Ce que nous avons appris en analysant des millions d'alertes

Réalité : les professionnels de la sécurité croulent sous le bruit de détection.

Ce n'est pas nouveau, mais la situation risque de s'aggraver.  

À mesure que les entreprises évoluent vers des environnements pilotés par l'IA, le volume d'activité dans les domaines de l'identité, cloud, du SaaS et des réseaux a explosé. Chaque authentification, chaque appel d'API, chaque interaction avec une charge de travail et chaque processus alimenté par l'IA génère des données de télémétrie. Et cela s'accompagne d'un nombre croissant d'alertes. Les équipes de sécurité se retrouvent ainsi submergées par un flot de signaux, mais peinent à identifier ce qui est réellement important.  

Nous avons donc posé une question simple : que se passe-t-il réellement derrière tout ce bruit, et comment les équipes peuvent-elles analyser la situation et réagir plus rapidement ?

Pour le savoir, nous avons analysé des millions de détections issues de nos services gérés et de nos déploiements Respond UX afin de déterminer où se situent les véritables menaces et comment les équipes de sécurité peuvent faire le tri parmi les alertes pour enquêter et réagir plus rapidement.  

Les modèles que nous avons vus

Sans tout dévoiler (vous voudrez bien consulter le rapport complet), voici quelques thèmes que nous avons découverts :

• Après le triage, la hiérarchisation, l'assemblage et l'analyse des agents Vectra AI , moins de 0,1 % des détections sont des menaces réelles.  

• Les attaques basées sur l'identité dominent, en particulier à partir d'endroits que nous négligeons souvent.

• Les détections personnalisées sont plus importantes qu'on ne le pense, en particulier lorsqu'il s'agit de mettre en évidence des menaces de grande valeur.

Pourquoi c'est important

Pourquoi le bruit vous ralentit

Chaque faux positif fait perdre un temps précieux à l'enquête, retarde la réaction face aux menaces réelles et accroît la fatigue des analystes. Et dans les environnements actuels, dominés par l'IA, où les identités humaines et non humaines se multiplient sans cesse, le bruit ne fait que s'amplifier. Pendant ce temps, les attaquants gagnent en rapidité grâce à l'IA.  

Comment mener des enquêtes et réagir plus rapidement

• Donner la priorité aux signaux pertinents : utiliser l'IA pour mettre en évidence la petite partie de l'activité qui indique un risque réel

• Mettre l'accent sur l'identité : la plupart des attaques modernes sont axées sur l'identité, c'est donc là que réside le contexte

• Reliez les points : établissez des corrélations entre les activités sur l'ensemble du réseau moderne pour avoir une vue d'ensemble de l'attaque

• Automatiser les enquêtes : éliminer les tâches manuelles pour permettre aux analystes d'agir immédiatement  

Ce n'est pas en travaillant plus dur que l'on enquête plus vite. C'est en réduisant le bruit, en mettant en avant les menaces réelles et en agissant sur les signaux hautement fiables que l'on enquête plus vite. Car la rapidité vient du fait de savoir ce qui compte, et non de tout voir.  

Consultez le rapport complet : Réduire le bruit, augmenter les menaces