Une entreprise a besoin de l’analyse de la cybersécurité ou des cybersecurity data analytics pour déterminer la cause d'un incident et collecter des données pour des enquêtes futures.
Les cybersecurity data analytics peuvent être utilisés pour une cybersécurité proactive afin d'arrêter une menace en cours ou pour examiner les incidents passés afin de déterminer les meilleures mesures à prendre pour qu'un incident spécifique ne se reproduise pas.
Quel est le besoin d'analyse en matière de cybersécurité ?
L'analyse comportementale peut être utilisée pour déterminer les résultats ou détecter les menaces potentielles. Les récentes stratégies de cybersécurité incitent les organisations à adopter une approche “shift left” de la protection des données.
L'analytique de cybersécurité utilise l'apprentissage automatique (ML) et l'intelligence artificielle (AI) pour détecter les menaces avant qu'elles n'endommagent l'organisation. Ces systèmes font évoluer les stratégies de protection des données vers une approche proactive de “shift left” consistant à surveiller l'environnement au lieu de réagir après un cyber-incident.
Quelques raisons pour lesquelles les analyses de cybersécurité sont nécessaires :
Une cybersécurité proactive plutôt que réactive. Plusieurs systèmes de sécurité alerteront les administrateurs en cas de violation des données, mais les analyses surveillent l'environnement à la recherche d'anomalies afin d'alerter les administrateurs d'une activité suspecte avant qu'elle ne devienne une violation des données.
Vues complètes du trafic réseau. Les analyses de cybersécurité détectent les activités au moment où elles se produisent pour donner aux administrateurs une meilleure vue du trafic réseau. Si un nouveau dispositif est ajouté au réseau ou si les modèles de comportement des utilisateurs ne correspondent pas aux repères actuels, un administrateur disposera de suffisamment d'informations pour enquêter.
Collecte de données pour montrer le retour sur investissement des efforts de cybersécurité. Chaque budget opérationnel a besoin d'un retour sur investissement pour montrer que l'infrastructure de cybersécurité permet de réaliser des économies sur la détection des menaces.
La plupart des organisations n'ont pas conscience des risques introduits dans leur réseau d'entreprise, notamment les menaces internes émanant des employés et des utilisateurs de confiance. Les bons outils d'analyse de cybersécurité facilitent la découverte des risques afin que les entreprises puissent prendre les précautions nécessaires pour remédier aux vulnérabilités.
Les outils d'analyse de cybersécurité sont également utilisés pour l'analyse des risques, la détection des intrusions et la réponse aux incidents, le renseignement sur les menaces et l'automatisation.
Les organismes juridiques et d'application de la loi les utilisent pour enquêter sur les menaces et les vulnérabilités à la suite d'une violation de données, et ils peuvent être utilisés pour démontrer la conformité aux exigences réglementaires.
Avantages de l'analyse de la cybersécurité
Toute plateforme d'analyse de la cybersécurité doit bien s'intégrer au système d'une organisation pour en tirer profit.
Plusieurs outils de surveillance sont disponibles, et de nombreuses organisations pensent qu'une application de gestion des informations et des événements de sécurité (SIEM) est suffisante pour surveiller le réseau. Mais, la plupart des outils SIEM sont des outils de surveillance réactifs et non proactifs. Un SIEM est toujours utile, mais il est optimal s'il est associé à des outils d'analyse.
Voici quelques avantages de l'utilisation de l'analyse de la cybersécurité :
La hiérarchisation des alertes. Toutes les menaces ne sont pas créées de la même manière. Certaines sont critiques et doivent être traitées rapidement, tandis que d'autres sont moins prioritaires qu'une menace critique. Une bonne analyse de la cybersécurité permet aux administrateurs de hiérarchiser facilement leurs efforts pour minimiser les dommages.
La Threat Intelligence basée sur le Machine Learning (ML). La Threat Intelligence automatisée est une forme de cybersécurité utilisée pour parcourir le Web à la recherche de menaces de type “zero-day” et comprendre les dernières attaques existantes. Le composant d'apprentissage automatique permet aux analyses de cybersécurité de tenir les administrateurs informés, même si une menace spécifique n'a pas encore été observée dans la nature.
Détection proactive. Toute stratégie de cybersécurité reposant sur des mesures réactives laisse l'environnement ouvert aux dommages. La cybersécurité réactive tente d'atténuer les dommages causés, tandis que la détection proactive arrête une menace avant qu'elle ne puisse endommager l'environnement.
Enquêtes sur les incidents et collecte de données. Qu'une menace ait été immédiatement détectée et stoppée ou qu'une attaque réussie doive être corrigée, une organisation a besoin de fonctionnalités de collecte de données et d'investigation pour déterminer l'étendue des dommages. Les données d'enquête peuvent être transmises aux forces de l'ordre, et elles aident les administrateurs à améliorer l'infrastructure de cybersécurité pour éviter les mêmes erreurs.
Qu'est-ce qu'une plateforme d'analyse de la sécurité et comment fonctionne-t-elle ?
Une plateforme d'analyse de la sécurité utilise l'apprentissage automatique pour analyser le trafic réseau afin de détecter et d'arrêter les menaces avant qu'elles ne puissent être utilisées pour voler des données, exploiter des vulnérabilités, installer des malwares ou voler des informations sur les utilisateurs.
Il est important de noter que les plateformes d'analyse de sécurité visent à stopper les menaces de manière proactive plutôt que d'alerter les administrateurs de manière réactive après une compromission du système.
Les fonctionnalités incluses dans une plateforme d'analyse de la sécurité sont les suivantes :
- L'analyse comportementale basée sur le trafic des utilisateurs et les demandes d'accès.
- Renseignements automatisés sur les menaces et surveillance du réseau
- Collecte et analyse de données pour le renseignement sur les menaces
- Protection et surveillance de la vulnérabilité des applications
- Analyse du DNS
- Protection contre le phishing et l'ingénierie sociale
- Analyse comparative et analytique des demandes d'accès aux fichiers
- Analyse de la localisation du trafic et des adresses IP
Les principales caractéristiques d'une plateforme d'analyse de la sécurité sont la découverte et la collecte de données à l'aide de l'apprentissage automatique.
Chaque environnement est différent, et une bonne plateforme d'analyse de la sécurité utilise l'apprentissage automatique pour adapter sa découverte et sa surveillance à une organisation spécifique. Sa collecte de données est nécessaire aux équipes juridiques dans le cadre des enquêtes, ce qui la rend utile pour une réponse proactive et réactive aux cyber-incidents.
La découverte de la surface d'attaque d'une organisation est une autre fonction utilisée pour déterminer les risques et remédier aux vulnérabilités actuelles. Les plateformes d'analyse de la sécurité donnent alors aux administrateurs la possibilité de surveiller en permanence l'environnement et d'obtenir des alertes sur les menaces et les vulnérabilités potentielles afin de pouvoir y remédier rapidement.
Certaines menaces peuvent être arrêtées automatiquement sans aucune interaction de la part d'un administrateur. La plateforme continue d'envoyer des alertes et de fournir des informations sur la menace pour les enquêtes futures, mais la correction automatique des problèmes peut stopper les menaces avant qu'elles ne fassent des dégâts.
Une autre caractéristique clé d'une bonne plateforme d'analyse de la cybersécurité est sa capacité à travailler avec de grands magasins de collecte de données où l'apprentissage automatique digère les informations pour fournir des capacités de surveillance et d'alerte.
Au lieu de ne travailler qu'avec des données internes, les plateformes d'analyse de la sécurité surveillent le web sur divers sites clearnet et darknet pour découvrir les menaces et les tendances actuelles.
Avantages des outils d'analyse de la cybersécurité
Les outils utilisés dans l'analyse de la cybersécurité apportent plusieurs avantages à une organisation qui ne peuvent être trouvés dans d'autres outils traditionnels.
La plupart des avantages sont universels pour toutes les organisations et tous les secteurs, mais les administrateurs doivent rechercher des outils dotés des fonctionnalités nécessaires pour soutenir les stratégies de cybersécurité, la reprise après sinistre, la découverte des risques et les efforts d'investigation.
Voici quelques avantages :
Surveillance du trafic réseau. L'analyse du trafic réseau sur les ressources internes et dans le cloud permet d'identifier les menaces au moment où elles se produisent et non après que les dommages ont été causés.
Protection contre les menaces des points finaux. Chaque appareil utilisateur représente un risque pour l'environnement, c'est pourquoi les outils d'analyse de cybersécurité découvrent et surveillent les ordinateurs portables, les smartphones, les ordinateurs de bureau, les appareils IoT et autres appareils mobiles connectés au réseau.
Détection des menaces d'initiés. Les employés peuvent être des cyber-menaces, soit par intention malveillante, soit par erreur. Les outils d'analyse de cybersécurité surveillent les comportements des utilisateurs pour détecter les menaces d'initiés.
Détection de l'exfiltration de données. Après une compromission, les attaquants exfiltrent les données en les exportant vers un autre endroit, généralement à l'extérieur. L'analyse de cybersécurité surveille le réseau pour détecter l'exfiltration de données au moment où elle se produit et alerte les administrateurs.
Conformité. Chaque organisation doit respecter certaines normes réglementaires de conformité, et un outil d'analyse de la sécurité aidera à suivre automatiquement un grand nombre des meilleures pratiques mises en évidence dans ces directives de conformité.
Analyse des données vs. cybersécurité
La “cybersécurité” est un terme générique qui couvre toute protection des données contre les menaces, tandis que l'“analyse des données” est une stratégie spécifique utilisée pour prendre des décisions éclairées basées sur les données en matière de détection des menaces et de remédiation.
L'analyse des données utilise de grandes quantités d'informations collectées à divers endroits pour alimenter des algorithmes ML. Les algorithmes ML utilisent les données pour donner un aperçu de la santé et de la sécurité de l'environnement d'une organisation.
L'analyse des données peut être un élément de la protection de la cybersécurité, mais elle n'est pas tout dans une stratégie de cybersécurité. Il s'agit d'un élément parmi les divers outils utilisés pour surveiller activement les réseaux, effectuer des recherches sur la sécurité et remédier aux menaces dès qu'elles sont détectées dans l'environnement.
Bien que l'analyse des données ne soit qu'une composante de la cybersécurité, il est également important pour les organisations de trouver des outils et des stratégies capables de fonctionner avec de grands silos de données.
Pour faciliter la collecte des données, les petites organisations utilisent des outils d'analyse basés sur le cloud qui ont leurs propres normes de collecte de données. Pour les grandes organisations, le personnel chargé de la cybersécurité aidera à élaborer une solution autour de l'environnement actuel et à trouver des stratégies alignées sur les règles de conformité.
Cybersécurité et big data
Tout comme l'analyse des données, le big data est un élément de la cybersécurité. La cybersécurité englobe toutes les formes de protection des données et de remédiation aux menaces numériques. Le big data est également une composante de l'analytique.
C'est un terme donné aux grands silos de données utilisés dans l'apprentissage automatique, l'intelligence artificielle et les plateformes d'analyse pour fournir une prise de décision basée sur les données. Le big data peut être utilisé dans d'autres domaines que l'analytique, il ne doit donc être utilisé que dans le cadre d'une stratégie et non dans l'ensemble de votre stratégie de cybersécurité.
Sans le big data, les plateformes analytiques de cybersécurité ne pourraient pas fournir d'outils de prise de décision aux organisations et aux administrateurs. Les big data peuvent être collectées et stockées en interne, ou les organisations peuvent utiliser des plateformes avec leur propre stockage pour afficher les informations dans un environnement cloud.
Plus il y a de données disponibles, plus il y a de chances d'obtenir des résultats plus précis.
L'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle s'appuient fortement sur de grands ensembles de données pour modéliser les informations avec précision.
Le big data ne doit pas être confondu avec l'analytique. L'analytique et l'apprentissage automatique utilisés dans l'analytique s'appuient sur le big data, mais il s'agit d'un composant et non d'une image complète.
Les données doivent être vérifiées et collectées auprès de sources fiables, sinon les analyses pourraient contenir des informations inexactes ou douteuses. Les mauvais modèles de données pourraient entraîner de manière inexacte les algorithmes d'apprentissage automatique utilisés dans l'analyse de la cybersécurité.
Cas d'utilisation courants
Les analyses de cybersécurité sont généralement utilisées dans les grandes entreprises, mais elles peuvent également être sollicitées pour la protection des données des petites entreprises.
Les plateformes de cloud computing offrent aux petites entreprises un moyen abordable d'obtenir des outils d'analyse de la cybersécurité et d'apprentissage automatique.
Les cas d'utilisation de l'analyse de cybersécurité concernent donc les petites et les grandes entreprises. L'utilisation de ces outils doit être envisagée quelle que soit la taille de votre organisation.
Voici quelques cas d'utilisation de l'analyse de la cybersécurité :
- Surveiller votre environnement pour détecter les modèles de trafic anormaux afin de détecter les menaces.
- Surveiller le comportement des utilisateurs et les demandes d'accès pour détecter les menaces internes.
- Surveillance globale de votre environnement pour les cybermenaces, tant externes qu'internes.
- Identifier l'exfiltration de données et l'exportation de secrets commerciaux et d'informations sensibles de l'entreprise.
- Surveiller les fournisseurs externes et les employés ayant un accès à distance au réseau Internet.
- Détecter les comportements malveillants des employés.
- Trouver les tentatives de prise de contrôle de comptes et les comptes d'utilisateurs compromis.
- Rester en conformité avec les diverses normes réglementaires, notamment HIPAA, PCI-DSS et autres.
- Aider les forces de l'ordre et les chercheurs à enquêter sur les causes des violations de données.
- Identifier le partage de comptes d'utilisateurs et l'utilisation inappropriée des ressources du réseau.
L'avenir de l'analyse de la cybersécurité
Bien que l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle fassent partie de l'analyse de la cybersécurité depuis des années, les plateformes qui utilisent des outils d'analyse n'en sont encore qu'à leurs débuts.
L'avenir de l'analyse de cybersécurité, la cybersecurity data analytics, nécessite d'étudier davantage la manière dont les menaces sont déployées et gérées afin que les outils de cybersécurité puissent être mis à jour pour y faire face.
Les données et les schémas comportementaux des utilisateurs sont des facteurs essentiels de l'analyse de la cybersécurité, mais les attaquants continuent de modifier leurs propres stratégies pour se fondre dans la masse des autres utilisateurs, de sorte que les outils d'analyse ne puissent pas détecter une violation des données.
Comme de plus en plus d'utilisateurs travaillent à domicile, la détection des menaces est plus difficile pour les administrateurs chargés d'assurer la continuité et la sécurité de l'environnement de l'entreprise.
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