AI XDRLes 6 avantages de l'IA XDR
En ce moment même, les applications et les serveurs qui constituent la structure de la pile technologique de votre organisation produisent un flux constant d'informations. Traditionnellement, ce flux constant de données était le cauchemar des professionnels de la sécurité. La lutte contre le barrage de fichiers journaux a été une guerre incessante au cours des dernières décennies, menée entièrement à l'insu des utilisateurs finaux quotidiens.
Même les petites organisations qui se contentent de suivre des indicateurs essentiels accumulent un volume important de données de journalisation. À l'autre extrémité du spectre, les grandes entreprises peuvent accumuler quotidiennement des centaines de gigaoctets d'informations de journalisation. Aujourd'hui, de nombreuses organisations s'appuient sur plusieurs solutions différentes, telles que la gestion des informations et des événements de sécurité (SIEM).SIEML'utilisation de la détection et de la résolution des incidents réseau (NDR) permet de garder le contrôle. Ces deux solutions abordent ce problème en agrégeant les données de journalisation de l'ensemble du réseau et en les transformant en alertes. Cependant, elles présentent toutes deux des limitations : la complexité de leur configuration et de leur gestion, ainsi que le taux élevé de faux positifs, placent les analystes de sécurité dans une situation délicate, tiraillés entre une gestion efficace des menaces et le flux constant d'alertes. La sécurité reste compromise par le cloisonnement des outils.
Pour relever ces défis, la détection et la réponse étendues (XDR) a émergé. Son objectif est d'élargir encore davantage la perspective en comparant les fichiers journaux avec d'autres données de sécurité essentielles. Enter, Intégration IA : analyse de pointe de l’ensemble de votre réseau qui contextualise chaque alerte dans son propre cadre spécifique. En unifiant les données provenant de différentes couches de sécurité, XDR promet une amélioration rapide de vos capacités de détection et de réponse.
Cet article expliquera son fonctionnement et déterminera s'il est piloté par l'IA. XDR mérite vraiment tout le battage médiatique.
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Qu’est-ce que l’IA pilotée exactement ? XDR?
Tout d'abord, établissons ce que XDR est.
XDR est un type de technologie de sécurité qui rassemble l'ensemble disparate de technologies de sécurité déjà présentes dans votre boîte à outils en un tout cohérent et rationalisé. Grâce à cela, XDR offre une meilleure visibilité sur l'état de sécurité de tous les actifs et appareils et peut détecter les menaces et y répondre en temps réel.
L’IA offre des avantages considérables en la matière, grâce à sa capacité à détecter différentes formes de comportement. Par exemple, prenons l’antivirus traditionnel : si un utilisateur est sur le point de télécharger un fichier chargé d’un malware, la défense anti-malware traditionnelle ne peut analyser le fichier que pour essayer de trouver un modèle d’octets défini et pré-reconnu qui indique un malware connu. Cependant, de nouvelles souches polymorphes de logiciels malveillants ont créé de graves failles dans cette forme de défense. L’espace IA a déjà largement surpassé ces performances, grâce à sa capacité à analyser le comportement attendu d’un fichier, d’un compte utilisateur ou d’un périphérique réseau.
Axé sur l'IA XDRL'approche de [Nom de l'entreprise] face aux comportements suspects se divise en deux volets : l'analyse statique et l'analyse dynamique. L'analyse statique extrait des informations de bas niveau sur l'événement, telles que les appels système et les graphes de flux de contrôle et de données. Elle permet d'approfondir l'analyse d'une alerte ou d'un événement sans y consacrer trop de temps. L'analyse dynamique, quant à elle, permet d'inspecter un périphérique réseau ou un fichier suspect en temps réel. Dans le cas d'un logiciel malveillant, cela implique l'exécution du fichier suspect dans un environnement isolé (sandbox) afin de l'analyser sans impacter les systèmes de production.
Pour illustrer davantage comment l’IA générative transforme les capacités de sécurité dans tous les domaines, envisageons son utilisation dans la détection des comptes compromis. Ne s'appuyant pas sur des données de formation étiquetées manuellement, les premiers projets d'IA ont été conçus pour collecter l'activité de connexion des utilisateurs du réseau et créer un modèle qui prédit une base d'activité attendue. Par exemple, si un utilisateur doit essayer de se reconnecter après un échec, on s'attend à ce que l'adresse IP et l'heure restent à peu près cohérentes. Si ces affirmations sont vraies, le score de risque associé reste faible. Si l’adresse IP, la durée de la tentative de connexion ou le nombre de tentatives de connexion commencent à dépasser la ligne de base attendue, le modèle le signale comme suspect.
La première démonstration réussie de cela s'est produite avec le logiciel Microsoft Projet Qidemon en 2021 Lors de tests effectués sur des données réelles, le modèle a permis de déceler sept comptes compromis parmi 20 000 utilisateurs. Depuis, l’évolution de l’IA générative s’est accélérée. XDR Les solutions visent à coupler les applications uniques de l'IA et offrent un certain degré de recoupement entre des domaines de sécurité auparavant distincts. Fondamentalement, XDR Il s'agit de permettre aux données d'un domaine – comme la prévention des logiciels malveillants – d'influencer les capacités de détection et de correction dans un autre domaine – comme la protection des comptes. Bien que ces deux exemples ne donnent qu'un aperçu rapide des avantages croissants de l'IA, ils contribuent à illustrer comment XDR Les systèmes et l'IA existent en parallèle, permettant à l'ensemble de votre infrastructure technologique de bénéficier des progrès croissants du domaine.
Les avantages de l'intelligence artificielle XDR
AI-Driven XDR Les avantages se répartissent en trois grands domaines : l’analyse des données, la détection des menaces et la réponse aux attaques. Chacun de ces domaines a connu une évolution rapide depuis la mise en œuvre de l’architecture et de l’analyse par l’IA.
Historique
L'accès à des données de sécurité complètes a toujours été la pierre angulaire des équipes de sécurité engagées dans diverses activités critiques, notamment la surveillance des attaques en cours, la réalisation d'analyses médico-légales après incident et l'exécution d'opérations de chasse aux menaces. Ces tâches exigent une capacité à donner un sens aux flux constants de données d’événements et d’autorisations émanant de chaque application, utilisateur et serveur.
Auparavant, les statisticiens et les pionniers de la science des données devaient souvent se contenter de sous-ensembles de données limités, travaillant avec des échantillons représentatifs mais non exhaustifs. Cela se traduisait par une architecture de sécurité statique, basée sur des règles. IA XDR Elle renégocie la manière dont les données sont exploitées dans le cadre de la philosophie de sécurité de votre organisation, avec deux avantages en matière d'analyse : l'architecture sur laquelle elle repose et le moteur d'analyse.
Montée des lacs de données
L’émergence soudaine de l’IA dans le courant dominant s’explique en partie par le développement des entrepôts de données en lacs de données. La première approche segmente les données en fichiers hiérarchiques – ce qui la rend idéale pour une utilisation humaine – mais les lacs de données aplatissent les hiérarchies de fichiers en un seul pool massif de données. Hébergées sur une architecture ultra-efficace, l’ampleur des données à notre disposition est plus grande que jamais.
En conséquence, les analystes ont la possibilité d’interagir avec de vastes ensembles de données dans leur intégralité. Ce changement permet d’approfondir la complexité, les nuances et les aspects détaillés des données, évitant ainsi de s’appuyer sur de simples échantillons représentatifs.
De plus, l'efficacité des lacs de données permet aux systèmes d'IA de fonctionner XDR pour contourner de nombreux problèmes rencontrés par les systèmes de sécurité précédents et obtenir une vision approfondie de l'ensemble unique de systèmes de sécurité propres à votre organisation. En centralisant les données de sécurité dans une base de données constamment mise à jour, on prépare le terrain pour l'utilisation du deuxième composant clé de XDR AI.
Le moteur d'analyse
Même si les lacs de données donnent à l'IA la possibilité d'accéder à de vastes pans de données de sécurité actuelles, il existe toujours le composant ML de l'outil. En général, le Machine Learning utilise des algorithmes mathématiques complexes pour déduire des relations entre différents éléments et catégories. Cette analyse informatique permet aux systèmes d'apprendre à partir des données, en traitant des milliards de points de données pour développer des réponses optimales aux nouvelles instances de données et établir des modèles fiables au fil du temps.
Pour XDRCe processus est particulièrement important compte tenu des difficultés rencontrées par les humains pour analyser de grandes quantités de données et identifier des tendances ou des anomalies. Les technologies d'IA et d'apprentissage automatique offrent une aide précieuse. Ces technologies sont capables de traiter et d'évaluer rapidement diverses formes de données, telles que les informations des paquets réseau, les journaux d'événements de sécurité et le code source. Le besoin urgent de reconnaissance de formes et d'analyse comportementale dans les opérations de sécurité et la gestion des risques souligne la dépendance croissante à l'égard de l'IA et de l'apprentissage automatique dans ces domaines, mettant en évidence leur rôle crucial dans l'amélioration des mesures de cybersécurité.
Détection des menaces
Le cadre sophistiqué de l'IA est capable de passer au crible les ensembles de données glanés à partir d'une myriade de sources au sein de l'écosystème numérique d'une organisation, notamment le trafic réseau, les points finaux, les environnements cloud et les journaux d'applications. Cet ensemble de données unifié permet un degré de détection des menaces qui dépasse de loin les outils de sécurité classiques et cloisonnés.
De la même manière que l'IA prend du recul pour rassembler et analyser chaque donnée, le domaine de XDR L'objectif de ces outils est de prendre du recul par rapport à la monotonie des outils de sécurité individuels. Au lieu de cela, XDR exploite ces volumes de données considérables pour analyser rapidement l'activité et identifier toute activité préoccupante pouvant être liée à des schémas plus larges de comportements malveillants.
Pour illustrer ce propos, prenons l'exemple d'attaquants ayant déjà établi une connexion à un serveur de commande et de contrôle. Des attaquants relativement avancés peuvent avoir crypté ces canaux, ce qui représente un risque bien plus important, car votre SOC L'équipe aurait du mal à distinguer les sessions malveillantes des centaines d'autres, légitimes, qui ont lieu chaque jour. Les modèles d'apprentissage automatique sont parfaitement adaptés pour identifier les signaux malveillants (c'est-à-dire des pics de trafic réguliers contenant des quantités importantes de données) qui communiquent avec des domaines externes. Mieux encore, cette identification comportementale ne nécessite aucun déchiffrement.
AI XDR permet d'appliquer des mesures d'identification telles que celles décrites ci-dessus à des surfaces d'attaque beaucoup plus complexes et interconnectées. Bien qu'une solution de sécurité réseau classique puisse reproduire le processus d'identification des menaces que nous venons de décrire, seule une XDR Il serait possible de corréler les preuves de clics sur des liens intégrés dans des courriels ; de noter l’accès à un site depuis un appareil de l’entreprise ; d’identifier une activité de téléchargement inhabituelle ; et enfin de la relier aux schémas réseau caractéristiques d’un serveur de commande et de contrôle.
Le rôle de l'IA dans XDR Cette évolution marque un tournant décisif vers des pratiques de sécurité proactives, permettant aux organisations d'anticiper et de garder une longueur d'avance face à l'évolution constante des cybermenaces. Un atout majeur de l'IA dans ce contexte réside dans sa capacité d'apprentissage et d'adaptation continus grâce aux techniques d'apprentissage profond. À mesure que le système évolue avec de nouvelles données et l'évolution du paysage des menaces, il améliore non seulement la précision de la détection des menaces, mais réduit également le nombre de faux positifs. Cette analyse plus fine des menaces permet aux équipes de sécurité de se concentrer sur les risques réels, optimisant ainsi l'efficacité opérationnelle et les temps de réponse, et constituant un progrès significatif dans les opérations de cybersécurité.
Réponse à l'attaque
AI XDRSon impact ne se limite pas à la seule phase d'identification : sa portée se poursuit tout au long du processus de triage et d'intervention.
Aperçu des causes profondes
En fournissant des informations approfondies sur les causes profondes des incidents et en décrivant la séquence de l'attaque, l'IA XDR Ces outils permettent des enquêtes plus rapides et plus efficaces. Ils accélèrent le processus, de la détection à la réponse, aidant ainsi les organisations à comprendre et à atténuer rapidement les effets des failles de sécurité.
Hiérarchisation des alertes
Alors que les outils de sécurité ont généralement tendance à submerger les analystes d'alertes sans fin, XDR Cette approche unique permet de comparer une alerte aux flux de données et aux activités qui l'entourent. Cette contextualisation allège considérablement la charge de travail des équipes de sécurité en automatisant le processus de triage, leur permettant ainsi de se concentrer en priorité sur les alertes les plus critiques.
Réponse automatisée
L'IA rationalise la réponse aux incidents de sécurité en exécutant automatiquement des actions telles que l'isolement des appareils compromis, le blocage des activités malveillantes et la mise en œuvre de mesures correctives en temps réel. Cette capacité de réponse rapide minimise l'impact potentiel des menaces et garantit que les mesures de sécurité sont rapidement mises en œuvre avec moins de demandes d'intervention manuelle.
Pourquoi l'IA est-elle pilotée ? XDR Remplacement SIEM?
Le facteur déterminant de XDRLe succès actuel de [Nom de l'entreprise] repose sur son moteur d'IA interne. Grâce à sa capacité inégalée à comparer les centaines de points de données associés à chaque alerte, et à un tableau de bord complet et personnalisable, les responsables soucieux de leur budget peuvent rapidement réévaluer la nécessité d'autres composantes de leur infrastructure de cybersécurité. À juste titre : la prolifération des outils est une préoccupation depuis plus de cinq ans, les grandes organisations ayant tenté de combler le déficit de compétences en cybersécurité par une multitude d'outils hyper-spécifiques. Or, ces outils supplémentaires n'ont fait qu'alourdir la charge de travail des analystes : au lieu d'un seul système générant des alertes, ils doivent désormais en gérer des dizaines. Aujourd'hui, l'IA fait évoluer la cybersécurité, en dépassant le stade des outils de niche et hyper-spécifiques pour aboutir à une compréhension globale et de haut niveau.
La révolution de la consolidation a déjà commencé – Les prévisions du Gartner pour 2024 montrent que d’ici trois ans, 70 % des organisations auront combiné des outils de prévention des pertes de données et de prévention des risques internes dans un contexte IAM. L'identification des données d'attaque potentielles est de plus en plus axée sur le comportement et permet aux équipes de sécurité d'émettre des politiques uniques qui ont un double effet sur la sécurité des données et sur les risques internes.
SIEM Les outils se sont généralement vantés de la précision des informations qu'ils pouvaient extraire de l'analyse des journaux. Cependant, les outils modernes pilotés par l'IA offrent une plus grande flexibilité. XDR L'outillage intègre la même ingestion et analyse des données de journalisation, et bien plus encore. En capturant et en analysant toutes les données de sécurité dans un référentiel unique, les outils traditionnels s'affranchissent des méthodes traditionnelles. SIEM Les outils commencent à paraître obsolètes. Tandis que la nouvelle génération SIEMDepuis, les entreprises ont commencé à mettre en œuvre leurs propres modèles d'IA – pour les aider à analyser l'abondance de données de journalisation qu'elles collectent – et la portée plus large de XDR d'autres feuilles SIEM dans la poussière. Au lieu d'analyser uniquement les données de journalisation, XDR prend SIEMles données individuelles et les contextualise dans le paysage plus large de l'activité du réseau et des utilisateurs.
Comment l'IA XDR Réduit les faux positifs
SIEMLes outils de protection de messagerie et les pare-feu sont tristement célèbres pour le nombre d'alertes qu'ils génèrent. Sans contexte ni explication de la cause première, l'analyste humain doit déchiffrer ce flot incessant d'alertes. Identifier les utilisateurs touchés et déterminer s'il s'agit d'une activité malveillante prend du temps, ce qui laisse davantage de temps aux autres alertes pour s'accumuler et entraver la détection des menaces réelles.
Leader du marché basé sur l'IA XDR Ces solutions permettent d'équilibrer la richesse des données disponibles et les compétences des analystes de sécurité. Afin d'atteindre un niveau de sécurité maximal sans compromettre la confidentialité, XDRLes alertes sont collectées et corrélées avec les ressources, les utilisateurs et les signaux pertinents ; l’ensemble ainsi constitué constitue un incident. Dès qu’une nouvelle alerte apparaît, elle est automatiquement associée à l’incident correspondant. De cette manière, les attaques complexes peuvent être détectées et traitées, tandis que les fausses alertes isolées sont éliminées.
La capacité à suivre le déroulement d'une attaque à travers l'appareil, l'identité de l'utilisateur ou le déploiement cloud permet aux analystes de sécurité de traiter un nombre bien plus important d'alertes de manière beaucoup plus cohérente. En évaluant le contexte plus large des alertes, l'IA permet de… XDR Cette approche élimine une perte de temps considérable, permettant aux équipes de sécurité réduites de se concentrer sur la résolution des menaces les plus critiques dans les plus brefs délais. C'est cette approche axée sur la gestion des incidents qui ouvre la voie à des architectures de sécurité simplifiées, une résolution rapide des problèmes et une réduction du stress chez les analystes. Découvrez comment Stellar Cyber… Alertes basées sur l'IA travaille ici.
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