâches spécifiques, en raison de leur mise en œuvre avec des contrôles de gestion des identités et des accès (IAM). SOAR va cependant plus loin que la simple vérification des informations d'identification et prend en compte tous les flux de données avant que l'accès ne soit accordé à un utilisateur ou à un appareil. L'emplacement, la période, la réussite de l'OTP, les ressources demandées ; tous ces éléments peuvent jouer un rôle dans l'autorisation, sans impacter l'utilisateur final légitime.
Gestion des Vulnérabilités et Tests d’intrusion
La gestion automatisée des correctifs simplifie le processus fastidieux de surveillance et d'application manuelle des correctifs. En automatisant ces tâches, les entreprises peuvent remédier aux vulnérabilités plus rapidement et plus efficacement, garantissant ainsi la sécurité des systèmes critiques.
L'intégration d'une plateforme SOAR au système de gestion de configuration de votre organisation simplifie les exigences constantes de gestion des correctifs. L'automatisation de la gestion des vulnérabilités peut surveiller en permanence l'état des différentes versions du système, en identifiant tout écart par rapport à la base de sécurité approuvée. Lorsqu'un correctif manquant est détecté, la plateforme SOAR peut lancer un processus de correction automatisé pour appliquer le correctif. Elle effectue ensuite une vérification indépendante pour confirmer que le correctif a été correctement implémenté. Si le processus de correctif échoue ou si certains systèmes sont exclus de la gestion automatisée des correctifs pour des raisons opérationnelles, la plateforme SOAR signale ces problèmes pour un examen manuel. Cela signifie qu'aucune vulnérabilité n'est négligée.
Analyse du comportement des utilisateurs (UBA)
L'UBA est le cœur battant de la fonctionnalité SOAR. Elle est rendue possible par le fait que les plateformes SOAR regroupent des données provenant de vastes pans de sources de données, notamment des systèmes de détection de points de terminaison, des journaux d'accès et des moniteurs de trafic réseau. Collectivement, chaque point de données représente une action ou une décision prise par un utilisateur final. Les outils UBA permettent à SOAR d'analyser ces données et d'établir des bases de référence comportementales pour chaque utilisateur ou entité. Par exemple, les heures de travail habituelles d'un utilisateur, l'utilisation de son appareil ou les modèles d'accès aux données sont enregistrés au fil du temps. Lorsque des écarts se produisent, comme l'accès à des fichiers sensibles à des heures inhabituelles ou un appareil initiant des connexions réseau anormales, la plateforme SOAR les signale comme des menaces potentielles.
Une fois qu'un comportement anormal est détecté, la plateforme SOAR automatise le processus de réponse. Par exemple, si UEBA Lorsqu'une activité suspecte est détectée, la plateforme peut déclencher des procédures prédéfinies, comme la restriction temporaire d'accès, la notification des équipes de sécurité ou l'ouverture d'une enquête sur les activités récentes de l'entité. Ces procédures garantissent une action rapide tout en minimisant les perturbations des opérations légitimes.
Comment Stellar Cyber surmonte les principaux défis de l'automatisation SecOps
Bien que l'automatisation de SecOps promette une croissance considérable, il vaut la peine d'établir les plus gros obstacles auxquels les équipes sont confrontées aujourd'hui et d'explorer comment les défis de l'automatisation de SecOps peuvent être surmontés.
Surcharge de données
La première question que se pose tout nouveau projet d'automatisation est : par où commencer ? C'est un domaine où la quantité de données impliquées dans… SIEM La surcharge d'informations peut brouiller les pistes et rendre la prise de décision plus difficile.
quel projet d’automatisation générerait les meilleurs rendements.
Pour lutter contre cela, Le moteur d'IA de Stellar Cyber Stellar Cyber ingère l'intégralité de ces données de sécurité et les organise en deux types principaux : les alertes et les incidents. Les alertes signalent des comportements suspects ou à haut risque et constituent la base des incidents. Afin de garantir une évaluation correcte de ces données essentielles, Stellar Cyber les associe aux systèmes de gestion des incidents. XDR Chaîne d'alerte. Chaque alerte comprend une description claire et compréhensible de l'activité et des mesures correctives recommandées.
Si le processus s'arrêtait là, les analystes seraient toujours embourbés dans la quantité de données à trier. Le moteur de Stellar lutte contre ce problème en recoupant également les alertes. GraphML permet de les classer par incidents en comparant et en regroupant automatiquement les alertes et les événements dans un ensemble plus restreint d'incidents précis et exploitables. Cette capacité offre aux analystes de sécurité une meilleure visibilité sur les voies d'attaque, leur gravité et les domaines les plus préoccupants. C'est un autre exemple de la manière dont l'automatisation à petite échelle (analyse et cartographie des alertes) peut conduire à des gains d'efficacité supplémentaires, tels que la déduplication.
Une fois toutes les alertes intégrées dans un moteur d'analyse central, SecOps peut bénéficier d'une multitude d'automatisations administratives : la déduplication, par exemple, permet d'identifier et d'éliminer les alertes et événements redondants - ce processus de filtrage systématique réduit considérablement le bruit.
Pour lutter contre la surcharge de données, il est donc préférable de commencer par le bas de la chaîne SecOps : identifier les sections des flux de travail des analystes qui prennent le plus de temps et agir en conséquence. Pour la plupart des organisations novices en matière d'automatisation SecOps, il s'agit des processus de tri et d'analyse des alertes, d'où l'importance de l'automatisation de l'analyse centralisée des données.
Complexité d'intégration
L'intégration d'outils de sécurité disparates peut s'avérer complexe, mais les API ouvertes et SIEMSa capacité à ingérer plusieurs sources de journaux offre une solution.
Étant donné que l'automatisation SecOps repose sur l'interconnectivité, le défi de l'intégrer à tous les autres outils de sécurité de votre pile peut constituer un obstacle important à l'entrée. Pour résoudre ce problème, il faut deux étapes : la découverte des actifs et l'intégration automatisée.
- Découverte d'actifs : Stellar Cyber automatise la découverte des actifs en collectant passivement des données provenant de diverses sources, notamment des outils de détection et de réponse aux points de terminaison, des services d'annuaire, des journaux d'audit cloud, des pare-feu et des capteurs de serveur. Cette agrégation en temps réel identifie les actifs tels que les adresses IP et MAC pour les associer à leurs hôtes respectifs. Le système met continuellement à jour ces informations à mesure que de nouvelles données entrent dans le réseau. En automatisant ce processus, Stellar Cyber garantit une visibilité complète sur l'ensemble du réseau sans intervention manuelle.
- Intégration automatisée : Stellar Cyber résout le problème d'intégration grâce à des API préconfigurées : ces connecteurs sont développés en fonction des méthodes d'accès propres à chaque application ; une fois en place, ils récupèrent activement les données selon une planification prédéfinie. Outre la collecte de données provenant de systèmes externes, les connecteurs peuvent exécuter des actions réactives, telles que le blocage du trafic sur un pare-feu ou la désactivation de comptes utilisateurs. Ces connecteurs peuvent traiter pratiquement tous les types de données, y compris les données de journalisation brutes, comme… SIEMou des alertes de sécurité provenant d'autres outils de sécurité. Toutes ces informations sont intégrées au lac de données sécurisé pour une analyse automatisée plus approfondie.
Collectivement, ces deux étapes réduisent considérablement les exigences qu’un nouvel outil peut imposer à l’équipe SecOps.
Faux positifs
L’apprentissage non supervisé peut permettre à un algorithme d’identifier de nouvelles attaques, mais il peut également signaler tout modèle jusque-là inconnu dans un ensemble de données. C’est une recette parfaite pour les faux positifs et, à terme, la lassitude des alertes. En effet, un système d’apprentissage non supervisé apprend ce qui constitue un comportement « normal » et signale tout écart par rapport à cette ligne de base comme une anomalie potentielle. Un système de détection d’intrusion (IDS) peut reconnaître les modèles de trafic réseau normaux et alerter lorsqu’un appareil tente d’accéder à un port différent de la normale, mais il peut également s’agir d’un membre de l’équipe informatique qui configure une nouvelle application.
De ce fait, les systèmes basés sur l'apprentissage non supervisé génèrent souvent un grand nombre de faux positifs. De plus, une fois l'alerte générée, elle peut manquer du contexte nécessaire aux analystes de sécurité pour évaluer ce qui se passe réellement. Chez Stellar, ce défi est relevé en utilisant l'apprentissage automatique non supervisé comme une simple étape fondamentale : en plus de tout comportement inhabituel, il surveille l'intégralité du lac de données d'une organisation pour le corréler à d'autres points de données. Cela donne à chaque incident un facteur de risque, qui à son tour informe sur la façon dont l'outil réagit.
Prenons par exemple un dirigeant qui se connecte au réseau à 2 heures du matin. De manière isolée, cela peut apparaître comme un faux positif et ne pas justifier une alerte. Cependant, si la connexion provient d’une adresse IP en Russie ou en Chine et inclut l’exécution de commandes PowerShell non autorisées, ces points de données supplémentaires créent un modèle indiquant une prise de contrôle du compte. En reliant ces points, le système fournit le contexte nécessaire pour générer une alerte significative. Et grâce aux connecteurs flexibles que nous venons de mentionner, ce compte peut être automatiquement mis en quarantaine en réponse.
Lacunes dans les compétences
La mise en œuvre de l'automatisation SecOps nécessite une approche sur mesure qui correspond étroitement aux objectifs de sécurité et au niveau de maturité de l'organisation pour garantir un déploiement transparent. Sans ces compétences, le processus peut subir des retards, voire risquer d'échouer.
Par exemple, l'intégration d'outils de sécurité ou le développement de playbooks nécessitent souvent une expertise pratique des langages de script tels que Python, Ruby ou Perl, selon la solution SOAR. SOC Si l'équipe ne maîtrise pas ces compétences en programmation, cela peut entraver sa capacité à effectuer les intégrations requises et à créer des flux de travail d'automatisation efficaces, ce qui aura un impact final sur l'efficacité globale de la plateforme.
Les outils d'automatisation SecOps de nouvelle génération contribuent à réduire cet écart grâce aux invites NLP, mais les progrès les plus significatifs en matière de réduction des écarts de compétences concernent les interfaces accessibles. Plutôt qu'un ensemble complexe d'outils différents, SOAR et SIEM Des intégrations comme Stellar Cyber permettent aux équipes SecOps de visualiser toutes les informations critiques dans un format accessible et exploitable. Cela inclut les options de remédiation recommandées et des visualisations des données composant chaque incident.
Coût et évolutivité
Si l'automatisation réduit les coûts opérationnels en simplifiant les tâches répétitives, il convient de noter le coût important que cela peut entraîner : de nombreux outils de sécurité sur le marché ont des spécialisations individuelles, ce qui fait d'un outil qui ingère les données de chacune d'elles, ainsi que des réseaux et des points de terminaison environnants, un véritable casse-tête. Et lorsque les applications, les utilisateurs et les réseaux changent, cela ne demande que du temps et des ressources supplémentaires pour les maintenir.
C'est pourquoi il peut être beaucoup plus rentable de s'appuyer sur un outil SaaS que de créer quelque chose de zéro. Mais même cela n'est pas simple : l'automatisation s'appuyant sur une consommation de données très importante, les modèles de tarification qui évoluent en fonction des volumes de données peuvent être extrêmement volatils. Cela augmente le risque auquel est confronté un projet d'automatisation en plein essor. C'est pourquoi Stellar Cyber regroupe son outil d'automatisation SecOps sous une licence unique et prévisible.
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Stellar Cyber redéfinit la manière dont les organisations abordent la sécurité opérationnelle automatisée. Cette solution combine les technologies de nouvelle génération. SIEM, NDR et Open XDR Cette solution unique et performante intègre toutes les fonctionnalités et automatise la corrélation des données, normalise et analyse les informations provenant de toutes les sources, et élimine le bruit pour fournir des informations exploitables. Grâce à des procédures de réponse aux incidents prédéfinies, les équipes peuvent réagir rapidement et efficacement aux menaces, tandis que l'IA multicouche offre une visibilité inégalée sur les terminaux, les réseaux et les clouds, éliminant ainsi tout angle mort.
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