Enquête de CrowdStrike sur l'état de la détection et de la réponse dans le cloud
Découvrez ce que 1 000 responsables mondiaux de la sécurité ont révélé sur les défaillances de la détection et de la réponse dans le cloud.
Les lacunes dans la détection et la réponse des cloud
permettent aux cyberadversaires d'atteindre leur objectif
Les données révèlent une tendance claire : le manque de visibilité, l'inertie de la réponse et le manque d'efficacité opérationnelle donnent aux cyberadversaires un avantage décisif.
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Faiblesses critiques en matière de détection et de réponse dans le cloud
Pour barrer la route aux cyberadversaires, il convient d'abord d'identifier les endroits où la détection et la réponse dans le cloud échouent, et en comprendre les raisons.
La fiabilité de la détection dépend de la visibilité qui la sous-tend
73 % des personnes interrogées ne parviennent pas à détecter les intrusions dans le cloud de façon systématique. Les écarts entre les identités, les workloads et le plan de contrôle ne permettent pas de détecter toutes les activités critiques. En l'absence d'une visibilité totale, les cyberadversaires peuvent opérer sur la surface d'attaque du cloud sans être détectés.
L'inertie de la réponse donne l'avantage aux cyberadversaires
Les cyberadversaires peuvent se déployer en quelques secondes¹, alors que la plupart des organisations mettent plusieurs minutes, voire plus, à détecter les intrusions. 68 % déclarent avoir mis 15 minutes ou plus à détecter les attaques, et 91 % peinent à les contenir en temps réel, laissant ainsi aux cyberadversaires une marge de manœuvre importante qui leur permet d'agir librement.
Les outils fragmentés augmentent la complexité opérationnelle
Les organisations s'appuient sur de multiples outils et des enquêtes manuelles pour détecter les cybermenaces et y répondre. 95 % signalent des lacunes d'intégration avec leurs principaux workflows SOC, ce qui retarde la réponse et augmente la complexité opérationnelle.
L'adoption de l'IA étend la surface d'attaque du cloud
L'adoption rapide de l'IA et du Machine Learning (ML) entraîne une empreinte cloud plus importante et plus complexe, étendant ainsi la surface d'attaque plus rapidement que la sécurité ne peut suivre. Au cours des 12 derniers mois, près de la moitié (47 %) des organisations ont indiqué avoir enregistré plusieurs incidents ou activités suspectes ciblant l'IA ou le ML basés sur le cloud.
Ressources présentées
¹ Global Threat Report 2026 de CrowdStrike