Dans les environnements de sécurité modernes, les activités malveillantes sont identifiées en examinant le comportement et les interactions des utilisateurs, des hôtes et des serveurs au fil du temps. Plutôt que de s'appuyer sur des indicateurs statiques ou des signatures connues, cette méthode évalue les schémas de mouvement, de communication et de progression qui correspondent au comportement des attaquants.
Ce changement est important car il modifie la manière dont l'activité est interprétée. Au lieu de traiter les alertes comme des événements isolés, les équipes évaluent l'évolution du comportement, sa rapidité et le niveau de risque organisationnel qu'il représente.
Dans la pratique, les activités malveillantes sont identifiées à partir de schémas, et non d'événements isolés. Les actions individuelles peuvent sembler inoffensives en elles-mêmes, mais lorsqu'elles sont mises en relation dans le temps, elles peuvent révéler une attaque évidente.
Ce contexte aide les équipes à distinguer les activités normales d'une intrusion en cours qui nécessite une enquête ou une intervention. Pour prendre cette décision, les analystes surveillent les schémas comportementaux récurrents qui apparaissent généralement dans les attaques en plusieurs étapes, notamment :
Les menaces sont évaluées en fonction de l'évolution des comportements dans un environnement au fil du temps. Au lieu de se concentrer sur des alertes individuelles, elles évaluent la manière dont les comportements se regroupent, s'accélèrent et s'étendent sur plusieurs étapes d'une attaque.
Cette évaluation tient compte de plusieurs dimensions qui déterminent l'urgence et le risque organisationnel. Ensemble, ces dimensions expliquent non seulement ce qui se passe, mais aussi à quelle vitesse et à quelle échelle cela se produit :
Les approches traditionnelles de détection partent du principe que les activités malveillantes se manifestent sous la forme d'un indicateur connu ou d'un écart évident par rapport au comportement normal. Cette hypothèse ne tient plus lorsque les attaquants répartissent leurs activités, opèrent à faible volume ou se fondent délibérément dans le trafic attendu.
C'est pourquoi l'analyse comportementale existe : pour corréler l'activité entre les entités et dans le temps. Sans cette corrélation, les compromissions à un stade précoce peuvent être négligées tandis que l'attention se concentre sur des anomalies isolées. Les modes de défaillance courants comprennent :
Visualisez comment les pirates informatiques se déplacent à travers le réseau, les identités et cloud des graphiques d'attaque qui mettent en corrélation les comportements au fil du temps et les entités. Les analystes peuvent ainsi retracer l'origine, comprendre l'impact et agir plus rapidement en toute confiance.
Le comportement devient exploitable lorsque les analystes peuvent replacer l'activité observée dans une chronologie. Cela permet de clarifier comment une intrusion s'est déroulée et si elle est toujours en cours.
Les équipes SOC évaluent généralement les comportements à travers plusieurs grandes étapes qui reflètent la progression des attaquants. Ces étapes ne constituent pas une liste de contrôle, mais un modèle de référence permettant d'interpréter les activités dans leur contexte :
Le contexte comportemental réduit l'incertitude pendant l'enquête et l'intervention en montrant comment l'activité se déroule au fil du temps. Au lieu de reconstituer manuellement de longues fenêtres d'activité, les équipes peuvent hiérarchiser plus clairement leur travail et agir avec plus de confiance.
Dans la pratique, les équipes utilisent ce contexte pour étayer les décisions clés prises lors du traitement des incidents :
Une meilleure visibilité sur la progression des attaquants ne remplace pas l'enquête ou le jugement des analystes. Se fier aux résultats comportementaux comme réponse définitive peut créer de nouveaux angles morts.
Les équipes doivent éviter activement ces idées reçues courantes :
L'un des principaux défis de l'analyse comportementale consiste à comprendre comment les menaces évoluent au fil du temps, et non pas seulement à évaluer les événements de manière isolée. Lorsque l'activité est répartie entre plusieurs protocoles, outils ou services, et souvent masquée par un comportement d'apparence anodine, la corrélation devient essentielle pour interpréter avec précision l'urgence et l'ampleur du problème.
Vectra AI relève ce défi en mettant l'accent sur le comportement corrélé des attaquants et leur progression entre les entités. L'objectif est de créer un profil d'attaque qui reflète la manière dont les menaces progressent, les entités impliquées et les cas où des décisions de réponse sont justifiées.
Cette approche aide les équipes à clarifier plusieurs aspects :
Ce que les équipes peuvent voir plus clairement
Ce qui devient plus facile à décider
Quels sont les risques réduits ?
Révélez l'intégralité du récit de l'attaque, de la reconnaissance à la réponse, afin que les équipes puissent agir avec confiance et rapidité.
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Non. La détection comportementale des menaces ne remplace pas la détection basée sur les signatures. Les méthodes basées sur les signatures identifient les menaces connues à l'aide d'indicateurs prédéfinis, tandis que les approches comportementales se concentrent sur l'identification des modèles de comportement des attaquants qui peuvent ne pas correspondre aux signatures connues. Ces méthodes comblent différentes lacunes en matière de détection et sont généralement complémentaires plutôt qu'interchangeables.
Elle se concentre sur la question de savoir si l'activité correspond aux comportements et à la progression connus des attaquants, et pas seulement si elle s'écarte d'une base de référence. La détection des anomalies met en évidence les activités inhabituelles, tandis que la détection comportementale interprète si l'activité représente une intention malveillante au fil du temps, même lorsque le comportement semble statistiquement normal.
Les attaques en plusieurs étapes impliquant la reconnaissance, le commandement et le contrôle, les mouvements latéraux et l'exfiltration tirent le meilleur parti de la détection comportementale des menaces. Ces attaques utilisent souvent des activités de faible volume ou d'apparence légitime qui échappent aux alertes traditionnelles, mais deviennent visibles lorsque les comportements sont corrélés dans le temps et entre les entités.
Non. La détection comportementale des menaces met en évidence les schémas et les évolutions suspects, mais ne confirme pas automatiquement une violation. Les analystes doivent toujours valider les résultats, évaluer l'ampleur et déterminer les mesures appropriées à prendre en s'appuyant sur des informations contextuelles supplémentaires et des investigations complémentaires.
Les signaux comprennent une communication externe persistante, une activité corrélée à plusieurs étapes de l'attaque, un mouvement inhabituel de données sortantes et une progression rapide entre les étapes. Le moment et la combinaison de ces comportements permettent de distinguer une intrusion active d'événements isolés.