L’analyse comportementale pour la cybersécurité

L'analyse comportementale en cybersécurité consiste à observer et analyser les actions et comportements des utilisateurs, des systèmes et des réseaux pour détecter des activités suspectes ou malveillantes.

Contrairement aux méthodes traditionnelles basées sur des signatures de menaces connues, l'analyse comportementale identifie des anomalies en temps réel, offrant une protection contre des menaces inconnues.

Imaginez un employé qui se connecte habituellement à 9h00 depuis Paris et accède à certains fichiers. Soudain, une connexion est détectée à 3h00 du matin depuis l'Asie et accède à des fichiers sensibles non habituels, cela pourrait indiquer une compromission. L'analyse comportementale détecterait cette activité anormale et déclencherait une alerte pour une enquête approfondie.

Les statistiques montrent que 60 % des petites entreprises ferment dans les six mois suivant une cyberattaque. Cela souligne l'importance cruciale de la détection précoce et de la réponse rapide offertes par l'analyse comportementale. Cette approche proactive permet de neutraliser les menaces avant qu'elles ne causent des dommages significatifs, protégeant ainsi les données sensibles et la réputation de l'entreprise.

En outre, selon une étude de Ponemon Institute, le coût moyen d'une  violation de données pour une PME est de 3,86 millions de dollars. Investir dans une solution d'analyse comportementale peut non seulement prévenir ces coûts exorbitants, mais aussi garantir la continuité des activités en détectant et en atténuant les menaces de manière efficace et efficiente.

L'importance de garder les systèmes et les applications à jour ne peut être sous-estimée dans le cadre de la cybersécurité des PME. Les cybercriminels exploitent souvent les failles de sécurité dans des logicielsL' analyse comportementale repose sur plusieurs méthodes de détection pour identifier et neutraliser les cybermenaces.

Les approches courantes incluent la détection par signature, la détection par anomalie, et la détection basée sur le comportement.

1. La détection par signature

La détection par signature se concentre sur l'identification de menaces connues à partir d'une base de données de signatures de logiciels malveillants. Cette méthode est limitée aux menaces déjà cataloguées.

2. La détection par anomalie

La détection par anomalie surveille les écarts par rapport à un comportement "normal" préalablement établi. Elle est particulièrement efficace pour identifier des menaces nouvelles ou sophistiquées.

3. La détection basée sur le comportement

La détection basée sur le comportement se distingue en analysant les schémas d'activités sur le réseau pour identifier des actions malveillantes.

Cette approche ne se limite pas aux logiciels malveillants connus, mais cherche plutôt à repérer des comportements anormaux susceptibles de signaler une menace en devenir.

L'analyse comportementale permet d'identifier et de prévenir les menaces en temps réel grâce à une surveillance continue et à l'analyse des activités réseau et des comportements des utilisateurs. Les technologies d'analyse comportementale utilisent l'intelligence artificielle (IA) et le machine learning pour établir des modèles de comportement normal. Lorsqu'une anomalie est détectée, une alerte est générée pour une investigation immédiate.

Par exemple, une entreprise pourrait constater que ses employés accèdent habituellement à des fichiers financiers uniquement pendant les heures de bureau. Si une activité de téléchargement massive de ces fichiers est détectée en dehors de ces heures, l'analyse comportementale pourrait signaler cette activité comme suspecte. L'équipe de sécurité pourrait alors intervenir rapidement pour vérifier s'il s'agit d'une activité légitime ou d'une tentative de vol de données.

Selon une étude de Verizon, 94 % des malwares sont livrés par email, et une analyse comportementale peut détecter des tentatives d'hameçonnage en repérant des comportements inhabituels dans les échanges d'emails. En 2019, l'IBM X-Force Threat Intelligence Index a révélé que l'IA et l'analyse comportementale avaient permis de réduire de 27 % le temps de détection des menaces, illustrant l'efficacité de cette technologie pour la sécurité proactive.

Cette capacité à détecter les menaces en temps réel est cruciale pour les petites et moyennes entreprises (PME) qui n'ont souvent pas les ressources nécessaires pour maintenir une équipe de cybersécurité dédiée.

En identifiant les menaces avant qu'elles ne causent des dommages, l'analyse comportementale protège les données sensibles et maintient la continuité des opérations.

Pour intégrer l'analyse comportementale dans la stratégie de cybersécurité de votre entreprise, il est essentiel de suivre une approche structurée :

1. Commencez par évaluer vos besoins spécifiques en matière de sécurité et les ressources disponibles. Identifiez les actifs critiques de votre entreprise, tels que les données sensibles et les systèmes essentiels, qui nécessitent une protection renforcée.
2. Choisissez une solution d'analyse comportementale adaptée à la taille et aux exigences de votre entreprise. Les technologies comme SentinelOne, qui combinent IA et machine learning, sont particulièrement efficaces pour les PME. Ces solutions sont capables de surveiller en temps réel les activités réseau, les connexions utilisateur et les accès aux données, en détectant immédiatement toute anomalie.
3. Intégrez la solution choisie avec vos systèmes existants. Assurez-vous que le logiciel est configuré pour surveiller tous les points d'entrée possibles, y compris les endpoints, les serveurs et les réseaux. Sensibilisez également vos employés aux bonnes pratiques de cybersécurité, car un comportement vigilant de leur part complète la surveillance automatisée.
4. Maintenez votre solution à jour et ajustez continuellement vos modèles de comportement pour refléter les changements dans les habitudes de travail et les nouvelles menaces.

Les statistiques montrent que 70 % des violations de données sont découvertes par des tiers, souvent bien après que le dommage ait été causé. En utilisant l'analyse comportementale, votre entreprise peut détecter les menaces de manière autonome et proactive. Une enquête de SANS Institute indique que les organisations utilisant l'analyse comportementale réduisent de 50 % le temps nécessaire pour détecter et contenir les incidents.

Pionnier de l'analyse comportementale depuis son lancement en 2013, SentinelOne est une solution Endpoint Detection and Response (EDR) de premier plan, idéale pour les TPE et PME en raison de sa capacité à offrir une protection robuste et accessible. L'un des principaux atouts de SentinelOne est son utilisation avancée de l'intelligence artificielle et de l'analyse comportementale pour identifier et neutraliser les menaces en temps réel. SentinelOne utilise un modèle heuristique implémenté dans son IA comportementale brevetée.

SentinelOne et la détection comportementale

SentinelOne se distingue dans le domaine de l'analyse comportementale par son utilisation d'une plateforme unifiée, Singularity™ XDR, qui combine la détection des menaces avec des capacités de réponse rapide. Grâce à son intelligence artificielle statique et comportementale, SentinelOne surveille en temps réel les activités des endpoints pour détecter immédiatement toute anomalie. La technologie brevetée "Storylines" permet de créer et d'analyser des scénarios d'attaques en se basant sur des modèles de comportement observés. Ainsi, non seulement SentinelOne identifie les menaces en temps réel, mais elle neutralise également les attaques avant qu'elles ne puissent causer des dommages significatifs.

La plateforme intègre des capacités avancées de remédiation automatisée et de "roll-back" pour restaurer les systèmes affectés, garantissant ainsi une protection continue et complète contre toutes sortes de menaces, même en mode offline. SentinelOne offre ainsi une approche proactive de la cybersécurité, idéale pour les PME cherchant à renforcer leur défense avec une solution clé en main et facile à déployer.

Contrairement aux solutions traditionnelles basées sur des signatures, SentinelOne surveille en continu les activités des endpoints, détectant les comportements suspects et les anomalies. Si un logiciel malveillant tente de chiffrer des fichiers sur un poste de travail, SentinelOne le détectera immédiatement et prendra des mesures pour le bloquer avant qu'il ne cause des dommages.

Selon une étude de Gartner, les entreprises utilisant des solutions EDR comme SentinelOne ont réduit de 80 % le temps de réponse aux incidents. Cette efficacité est cruciale pour les petites entreprises qui n'ont souvent pas les ressources pour gérer des incidents de sécurité prolongés. SentinelOne offre une protection automatisée, ce qui signifie que même les entreprises sans équipe IT dédiée peuvent bénéficier d'une sécurité de haut niveau.

Le coût est également un facteur important pour les PME. SentinelOne propose des solutions abordables, avec des tarifs compétitifs adaptés aux budgets restreints. En investissant dans SentinelOne, les PME bénéficient d'une protection proactive contre les cybermenaces, minimisant ainsi les  risques de pertes financières et de perturbations opérationnelles.

SentinelOne c'est donc :

• 3 méthodes de détection : signatures, anomalies, comportements ;
• Une approche comportementale via analyse des schémas d'activités pour identifier des actions malveillantes ;
• Une protection en temps réel, remédiation automatisée, et roll-back.

SentinelOne se distingue par sa technologie innovante et son approche axée sur l'IA, offrant aux TPE et PME une solution clé en main pour renforcer leur  cybersécurité.

Pour les entreprises cherchant une protection 24/7, la  solution managée Cyber By Scutum est une option attractive.

À partir de 69,90€/mois, cette offre inclut un EDR managé, clé en main et économique, qui utilise la technologie de SentinelOne pour bloquer en temps réel les attaques, même les plus complexes, garantissant ainsi une sécurité optimale et une tranquillité d'esprit pour les petites et moyennes entreprises.