MtoM Mag - Le journal de l'MtoM.
- accueil .
- newsletter .
Flux RSS . - soumissions .
- publicité .
- contacts
Flux RSS .
Ce qui est un élément crucial dans la lutte constante contre les cyberattaques. Si le NDR excelle à dévoiler les menaces, ce sont les systèmes de détection d’intrusion (IDS) traditionnels basés sur les signatures qui permettent aux équipes de sécurité d’optimiser la protection et de faciliter les réponses ciblées. En particulier lorsqu’elles sont confrontées à des logiciels malveillants bien connus.
Alors quels sont les avantages distincts des approches NDR basées sur l’IA et des approches conventionnelles ? Et quelles sont également les raisons impérieuses pour lesquelles l’intégration de ces technologies constitue un impératif stratégique pour contribuer à renforcer les défenses de cybersécurité ?
Les systèmes de détection et de réponse réseau (NDR) basés sur l’IA révolutionnent la cybersécurité depuis environ 20 ans. Les systèmes NDR exploitent des algorithmes sophistiqués pour alerter les utilisateurs des anomalies et des changements de modèles standard au sein du trafic réseau. Ces systèmes utilisent des modèles mathématiques pour calculer les probabilités d’activités inhabituelles, différenciant ainsi efficacement les opérations normales des menaces potentielles. Les systèmes NDR fournissent un mécanisme de défense dynamique en analysant en permanence les modèles de réseau et en recherchant les comportements suspects. Opérant au sein du réseau, les systèmes NDR identifient et répondent à diverses cybermenaces, allant des attaques externes aux attaques internes. Aujourd’hui, les systèmes NDR sont essentiels pour détecter les premières étapes des attaques, notamment celles négligées par les solutions traditionnelles.
Les solutions de systèmes de détection d’intrusion (IDS) basées sur les signatures constituent un type fondamental de technologie de cybersécurité qui fonctionne en examinant le trafic réseau et en le comparant à une base de données de signatures de menaces connues. Ceux-ci peuvent inclure des modèles ou des séquences de données spécifiques connus pour indiquer une activité malveillante. Ces signatures peuvent inclure des séquences d’octets dans des paquets réseau, des séquences d’instructions malveillantes connues ou des modèles de comportement. Lorsque l’IDS détecte une correspondance, il déclenche une alerte, indiquant une menace potentielle pour la sécurité. Cette méthode est très efficace pour identifier et atténuer les menaces connues et s’appuie sur des mises à jour régulières de sa base de données de signatures pour rester au courant des problèmes émergents. Cependant, son recours à des signatures prédéfinies signifie qu’il est moins efficace contre les menaces nouvelles et inconnues ou les attaques sophistiquées conçues pour échapper à la détection.
L’intégration du NDR avec l’IDS basé sur les signatures offre des avantages clés pour les opérations de cybersécurité. L’un des principaux avantages est l’extension de la couverture réseau. Les systèmes IDS traditionnels se concentrent sur le périmètre du réseau et le trafic externe, mais le déploiement intégré avec NDR étend ses capacités de détection au réseau plus large, y compris le trafic est-ouest. Cela permet une surveillance plus approfondie et améliore considérablement la couverture de sécurité. Un autre avantage opérationnel est la visibilité améliorée dans les environnements cloud. À mesure que l’adoption du cloud augmente, l’intégration du NDR avec IDS apporte des techniques de détection basées sur les signatures aux services cloud, égalisant ainsi les postures de sécurité dans les environnements hybrides. De plus, l’intégration offre de solides avantages en matière de support et de maintenance. Par exemple, l’utilisation de Suricata (un moteur de détection d’intrusion open source) dans une solution commerciale NDR permet aux entreprises de tirer parti de ses capacités de détection avancées sans gérer de systèmes open source indépendants.
La combinaison des technologies NDR et IDS améliore considérablement les capacités de détection et de réponse. Cette intégration est particulièrement efficace contre les menaces internes, en introduisant les techniques IDS (traditionnellement axées sur l’extérieur) au réseau interne grâce à la visibilité du réseau est-ouest du NDR. Il s’agit d’une avancée cruciale dans la détection et l’atténuation des menaces internes souvent insaisissables et dommageables. De plus, la fusion de ces technologies élargit la capacité globale de détection, permettant la reconnaissance d’un plus large éventail de menaces connues et inconnues. Ces types de détection avancés sont encore améliorés par des capacités d’identification des attaques, telles que la capacité du NDR à détecter des indicateurs inconnus de compromission et la capacité de l’IDS à détecter des types spécifiques de code malveillant. Cette précision est essentielle pour comprendre la nature des menaces et élaborer des stratégies de défense appropriées. Enfin, l’intégration permet des réponses plus sûres aux menaces. Grâce à une plage de détection plus large et une identification plus précise, les équipes de sécurité peuvent minimiser les dommages potentiels et contenir efficacement les menaces en menant des actions correctives plus ciblées. Cela réduit l’impact sur les systèmes et les utilisateurs non concernés.
L’importance du NDR dans la cybersécurité moderne ne peut être surestimée. Les mesures de sécurité traditionnelles telles que les pare-feu, déployées au périmètre du réseau, protègent principalement contre les menaces externes, laissant des lacunes dans la défense contre les attaques internes plus sophistiquées. De même, les systèmes Endpoint and Detection Response (EDR), bien qu’efficaces pour certains appareils, ne parviennent souvent pas à couvrir l’ensemble des équipements connectés au réseau, tels que le BYOD ou les systèmes industriels spécialisés, éphémères, les imprimantes, les composants d’infrastructure réseau ou les caméras de surveillance. Il n’est pas rare que l’EDR ne couvre qu’environ 50 % des actifs.
Ces limitations mettent en évidence le rôle crucial du NDR, qui permet d’effectuer une surveillance et des réponses plus approfondies en réseau pour ces appareils.
NDR fournit une vue plus globale du réseau, aidant à détecter les anomalies et les menaces qui contournent souvent les autres couches de sécurité. De plus, dans le domaine de la cybersécurité, le NDR constitue la première ligne de défense lorsque certaines mesures préventives échouent. Il permet aux organisations de détecter, d’analyser et de répondre rapidement aux menaces. Ce faisant, il contribue à atténuer l’impact des violations tout en préservant l’intégrité du réseau et la continuité des activités. Il est essentiel d’identifier et de contrecarrer rapidement les menaces après une violation, non seulement pour atténuer les risques immédiats, mais également pour renforcer les dispositifs de sécurité à long terme.
En conclusion, l’intégration du NDR basé sur l’IA et de l’IDS traditionnel basé sur les signatures marque un changement transformateur dans la stratégie de cybersécurité. Alors que le NDR est utile pour détecter et répondre aux menaces inconnues et subtiles, l’IDS permet de lutter efficacement contre les logiciels malveillants connus. La fusion de ces systèmes élargit la portée de la détection des menaces, aidant à couvrir les menaces connues et inconnues tout en contribuant à améliorer la précision de l’identification et de la réponse aux attaques. Cette intégration stratégique n’est pas simplement une mise à niveau technologique mais une évolution nécessaire des défenses en matière de cybersécurité. Il offre aux équipes de sécurité une plus grande couverture réseau, y compris les environnements cloud, et leur fournit les outils nécessaires pour réagir plus rapidement et plus précisément à un large éventail de menaces. À mesure que les cybermenaces deviennent plus sophistiquées, l’interaction entre NDR et IDS apparaît comme un élément utile pour construire un mécanisme de défense résilient et dynamique, tout en renforçant la posture de sécurité face à l’évolution des menaces numériques.
