Threat detection finds behaviors that put systems, data, or users at risk. It analyzes network, identity, and cloud activity to spot malicious actions early, then routes them for investigation and response.
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 :
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.
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 :
Mettez les deux à contribution :
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.
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 :
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.
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 :
Gains opérationnels :
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.
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 :
Conception et couverture :
Opérations et réglages :
Contenu et facilité de recherche :
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.
Voir une démonstration autoguidée de la plateforme Vectra AI
L'EDR ne protège que les appareils gérés. Près de 50 % des appareils d'entreprise ne peuvent pas exécuter un agent de endpoint , et les attaquants exploitent ces lacunes pour se déplacer latéralement, voler des identités et cibler des services cloud . La NDR offre une visibilité pilotée par l'IA sur le réseau, l'identité et le cloud, en détectant les menaces manquées par l'EDR et en réduisant le bruit des alertes du SOC jusqu'à 99 %.
La détection rapide des menaces permet aux organisations d'atténuer les risques avant qu'ils ne se transforment en brèches importantes. La détection précoce réduit les dommages potentiels et les coûts associés aux cyberattaques, préservant ainsi l'intégrité des données et la réputation de l'organisation.
Les équipes SOC tirent parti de l'IA et de l'apprentissage automatique pour analyser de vastes quantités de données à la recherche de modèles révélateurs de cybermenaces. Ces technologies peuvent automatiser le processus de détection, accroître la précision et identifier des menaces qui pourraient échapper aux méthodes de détection traditionnelles.
Un système efficace de détection des menaces comprend une surveillance complète du réseau, des algorithmes de détection des anomalies, des alertes en temps réel, l'intégration avec les outils de sécurité existants et la capacité de tirer des enseignements des incidents passés pour améliorer la détection future.
Les organisations peuvent améliorer leur détection des menaces en investissant dans des solutions de sécurité avancées, en procédant à des évaluations régulières de la sécurité, en formant leur personnel aux dernières cybermenaces et en adoptant une posture de sécurité proactive.
Le renseignement sur les menaces fournit aux équipes SOC des informations actualisées sur les menaces émergentes, ce qui les aide à anticiper les attaques potentielles et à s'y préparer. Elle améliore le processus de détection en offrant un contexte et un aperçu des tactiques, techniques et procédures (TTP) utilisées par les cybercriminels.
L'analyse comportementale surveille les écarts par rapport aux modèles de comportement établis de l'utilisateur ou du système, qui peuvent indiquer une menace pour la sécurité. Elle permet de détecter les menaces sophistiquées qui ne correspondent pas aux signatures connues de malware .
Si la détection des menaces est un élément essentiel de la cybersécurité, elle ne peut pas empêcher toutes les cyberattaques. Elle doit faire partie d'une approche de sécurité à plusieurs niveaux qui comprend des stratégies de prévention, de détection, de réponse et de récupération.
Les exigences de conformité dictent souvent des mesures de sécurité spécifiques et des capacités de détection des menaces que les organisations doivent mettre en œuvre. Le respect de ces exigences permet aux équipes SOC de maintenir un niveau de sécurité de base et de répondre efficacement aux menaces.
A plateforme moderne de détection et réponse aux incidents (NDR) améliore la détection des menaces en unifiant les signaux de sécurité provenant des centres de données, des environnements cloud et des systèmes d'identité en une vue unique et corrélée. Cette visibilité inter-domaines permet de détecter les comportements des attaquants tels que les mouvements latéraux, l'abus d'informations d'identification et l'exfiltration de données : des menaces que les outils cloisonnés ne détectent souvent pas.
Grâce à l'analyse pilotée par l'IA, les plateformes modernes de NDR :
- Triage automatique des alertes pour réduire les faux positifs et la surcharge des analystes
- Corrélation des événements liés entre le réseau, le cloud et l'identité pour révéler les chaînes d'attaque complètes.
- Hiérarchiser les menaces urgentes en fonction du risque, de l'impact et de la progression de l'attaquant
- Fournir un contexte exploitable afin que les équipes SOC puissent réagir plus rapidement et avec plus de précision.