Contrôler et enrayer la pandémie de cybercriminalité grâce aux données

Dans un monde de plus en plus dirigé par la technologie, les données deviennent un « mal nécessaire ». C’est à la fois une opportunité et un risque pour la plupart des entreprises : toute personne ayant de près ou de loin un rapport avec la cybersécurité connaît les enjeux des big data.

La technologie nous permet d’extraire de grandes quantités de données et de les analyser afin d’établir des modèles et révéler des tendances comportementales. Les big data sont ainsi collectées, sous une forme structurée et non structurée, à partir d’une variété importante de sources et dans de nombreux formats différents.

Découvrir des informations à partir de ces données apparemment insignifiantes peut être une tâche délicate, mais le retour sur investissement peut se révéler très satisfaisant pour les entreprises.

La cybersécurité est l’une des nombreuses applications des données épurées et volumineuses : mais avant d’étudier cet aspect, examinons d’abord les erreurs que les organisations peuvent commettre en essayant de protéger leurs informations et leur infrastructure.

Pourquoi certaines entreprises échouent-elles dans leur stratégie de cybersécurité orientée sur les données ?

Selon Accenture (étude menée par l’Institut Ponemon), plus de 68 % des chefs d’entreprise ont le sentiment que leurs risques en matière de sécurité sont en train d’augmenter. Or, de nombreuses organisations sont désormais conscientes que le big data leur permettrait d’optimiser leurs efforts pour protéger les systèmes et infrastructures numériques. Pourtant, nous ne constatons que peu de « success stories » en matière de cybersécurité axée sur les données. Pourquoi cela ?

Voici les trois raisons principales expliquant pourquoi, bien souvent, les entreprises ne parviennent pas à utiliser les big data de façon efficiente et abandonnent donc leur tentative en cours de route :

  • Sauvegarde de l’information – A priori, relever le défi de la sauvegarde de l’information peut sembler simple, mais au vu de l’ampleur des données dont il est question ici, il est facile de comprendre pourquoi la plupart des entreprises rencontrent des difficultés. Le volume de données qui doit être analysé afin de révéler les tendances utiles qui permettent de détecter et d’atténuer les menaces est impressionnant voire écrasant. La complexité peut paraître d’autant plus grande qu’auparavant, les outils et technologies de sécurité utilisés pour extraire les données étaient davantage réactifs que proactifs. Aussi, ils engendraient un grand nombre de faux positifs, créant des inattentions et inefficacités, et n’étaient pas capables de traiter de grands volumes de données, qu’elles soient en continu, en temps réel ou archivées.
  • Droits et propriété des données – Avec de nombreuses lois strictes sur les droits et la propriété des données, les entreprises craignent désormais davantage de collecter et de stocker de grandes quantités d’informations sensibles qui pourraient appartenir à leurs clients et réseaux partenaires. Cependant, si une organisation veut se protéger par une approche holistique de la cybersécurité, il est pourtant essentiel qu’elle prenne en considération les tiers. Les entreprises n’ont jusqu’alors pas réussi à utiliser ces données à leur avantage, souvent freinées par les nombreux protocoles et politiques à appliquer et auxquels elles ne peuvent échapper.

  • Disponibilité et accessibilité des ressources – Pour mener à bien leurs opérations de cybersécurité orientées sur les données, les organisations ont besoin de faire appel à de véritables experts en la matière. Cependant, elles ne disposent pas toujours de data scientists en interne, ce qui pose un vrai défi pour les décisionnaires, qui ont souvent l’impression de partir de zéro. Outre l’expertise, les entreprises ont également besoin d’avoir accès à un logiciel performant, doté de capacités avancées en analyse et en machine learning afin d’utiliser tout le potentiel des données disponibles. De tels systèmes de cybersécurité de pointe sont rares, même aujourd’hui, alors que les données sont considérées comme le nouvel « or noir ».

Lorsque les cybercriminels ciblent des organisations possédant d’importants volumes de données, la récompense qu’ils en tirent vaut largement les efforts déployés afin de pénétrer les diverses couches de sécurité.

Ils ont en effet beaucoup plus à gagner en attaquant de telles organisations, faisant de ces dernières des cibles très lucratives. Par conséquent, les données sont autant une opportunité qu’un danger pour la cybersécurité.

Une approche de la cybersécurité à toute épreuve grâce aux données

La cybersécurité doit être à la base de toute initiative en matière de technologies de l’information. Aujourd’hui, elle est absolument essentielle à toute entreprise qui existe en ligne et qui héberge des données. Afin de soutenir l’infrastructure informatique de demain, les systèmes cyberdéfensifs devront devenir encore plus sophistiqués.

Les organisations ont désormais besoin de relier tous les systèmes de défense entre eux, de les centraliser afin de mettre en place un dispositif de cybersécurité holistique et d’identifier et répondre aux menaces en temps réel. Dans la réalisation de cet objectif, l’intelligence artificielle jouera un rôle clé. Plus nous arriverons à automatiser et réduire les erreurs manuelles, plus nous pourrons nous appuyer sur l’intelligence artificielle et le machine learning pour construire une organisation résistante. Dans l’ensemble, nous disposerons de systèmes de cybersécurité plus intelligents et capables de traiter de grandes quantités de systèmes et de données.

Si auparavant, l’évaluation des risques, l’identification des vulnérabilités et les règles de corrélation étaient largement utilisées comme méthodes de sécurité, elles entraînaient de nombreuses lacunes, comme des faux positifs, une incapacité à gérer des incidents uniques et une réaction plus lente aux évènements.

Mais ce n’est plus le cas aujourd’hui, puisque les solutions de cybersécurité axées sur les données comportent dorénavant les fonctionnalités suivantes :

  • La détection d’intrusion – Cela comprend la surveillance du trafic passant par un réseau organisationnel qui aide à détecter et à identifier les activités malveillantes utilisant des données volumineuses. TEHTRIS NTA peut facilement aider votre organisation à effectuer ces tâches, ou, si vous possédez déjà une solution NIDS/NTA, celle-ci peut être branchée à TEHTRIS SIEM afin de permettre l’exploitation des données correspondantes.

  • La réponse aux incidents – Ce type d’approche permet de traiter de nombreux types d’incidents de sécurité, y compris les attaques et les intrusions. Elle rassemble la détection, l’identification, l’isolement et l’élimination des causes profondes des incidents. TEHTRIS EDR est certainement notre produit phare en la matière, tout comme notre SOAR intégré dans la TEHTRIS XDR Platform qui permet d’appliquer des stratégies techniques élaborées.

  • L’analyse prédictive – Les data scientists peuvent prédire les risques encourus par une organisation en se basant sur ses modèles de données actuelles et archivées : ils les associent et identifient les risques de cybersécurité liés aux caractéristiques particulières des données récoltées, de sorte qu’il leur devient alors facile de détecter les anomalies. Pour cela, TEHTRIS SIEM est particulièrement utile car sa puissance est accrue par nos tableaux de bord de sécurité inclus dans la TEHTRIS XDR Platform. Grâce à une console unifiée et à l’analyse threat hunting, nos partenaires et clients peuvent facilement repérer les problèmes de sécurité potentiels.

Les systèmes sophistiqués d’aujourd’hui et de demain s’efforcent de prévoir et de prévenir les incidents de cybersécurité de manière proactive au lieu d’adopter une approche réactive après qu’un évènement ait eu lieu.

Pourquoi les données s’imposent-elles comme votre meilleur investissement pour renforcer votre posture de sécurité ?

L’utilisation du big data pour la cybersécurité est une arme à double tranchant. Entre de bonnes mains, avec la bonne stratégie, les données peuvent répondre aux besoins de sécurité de votre organisation et protéger votre infrastructure contre les criminels qui attendent le moment opportun pour s’attaquer à vous.

Elles peuvent donc devenir votre meilleur investissement dans l’amélioration de votre cybersécurité, car elles éliminent les suppositions et rendent possible la prise de décisions factuelles. Une telle stratégie pourra également vous permettre de réduire le temps de réponse aux incidents, ce qui minimisera les dommages. Cela est nécessaire, car selon certaines entreprises de cybersécurité, en 2019, le temps moyen pour identifier une intrusion était de 150 à 200 jours !

Enfin, la cybersécurité axée sur les données peut vous donner les moyens d’offrir à vos clients des services et des produits de qualité et de les personnaliser sans vous soucier des conséquences.

Chez TEHTRIS, nos experts en cybersécurité en sont pleinement conscients.

Nous avons donc décidé de diffuser cette approche orientée sur les données à l’échelle mondiale. En évaluant les informations transmises par nos honeypots positionnés dans le monde entier, nous aidons la communauté des cyber spécialistes à voir les actions mises en place par les criminels au cours de leurs attaques et à étudier leurs manières d’accéder aux réseaux.

En outre, notre système de détection et de réponse, TEHTRIS XDR Platform, est compatible avec l’intelligence artificielle et le machine learning et utilise une approche axée sur les données pour faire de la cybersécurité holistique une réalité pour votre entreprise.

Pour en savoir plus, rendez-vous sur notre site tehtris.com.