Analyse comportementale en cybersécurité

L’analyse comportementale est une technique de cybersécurité qui surveille l’activité des utilisateurs, des appareils et des réseaux afin d’identifier les comportements inhabituels ou potentiellement malveillants.

Contrairement aux outils de sécurité traditionnels qui s’appuient sur des signatures de menaces connues, l’analyse comportementale se concentre sur la détection des anomalies et des activités suspectes en temps réel. Elle permet ainsi aux organisations d’identifier les menaces émergentes, les comptes compromis et les méthodes d’attaque jusque-là inconnues avant qu’elles ne puissent causer des dommages importants.

En analysant les habitudes et les schémas de comportement plutôt qu’en s’appuyant uniquement sur des indicateurs connus, l’analyse comportementale offre une approche plus proactive de la détection et de la réponse aux cybermenaces.

L’analyse comportementale s’appuie sur plusieurs techniques de détection afin d’identifier les activités suspectes et les cybermenaces potentielles. Ces méthodes fonctionnent de manière complémentaire afin d’offrir une meilleure visibilité sur les utilisateurs, les appareils et les réseaux.

Détection basée sur les signatures

La détection basée sur les signatures permet d’identifier les menaces connues en comparant les activités observées à une base de données regroupant des signatures de logiciels malveillants et des indicateurs de compromission connus. Bien qu’elle soit efficace contre les menaces déjà identifiées, cette méthode reste limitée aux menaces qui ont déjà été détectées et répertoriées.

Détection des anomalies

La détection des anomalies consiste à établir une référence correspondant au comportement habituel, puis à surveiller les écarts par rapport à cette référence. Cette approche est particulièrement efficace pour identifier les menaces jusque-là inconnues, les comptes compromis et les activités inhabituelles sur les systèmes.

Détection basée sur le comportement

La détection basée sur le comportement consiste à analyser les schémas d’activité plutôt qu’à rechercher des signatures connues de logiciels malveillants. En identifiant les comportements inhabituels ou potentiellement malveillants, tels que les tentatives d’accès non autorisées, les transferts de données anormaux ou les activités suspectes des utilisateurs, les organisations peuvent détecter les menaces et y répondre à un stade précoce.

Ensemble, ces techniques offrent une approche plus proactive de la cybersécurité, permettant aux organisations d’identifier, d’analyser et de contenir les menaces avant qu’elles n’aient un impact sur leurs activités.

L’analyse comportementale identifie les menaces potentielles grâce à une surveillance continue de l’activité des utilisateurs, des appareils et du trafic réseau. Grâce à l’intelligence artificielle et au machine learning, elle établit une référence du comportement habituel et détecte les anomalies susceptibles d’indiquer une activité malveillante.

Lorsqu’un comportement inhabituel est identifié, une alerte est générée afin de permettre son analyse et la mise en place d’une réponse appropriée. Les équipes de sécurité peuvent ainsi identifier les menaces potentielles à un stade précoce, souvent avant même que les outils de sécurité traditionnels ne détectent les premiers signes d’une compromission.

Par exemple, si un employé accède habituellement à un ensemble spécifique de fichiers pendant les heures normales de travail, mais qu’un volume important de données sensibles est consulté ou téléchargé en dehors de ces habitudes, l’activité peut être signalée pour analyse. Les équipes de sécurité peuvent alors déterminer rapidement si cette activité est légitime ou si des mesures supplémentaires sont nécessaires.

En analysant les comportements plutôt qu’en s’appuyant uniquement sur les signatures de menaces connues, l’analyse comportementale peut contribuer à détecter les comptes compromis, les menaces internes, les activités liées aux ransomwares et les techniques d’attaque jusque-là inconnues.

Cette approche proactive permet aux organisations d’identifier, d’analyser et de contenir plus rapidement les menaces, contribuant ainsi à protéger les informations sensibles, à assurer la continuité des activités et à renforcer la cyber-résilience globale.

L’intégration de l’analyse comportementale dans une stratégie de cybersécurité commence par une compréhension du profil de risque de l’organisation, de ses actifs critiques et de ses exigences opérationnelles. Les données sensibles, les systèmes essentiels à l’activité et les comptes utilisateurs stratégiques doivent être considérés comme prioritaires afin de garantir des niveaux de surveillance et de protection adaptés.

L’étape suivante consiste à identifier une solution capable de surveiller en continu les utilisateurs, les appareils et l’activité du réseau. Des plateformes telles que SentinelOne utilisent l’intelligence artificielle et le machine learning pour établir des schémas de comportement habituels et identifier les anomalies susceptibles d’indiquer un incident de sécurité.

Pour maximiser son efficacité, l’analyse comportementale doit être intégrée aux dispositifs de sécurité existants, notamment aux solutions de protection des terminaux, aux systèmes de surveillance du réseau et aux solutions de gestion des accès. Cette intégration offre une meilleure visibilité à l’échelle de l’organisation et permet une réponse plus coordonnée face aux menaces potentielles.

La sensibilisation des collaborateurs joue également un rôle important. Si l’analyse comportementale permet une surveillance automatisée et continue, une cybersécurité efficace repose également sur le respect des bonnes pratiques de sécurité par les utilisateurs et sur leur capacité à reconnaître les risques potentiels.

À mesure que les activités de l’entreprise évoluent et que de nouvelles menaces apparaissent, les modèles comportementaux doivent être régulièrement réévalués et affinés afin de garantir une surveillance précise et efficace.

En combinant une analyse comportementale avancée avec des processus de sécurité robustes et une bonne sensibilisation des utilisateurs, les organisations peuvent renforcer leur capacité à détecter rapidement les menaces, réduire les risques et améliorer leur cyber-résilience.

Depuis son lancement en 2013, SentinelOne est devenue l’une des principales plateformes de détection et de réponse sur les terminaux (EDR), permettant aux organisations d’identifier, d’analyser et de traiter les cybermenaces en temps réel.

Au cœur de la plateforme se trouve une combinaison d’intelligence artificielle, de machine learning et d’analyse comportementale. Plutôt que de s’appuyer uniquement sur les signatures connues de logiciels malveillants, SentinelOne surveille en continu l’activité des terminaux afin d’identifier les comportements inhabituels susceptibles d’indiquer une cyberattaque, la compromission d’un compte ou la présence d’un logiciel malveillant.

Grâce à la plateforme Singularity™ XDR, les organisations bénéficient d’une visibilité sur les terminaux, les utilisateurs et les charges de travail, permettant aux équipes de sécurité de détecter les menaces plus rapidement et d’y répondre plus efficacement. La technologie Storyline™ de SentinelOne corrèle automatiquement les événements et les activités, offrant une vision claire du déroulement d’une attaque et permettant aux analystes d’analyser les incidents plus efficacement.

La plateforme comprend également des fonctionnalités automatisées de réponse et de remédiation, permettant de contenir rapidement les menaces et, lorsque cela est approprié, de restaurer les systèmes affectés. Cela réduit le temps nécessaire à l’analyse et à la récupération après un incident de sécurité, tout en contribuant à limiter les perturbations des activités de l’entreprise.

En combinant détection basée sur les signatures, détection des anomalies et analyse comportementale, SentinelOne offre une approche proactive de la cybersécurité qui aide les organisations à renforcer leur résilience face aux menaces connues et émergentes.

La combinaison de l’intelligence artificielle, de l’analyse comportementale et des capacités de réponse automatisée de SentinelOne en fait une solution performante pour les organisations souhaitant renforcer leur niveau de cybersécurité.

Pour les entreprises qui ont besoin d’une protection continue sans avoir à gérer elles-mêmes l’ensemble de leur sécurité informatique, Scutum propose un service de cybersécurité entièrement managé reposant sur la technologie SentinelOne.

Notre service managé assure une surveillance 24h/24 et 7j/7, ainsi que la détection des menaces et la réponse aux incidents, afin d’aider les organisations à identifier et à contenir les cybermenaces avant qu’elles n’aient un impact sur leurs activités. En combinant une protection avancée des terminaux avec l’expertise d’équipes spécialisées en sécurité, les entreprises bénéficient d’une résilience renforcée, d’une réduction des risques et d’une plus grande sérénité.

Cette approche permet de bénéficier d’un niveau de cybersécurité adapté aux exigences des grandes entreprises grâce à une solution managée et évolutive, capable de s’adapter aux besoins des organisations en croissance.