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Sécurité Microsoft

Qu’est-ce que l’analyse de la cybersécurité ?

Découvrez comment l’analyse de la cybersécurité permet aux organisations de gérer les risques de la sécurité via l’analyse des données.
Découvrir SecOps unifié et optimisé par l’IA

Vue d’ensemble de l’analyse de la cybersécurité

L’analyse de la cybersécurité constitue un moyen de gérer proactivement les risques de la cybersécurité en utilisant des outils tels que la Gestion des informations et des événements de sécurité (SIEM). L’utilisation de Machine Learning et de l’analyse comportementale pour analyser des données utilisateur et organisationnelles permet aux entreprises d’anticiper ou d’empêcher des incidents au lieu d’y répondre simplement lorsqu’ils surviennent.

À mesure que le volume de données, d’applications, d’appareils et d’identités augmente, la difficulté liée à leur suivi et à leur sécurisation globale manuelle s’accroît également. Les équipes de sécurité ont souvent des dizaines d’outils distincts fournissant des centaines de signaux par heure, ce qui est énorme et rend difficile la mise n corrélation manuelle des modèles.

Grâce à l’analyse de la cybersécurité, les organisations peuvent effectuer ce qui suit :
  • Mettre en corrélation des insights dans différents outils de sécurité, plateformes et clouds.
  • Détecter plus rapidement les menaces. 
  • Améliorer la réponse aux incidents. 
  • Évaluer les risques avant leur exploitation.
  • Simplifier les processus et l’allocation des ressources. 
  • Améliorer la veille des menaces globale.
  • Augmenter la sensibilisation et la visibilité sur les menaces.

Principaux points à retenir

  • L’analyse de la cybersécurité constitue un moyen pour gérer de façon proactive les risques liés à la cybersécurité en utilisant des techniques, telles que le Machine Learning et les analyses comportementales, pour identifier des modèles et des anomalies qui peuvent indiquer une menace de la sécurité. 
  • Un flux de travail typique inclut la collecte de données, la normalisation de données, l’analyse de données, le Machine Learning et la visualisation des données.
  • Les organisations utilisent l’analyse de la cybersécurité pour détecter des menaces internes et externes, gérer des incidents, évaluer les risques et se conformer aux exigences de sécurité.
  • Elles ont accès à des outils tels que PEPT, la détection et réponse étendues (XDR), l’analyse du trafic réseau, la Gestion des informations et des événements de sécurité (SIEM), la réponse automatisée d’orchestration de la sécurité (SOAR), le repérage des menaces, la veille des menaces, l’analyse comportementale des utilisateurs et des entités (UEBA), la gestion des vulnérabilités et le monitoring continu.
  • Certains avantages clés incluent la détection plus rapide des menaces, les réponses améliorées aux incidents, l’évaluation des risques, les processus simplifiés et une visibilité et une sensibilisation globales augmentées des menaces. 
  • Certains défis incluent les préoccupations relatives à la confidentialité des données, les lacunes liées aux compétences et les menaces en constante évolution.
  • Le domaine de l’analyse de la cybersécurité peut voir, dans le futur, une montée en puissance de l’IA générative, le développement des compétences des analystes, les réponses automatisées aux menaces et davantage d’optimisation.

Comment fonctionne l’analyse de la cybersécurité ?

L’analyse de la cybersécurité fonctionne en collectant et analysant des données à partir de diverses sources pour identifier des modèles et anomalies qui peuvent indiquer une menace liée à la sécurité. Ces données sont ensuite traitées en utilisant des techniques d’analyse avancées, comme le Machine Learning, pour détecter et répondre aux menaces potentielles en temps réel. Le flux de travail typique d’une solution d’analyse de la cybersécurité comprend les étapes suivantes :
 
  1. Collecte de données. Cela peut sembler une lapalissade, mais une analyse efficace de la cybersécurité repose sur un accès complet à une immense quantité de données provenant d'utilisateurs, de points de terminaison, de routeurs, d'applications et de journaux d'événements, pour ne citer que quelques sources.

  2. Normalisation des données. Un excès de données brutes n’est pas des plus utiles pour fournir des insights de sécurité actionnables. La normalisation des données permet aux équipes de sécurité d’agréger sous un format unique des jeux de données provenant de diverses sources et de les résumer pour étayer les analyses et la prise de décisions. 

  3. Analyse de données. Une fois les données normalisées sous une forme compréhensible et cohérente, les analyses peuvent commencer. C’est ici que les modèles et insights sont identifiés à partir d’une multitude de points de données apparemment différents. L’utilisation d’outils, tels que les règles, classeurs et requêtes, permet d’identifier des tendances comportementales et de les signaler comme étant des risques potentiels.

  4. Machine Learning. L’analyse Big Data prend du temps et de ressources et les professionnels de la sécurité n’en ont qu’une certaine quantité. L’apprentissage des modèles de Machine Learning destiné à reconnaître les modèles de menace ou les comportements à risque permet aux professionnelles de traiter plus rapidement des données, de détecter plus facilement des anomalies et de hiérarchiser les enquêtes. Par exemple, les outils d’analyse comportementale des utilisateurs et des entités (UEBA) utilisent les analyses, les algorithmes Machine Learning et l’automatisation pour identifier un comportement inhabituel au sein du réseau d’une organisation. 

  5. Visualisation des données. Les insights sur la sécurité à partir de Big Data peuvent être complexes et difficiles à comprendre, et peuvent donc constituer un défi pour les décideurs d’entreprise et de sécurité. La visualisation des données est la représentation graphique des tendances, des valeurs hors nome et des modèles utilisant des diagrammes, des graphiques et des mappages pour faciliter la compréhension et la clarté de données complexes. Avec une veille des menaces complète, les organisations obtiennent une vue intégrale du paysage des menaces afin de prendre des décisions de sécurité éclairées.
Certaines organisations utilisent un outil SIEM natif Cloud pour agréger des données qui sont ensuite analysées à la vitesse de la machine afin d’identifier des modèles, tendances et problèmes éventuels. L’utilisation d’une SIEM native Cloud permet aux organisations d’importer leurs propres signaux et flux de veille des menaces à partir de leurs outils existants.
Cas d’utilisation

Analyse de la cybersécurité en action

La puissance d l’analyse de la cybersécurité provient de l’aide apportée aux spécialistes de la sécurité pour trouver et arrêter des menaces de manière anticipée quand elle est utilisée avec une détection et une réponse aux menaces externes. Découvrez des exemples sur la façon dont les organisations peuvent utiliser l’analyse de la cybersécurité.

Détection des menaces externes

Grâce au monitoring des modèles de trafic réseau, l’analyse de la cybersécurité peut identifier des anomalies ou des attaques potentielles, comme une attaque par déni de service distribué (DDoS), une attaque par l’adversaire au milieu, un logiciel malveillant et un rançongiciel qui peuvent indiquer des violations de la sécurité.

Détection de comptes compromis

Les attaques directes sur des réseaux ne sont pas les seuls types de menace qui peuvent affecter une entreprise. Les attaques par hameçonnage et les escroqueries par piratage psychologique peuvent inciter les utilisateurs à partager des données privilégiées ou à rendre leurs systèmes vulnérables. L’analyse de la cybersécurité monitore constamment ces événements.

Détection des menaces internes

L’analyse de la cybersécurité offre une aide pour suivre les comportements des entités et des utilisateurs dans le réseau, ce qui permet une détection précoce des activités suspectes ou des menaces internes.

Réponse aux incidents et examens forensiques

Les équipes de sécurité peuvent utiliser l’analyse de la cybersécurité dans les réponses aux incidents en fournissant des insights robustes nécessaires à la résolution d’une attaque. Les examens forensiques approfondis permettent aux équipes de sécurité de comprendre la nature des incidents dans leur état de la sécurité et de veiller à ce que toutes les entités compromises soient corrigées.

Évaluation des risques

Les outils Machine Learning automatisent la génération et l’analyse de la veille des menaces, en classant par catégorie et en stockant les menaces détectées pour de futures références. Cette opération améliore la capacité du système à reconnaître des menaces similaires et à évaluer leur niveau de risque.

Création de rapport et conformité de la sécurité

Une solution d’analyse de la cybersécurité peut améliorer la capacité d’une organisation à se conformer aux réglementations du secteur d’activité et à démontrer d’une transparence avec la création automatisée de rapports.

Types d’outils pour l’analyse de la cybersécurité


Les organisations ont accès à un éventail d’outils pour l’analyse de la cybersécurité, chacun ayant des fonctionnalités qui répondent à différents besoins. Certains outils vont au-delà des analyses pour fournir une réponse aux menaces et une protection automatisée.

Protection évolutive des points de terminaison

La Protection évolutive des points de terminaison (PEPT) est un logiciel qui protège les utilisateurs finaux, les appareils de point de terminaison et les ressources informatiques en utilisant une automatisation optimisée par l’IA et des analyses en temps réel. PEPT protège contre les menaces conçues pour contourner les logiciels anti-programme malveillant traditionnels et d’autres outils de sécurité de point de terminaison conventionnels.

Détection et réponse étendues

Les détection et réponse étendues (XDR) constituent un outil qui identifie, évalue et corrige automatiquement des menaces. XDR élargit l’étendue de la sécurité en étendant la protection à un plus grand nombre de produits que les PEPT, comme les points de terminaison, les serveurs, les applications cloud et le courrier d’une organisation.

Analyse du trafic réseau

L’analyse du trafic réseau est le processus de monitoring du trafic réseau pour extraire des informations sur les menaces de sécurité potentielles et d’autres problèmes informatiques. Elle fournit des insights importants sur le comportement du réseau, ce qui permet aux spécialistes de la sécurité de prendre des décisions sur la protection des données et de l’infrastructure réseau.

Gestion des informations de sécurité et des événements

SIEM aide les organisations à détecter, analyser et répondre aux menaces de sécurité avant qu’elles ne nuisent aux opérations commerciales. Elles combinent la gestion des informations de sécurité (SIM) et la gestion des événements de sécurité (SEM) au sein d’un même système de gestion de la sécurité.

Orchestration, automatisation et réponse de la sécurité

La réponse automatisée d’orchestration de la sécurité (SOAR) fait référence à un jeu d’outils qui automatise la prévention et la réponse aux cyberattaques en unifiant des systèmes pour améliorer la visibilité, définir le mode d’exécution des tâches et développer un plan de réponse aux incidents qui répond aux besoins de votre entreprise.

Repérage des menaces

Le repérage de cybermenaces est le processus par lequel des équipes de sécurité détectent, isolent et neutralisent de manière proactive les menaces avancées qui pourraient contourner les solutions de sécurité automatisées. Il utilise une variété d’outils pour rechercher des menaces inconnues ou non détectées sur le réseau, les points de terminaison et les données d’une organisation.

Veille des menaces

La veille des cybermenaces représente les informations qui aident les organisations à mieux se protéger contre les cyberattaques. Elle inclut les analyses qui donnent aux équipes de sécurité une vue complète sur le paysage des menaces afin qu’elles puissent prendre des décisions éclairées sur la façon de se préparer, de détecter et de répondre aux attaques.

Analyse du comportement des utilisateurs et des entités

L’UEBA est un type de logiciel de sécurité qui utilise les analyses comportementales, les algorithmes Machine Learning et l’automatisation pour identifier un comportement inhabituel et potentiellement dangereux présenté par des utilisateurs et des appareils dans le réseau d’une organisation.

Gestion des vulnérabilités

La gestion des vulnérabilités est un processus continu et proactif qui protège les systèmes informatiques, réseaux et applications d’entreprise contre les cyberattaques et les violations de données.

Monitoring continu

Les outils pour l’analyse de la cybersécurité peuvent monitorer, tous les jours et toute la journée, l’environnement complet d’une organisation (sur site, sur les clouds, applications, réseaux et appareils) pour découvrir un comportement suspect ou des anomalies. Ces outils collectent la télémétrie, agrègent les données et automatisent la réponse aux incidents.

Avantages des outils d’analyse de la cybersécurité


Les outils pour l’analyse de la cybersécurité offrent aux équipes de sécurité une variété d’avantages pour protéger les données organisationnelles et améliorer les processus globaux de sécurité.

Certains de ces avantages clés incluent : 
 
  • Détection plus rapide des menaces. Le principal avantage est d’utiliser les analyses améliorées par Machine Learning et les analyses comportementales pour anticiper les risques avant qu’ils ne deviennent un problème. Le monitoring proactif aident les équipes de sécurité à identifier et répondre aux risques plus rapidement qu’auparavant. 
  • Réponses aux incidents améliorées. Les menaces franchissent parfois les systèmes de sécurité et affectent les données organisationnelles. Des temps de réponse plus courts peuvent cependant limiter les dommages, isoler les zones affectées et empêcher les menaces de se propager dans les systèmes organisationnels.
  • Évaluation des risques. Les menaces ne sont pas toutes égales. Les outils pour l’analyse de la cybersécurité permettent aux professionnels informatiques d’évaluer les risques qui doivent être traités et leur ordre de priorité.
  • Simplifier les processus et l’allocation des ressources. Les outils pour l’analyse de la cybersécurité aident les équipes de sécurité à collecter, mettre en corrélation et analyser efficacement et effectivement des quantités énormes de données organisationnelles. Le processus simplifié de ces outils permet de faire économiser du temps aux équipes de sécurité qui peuvent alors se concentrer sur les systèmes ou les incidents nécessitant leur attention.
  • Augmenter la sensibilisation et la visibilité des menaces. La nature automatisée de l’analyse de la cybersécurité permet une visibilité sur les risques par les équipes de sécurité, sans le travail lié à leur test et à leur suivi en continu. Le Machine Learning et les modèles d’analyse comportementale s’adaptent continuellement pour offrir aux organisations une sensibilisation à la cybersécurité plus complète.

Meilleures pratiques pour l’analyse de la cybersécurité


Comme avec n’importe quel outil, la technologie seule n’est pas suffisante pour assurer le succès. Pour être plus efficaces, les outils pour l’analyse de la cybersécurité exigent une certaine préparation avant l’implémentation et éventuellement quelques modifications aux pratiques d’entreprise actuelles après leur mise en place. Certaines des meilleures pratiques incluent ce qui suit :
 
  • Classification des données. Veillez à ce que les données organisationnelles soient correctement classées et répondent aux normes de conformité internes ou externes. Définissez également des contrôles d’accès pour les informations sensibles. Les organisations qui utilisent des outils de sécurité des données peuvent déjà avoir des processus en place pour répondre aux exigences de conformité et de classification. 
  • Périodes de conservation prolongée. Mettez en attente les journaux des événements pouvant être nécessaires dans le futur pour le repérage des menaces ou les audits de conformité. La durée pendant laquelle les organisations doivent conserver les journaux peut varier en fonction du secteur d’activité, de la réglementation sur la conformité ou de l’agence. 
  • Confiance Zéro. Protégez tous les environnements avec l’architecture Confiance Zéro qui protège chaque fichier, e-mail et réseau en authentifiant chaque identité utilisateur et chaque appareil.
  • Intelligence actuelle. Utilisez la veille des menaces, les données les plus actuelles fournissant une vue complète sur le paysage des menaces, pour informer des décisions relatives à la sécurité. 
Pour prendre en main l’analyse de la cybersécurité, les organisations peuvent effectuer ce qui suit :
 
  1. Identifier leurs besoins. Les organisations disposent de leurs propres objectifs de sécurité, qu’il s’agisse de temps de réponse plus rapides ou d’une transparence améliorée pour la conformité réglementaire. La première étape vers l’analyse de la cybersécurité efficace consiste à identifier tous ces objectifs et à conserver ces résultats comme priorités tout au long du processus de sélection et d’implémentation de nouveaux outils.
     
  2. Identifier les sources de données. Ce processus peut être difficile, mais il est essentiel pour une analyse de la cybersécurité efficace. Plus les sources de données seront complètes, plus la visibilité sur les comportements à risque et les activités inhabituelles indiqueront une menace.
     
  3. Choisir un outil qui répond à leur situation. La gamme d’outils pour l’analyse de la cybersécurité témoigne de la variété des besoins et des situations des organisations qui les utilisent. Une nouvelle entreprise peut avoir besoin d’une solution complète qui gère toutes les évaluations et réponses aux menaces. Toutefois, une entreprise mieux établie peut déjà avoir des solutions pour la cybersécurité en place (dans ce cas, il est possible que l’outil approprié soit celui conçu pour s’intégrer aux systèmes existants et améliorer, plutôt que pour remplacer ces investissements).

Défis liés à l’analyse de la cybersécurité


Les organisations aspirant à une analyse de la cybersécurité de qualité font face à un certain nombre de défis, notamment les préoccupations relatives à la confidentialité des données, les lacunes liées aux compétences et les menaces en constante évolution.

Préoccupations relatives à la confidentialité des données

Étant donné que les violations de données font fréquemment la une des journaux internationaux, il n’est pas étonnant que les clients et utilisateurs finaux soient préoccupés par la façon dont les entreprises utilisent et protègent leurs informations personnelles. Ajoutez-y les complications des réglementations de conformité locales ou du secteur d’activité qui peuvent prendre effet plus vite que la capacité d’une organisation à actualiser son système de gestion des données. Un système d’analyse de la cybersécurité peut être une solution à ces défis, avec des fonctionnalités de conformité et de protection des données intégrées qui limitent d’accès interne et empêche de façon proactive les attaques externes.

Lacunes liées aux compétences

Bien que la cybersécurité ne soit pas un nouveau concept, les systèmes et technologies contemporains évoluent à un rythme effréné pour suivre les besoins internes et les menaces externes. La pénurie de professionnels expérimentés dans le domaine de l’analyse de la cybersécurité signifie que les organisations s’appuient de plus en plus sur des processus manuels ou des systèmes obsolètes simplement pour continuer à fonctionner. La première solution venant à l’esprit est de former davantage les employés. Toutefois, une approche plus efficace peut être d’implémenter un outil convivial qui peut automatiser les processus d’analyse de la cybersécurité et inclure des fonctionnalités prêtes à l’emploi, comme des connecteurs prédéfinis au CDR, aux données cloud et aux serveurs, pour ne citer que quelques intégrations possibles.

Des menaces en constante évolution

Le rythme auquel les cyberattaques évoluent est impressionnant. L’analytique de sécurité traditionnelle est limitée par la capacité d’une organisation à identifier, comprendre et répondre aux menaces qui sont plus sophistiquées que ses systèmes internes. La solution est une approche d’analyse de la cybersécurité qui évolue pour rester à jour sur les menaces. Le Machine Learning et les analyses comportementales favorisent une analyse des menaces proactive et préventive qui peut arrêter des attaques avant qu’elles aient un impact sur une organisation. Les solutions de plateforme de veille des menaces agrègent les flux d’indicateur de menace à partir de plusieurs sources et sélectionnent les données à appliquer aux solutions, comme les appareils réseau, les solutions PEPT et XDR, ou les SIEM.

Solution d’analyse de la cybersécurité

 
L’incorporation de l’analyse de la cybersécurité dans un processus de sécurité nouveau ou existant est essentielle pour aider les organisations à rester sécurisées et conformes aux réglementations applicables actuelles. L’identification des modèles, anomalies et menaces avec le Machine Learning et les analyses comportementales permet aux spécialistes de la sécurité de protéger plus facilement leurs données et de veiller à la continuité des activités. Sécurité Microsoft offre une plateforme d’opérations de sécurité unifiée qui incorpore l’analyse de la cybersécurité pour offrir aux organisations les capacités de protection contre les menaces qu’elles veulent.
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Forum aux questions

  • L’analyse de la cybersécurité est le moyen par lequel les organisations peuvent trouver des modèles et repérer des risques dans leur infrastructure numérique. Le Machine Learning et les analyses comportementales fournissent des informations pour détecter des événements de manière anticipé et permettre aux équipes de sécurité de les empêcher d’entraîner des dommages majeurs. Ces outils peut permettre d’analyser de grandes quantités de données pour aider les organisations à répondre plus rapidement et à rester plus sécurisées.
  • L’analyse de la cybersécurité est importante car elle aide les équipes de sécurité à protéger les données client et organisationnelles et à améliorer les processus de réponse à la cybersécurité. Les avantages clés de l’analyse de la cybersécurité incluent la détection plus rapide des menaces, le temps moyen amélioré de réponse, l’évaluation des risques, les processus simplifiés et une visibilité augmentée sur les menaces. Tous ces avantages permettent d’améliorer la protection de l’infrastructure critique d’une organisation, en réduisant le risque d’une attaque qui peut affecter la productivité et les résultats d’une organisation. L’analyse est également essentielle pour les besoins de conformité et le repérage des menaces.
  • L’IA et le Machine Learning sont utilisés pour agréger, analyser et extraire des informations à partir de grandes quantités de données client et organisationnelles. Le volume considérable de données générées par des sources telles que les points de terminaison, les utilisateurs et les routeurs présent un défi de mise à l’échelle pour les professionnels de la cybersécurité à la recherche des tendances et insights pouvant indiquer des menaces. Vous pouvez effectuer l’apprentissage des modèles Machine Learning et IA pour identifier les tendances et extraire des informations à partir de la richesse des données managées par une organisation. Les nouveaux outils d’IA générative peuvent permettre de continuer à améliorer la vitesse et la qualité du travail de sécurité, tout en augmentant les compétences des analystes de la sécurité junior.
  • L’analyse de la cybersécurité peut permettre de détecter des menaces de façon proactive avant qu’elles perturbent une organisation. En mettant en corrélation les données dans les sources, les équipes de sécurité obtiennent une image plus claire sur la façon dont un attaquant se déplace entre les vecteurs, ce qui donne à terme une vue plus complète d’une attaque et de sa gravité. L’utilisation de classeurs d’automatisation peut réduire le temps nécessaire pour répondre à des tâches courantes et accélérer ainsi le temps moyen de réponse.

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