Les pirates n'ont plus besoin malware pénétrer dans votre réseau. Selon le rapport CrowdStrike 2025 Global Threat Report, 79 % des détections en 2024 malware concernaient malware, ce qui signifie que les adversaires utilisent des identifiants volés, des outils légitimes et des techniques « living-off-the-land » pour contourner les défenses traditionnelles. Le temps moyen entre l'accès initial et le mouvement latéral est tombé à seulement 48 minutes, le plus rapide ayant été enregistré à 51 secondes. Dans cet environnement, les équipes de sécurité ne peuvent pas se fier uniquement aux signatures. Elles ont besoin d'une détection qui comprenne le comportement.
Ce guide explique ce qu'est l'analyse comportementale dans le contexte de la cybersécurité, comment elle fonctionne et pourquoi elle est devenue la technologie de détection fondamentale pour les opérations de sécurité modernes. Si vous recherchez des outils d'analyse marketing ou produit (tels que Amplitude ou Mixpanel qui suivent les parcours clients et les entonnoirs de conversion), cette page n'est pas pour vous. Nous abordons ici l'analyse comportementale telle qu'elle s'applique à la détection des menaces, individu , à la compromission des identifiants et à la détection des attaques dans les environnements d'entreprise.
Qu'est-ce que l'analyse comportementale ?
L'analyse comportementale est une méthodologie de détection des menaces de cybersécurité qui utilise l'apprentissage automatique et l'analyse statistique pour établir des références en matière de comportement normal des utilisateurs, des entités et des réseaux, puis identifie les écarts par rapport à ces références qui peuvent indiquer des menaces de sécurité telles que individu , la compromission d'identifiants, des mouvements latéraux ou des violations de politiques.
Le concept de base est simple. L'analyse comportementale établit un modèle de ce qui est considéré comme « normal » pour chaque utilisateur, appareil et segment de réseau au sein d'une organisation, puis signale toute activité qui s'écarte de ce modèle. Un utilisateur qui se connecte depuis un nouveau pays à 3 heures du matin et accède à des fichiers auxquels il n'a jamais touché auparavant déclenchera une alerte comportementale, même si ses identifiants sont valides et qu'aucun malware impliqué.
Cette approche est importante car le paysage des menaces a changé. Les outils basés sur les signatures excellent dans la détection malware connus, mais les adversaires se sont adaptés. Le rapport Global Cybersecurity Outlook 2026 du Forum économique mondial indique que 77 % des organisations ont adopté l'IA pour la cybersécurité, 40 % l'utilisant spécifiquement pour l'analyse du comportement des utilisateurs. Le marché de l'analyse comportementale reflète cette urgence, estimé à 6,26 milliards de dollars en 2025 et devrait atteindre 15,22 milliards de dollars d'ici 2030, avec un TCAC de 19,45 % (Mordor Intelligence, 2025).
Les outils basés sur les signatures bloquent les menaces déjà connues. La détection comportementale basée sur l'IA met en évidence les comportements des attaquants qui ne correspondent pas aux modèles enregistrés, que ce soit dans les environnements d'identité, cloud, de SaaS ou de réseau.
Cybersécurité contre analyse comportementale marketing
Le terme « analyse comportementale » recouvre deux domaines distincts. En cybersécurité, il désigne la détection des comportements anormaux des utilisateurs, des entités et des réseaux afin d'identifier les menaces. En marketing et en analyse de produits, il désigne le suivi du parcours client, des habitudes d'utilisation des produits et l'optimisation des conversions à l'aide de plateformes telles qu'Amplitude, Heap ou Mixpanel. Cette page traite exclusivement de la signification du terme en cybersécurité.
Comment fonctionne l'analyse comportementale
L'analyse comportementale fonctionne selon un cycle continu de collecte de données, d'établissement de références, de détection, de réponse et d'affinement des modèles. Voici le processus, étape par étape.
- Collectez des données provenant des systèmes d'identité, des terminaux, du trafic réseau, cloud et des applications SaaS.
- Établissez des références comportementales en profilant l'activité normale de chaque utilisateur, entité et segment de réseau.
- Appliquer des modèles d'apprentissage automatique (supervisés et non supervisés) pour identifier les écarts par rapport aux références établies.
- Générez des alertes avec notation des risques qui contextualisent les anomalies en fonction de leur gravité, de leur fiabilité et des actifs concernés.
- Déclenchez des workflows de réponse grâce à des stratégies de confinement automatisées ou d'investigation manuelle.
- Affinez continuellement les modèles à mesure que les organisations évoluent grâce à des changements de rôles, de nouveaux logiciels et des tendances saisonnières.
Le cycle d'apprentissage continu est essentiel. Sans lui, les références deviennent obsolètes et les taux de faux positifs augmentent. Les modèles doivent s'adapter aux changements organisationnels pour rester efficaces.
Référentiel comportemental : les fondements
La définition d'une base de référence est l'étape la plus sous-estimée dans le déploiement de l'analyse comportementale, et c'est le domaine dans lequel la plupart des implémentations réussissent ou échouent.
La création de profils comportementaux fiables nécessite au minimum trois semaines de collecte de données pour les profils initiaux. Cependant, les dernières recommandations de SecurityWeek Cyber Insights 2026 préconisent une période de 60 à 90 jours pour une détection des anomalies à un niveau opérationnel. Ce délai plus long tient compte des cycles économiques, des changements de rôle, des tendances saisonnières et des transformations organisationnelles qui échappent aux périodes plus courtes.
Les aspects clés de l'établissement d'une base de référence comportementale comprennent :
- Entrées de données. Journaux de gestion des identités, journaux d'application, métadonnées du trafic réseau et endpoint .
- Analyse par groupe de pairs. Le comportement individuel est comparé à celui de groupes de pairs basés sur les rôles et les services. Un analyste qui télécharge 500 Mo de données peut être considéré comme normal pour un ingénieur de données, mais comme anormal pour un coordinateur marketing.
- Adaptation dynamique. Les références doivent être mises à jour à mesure que l'organisation évolue. Le déploiement d'un nouveau logiciel, la restructuration d'un service ou un cycle commercial saisonnier doivent permettre d'affiner le modèle, et non déclencher des milliers de fausses alertes.
Modèles d'apprentissage automatique dans l'analyse comportementale
L'analyse comportementale s'appuie sur deux types principaux d'apprentissage automatique et, de plus en plus, sur des approches hybrides.
- Apprentissage supervisé. Entraîné sur des données étiquetées (comportements bons et mauvais connus) pour une classification hautement fiable des modèles de menaces reconnus.
- Apprentissage non supervisé. Découvre des modèles inconnus sans données étiquetées. Ceci est essentiel pour la détection des attaques zero-day nouvelles, pour lesquelles il n'existe aucun exemple préalable.
- Approches hybrides. Combinez des modèles supervisés et non supervisés pour la détection des menaces connues et la découverte d'anomalies.
L'intégration du ML prend désormais en charge 63 % des plateformes d'analyse comportementale, améliorant ainsi la précision de la détection des menaces de 41 % (MarketsandMarkets, 2026). CrowdStrike Signal utilise des modèles statistiques de séries chronologiques auto-apprenants pour chaque hôte, analysant des milliards d'événements quotidiens afin de faire émerger des analyses comportementales prédictives qui anticipent les menaces avant qu'elles ne s'aggravent.
Types d'analyses comportementales
L'analyse comportementale en cybersécurité comprend quatre types principaux, chacun ciblant différentes sources de données, mais partageant le principe commun de détection des écarts par rapport à la base de référence.
Tableau 1 : Comparaison des types d'analyse comportementale.
Comparaison des quatre principaux types d'analyse comportementale en matière de cybersécurité, présentant leurs domaines d'intérêt, les données utilisées et les cas d'utilisation optimaux.
| Type |
Focus |
Sources des données |
Idéal pour |
| Analyse du comportement des utilisateurs (UBA) |
Activité individuelle de l'utilisateur |
Heures de connexion, accès aux données, utilisation des applications, opérations sur les fichiers |
individu , comptes compromis |
| Analyse du comportement des utilisateurs et des entités (UEBA) |
Utilisateurs et entités non humaines |
Données UBA plus activité du serveur, télémétrie IoT, comptes de service, comportement des agents IA |
Détection étendue des menaces, surveillance des entités |
| Analyse du comportement réseau (NBA) |
Modèles de trafic réseau |
Données de flux, modèles de communication, trafic est-ouest et nord-sud |
Balise C2, mouvement latéral, exfiltration |
| Analyse comportementale informatique (ITBA) |
Modèles d'infrastructure informatique |
Performances de l'infrastructure, modifications de configuration, interactions entre les systèmes |
Anomalies opérationnelles, menaces pesant sur les infrastructures |
UBA vs UEBA : ce qui a changé
L'UBA se concentrait uniquement sur le comportement des utilisateurs humains. Lorsque Gartner a inventé le terme UEBA, il a élargi le champ d'application pour inclure les entités non humaines. Cette distinction est importante, car les comptes de service, les appareils IoT et les agents IA représentent désormais des surfaces d'attaque majeures. Un compte de service compromis peut se déplacer latéralement dans un environnement sans jamais déclencher d'alerte axée sur l'utilisateur.
Le marché s'est considérablement consolidé. Gartner constate un abandon progressif des fournisseurs spécialisés exclusivement dans l'UEBA au profit de produits de sécurité intégrés qui intègrent des fonctionnalités UEBA.
Analyse du comportement réseau et NDR
La NBA analyse les modèles de trafic est-ouest et nord-sud afin de détecter les signaux de commande et de contrôle, les mouvements latéraux, le stockage temporaire de données et l'exfiltration. Il s'agit de la technologie fondamentale pour détection et réponse aux incidents NDR).
L'analyse du comportement réseau se distingue de l'inspection approfondie des paquets. Plutôt que d'inspecter le contenu des paquets, la NBA se concentre sur la détection des menaces comportementales à travers les modèles de communication, le timing, le volume et la directionnalité. Cette approche fonctionne même lorsque le trafic est crypté, car les modèles comportementaux restent observables.
Analyse comportementale vs détection basée sur les signatures
Il est essentiel de comprendre la différence entre l'analyse comportementale et la détection basée sur les signatures pour élaborer une stratégie de défense en profondeur.
Tableau 2 : Comparaison entre signature et comportement.
Comparaison côte à côte de la détection basée sur les signatures et de l'analyse comportementale selon des critères d'évaluation clés.
| Critère |
Détection basée sur la signature |
Analyse comportementale |
| Approche de détection |
Correspond aux modèles connus (hachages, signatures, IOC) |
Identifie les écarts par rapport aux normes comportementales établies. |
| Menaces connues |
Haute fiabilité, faibles taux de faux positifs |
Efficace mais peut générer plus de bruit |
| Nouvelles menaces |
Aveugle au zero-day et aux malware inconnus |
Détecte les comportements anormaux, quelle que soit la nouveauté de la menace. |
| Attaques par authentification |
Impossible de détecter l'utilisation abusive d'identifiants valides |
Détecte les schémas de connexion et les comportements d'accès anormaux. |
| Attaques visant à vivre aux dépens du territoire |
Impossible de signaler un abus légitime d'un outil |
Identifie les modèles d'utilisation qui s'écartent des valeurs de référence. |
| Vitesse de détection |
Immédiat pour les menaces répertoriées |
Nécessite une période de référence (60 à 90 jours recommandés) |
| Entretien |
Nécessite des mises à jour continues des signatures |
Les modèles s'adaptent grâce à un apprentissage continu |
Les données plaident en faveur d'une combinaison des deux approches. Les attaques « Living-off-the-land » sont à l'origine de 84 % des violations graves (CrowdStrike 2025). Les identifiants compromis constituent le vecteur d'accès initial dans 22 % des violations (Verizon DBIR 2025). Ces menaces ne laissent aucune signature à comparer.
L'analyse comportementale et la détection basée sur les signatures sont complémentaires, et non concurrentes. Les signatures traitent les menaces connues avec rapidité et précision. La détection basée sur le comportement détecte les 79 % que les signatures ne détectent pas. La meilleure pratique consiste à mettre en place une défense en profondeur combinant les deux approches.
Cas d'utilisation de l'analyse comportementale
L'analyse comportementale tire sa valeur de scénarios de détection réels sur les réseaux, dans cloud et au niveau des identités.
- menace interne . L'analyse comportementale permet de détecter les accès en dehors des heures de travail, les téléchargements de données inhabituels et les activités incompatibles avec le rôle de l'utilisateur. Le coût annuel moyen lié aux risques internes a atteint 17,4 millions de dollars en 2025 (Ponemon/DTEX), contre 16,2 millions de dollars en 2023. Soixante-deux pour cent des organisations privilégient désormais les outils basés sur le comportement des utilisateurs pour menace interne . Les organisations qui investissent dans la gestion des risques internes ont augmenté leur allocation budgétaire à 16,5 % des dépenses de sécurité informatique, contre 8,2 % en 2023.
- Détection des compromissions d'identifiants. L'analyse comportementale identifie les schémas de connexion anormaux résultant du vol d'identifiants, notamment les déplacements impossibles, les appareils inhabituels et les heures d'accès anormales. Le rapport DBIR 2025 de Verizon a révélé que 22 % des violations commencent par une compromission d'identifiants et que 88 % des attaques de base contre les applications web impliquent des identifiants volés. En janvier 2026, une seule base de données d'infostealers a exposé 149 millions d'identifiants volés.
- Détection des mouvements latéraux. L'analyse comportementale identifie les modèles de trafic est-ouest anormaux lorsque les attaquants se déplacent sur le réseau. Le rapport CrowdStrike 2025 Global Threat Report a révélé un temps moyen d'intrusion de 48 minutes, les services financiers étant confrontés à une moyenne de 31 minutes. Le rapport Mandiant M-Trends 2025 fait état d'un temps de séjour médian mondial de 11 jours.
- Détection des attaques « Living-off-the-land » (LOTL). L'analyse comportementale détecte l'utilisation abusive d'outils légitimes (PowerShell, WMI, RDP) en identifiant les modèles d'utilisation qui s'écartent des valeurs de référence. Les attaques LOTL sont à l'origine de 84 % des violations graves, car elles utilisent des outils déjà approuvés par le système d'exploitation.
Exemple concret. La violation de SolarWinds est passée inaperçue pendant des mois dans plus de 18 000 organisations. FireEye a initialement découvert la compromission grâce à une anomalie comportementale: une connexion à distance anormale à partir d'un ordinateur inconnu auparavant, à une adresse IP suspecte. Il ne s'agissait pas d'une correspondance de signature. C'était un écart comportemental qui a révélé une compromission de la chaîne d'approvisionnement.
Pleins feux sur l'industrie. Les attaques par ransomware contre les fabricants ont augmenté de 50 % d'une année sur l'autre, le secteur manufacturier représentant 28 % des incidents mondiaux. L'analyse comportementale permet la détection dans des environnements OT/IT dispersés où la sécurité périmétrique traditionnelle est insuffisante.
Analyse comportementale sur trois surfaces d'attaque
Aucune surface ne raconte à elle seule toute l'histoire. Une analyse comportementale efficace fonctionne sur les trois surfaces.
- Surface réseau. Détectez les balises C2, les mouvements latéraux, le transfert de données et l'exfiltration grâce à l'analyse comportementale du trafic réseau. NBA identifie les modèles de communication anormaux, même dans le trafic crypté.
- Cloud . Surveiller cloud , les modèles d'accès aux ressources, l'activité inter-comptes et les anomalies d'utilisation du SaaS. L'analyse Cloud relève le défi des charges de travail éphémères et de l'infrastructure dynamique.
- Surface d'identité. Suivez les anomalies d'authentification, les élévations de privilèges, les abus de comptes de service et le comportement des agents IA grâce à l'analyse des identités. La détection axée sur l'identité permet de détecter les abus d'identifiants qui échapperaient à cloud du réseau et cloud seule.
La détection unifiée corrèle les signaux comportementaux sur les trois surfaces afin de construire des récits d'attaque complets, reliant une identité compromise (identité) au mouvement latéral (réseau) et à l'exfiltration de données (cloud).
Cas d'utilisation émergent : surveillance par un agent IA
Les agents IA interagissent désormais de manière autonome avec les systèmes d'entreprise, créant ainsi de nouveaux schémas comportementaux à surveiller.
Il s'agit d'un domaine en pleine évolution. À mesure que les organisations déploient davantage d'agents IA autonomes, les modèles d'analyse comportementale qui les surveillent devront s'adapter à des catégories de comportements « normaux » entièrement nouvelles.
Défis, meilleures pratiques et mise en œuvre
Pour déployer efficacement l'analyse comportementale, il faut relever plusieurs défis pratiques.
- Faux positifs. Dans la plupart des systèmes, 45 % des alertes sont des fausses alertes (Rapport mondial sur les menaces de CrowdStrike 2024, via Huntress). L'analyse comportementale nécessite un réglage minutieux et des données de qualité pour réduire les taux de faux positifs. La bonne nouvelle : les entreprises qui ont recours à l'analyse comportementale enregistrent 44 % menace interne en moins (MarketsandMarkets, 2026).
- Calendrier de référence. Les profils initiaux nécessitent au minimum trois semaines. La détection des anomalies au niveau de la production nécessite 60 à 90 jours. Les organisations doivent prévoir cette période de montée en puissance et communiquer des calendriers réalistes aux parties prenantes.
- Qualité des données. L'efficacité dépend de l'intégration de diverses sources de données, notamment la gestion des identités, les journaux d'application, le trafic réseau et endpoint .
- Problèmes liés à la confidentialité. La surveillance comportementale des employés soulève des questions relatives au RGPD . Les organisations doivent préciser que la surveillance sert à des fins de sécurité et respecter les principes de minimisation des données.
- Complexité de l'intégration. L'analyse comportementale doit fonctionner parallèlement aux outils SIEM, SOAR et EDR existants sans créer de silos supplémentaires.
Selon le rapport IBM Cost of a Data Breach Report 2025, les organisations qui déploient largement des outils d'IA ont réduit le cycle de vie des violations de données de 80 jours et ont économisé en moyenne près de 1,9 million de dollars. Le coût moyen mondial des violations est tombé à 4,44 millions de dollars en 2025, le délai moyen pour identifier et contenir une violation atteignant son plus bas niveau en neuf ans, soit 241 jours.
Meilleures pratiques pour le déploiement
- Commencez par les populations d'utilisateurs à haut risque et élargissez progressivement (recommandation de Gurucul).
- Intégrez les solutions SIEM, SOAR et EDR pour automatiser les workflows de réponse.
- Mettre en place des boucles de rétroaction continues afin de réduire les faux positifs au fil du temps (recommandation de Reco AI).
- Mettre en correspondance les comportements détectés avec MITRE ATT&CK afin de permettre une recherche et une analyse systématiques des menaces.
- Établissez des politiques de confidentialité transparentes avant le déploiement.
- Planifier la période de référence et informer les parties prenantes que la pleine efficacité prendra entre 60 et 90 jours.
Analyse comportementale et conformité
L'analyse comportementale correspond directement à plusieurs cadres réglementaires et exigences de conformité. Il s'agit d'un domaine que nul concurrent ne couvre de manière exhaustive, mais qui constitue pourtant un facteur d'achat déterminant pour les équipes de sécurité des entreprises.
Tableau 3 : Cartographie du cadre de conformité.
Mise en correspondance des capacités d'analyse comportementale avec les exigences spécifiques du cadre de conformité et les preuves qu'elles fournissent.
| Le cadre |
Exigence |
Rôle de l'analyse comportementale |
Preuves fournies |
| MITRE D3FEND |
D3-UBA Analyse du comportement des utilisateurs |
12 sous-techniques, notamment l'analyse des modèles d'accès aux ressources, l'analyse de la durée des sessions, l'analyse des modèles de connexion par géolocalisation des utilisateurs et l'analyse de l'étendue de la compromission des identifiants. |
Journaux de détection comportementale, rapports d'anomalies |
| MITRE ATT&CK |
T1078 Comptes valides, T1021 Services à distance, T1087 Découverte de compte, T1041 Exfiltration via le canal C2 |
Détecte les techniques utilisées dans les tactiques d'accès initial, de déplacement latéral, d'élévation des privilèges, de découverte et d'exfiltration. |
Alertes cartographiées par technique liées aux identifiants ATT&CK |
| NIST CSF |
DE.AE (Anomalies et événements), DE.CM (Surveillance continue), DE.DP (Processus de détection) |
Mise en œuvre principale pour la détection des anomalies, la surveillance continue et les processus de détection automatisés. Prend en charge la norme NIST SP 800-207 Zero Trust Architecture |
Tableaux de bord de surveillance continue, journaux d'anomalies |
| Directive NIS2 |
Article 21 (analyse des risques, surveillance continue) |
Assure une surveillance continue des comptes privilégiés. Première échéance d'audit : 30 juin 2026 |
Enregistrements de surveillance des comptes privilégiés, journaux des écarts de comportement |
| HIPAA |
Piste d'audit et surveillance des accès pour les renseignements médicaux protégés |
Surveille les modèles d'accès aux informations médicales protégées. Le secteur de la santé affiche un TCAC de 20,1 % dans l'adoption de l'analyse comportementale (Mordor Intelligence, 2025) |
Pistes d'audit d'accès aux données PHI |
| PCI DSS |
Exigence 10 (Enregistrer et surveiller tous les accès) |
L'analyse comportementale prend directement en charge la surveillance et l'enregistrement de tous les accès aux composants du système et aux données des titulaires de cartes. |
Journaux d'accès, références comportementales |
La mise à jourMITRE ATT&CK a supprimé les détections et sources de données traditionnelles, les remplaçant par des stratégies de détection et des analyses. Ce changement structurel s'aligne directement sur la méthodologie d'analyse comportementale, validant l'approche au niveau du cadre.
Approches modernes de l'analyse comportementale
L'analyse comportementale n'est pas une catégorie à part entière. Il s'agit d'une technologie de détection fondamentale qui alimente la pile de sécurité moderne.
Analyse comportementale dans la pile technologique de sécurité
- NDR. La solution de détection et réponse aux incidents l'analyse du comportement du réseau pour détecter les menaces dans le trafic est-ouest et nord-sud. L'analyse comportementale en est le moteur principal.
- ITDR. La détection et la réponse aux menaces d'identité s'appuient sur l'analyse comportementale pour détecter l'utilisation abusive des identifiants, l'escalade des privilèges et les attaques basées sur l'identité.
- XDR. La détection et la réponse étendues corrèlent les signaux comportementaux entre les terminaux, le réseau, cloud et l'identité, en s'appuyant sur le modèle triadique SOC.
- SIEM. Les plateformes SIEM modernes intègrent des fonctionnalités UEBA pour des alertes enrichies. Gartner note que l'UEBA se consolide dans des plateformes SIEM/XDR intégrées.
Tendances émergentes et avenir de l'analyse comportementale
La trajectoire est claire. Les outils d'analyse comportementale évoluent de la détection passive à l'investigation active.
- IA agentique pour les opérations SOC. Les agents IA examinent désormais chaque alerte avec une précision équivalente à celle d'un humain, en extrayant des données télémétriques à partir d'outils EDR, d'identification, de messagerie électronique, cloud, SaaS et réseau. Cela représente un changement fondamental dans le fonctionnement de l'automatisation SOC.
- Renaissance de l'analyse comportementale. Autrefois principalement utilisée comme technologie de détection des menaces via l'UEBA, l'analyse comportementale est aujourd'hui repensée comme une technologie post-détection améliorant la réponse aux incidents.
- Changement de métrique. Les directeurs SOC passent des métriques basées sur le volume (MTTD, MTTR) à des mesures basées sur les résultats, telles que la réduction des faux positifs, les risques évités et le coût par violation évitée.
- Accélération du marché. Les dépenses mondiales en matière d'IA dans le domaine de la cybersécurité ont atteint 24,8 milliards de dollars en 2024 et devraient atteindre 146,5 milliards de dollars d'ici 2034 (HBR/Palo Alto Networks). Le rapport WEF Global Cybersecurity Outlook 2026 indique que 94 % des personnes interrogées citent l'IA comme le principal moteur du changement dans le domaine de la cybersécurité.
Comment Vectra AI l'analyse comportementale
La philosophie « assume-compromise » Vectra AI considère l'analyse comportementale comme le moteur de détection central au sein des réseaux modernes. Plutôt que de s'appuyer uniquement sur des signatures ou des règles statiques, Attack Signal Intelligence des modèles de détection comportementale, dont plus de 170 modèles d'IA protégés par 35 brevets, pour identifier les comportements des attaquants sur l'infrastructure réseau, cloud, d'identité, SaaS, IoT/OT, périphérique et d'IA. Cette observabilité unifiée sur toutes les surfaces d'attaque offre la clarté des signaux dont les équipes de sécurité ont besoin pour détecter les menaces réelles sans se noyer dans les faux positifs.
Conclusion
L'analyse comportementale est passée d'une technologie de détection de niche à un moteur fondamental des opérations de sécurité modernes. Avec 79 % des détections désormais malware, des temps d'évasion moyens de 48 minutes et des attaques « living-off-the-land » à l'origine de 84 % des violations graves, les entreprises ne peuvent plus se permettre de se fier uniquement aux signatures.
La voie à suivre nécessite une détection basée sur le comportement sur les trois surfaces d'attaque : réseau, cloud et identité. Elle exige de la patience pour établir des calendriers de référence, d'investir dans la qualité des données et d'intégrer les outils SIEM, EDR et SOAR existants. Le paysage de la conformité renforce cette orientation, avec des cadres allant de MITRE D3FEND NIS2 qui correspondent explicitement aux capacités d'analyse comportementale.
Les équipes de sécurité qui adoptent l'analyse comportementale acquièrent la capacité de détecter les menaces qui ne laissent aucune signature, d'identifier individu grâce à des écarts comportementaux et de construire des récits d'attaque complets sur l'ensemble de leur environnement. La question n'est plus de savoir s'il faut mettre en œuvre l'analyse comportementale, mais à quelle vitesse votre organisation peut établir les bases nécessaires pour trouver les signatures manquantes.
Découvrez comment Vectra AI l'analyse comportementale à l'ensemble du réseau moderne.
