Détection des anomalies de cybersécurité

Qu'est-ce que la détection des anomalies ?

La détection des anomalies, également appelée « détection des valeurs aberrantes », joue un rôle essentiel en cybersécurité.  En tirant parti de technologies avancées telles que le Machine Learning (ML) et l'intelligence artificielle (IA), les systèmes de détection d'anomalies peuvent reconnaître les écarts par rapport aux comportements et événements normaux au sein d'un réseau ou d'un système, identifiant rapidement des schémas ou des points inhabituels susceptibles d'indiquer une cybermenace ou une cyberattaque en cours.

L'intégration de la détection d'anomalies dans une stratégie globale de cybersécurité renforce la capacité d'une entreprise à protéger les données et systèmes sensibles contre les attaques malveillantes, à traiter de manière proactive les cybermenaces et à préserver l'intégrité des informations et systèmes critiques.

Principes fondamentaux de la détection des anomalies

La détection des anomalies est le processus qui consiste à analyser un ensemble de données et à identifier des occurrences ou des schémas uniques qui s'écartent considérablement de l'activité de référence.

Dans le contexte de la cybersécurité, ces anomalies, ou valeurs aberrantes constituent souvent des signes avant-coureurs d'un événement malveillant, comme une compromission de données, une cyberattaque ou une défaillance système. En identifiant ces anomalies plus tôt, les entreprises peuvent potentiellement contenir le risque de sécurité, ce qui leur permet de minimiser les dommages et d'accélérer la reprise.

Types d'anomalies

Les systèmes avancés de détection des anomalies permettent de détecter trois principaux types d'anomalies :

• Anomalies ponctuelles : une anomalie ponctuelle survient lorsqu'un point de données individuel s'écarte considérablement du reste de l'ensemble de données et de la « norme ». Il peut s'agir d'une hausse soudaine du trafic réseau, par exemple.
• Anomalies contextuelles : une anomalie contextuelle est un point de données individuel qui diffère du reste d'un ensemble de données, mais uniquement dans un contexte spécifique. Par exemple, si un utilisateur se connecte à un système en dehors des heures de travail ou depuis une adresse IP qui ne correspond pas à sa localisation géographique, cela peut constituer une anomalie contextuelle.
• Anomalies collectives : une anomalie collective survient lorsqu'un groupe de points de données liés s'écarte collectivement du schéma attendu, même si des points de données individuels peuvent relever d'un usage normal et acceptable. Par exemple, une hausse soudaine du trafic réseau provenant de diverses adresses IP peut indiquer une attaque coordonnée et constituer un exemple d'anomalie collective.

Méthodologies couramment utilisées dans la détection des anomalies

La détection traditionnelle des anomalies s'appuyait sur un processus manuel consistant à effectuer des calculs statistiques et mathématiques. En raison de l'explosion des données qui se produit depuis quelques années, les humains ne sont tout simplement plus en mesure d'accomplir de telles tâches.

Les efforts modernes de détection des anomalies utilisent des algorithmes de Machine Learning et/ou d'IA pour analyser d'énormes quantités de données avec rapidité et précision. Certaines solutions exploitent également des techniques d'apprentissage profond, un sous-ensemble du Machine Learning qui s'appuie sur des réseaux neuronaux multicouches pour traiter les données et identifier des anomalies plus complexes.

Importance de la détection des anomalies en cybersécurité

La plupart des compromissions sont annoncées par des signes avant-coureurs. La question est de savoir si votre entreprise dispose des bons outils pour détecter ces signaux et agir en conséquence.

Les systèmes de détection des anomalies jouent un rôle essentiel pour aider une entreprise à maintenir une posture de sécurité robuste. Lorsqu'un système de détection des anomalies est intégré à d'autres outils de cybersécurité, vous pouvez :

• identifier de façon précoce des incidents de sécurité potentiels, y compris les cybermenaces et attaques difficiles à détecter, tels que les menaces internes, un risque de cybersécurité provenant de l'intérieur de l'entreprise, ou les menaces persistantes avancées (APT), des cyberattaques sophistiquées et soutenues qui se caractérisent par la présence non détectée d'un intrus dans un réseau ;
• contenir l'attaque plus tôt dans son cycle de vie, ce qui permet de minimiser les pertes et d'améliorer le délai de correction ;
• maintenir l'intégrité des informations et systèmes critiques ;
• optimiser les ressources en concentrant les efforts sur des événements critiques et prioritaires ; et
• améliorer la prise de décision en tirant parti d'informations claires et exploitables pour commencer les efforts de réponse.

Techniques de détection des anomalies

Les systèmes de détection des anomalies s'appuient sur diverses techniques pour identifier les événements et comportements aberrants. Dans le tableau ci-dessous, nous explorons les quatre principales méthodes de détection des anomalies, leurs applications et les techniques spécifiques mises en œuvre.

Défis de la détection des anomalies

En matière de détection des anomalies, les entreprises peuvent rencontrer de nombreux défis majeurs. Nous explorons ci-dessous quelques-uns des problèmes les plus courants dans le domaine de la cybersécurité :

Précision

Le comportement humain est dynamique, complexe et variable, d'où la difficulté de déterminer la « normalité », même à l'aide des algorithmes les plus avancés. La précision du modèle dépend de la manière dont il est entraîné et de l'ensemble de données utilisé à cette fin. Lors du processus de collecte ou d'analyse des données, des écarts, des erreurs ou des informations parasites peuvent entraîner un certain nombre de problèmes de performances, notamment :

•  Les faux positifs qui, en alertant le système d'un événement aberrant inoffensif, gaspillent des ressources et contribuent à la lassitude du personnel.
• Les faux négatifs qui, faute d'avoir alerté le système d'une cybermenace crédible, peuvent entraîner une compromission de données ou une cyberattaque aux conséquences potentiellement dévastatrices pour l'entreprise.
• Les anomalies involontaires, un point de données qui s'écarte naturellement de la norme, qui peuvent déformer l'ensemble de données et dégrader les performances du système.

Forte dépendance aux données d'entraînement

L'efficacité du système de détection des anomalies est étroitement liée à la qualité et au volume des données utilisées pour l'entraînement. Des données insuffisantes ou biaisées peuvent entraîner une détection inefficace des cybermenaces, ce qui se traduit par des taux plus élevés de faux positifs ou de faux négatifs.

Préoccupations liées à l'éthique et à la confidentialité

Les outils de détection des anomalies nécessitent une vaste collection de données sur le comportement des utilisateurs et des entités. Cependant, la collecte de ces données peut soulever des questions sur la confidentialité et l'éthique. Les entreprises doivent s'assurer que la collecte de données dans son ensemble et l'utilisation des outils associés respectent les réglementations applicables. Elles doivent également développer des modèles de gouvernance robustes qui garantissent une utilisation éthique des données.

IA antagoniste

En tant qu'éléments désormais intégrés aux dispositifs de cybersécurité, les systèmes et algorithmes optimisés par l'IA et le Machine Learning peuvent eux-mêmes être ciblés. L'IA antagoniste ou le Machine Learning antagoniste vise à réduire l'efficacité des systèmes d'IA/Machine Learning en les manipulant ou en les induisant en erreur. Des cyberattaquants expérimentés savent déjà manipuler le processus d'entraînement de l'IA ou exploiter les vulnérabilités du système. Les entreprises doivent donc prendre des mesures pour protéger leurs systèmes contre de telles attaques.

Grands volumes de données

Dans le domaine de la détection des anomalies, l'analyse en temps réel d'un volume de données toujours croissant constitue un autre défi. C'est particulièrement vrai dans le domaine de la cybersécurité, car les outils individuels génèrent des flux de données importants qui doivent être consolidés et analysés. Vous avez alors besoin de ressources informatiques importantes qui peuvent être difficiles à maintenir et à mettre à l'échelle au fil du temps. Pour résoudre ce problème, vous avez la possibilité d'utiliser un modèle informatique distribué ou des techniques de réduction des données afin de réduire la pression sur l'entreprise sans compromettre la précision.

Évolution des schémas d'attaque

Le paysage des cybermenaces est en constante évolution, ce qui signifie que même les outils les plus efficaces doivent s'adapter pour détecter les schémas et techniques d'attaque les plus récents. Il est important d'utiliser l'IA et le Machine Learning pour mettre à jour et entraîner de nouveau les modèles afin d'assurer la protection contre les cybermenaces inconnues (celles qui ne respectent pas un script existant). Ils resteront ainsi un élément efficace de l'ensemble d'outils de cybersécurité.

Bonnes pratiques de mise en œuvre de la détection des anomalies

La détection des anomalies n'est pas une capacité statique. Pour rester efficace, elle nécessite un réglage, un suivi et un entraînement constants. Nous présentons ici plusieurs bonnes pratiques que les entreprises doivent garder à l'esprit lors de la mise en œuvre d'une solution de détection des anomalies dans le cadre de leur stratégie de cybersécurité :

• Entraînez les modèles avec des données de haute qualité. Les données constituent le socle de tout système de détection des anomalies. Comme vous le savez, « des données erronées produisent des résultats erronés ». Pour garantir l'efficacité de l'outil, l'entraînement des modèles doit s'appuyer sur des données de haute qualité et pertinentes. Il est également important de collecter des ensembles de données complets à partir de diverses sources afin que l'outil puisse distinguer les événements normaux des cybermenaces potentielles.
• Surveillance et réglage continus. La détection des anomalies est une fonction dynamique. Pour rester efficaces et précises, ces solutions nécessitent une évaluation et une adaptation constantes, ainsi que des retours d'informations intégrés. C'est particulièrement important pour protéger l'entreprise contre les cybermenaces avancées et émergentes, ainsi que contre les cybermenaces inconnues et sans signature que les outils de cybersécurité traditionnels ne permettent pas de détecter.
• Intégration et collaboration complètes. La détection des anomalies n'est qu'un élément d'une stratégie de cybersécurité globale. Ces outils doivent être intégrés à d'autres outils de détection et de réponse, au système SIEM et au système de cyberveille afin de garantir que les alertes émises par la solution de détection des anomalies sont suivies de mesures.

Tendances futures

Le domaine de la cybersécurité a été révolutionné par l'intégration dans la détection des anomalies de technologies d'IA et de Machine Learning, en particulier celles qui font appel à l'apprentissage profond ou aux réseaux neuronaux. Les avancées continues de ces technologies permettront de détecter des anomalies complexes et subtiles qui seraient difficiles, voire impossibles à identifier avec précision avec les méthodes existantes.

À l'avenir, ces systèmes pourraient devenir suffisamment sophistiqués pour fonctionner de manière autonome, non seulement en détectant des événements aberrants, mais en prenant aussi des mesures prédéfinies pour résoudre ces problèmes. Par exemple, si le système détecte une demande de transfert de données inhabituelle, l'outil de détection des anomalies pourrait déclencher une action dans une solution de cybersécurité pour bloquer l'exfiltration, mettre en quarantaine le transfert ou même isoler le réseau.

Enfin, la détection des anomalies sera probablement intégrée à d'autres technologies avancées, telles que la blockchain ou l'informatique quantique. Dans le cas de la blockchain, une telle intégration établirait un registre immuable capable de journaliser les anomalies et leurs actions associées. L'informatique quantique pourrait accélérer considérablement le traitement des données, réduisant ainsi les temps de détection tout en maintenant ou en améliorant la précision.

 Points clés à prendre en compte

Même si les besoins, les défis, la tolérance au risque et les objectifs sont propres à chaque entreprise, plusieurs facteurs clés doivent être pris en compte lors du choix d'une solution de détection des anomalies.

 Intégration

• La solution s'intègre-t-elle parfaitement aux autres outils des infrastructures existantes de cybersécurité et informatiques ?
• La solution permet-elle d'accéder efficacement aux données provenant d'un ensemble diversifié de sources et de les analyser ?

 Évolutivité

• La solution impose-t-elle des limites quant au volume de données pouvant être géré sans nuire aux performances ?
• La solution exploite-t-elle une architecture cloud, qui doit théoriquement permettre à l'entreprise d'augmenter sa capacité sans investissement en infrastructure ?

Précision

• Quel est le taux de détection de la solution ?
• Quel est son taux de faux positifs/faux négatifs ?

 Latence

• La solution impose-t-elle des limites quant au volume de données pouvant être géré en temps réel ?

 Coût

• Quel est le coût total de possession de l'outil pour une entreprise d'une taille comme la vôtre ?
• Le fournisseur propose-t-il des calculs de retour sur investissement qui pourraient aider à établir une analyse de rentabilité pour l'acquisition de l'outil ?

Support

• Quels services de support, le cas échéant, sont inclus dans l'achat ou la location de l'outil ?
• Le fournisseur aide-t-il à la configuration, au déploiement et à l'intégration ?
• Quel est le processus de mise à jour et de mise à niveau de l'ensemble d'outils ?

 Réputation

• Le fournisseur a-t-il reçu des prix du secteur ou la reconnaissance d'analystes pour cet outil ?
• L'entreprise dispose-t-elle d'études de cas publiques ou a-t-elle des clients pouvant confirmer l'efficacité de l'outil et des services de support du fournisseur ?

Il est important de garder à l'esprit que les besoins et les objectifs de l'entreprise déterminent le choix de la solution de détection des anomalies. Différents secteurs font face à des défis et des degrés de risque différents. Par exemple, les établissements de soins de santé, les sociétés de services financiers et toute entreprise ayant un accès direct à des données sensibles de clients doivent prendre des mesures importantes pour se protéger et se conformer à toute réglementation gouvernementale.

Conclusion

La détection des anomalies est un élément critique de toute stratégie de cybersécurité. En intégrant ces fonctionnalités à l'infrastructure technologique, les entreprises peuvent identifier, contenir et corriger les risques plus efficacement, réduisant ainsi la probabilité et l'impact d'un événement de sécurité.

Comme dans tout secteur de haute technologie, il est important que les entreprises surveillent et adaptent continuellement leurs capacités de détection des anomalies afin de garantir leur efficacité face aux cybermenaces les plus récentes et de maintenir une posture de sécurité solide.