Aperçu de la situation

  • 85 % des atteintes à la cybersécurité impliquent un élément humain. (Source : Verizon 2021 Data Breach Investigations Report)
  • Le temps moyen pour identifier et contenir une violation est de 280 jours. (Source : IBM Cost of a Data Breach Report 2020)

Détection des menaces : définition, fonctionnement et place de la NDR moderne

La détection des menaces permet de repérer les comportements qui mettent en danger les systèmes, les données ou les utilisateurs. Elle analyse l'activité du réseau, de l'identité et du cloud pour repérer rapidement les actions malveillantes, puis les achemine vers une enquête et une réponse.

La détection des menaces s'articule en trois parties. Premièrement, une large visibilité sur le trafic est-ouest, les identités et les plans de contrôle cloud . Deuxièmement, des analyses qui séparent le bruit de routine de l'intention de l'attaquant. Troisièmement, un parcours d'investigation qui transforme une alerte en décision avec un minimum de transferts.

Dans la pratique, les équipes :

  • Surveillez les signaux du réseau, de l'identité et de l'cloud avec une couverture cohérente.
  • Comparer les comportements par rapport à des lignes de base et à des TTP connues dans différents environnements.
  • Donner la priorité aux quelques événements qui indiquent une réelle progression de l'attaquant.
  • Enregistrer les résultats pour affiner les détections et les plans d'intervention.
  • Mesurez le temps d'attente, les faux positifs et le temps de vérification, et pas seulement les chiffres.

La détection des menaces définit le "quoi" et le "pourquoi". L'étape suivante consiste à comprendre les types de menaces qui se présentent et la manière dont les menaces connues et inconnues influencent votre approche.

Découvrez comment une approche NDR moderne améliore la qualité de la détection des menaces.

Menaces connues ou inconnues : réduire rapidement les faux positifs

Les menaces connues correspondent à des signatures, des indicateurs ou des infrastructures déjà vues. Elles privilégient les listes et les règles. Les signatures fonctionnent bien pour les familles de malware reproductibles, les domaines suspects et les outils de base.

Les menaces inconnues ne s'alignent pas sur une signature. Elles s'appuient sur le comportement. Vous détectez des mouvements inhabituels, des authentifications rares ou des changements dans l'utilisation des services qui indiquent une intention plutôt qu'un COI unique.

Pourquoi c'est important :

  • Les signatures permettent d'arrêter les attaques répétées rapidement et à grande échelle.
  • L'analyse du comportement met en évidence de nouvelles techniques et des mouvements latéraux subtils.
  • La combinaison des deux couvre à la fois la vitesse et la nouveauté sans angles morts.

Mettez les deux à contribution :

  • Utiliser les renseignements sur les menaces pour connaître le contexte, le moment et l'infrastructure connue.
  • Appliquer l'analyse du comportement des utilisateurs et des attaquants pour révéler les intentions dans tous les domaines.
  • Adaptez les détections aux entités les plus importantes, telles que les contrôleurs de domaine et les clés de cloud .

Lorsque les équipes alignent la détection sur les signatures et les comportements, elles gagnent en équilibre. Une fois cet équilibre établi, il est plus facile de clarifier les rôles de la détection, de la chasse et du TDIR dans le travail quotidien.

Pourquoi la détection est difficile dans les environnements hybrides

Les attaques modernes couvrent le centre de données, le campus, le travail à distance, l'identité, le cloud public et le SaaS. Les modèles de trafic changent à mesure que les applications se déplacent, que les comptes changent et que les services évoluent. L'informatique fantôme et les mauvaises configurations ajoutent un bruit qui ressemble à un risque.

Les attaquants ne restent pas au même endroit. Un simple phishing peut se transformer en vol de jetons, puis en mouvement latéral, puis en exfiltration de données. La vitesse de pivotement est élevée. Pendant ce temps, la télémétrie vit dans différents outils et formats qui ne sont pas alignés par défaut.

Ce à quoi vous êtes confrontés :

  • Intrusions en plusieurs phases qui enchaînent les TTP dans plusieurs domaines.
  • Abus d'identité, mauvaises configurations et mouvements latéraux furtifs.
  • Visibilité est-ouest limitée dans le cloud et le trafic crypté.
  • La fatigue des alertes masque les quelques signaux qui comptent vraiment.

Ces contraintes poussent les équipes à se tourner vers des plateformes qui établissent des corrélations entre les sources et racontent une seule histoire. C'est là qu'une approche moderne de la NDR change la donne.

La détection des menaces n'est aussi efficace que la visibilité qui la sous-tend. Voir les comportements des attaquants modernes en action.

Comment une plateforme NDR moderne améliore la détection des menaces dans les environnements hybrides

A plateforme NDR moderne unifie les signaux du réseau, de l'identité et du cloud , puis utilise l'IA pour trier, classer et hiérarchiser ce qui est réel et urgent. Cela améliore la couverture, la clarté et le contrôle sur l'ensemble du chemin d'attaque.

Ce que l'on peut attendre d'un NDR moderne :

  • Couverture : Détections d'IA à travers le réseau, l'identité et le cloud avec une cartographie ATT&CK approfondie et un contexte d'entité.
  • Clarté : Les agents d'IA réduisent le bruit, établissent des corrélations entre les activités des différents domaines et font apparaître la véritable histoire qui se cache derrière chaque alerte.
  • Contrôle : Investigation guidée, chasse et actions de réponse intégrées qui stoppent les attaques à un stade précoce avec moins de transferts.

Gains opérationnels :

  • Moins de faux positifs grâce au ciblage des comportements et à l'évaluation des risques.
  • Des enquêtes plus rapides avec des calendriers, des entités liées et des preuves associées.
  • Des mesures d'intervention claires liées à chaque technique et à chaque actif touché.

Le NDR moderne prépare le terrain, mais les équipes ont encore besoin de signaux prioritaires clairs. La section suivante énumère des indicateurs pratiques qui signalent les progrès des attaquants, et pas seulement les anomalies.

Mettez-le à l'épreuve : NDR alimentée par l'IA sur des données réelles.

EDR vs. NDR vs. ITDR vs. XDR... quelle solution de détection des menaces choisir ?

Voici un tableau comparatif des différentes solutions de détection et de réponse aux menaces, mettant en évidence leurs domaines d'intervention, leurs principales caractéristiques et les cas d'utilisation typiques :

Solution Idéal pour Utile quand
EDREndpoint Detection and Response) Les entreprises accordent la priorité à la sécurité des terminaux (postes de travail, serveurs, appareils mobiles). Les points finaux sont la principale préoccupation en raison des données sensibles ou des activités à haut risque.
NDRdétection et réponse aux incidents) Organisations dont le trafic et les activités sur le réseau sont importants. L'objectif principal est de surveiller les activités au niveau du réseau et de détecter les menaces basées sur le réseau.
ITDR (Identity Threat Detection and Response - Détection et réponse aux menaces sur l'identité) Les organisations pour lesquelles la gestion de l'identité et de l'accès est essentielle. Traitement d'importants volumes de données utilisateur ou préoccupations concernant les menaces individu .
MDR (Managed Detection and Response - Détection et réponse gérées) Les petites et moyennes entreprises ou celles qui ne disposent pas d'une équipe interne de cybersécurité. Nécessité d'une surveillance et d'une réponse globales en matière de sécurité, gérées par des experts externes.
XDR (détection et réponse étendues) Les organisations qui recherchent une approche intégrée de la sécurité dans différents domaines. Gestion d'environnements informatiques complexes et distribués.
CDR (Cloud Détection et réponse) Les entreprises dépendent fortement des services et de l'infrastructure cloud . Utilisation de plusieurs environnements cloud ou transition vers des opérations cloud.

Liste de contrôle pour la mise en œuvre

Conception et couverture :

  • Associer les détections aux objectifs de l'attaquant, et non à des anomalies génériques.
  • Corrélation entre le réseau, l'identité et l'cloud pour obtenir des informations complètes.
  • Assurer une visibilité est-ouest dans le centre de données et le cloud, y compris les flux cryptés.

Opérations et réglages :

  • Établissez des priorités en fonction du risque pour l'entité, de la vitesse d'attaque et du rayon d'action.
  • Utiliser les boucles de retour d'information des incidents pour améliorer les détections et les guides de jeu.
  • Suivre le temps d'attente, le temps moyen de vérification et la profondeur de l'enquête.

Contenu et facilité de recherche :

  • Les sections et les tableaux des questions-réponses de l'instrument pour la préparation des extraits.
  • Utilisez des rubriques structurées qui répondent aux questions les plus courantes dans un seul écran.
  • Ajoutez des schémas pour les FAQ et le contenu des guides pratiques, le cas échéant.

Lorsque les équipes appliquent cette liste de contrôle, elles passent d'un triage réactif à un contrôle confiant. La meilleure étape est de voir ces pratiques fonctionner sur des données réelles.

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Foire aux questions

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