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 transformer la façon dont les SecOps interagissent avec les innombrables données de sécurité actuelles, offrant une détection des menaces et une conformité améliorées. Ce guide explore les nombreuses formes d'automatisation disponibles, de l'automatisation SIEM nouvelle génération aux playbooks de réponse entièrement automatisés. Nous aborderons également les principaux défis des 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 de sécurité pour les menaces inconnues, ce rôle peut parfois se concentrer sur la découverte de nouvelles menaces. D'un point de vue managérial, ils ont une contribution significative à la santé des programmes des fournisseurs et des tiers et peuvent aider à identifier toute déficience dans les outils et les procédures du SOC.
- Responsable SOC : Le responsable du SOC est directement responsable de l'interface entre l'équipe de sécurité et les dirigeants de l'entreprise. Il connaît bien chaque rôle individuel et est capable d'orienter 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 considérables pour l'espace SecOps. Les rôles les plus ciblés, comme celui d'intervenant en cas d'incident, ont déjà largement bénéficié d'outils tels que Security Information and Event Management (SIEM). Les outils SIEM collectent et normalisent automatiquement les fichiers journaux générés par chaque appareil connecté au réseau.
L’importance de l’analyse automatisée
Les moteurs d’analyse sont particulièrement bien placés pour gérer ces données, et même plus encore. Considérez comment une grande partie des rôles des intervenants en cas d’incident se concentre sur le recoupement des alertes et des données générées par différents outils. Les outils d’automatisation comme Security Orchestration Analysis and Response (SOAR) représentent un moyen de comparer les données provenant de plusieurs sources telles que les SIEM, les pare-feu et les solutions de protection des terminaux, et de rassembler toutes ces données dans une seule plateforme centrale. Cela offre une vue unifiée des menaces, qui est légèrement plus rapide à examiner pour les intervenants en cas d’incident, et beaucoup plus rapide à ingérer pour les moteurs d’analyse IA. De cette façon, l’automatisation des opérations de sécurité est essentiellement empilable – de la collecte et de la normalisation des données à l’analyse des alertes et à la réponse – le temps moyen de réponse oscille à la limite des minutes, plutôt que des mois.
Par exemple, lorsqu'un outil SIEM capable d'automatiser détecte une déviation dans la façon dont un utilisateur interagit avec des ressources hautement sensibles, un manuel peut indiquer à l'IA d'évaluer d'autres flux d'informations, comme les données de connexion récentes et les pages Web avec lesquelles l'appareil a interagi récemment. Tout cela peut être utilisé pour vérifier une menace et, lorsque les détails collectés arrivent dans la boîte de réception d'un intervenant en cas d'incident, 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'un des éléments les plus chronophages pour les équipes SOC : compte tenu de la nécessité d'une visibilité complète, une décennie entière de progrès en matière de cybersécurité a vu l'essor de plateformes de surveillance hypergranulaires, comme les outils SIEM. Cependant, ce volume et cette complexité toujours croissants des données de sécurité ont mis davantage de pression sur les systèmes en amont, comme les intervenants en cas d'incident.
Les méthodes traditionnelles et manuelles de surveillance et d'analyse des événements de sécurité ont du mal à suivre la vitesse et l'échelle requises par les entreprises modernes. C'est pourquoi l'automatisation est l'un des cas d'utilisation les plus rentables. En s'intégrant à l'outil SIEM que vous avez mis en place, il est capable d'ingérer de plus grandes quantités de données bien 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 e-mails ont toujours été une source importante de menaces. En général, lorsqu'elle est confrontée à un e-mail de phishing, l'équipe SecOps ne se rend pas compte d'un acte répréhensible jusqu'à ce que l'utilisateur se laisse prendre et que l'appareil tente de charger l'URL suspecte. Pire encore, un outil SIEM central peut même ne pas enregistrer un site de phishing, en particulier s'il vole furtivement des informations d'identification saisies. Les outils SOAR sont capables de réagir immédiatement sur plusieurs fronts : au niveau du réseau, ils peuvent identifier que le site Web de phishing est suspect via la réputation IP du pare-feu ; et au niveau du point de terminaison, ils peuvent utiliser le traitement du langage naturel pour signaler les signes d'avertissement grammaticaux d'un message de phishing. Ces deux outils permettent d'agir : d'abord en empêchant l'utilisateur d'accéder au faux site de connexion, puis en signalant l'e-mail et en l'envoyant à l'équipe SecOps 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 l'UEBA identifie une activité suspecte, la plateforme peut lancer des flux de travail prédéfinis, tels que la restriction temporaire de l'accès, la notification des équipes de sécurité ou le lancement d'une enquête sur les activités récentes de l'entité. Ces flux de travail 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 de savoir par où commencer. C'est un domaine où la quantité de données impliquées dans la surcharge SIEM peut brouiller les pistes et rendre l'évaluation plus difficile.
quel projet d’automatisation générerait les meilleurs rendements.
Pour lutter contre cela, Le moteur d'IA de Stellar Cyber Stellar Cyber ingère toutes ces données de sécurité infinies et les convertit en deux types de données principaux : les alertes et les cas d'incident. Les alertes représentent des cas spécifiques de comportement suspect ou à haut risque et servent d'éléments fondamentaux des cas d'incident. Pour garantir que toutes ces données de base sont correctement évaluées, Stellar Cyber les associe à la chaîne de destruction XDR. Chaque alerte comprend une description claire et lisible par l'homme de l'activité et des étapes de correction 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 être complexe, mais les API ouvertes et la capacité du SIEM à ingérer plusieurs sources de journaux offrent 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 de l'intégration via 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 le calendrier prédéfini. En plus de collecter des données à partir 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 d'utilisateurs. Ces connecteurs peuvent gérer pratiquement n'importe quelle forme de données, qu'il s'agisse de données de journal brutes, comme un SIEM, ou d'alertes de sécurité directes provenant d'autres outils de sécurité. Toutes ces données sont intégrées dans le Data Lake sécurisé pour une analyse automatisée plus poussée.
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 manuels de jeu nécessitent souvent une expertise pratique dans les langages de script tels que Python, Ruby ou Perl, selon la solution SOAR. Si l'équipe SOC ne maîtrise pas ces compétences de codage, cela peut entraver sa capacité à effectuer les intégrations requises et à créer des flux de travail d'automatisation efficaces, ce qui a finalement un impact 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 certaines des meilleures améliorations en matière de réduction de l’écart de compétences ont été apportées aux interfaces accessibles. Plutôt qu’un mélange complexe de différents outils, les intégrations SOAR et SIEM comme Stellar Cyber ont permis à SecOps de voir toutes les informations critiques dans un format accessible et exploitable. Cela inclut les options de correction recommandées et les visualisations des points de données qui composent 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 SecOps axée sur l'automatisation. Il combine les fonctionnalités SIEM de nouvelle génération, NDR et Open XDR dans une solution unique et transparente qui 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 manuels de réponse aux incidents prédéfinis, les équipes peuvent réagir rapidement et de manière cohérente aux menaces, tandis que l'IA multicouche offre une visibilité inégalée sur les points de terminaison, les réseaux et les clouds, ne laissant aucun angle mort.
En réduisant les temps de détection et de réponse et en rationalisant les flux de travail, Stellar Cyber permet aux équipes de sécurité réduites de protéger des environnements étendus de manière efficace et rentable. Les entreprises à la recherche d'opérations de sécurité plus rapides et plus intelligentes peuvent explorer les Plateforme Stellar Cyber SecOps avec une démo.
