Les équipes de sécurité sont confrontées à une triste réalité : la cyberattaque moyenne reste indétectée pendant 181 jours, selon le rapport 2025 Cost of Data Breach Report d'IBM. Pendant ce temps, les attaquants se déplacent latéralement dans les réseaux, volent des données sensibles et établissent des points d'appui persistants qui peuvent dévaster les organisations. Les outils de sécurité traditionnels détectent les menaces connues, mais des acteurs sophistiqués élaborent délibérément des attaques pour échapper à la détection automatique. Cette lacune en matière de détection exige une approche fondamentalement différente, dans laquelle les défenseurs recherchent activement les menaces plutôt que d'attendre les alertes.
La chasse aux menaces transforme ce modèle de sécurité réactif en une discipline proactive. Au lieu de s'appuyer uniquement sur des systèmes automatisés de détection des menaces, des analystes qualifiés recherchent activement des adversaires cachés à l'aide d'enquêtes fondées sur des hypothèses et d'analyses comportementales. Les résultats parlent d'eux-mêmes : les organisations dotées de programmes de chasse aux menaces matures réduisent leur délai moyen de détection de plusieurs mois à quelques heures, ce qui permet de prévenir les brèches catastrophiques avant qu'elles ne causent des dommages importants. Selon l'étude SANS 2024, 51 % des entreprises disposent aujourd'hui de programmes de recherche active. Cette approche proactive est donc passée d'une capacité avancée à une fonction de sécurité essentielle.
La chasse aux menaces est une pratique proactive de recherche dans les réseaux, les points d'extrémité et les ensembles de données pour détecter et isoler les menaces avancées qui échappent aux solutions de sécurité existantes. Contrairement aux outils de sécurité automatisés qui s'appuient sur des signatures connues et des règles prédéfinies, la chasse aux menaces part du principe que les adversaires sont déjà présents dans l'environnement et recherche activement des preuves de leurs activités. Ce processus humain combine l'expertise technique, le renseignement sur les menaces et l'analyse comportementale pour découvrir des attaques sophistiquées que les contrôles de sécurité traditionnels ne parviennent pas à détecter.
L'essor de la chasse aux menaces reflète un changement fondamental dans la philosophie de la sécurité. Plutôt que de construire des murs plus hauts et d'espérer que les attaquants restent à l'écart, les organisations opèrent désormais selon la mentalité "assumez la brèche". Cette approche reconnaît que des adversaires déterminés - en particulier les menaces persistantes avancées -finiront par pénétrer les défenses périmétriques. La question n'est pas de savoir si une attaque réussira, mais à quelle vitesse les défenseurs peuvent trouver et éliminer les menaces qui ont déjà pénétré dans le périmètre.
La terminologie critique définit la discipline. La chasse fondée sur des hypothèses part de suppositions éclairées sur les comportements potentiels des attaquants, puis étudie les données afin de prouver ou d'infirmer ces théories. La chasse basée sur les TTP se concentre sur les tactiques, les techniques et les procédures documentées dans des cadres comme le MITRE ATT&CK. L'analyse comportementale examine les modèles et les anomalies qui indiquent une activité malveillante, même en l'absence de malware . Ces méthodologies se combinent pour révéler les menaces que les systèmes automatisés ne voient pas.
L'impact de la chasse proactive est mesurable et significatif. Les organisations dotées de programmes matures détectent les violations en quelques heures ou en quelques jours, au lieu de 181 jours en moyenne dans le secteur. Cette réduction spectaculaire du temps d'attente limite l'exposition des données, empêche les mouvements latéraux et minimise les coûts de récupération. Les attaques étant de plus en plus sophistiquées et 81 % des intrusions se produisant désormais sans malware, la capacité à chasser sur la base de comportements plutôt que de signatures devient essentielle pour les opérations de sécurité modernes.
Si la chasse aux menaces et la détection des menaces visent toutes deux à identifier les incidents de sécurité, elles fonctionnent selon des mécanismes et des philosophies fondamentalement différents. La détection des menaces s'appuie sur des systèmes automatisés, des règles prédéfinies et des indicateurs de compromission connus pour générer des alertes lorsque des activités suspectes correspondent à des schémas établis. Ces systèmes réactifs excellent dans la détection des menaces connues, mais ont du mal à contrer les nouvelles attaques, les exploits de zero-day et les techniques "living-off-the-land" qui se fondent dans les opérations normales.
La chasse aux menaces, en revanche, est une activité proactive, dirigée par l'homme, qui recherche les menaces sans attendre les alertes. Hunters formulent des hypothèses sur les comportements potentiels des attaquants, puis examinent les données pour découvrir des preuves de compromission. Cette approche permet de découvrir des menaces inconnues, d'identifier les lacunes dans la couverture de détection et de révéler des schémas d'attaque que les systèmes automatisés ne voient pas. Alors que la détection pose la question de savoir si quelque chose de grave s'est produit, la chasse pose la question de savoir ce que nous ignorons de notre environnement.
La complémentarité de ces approches renforce le dispositif de sécurité global. Les systèmes de détection gèrent le volume des menaces connues, ce qui permet aux chasseurs de se concentrer sur les adversaires sophistiqués. Les découvertes des chasseurs alimentent les règles de détection, améliorant continuellement les capacités automatisées. Ensemble, ils créent une défense en profondeur qui s'attaque aux menaces connues et inconnues.
Une chasse aux menaces efficace suit une méthodologie structurée qui transforme les données de sécurité brutes en renseignements exploitables sur les menaces. Le processus commence par un élément déclencheur : des renseignements sur les menaces concernant de nouvelles techniques d'attaque, des modèles de comportement anormaux ou la formation d'hypothèses basées sur les risques liés à l'environnement. Hunters se lancent ensuite dans des investigations systématiques en utilisant diverses sources de données et techniques d'analyse pour prouver ou réfuter leurs théories sur les compromissions potentielles.
Le cycle de chasse en trois phases permet d'améliorer en permanence le dispositif de sécurité. La phase de déclenchement détermine l'objectif de la chasse, qu'il s'agisse de répondre à de nouveaux renseignements sur les menaces, d'enquêter sur des anomalies ou de tester des hypothèses défensives. Au cours de l'enquête, les chasseurs analysent de vastes ensembles de données à l'aide d'outils et de techniques spécialisés afin d'identifier les indicateurs de compromission ou d'attaque. La phase de résolution consiste soit à confirmer les menaces découvertes et à y remédier, soit à documenter les résultats négatifs afin d'affiner les chasses futures.
La collecte de données constitue la base d'opérations de chasse réussies. Les organisations doivent regrouper les journaux provenant des terminaux, des réseaux, des services cloud et des systèmes d'identité afin d'offrir une visibilité complète. Ces données sont normalisées et enrichies avant d'être stockées dans des plateformes centralisées où les chasseurs peuvent exécuter des requêtes complexes. Le volume et la variété des données requises dépassent souvent les capacités SIEM traditionnelles, ce qui a conduit à l'adoption de lacs de données et de plateformes de recherche spécialisées.
Le cadreMITRE ATT&CK deMITRE ATT&CK fournit une structure cruciale pour les opérations de chasse. En associant les comportements des adversaires à des techniques et tactiques spécifiques, les chasseurs peuvent rechercher systématiquement des preuves de chaque étape de l'attaque. Plutôt que de rechercher des signatures de malware spécifiques, les équipes recherchent des schémas comportementaux tels qu'une utilisation inhabituelle de PowerShell, des connexions réseau anormales ou des chaînes de création de processus suspectes. Cette approche basée sur la TTP permet d'attraper les attaques indépendamment des outils spécifiques utilisés par les adversaires.
Les approches fondées sur le renseignement et sur l'hypothèse offrent des stratégies de chasse complémentaires. Les chasses fondées sur le renseignement commencent par des profils spécifiques d'acteurs de la menace ou des indicateurs de campagne, à la recherche de preuves de la présence d'adversaires connus. Les chasses fondées sur des hypothèses commencent par des scénarios de type "que se passerait-il si" basés sur les vulnérabilités de l'environnement ou sur les joyaux de la couronne, puis cherchent à savoir si les attaquants exploitent ces faiblesses. Les deux méthodes nécessitent une compréhension approfondie des opérations normales afin d'identifier les déviations subtiles qui indiquent une compromission.
Un processus de chasse systématique garantit une enquête approfondie tout en maintenant l'efficacité opérationnelle. Cette approche structurée s'applique à toutes les équipes et permet une amélioration continue grâce à des procédures documentées et des résultats mesurables.
Ce processus itératif permet d'acquérir des connaissances institutionnelles et d'améliorer les capacités de détection au fil du temps. Chaque chasse, qu'elle soit réussie ou non, fournit des informations précieuses sur la visibilité de l'environnement, les lacunes en matière de détection et les techniques des adversaires. Les organisations constatent généralement une amélioration des taux de détection de 30 à 40 % au cours de la première année des programmes de chasse structurés.
La chasse aux menaces moderne utilise diverses techniques pour découvrir les menaces cachées dans des environnements informatiques complexes. Ces méthodologies s'adaptent aux différents types de données, aux schémas d'attaque et aux contextes organisationnels tout en se concentrant sur les comportements des adversaires plutôt que sur des indicateurs statiques.
L'analyse de base établit des modèles de comportement normaux pour les utilisateurs, les systèmes et les applications, puis identifie les écarts suggérant une compromission. Hunters établissent le profil des heures de connexion habituelles, des volumes de transfert de données et des exécutions de processus afin de repérer les anomalies telles que les accès en dehors des heures de travail ou les mouvements de données inhabituels. Cette technique excelle dans la détection des menaces individu et des informations d'identification compromises lorsque les attaquants tentent de se fondre dans une activité légitime.
L'analyse de fréquence examine les taux d'occurrence d'événements spécifiques afin d'identifier les valeurs aberrantes et les comportements rares souvent associés à des attaques. En analysant les fréquences de création de processus, les schémas de connexion au réseau ou les tentatives d'authentification, les chasseurs repèrent les activités malveillantes qui se produisent trop fréquemment (attaques automatisées) ou trop rarement (mécanismes de persistance furtifs) par rapport aux opérations normales.
Le comptage de piles consiste à analyser les relations entre les processus et les chaînes d'exécution afin d'identifier les relations parent-enfant suspectes. Les programmes légitimes suivent des schémas d'exécution prévisibles, tandis que les attaquants utilisent souvent des arborescences de processus inhabituelles pour échapper à leurs défenses. Hunters examinent la généalogie des processus pour trouver des anomalies telles que Microsoft Word qui engendre PowerShell ou des processus système avec des parents inattendus.
Les techniques de regroupement et d'apprentissage automatique regroupent les comportements similaires et identifient les valeurs aberrantes représentant des menaces potentielles. Les algorithmes d'apprentissage non supervisés détectent des schémas d'attaque inconnus jusqu'alors en identifiant les activités qui ne correspondent pas aux groupes établis. Ces techniques avancées s'adaptent à des ensembles massifs de données et permettent de découvrir des indicateurs d'attaque subtils que les analystes humains pourraient manquer.
L'analyse de la chronologie reconstitue les séquences d'événements pour comprendre la progression et la portée de l'attaque. En corrélant les activités de plusieurs systèmes et sources de données, les chasseurs reconstituent le récit complet de l'attaque, de la compromission initiale à l'exfiltration des données. Cette technique révèle les mouvements latéraux et aide à déterminer l'impact et l'attribution de l'attaque.
Le cadre PEAK (Prepare, Execute, Act, Knowledge) fournit une structure supplémentaire pour les opérations de chasse. Cette méthodologie met l'accent sur la préparation par la modélisation des menaces, l'exécution systématique à l'aide de procédures définies, l'action immédiate sur les résultats et la gestion des connaissances pour améliorer les chasses futures. Les organisations qui mettent en œuvre la méthode PEAK constatent que la découverte des menaces est 45 % plus rapide et que la qualité de la chasse est plus homogène entre les membres de l'équipe.
Les paysages de menaces modernes exigent une chasse à travers diverses catégories d'attaques, chacune nécessitant des techniques spécialisées et des domaines d'intervention. L'évolution spectaculaire vers des attaques de type "living-off-the-land" modifie fondamentalement les priorités de la chasse, CrowdStrike signalant que 81 % des intrusions sont désormais malware. Cette évolution oblige les chasseurs à se concentrer sur les modèles comportementaux plutôt que sur les indicateurs traditionnels basés sur les fichiers.
Les environnements Cloud présentent des défis de chasse uniques avec une augmentation de 136% des intrusions cloud 2025. Les attaquants exploitent des baquets de stockage mal configurés, abusent de services cloud légitimes pour la commande et le contrôle, et exploitent les clés API pour la persistance. Hunters doivent comprendre les techniques d'attaque cloud telles que le détournement de ressources, l'abus de fonctions sans serveur et les évasions de conteneurs. La nature éphémère des ressources cloud nécessite une surveillance continue et des techniques spécialisées adaptées à l'infrastructure à mise à l'échelle automatique.
Les menaces individu et l'utilisation abusive des informations d'identification représentent des risques persistants qui requièrent des approches de chasse comportementale. Les menacesindividu malveillantes exploitent les accès légitimes, ce qui rend la détection par les moyens traditionnels presque impossible. Hunters analysent les modèles de comportement des utilisateurs, les anomalies d'accès aux données et les tentatives d'escalade des privilèges afin d'identifier les activités potentielles des individu . Les informations d'identification compromises permettent aux attaquants externes de se faire passer pour des utilisateurs légitimes, ce qui nécessite une corrélation des schémas d'authentification, des scénarios de déplacement impossibles et des schémas d'accès inhabituels aux systèmes exposés.
Les compromissions de la chaîne d'approvisionnement sont devenues une cible de chasse critique à la suite de brèches très médiatisées affectant des milliers d'organisations. Les attaquants ciblent les éditeurs de logiciels, les fournisseurs de services gérés et les fournisseurs de technologie pour accéder simultanément à plusieurs victimes. Hunters doivent examiner les connexions des tiers, valider l'intégrité des logiciels et surveiller les indicateurs de compromission en amont. Le Trellix Intelligence Report a documenté 540 974 détections d'APT entre avril et septembre 2025, les attaques de la chaîne d'approvisionnement représentant un pourcentage croissant.
Les menaces générées par l'IA posent de nouveaux défis en matière de chasse, car les attaquants utilisent l'apprentissage automatique pour la reconnaissance automatisée, l'phishing personnalisé et les malware adaptatifs. Des exemples comme XenWare démontrent la capacité de l'IA à générer des codes polymorphes qui échappent à la détection des signatures. Hunters doivent développer de nouvelles techniques pour identifier le contenu généré par l'IA, détecter les schémas d'attaque automatisés et reconnaître les tentatives d'ingénierie sociale générées par la machine. L'évolution rapide des capacités de l'IA exige une adaptation permanente des méthodes de chasse.
Le secteur des télécommunications subit une pression particulière, 73,4 % des organisations signalant des attaques ciblées en 2025. Les organismes de santé sont confrontés à des campagnes de ransomware exploitant les vulnérabilités des appareils médicaux et ciblant les données des patients. Les services financiers luttent contre des schémas de fraude sophistiqués utilisant des identités synthétiques et l'ingénierie sociale alimentée par l'IA. Chaque verticale nécessite des approches de chasse sur mesure répondant aux menaces spécifiques à l'industrie et aux exigences de conformité.
Malgré la prévalence des attaques malware, malware reste essentielle, car les acteurs sophistiqués déploient des outils personnalisés pour atteindre des objectifs spécifiques. La chasse aux malware moderne transcende la détection basée sur les signatures, en se concentrant sur les indicateurs comportementaux, les modèles de réseau et les anomalies du système qui révèlent le code malveillant, quelles que soient les techniques d'obscurcissement.
Les malware sans fichier opèrent entièrement dans la mémoire, ne laissant aucun artefact traditionnel pour la détection basée sur les signatures. Hunters examinent la mémoire des processus, les modifications du registre et l'activité WMI (Windows Management Instrumentation) pour identifier ces menaces. La journalisation PowerShell, l'audit de la ligne de commande et l'analyse des blocs de scripts révèlent les scripts malveillants qui s'exécutent sans toucher le disque. L'analyse avancée de la mémoire persistante permet de découvrir le code injecté, l'injection de DLL réfléchissante et les techniques d'évasion de processus.
La détection des ransomwares nécessite des approches de chasse à plusieurs niveaux étant donné l'impact dévastateur des attaques réussies. Hunters surveillent les activités précurseurs telles que l'analyse du réseau, l'énumération des comptes et l'escalade des privilèges qui précèdent les événements de chiffrement. L'analyse du système de fichiers permet d'identifier les modifications massives de fichiers, les changements d'entropie indiquant un chiffrement et les suppressions de copies fantômes. L'analyse du trafic réseau révèle les communications de commandement et de contrôle ainsi que la mise en scène des données. La famille de ransomwares ALPHV/BlackCat montre qu'elle évolue vers le ciblage de Linux et vers des variantes cloud, ce qui nécessite une couverture de chasse élargie.
Les malware polymorphes et métamorphes défient la détection traditionnelle grâce à une mutation constante. Hunters utilisent le hachage flou, le regroupement comportemental et l'analyse de la similarité du code pour identifier les variantes. Les modèles d'apprentissage automatique formés sur les familles de malware détectent les nouvelles variantes sur la base de modèles comportementaux plutôt que de signatures statiques. La mise en bac à sable des fichiers suspects et l'analyse des traces d'exécution révèlent les véritables fonctionnalités cachées sous les couches d'obscurcissement.
La chasse aux malware en réseau examine les schémas de communication à la recherche d'indicateurs de commande et de contrôle. Les balises périodiques, les tunnels DNS et les canaux cryptés vers des destinations suspectes indiquent des infections potentielles. Hunters analysent les données de flux net pour détecter les transferts de données inhabituels, examinent les anomalies des certificats et surveillent les infrastructures malveillantes connues. Le passage à un trafic crypté nécessite des capacités d'inspection SSL/TLS et une analyse comportementale des flux cryptés.
La pile technologique de chasse aux menaces a considérablement évolué pour répondre aux exigences de sophistication et d'échelle des attaques modernes. Les entreprises déploient désormais des plates-formes intégrées combinant la détection et la réponse aux endpoint (EDR), détection et réponse aux incidentsLes entreprises déploient désormais des plateformes intégrées combinant la détection et la réponse aux incidents (EDR), la détection et la réponse aux incidents (RRI), la détection et la réponse aux incidents (RRI) et les capacités de sécuritécloud pour fournir une visibilité complète dans les environnements hybrides. Le choix de l'outil approprié a un impact significatif sur l'efficacité de la chasse, 47 % des organisations prévoyant de mettre en œuvre l'IA et l'apprentissage automatique pour faire face à la complexité croissante des menaces, selon l'étude SANS 2024.
Les plateformes SIEM fournissent des capacités fondamentales pour la chasse aux menaces grâce à l'agrégation des journaux, à la corrélation et à la fonctionnalité de recherche. Les solutions SIEM modernes telles que Microsoft Sentinel intègrent l'apprentissage automatique pour la détection des anomalies et la recherche automatisée des menaces. Ces plateformes excellent dans la visibilité inter-domaines et les rapports de conformité, mais peuvent avoir des difficultés avec les volumes de données et les analyses spécialisées nécessaires à la recherche avancée. Les organisations complètent généralement le SIEM avec des outils de recherche spécialisés pour des capacités d'investigation plus approfondies, en mettant souvent en œuvre des stratégies d'optimisation du SIEM pour améliorer la précision de la détection.
Les plates-formes EDR ont révolutionné la chasse aux endpoint en offrant une visibilité approfondie sur l'exécution des processus, les modifications du système de fichiers et les connexions réseau au niveau de l'hôte. Des solutions telles que CrowdStrike Falcon et Microsoft Defender for Endpoint permettent aux chasseurs d'interroger les données historiques des endpoint , d'enquêter sur les comportements suspects et de répondre aux menaces à distance. La chasse aux menaces EDR s'appuie sur une télémétrie détaillée pour découvrir des techniques d'attaque telles que l'injection de processus, le déplacement latéral et les mécanismes de persistance. Les données granulaires fournies par ces plateformes permettent de reconstruire avec précision les chronologies des attaques.
Les plateformes XDR (Extended Detection and Response ) unifient la télémétrie de sécurité à travers les terminaux, les réseaux, les charges de travail en cloud et les systèmes de messagerie. Cette approche holistique permet aux chasseurs de corréler les activités dans plusieurs domaines sans passer d'un outil à l'autre. Les solutions XDR automatisent les étapes d'investigation initiales, mettent en évidence les recherches prioritaires grâce à des analyses basées sur l'IA et fournissent des capacités de réponse unifiées. L'intégration réduit la prolifération des outils et accélère les opérations de chasse grâce à des flux de travail centralisés.
détection et réponse aux incidents Les plateformes NDR analysent le trafic réseau afin d'identifier les menaces que les outils d'endpoint ne détectent pas. En examinant le trafic est-ouest, les communications cryptées et les anomalies de protocole, les solutions NDR détectent les mouvements latéraux, l'exfiltration de données et les activités de commandement et de contrôle. Les plateformes NDR avancées utilisent l'apprentissage automatique pour établir des lignes de base comportementales et identifier les déviations indiquant une compromission. La capacité d'analyser les métadonnées du réseau à grande échelle permet la recherche dans les grandes entreprises sans impact sur les performances.
La chasse au Cloud nécessite des outils spécialisés adaptés à l'infrastructure éphémère et aux environnements pilotés par des API. Les outils de gestion de la posture de sécurité du Cloud (CSPM) identifient les mauvaises configurations et les violations de conformité que les attaquants exploitent. Les plateformes de protection des charges de travail Cloud (CWPP) fournissent une sécurité d'exécution et une surveillance comportementale pour les conteneurs et les fonctions sans serveur. Les outils natifs des fournisseurs de cloud , comme AWS GuardDuty et Azure Sentinel, offrent une détection intégrée des menaces en exploitant la télémétrie cloud. La nature distribuée de l'infrastructure cloud exige des outils qui évoluent de manière élastique et offrent une visibilité unifiée sur plusieurs fournisseurs de cloud .
Pour choisir les solutions de chasse aux menaces appropriées, il faut évaluer les capacités en fonction des besoins de l'organisation, du paysage des menaces et de la maturité opérationnelle. Le cadre suivant aide les organisations à évaluer et à comparer les plates-formes de chasse aux menaces en fonction de critères essentiels.
Les critères d'évaluation des plateformes devraient donner la priorité à la couverture des données, aux capacités d'interrogation et aux options d'intégration. Les solutions efficaces offrent une collecte complète des données télémétriques, des langages d'interrogation intuitifs pour tester les hypothèses et des API robustes pour l'automatisation. L'évolutivité devient essentielle à mesure que les volumes de données augmentent de manière exponentielle. Les critères de performance devraient inclure la vitesse d'interrogation des données historiques, les capacités d'analyse en temps réel et la prise en charge des utilisateurs simultanés.
Les capacités d'intégration déterminent l'efficacité de la plateforme au sein des architectures de sécurité existantes. Les intégrations natives avec les flux de renseignements sur les menaces permettent une chasse proactive basée sur des indicateurs émergents. La connectivité de la plateforme SOAR automatise les actions de réponse basées sur les découvertes des chasseurs. L'intégration de la gestion des cas assure un transfert sans heurts entre les chasseurs et les intervenants en cas d'incident. La plateformeVectra AI est un exemple d'approche intégrée, combinant la détection des réseaux, des endpoint et des identités avec une priorisation basée sur l'IA.
Les considérations de coût vont au-delà des licences et englobent l'infrastructure, la formation et les frais généraux d'exploitation. Les solutions à code source ouvert telles que HELK fournissent des plates-formes de chasse performantes, mais nécessitent une expertise et une maintenance importantes. Les plateformes commerciales offrent des services gérés et une assistance, mais à des prix élevés. Les organisations doivent trouver un équilibre entre les capacités et le coût total de possession, en tenant compte à la fois des besoins immédiats et des exigences d'évolutivité à long terme.
Les plateformes EDR sont devenues indispensables pour la chasse aux menaces, car elles offrent une visibilité sans précédent sur les activités des endpoint qui constituent la majorité des surfaces d'attaque. Ces solutions capturent des données télémétriques détaillées sur chaque exécution de processus, modification de fichier, changement de registre et connexion réseau, créant ainsi de riches ensembles de données pour les opérations de chasse. Les données granulaires permettent aux chasseurs de détecter des techniques sophistiquées telles que l'injection de processus, l'escalade des privilèges et les attaques de type "living-off-the-land" que les antivirus traditionnels ne parviennent pas à détecter.
Les capacités modernes de recherche EDR sont centrées sur des langages d'interrogation flexibles qui permettent des investigations complexes à partir de données historiques. Hunters construisent des requêtes pour identifier des schémas d'attaque spécifiques, tels que des scripts PowerShell téléchargeant du contenu à partir de sources externes ou des relations parent-enfant inhabituelles de processus indiquant une exploitation. Les plateformes avancées prennent en charge l'intégration des renseignements sur les menaces, recherchant automatiquement des indicateurs sur tous les terminaux gérés. Les analyses de flux en temps réel identifient les comportements suspects au fur et à mesure qu'ils se produisent, ce qui permet une investigation immédiate avant que les attaquants n'atteignent leurs objectifs.
Les moteurs d'analyse comportementale des plateformes EDR établissent des lignes de base pour l'activité normale des endpoint , puis détectent les déviations suggérant une compromission. Les modèles d'apprentissage automatique identifient les malware inconnus en se basant sur les caractéristiques d'exécution plutôt que sur les signatures. Ces capacités s'avèrent essentielles étant donné que 81 % des attaques utilisent désormais des outils légitimes et des techniques malware. Les plateformes EDR permettent également de visualiser la chaîne d'attaque, montrant la séquence complète des événements depuis la compromission initiale jusqu'à l'accès aux données, en passant par les mouvements latéraux.
Les capacités de réponse intégrées à la chasse EDR accélèrent l'atténuation des menaces. Lorsqu'ils découvrent des menaces, les chasseurs peuvent immédiatement isoler les terminaux affectés, mettre fin aux processus malveillants et supprimer les mécanismes de persistance. Les capacités d'investigation à distance permettent d'effectuer des analyses médico-légales détaillées sans accès physique aux terminaux. Certaines plates-formes proposent des playbooks de réponse automatisés qui exécutent des actions prédéfinies basées sur les découvertes des chasseurs, réduisant ainsi le temps moyen de réponse de plusieurs heures à quelques minutes.
La protection des charges de travail Cloud étend la chasse à l'EDR aux machines virtuelles, aux conteneurs et aux environnements sans serveur. Ces variantes EDR spécialisées répondent aux défis uniques du cloud tels que la dérive des conteneurs, l'auto-scaling et l'infrastructure éphémère. L'intégration avec les API des fournisseurs de cloud permet de chasser à travers les plans de contrôle du cloud , en identifiant les attaques qui exploitent les services et les autorisations cloud. À mesure que les entreprises adoptent des architectures hybrides, une couverture EDR unifiée sur les points d'extrémité sur site et cloud devient essentielle pour une chasse aux menaces complète.
La chasse proactive aux menaces réduit considérablement le cycle de vie des brèches, qui passe d'une moyenne actuelle de 241 jours selon l'étude 2025 d'IBM à moins de 24 heures pour les organisations dotées de programmes matures. Cette accélération empêche les attaquants d'atteindre des objectifs tels que l'exfiltration de données, le déploiement de ransomware ou l'établissement d'un accès persistant. La clé réside dans des tests d'hypothèse continus qui supposent une compromission plutôt que d'attendre des indicateurs évidents.
La formation d'hypothèses à l'aide de renseignements sur les menaces transforme des données abstraites sur les menaces en missions de chasse exploitables. Hunters analysent les profils des acteurs de la menace, les indicateurs de campagne et les techniques d'attaque pour élaborer des hypothèses spécifiques sur les compromissions potentielles. Par exemple, les renseignements sur un acteur de la menace ciblant le secteur des télécommunications et utilisant des techniques PowerShell spécifiques conduisent à rechercher ces comportements précis. Cette approche axée sur le renseignement permet de concentrer les efforts de chasse sur les menaces les plus probables et les plus importantes pour l'organisation.
L'analyse comportementale révolutionne la détection des menaces en identifiant les anomalies sans s'appuyer sur des signatures connues. Les algorithmes d'apprentissage automatique établissent des lignes de base pour le comportement des utilisateurs, les opérations du système et les schémas de trafic du réseau. Les écarts par rapport à ces lignes de base, tels que des temps de connexion inhabituels, des schémas d'accès aux données anormaux ou des connexions réseau atypiques, déclenchent une enquête. Cette approche permet de détecter les menaces individu , les informations d'identification compromises et les exploits zero-day que les outils basés sur les signatures ne parviennent pas à détecter. Les plateformes avancées mettent en corrélation les comportements dans plusieurs domaines afin de réduire les faux positifs et de mettre en évidence les menaces les plus probables.
Les capacités de réponse et de confinement automatisées multiplient la valeur des découvertes. Dès que les menaces sont confirmées, des flux de travail automatisés isolent immédiatement les systèmes affectés, désactivent les comptes compromis et bloquent l'infrastructure malveillante. Cette réponse rapide empêche les mouvements latéraux et limite l'impact des brèches. L'intégration entre les plateformes de chasse et les outils d'orchestration de la sécurité permet de mettre en place des scénarios de réponse complexes tels que la collecte automatisée de preuves, la notification aux parties prenantes et la vérification de la remédiation. Les organisations font état d'une réduction de 78 % du temps de réponse aux incidents grâce à l'automatisation déclenchée par la chasse.
Les résultats de la chasse aux menaces en matière de prévention vont au-delà de l'atténuation immédiate des menaces. Chaque chasse améliore la posture de sécurité globale en identifiant les lacunes en matière de détection, en validant les contrôles de sécurité et en affinant les procédures de réponse. Les découvertes de la chasse alimentent des cycles d'amélioration continue, les leçons tirées renforçant les défenses contre des attaques similaires. Les organisations dotées de programmes de chasse aux menaces matures signalent 60 % de brèches en moins et 85 % de réduction des coûts liés aux brèches par rapport aux approches uniquement réactives.
Des exemples concrets démontrent l'impact de la chasse. La violation de Change Healthcare, qui a touché des millions de patients, aurait pu être évitée grâce à une recherche proactive des premiers indicateurs de compromission, qui sont restés indétectés pendant des semaines. Les fournisseurs de télécommunications confrontés à des attaques ciblées de la part d'acteurs étatiques utilisent la chasse continue pour identifier et éliminer les menaces avant que les infrastructures critiques ne soient compromises. Les institutions financières ont recours à des opérations de chasse 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, pour détecter les fraudes et éviter des pertes de plusieurs millions de dollars.
La mise en œuvre d'une chasse proactive efficace nécessite des méthodologies structurées, un personnel qualifié et un perfectionnement continu basé sur les résultats. Ces meilleures pratiques, dérivées de programmes réussis dans différents secteurs, maximisent l'efficacité de la chasse tout en maintenant l'efficience opérationnelle.
Ces pratiques permettent de créer des programmes de recherche durables qui offrent une valeur constante. Les organisations qui mettent en œuvre des approches structurées font état de taux de découverte de menaces trois fois plus élevés et d'enquêtes 50 % plus rapides que dans le cas d'efforts de recherche ad hoc.
La mise en place de capacités efficaces de chasse aux menaces nécessite une progression structurée à travers des niveaux de maturité définis, chaque niveau ajoutant de la sophistication et de la valeur. Le modèle de maturité de la chasse aux menaces (HMM), développé à l'origine par Sqrrl et désormais maintenu par la communauté, fournit un cadre pour l'évaluation des capacités actuelles et la planification des progrès. Les organisations progressent généralement sur cinq niveaux, de HMM0 (pas de chasse) à HMM4 (capacités de pointe).
Le niveau 0 du modèle HMM (Initial) représente les organisations qui s'appuient entièrement sur des alertes automatisées sans recherche proactive. Les équipes de sécurité réagissent aux incidents après leur détection, mais ne recherchent pas activement les menaces cachées. Cette attitude réactive rend les organisations vulnérables aux attaques sophistiquées qui échappent à la détection automatique. La plupart des entreprises commencent par ce stade, les opérations de sécurité se concentrant sur le triage des alertes et la réponse aux incidents.
Le niveau 1 du HMM (Minimal) introduit la chasse de base à l'aide d'indicateurs de renseignements sur les menaces. Les analystes recherchent des IOC spécifiques dans les flux de menaces, mais ne disposent pas d'une collecte de données complète. La chasse reste largement réactive, déclenchée par des renseignements externes plutôt que par des hypothèses internes. Les organisations de ce niveau parviennent généralement à améliorer de 20 à 30 % la détection des menaces grâce à des recherches ciblées d'IOC.
Le HMM de niveau 2 (procédural) établit des procédures de chasse structurées et une collecte de données élargie. Les équipes suivent des playbooks documentés et s'appuient sur des plateformes SIEM ou EDR pour l'investigation. L'élaboration d'hypothèses commence, bien que les recherches s'appuient encore largement sur des modèles d'attaque connus. Ce niveau représente la capacité de chasse minimale viable, les organisations détectant 40 à 50 % de menaces en plus par rapport à l'automatisation seule.
Le niveau 3 (innovant) de la HMM comprend des chasseurs expérimentés qui créent de nouvelles techniques de détection et des analyses personnalisées. Les équipes élaborent de manière proactive des hypothèses fondées sur la compréhension de l'environnement et l'analyse du paysage des menaces. Les plateformes avancées permettent des investigations complexes à partir de diverses sources de données. Les organisations améliorent de 60 à 70 % le temps moyen de détection, ce qui leur permet d'appréhender les menaces sophistiquées avant qu'elles ne causent des dommages importants.
Le niveau 4 du HMM (Leading) représente des programmes de chasse de classe mondiale avec des opérations continues et une automatisation avancée. L'apprentissage automatique complète l'expertise humaine, permettant une chasse à l'échelle. Les équipes contribuent aux communautés de renseignement sur les menaces et développent de nouvelles méthodologies de détection. Ces organisations parviennent à détecter et à prévenir les menaces en temps quasi réel et servent de modèles à l'industrie.
La mesure du retour sur investissement devient essentielle pour justifier les investissements dans la chasse et en démontrer la valeur. Les indicateurs clés de performance comprennent les menaces découvertes par chasse, la réduction du temps d'attente et la prévention des brèches potentielles. Les mesures financières calculent les coûts évités grâce aux incidents évités, à la réduction du temps d'investigation et à l'amélioration de la posture de sécurité. Selon l'enquête SANS 2024 sur la chasse aux menaces, 64 % des organisations mesurent désormais l'efficacité de la chasse, les programmes matures affichant un retour sur investissement de 10:1 grâce à la prévention des brèches et à la réduction des coûts liés aux incidents.
Le cadre PEAK complète les modèles de maturité en fournissant des conseils tactiques de mise en œuvre. Les organisations qui adoptent des cadres structurés font état d'une progression plus rapide de la maturité et de résultats de chasse plus cohérents. La clé de la progression réside dans l'amélioration incrémentale, le renforcement des capacités fondamentales avant d'essayer des techniques avancées. La plupart des organisations ont besoin de 18 à 24 mois pour passer de HMM0 à HMM2, la poursuite de la progression dépendant d'un investissement soutenu et du soutien des dirigeants.
Le paysage de la chasse aux menaces subit une transformation rapide à mesure que les organisations adoptent des solutions alimentées par l'IA, des services gérés et des architectures cloud pour faire face à l'évolution des menaces à l'échelle. Avec 47 % des organisations qui prévoient de mettre en œuvre l'IA et l'apprentissage automatique selon l'étude SANS 2024, l'apprentissage automatique renforce l'expertise humaine pour permettre une découverte continue et automatisée des menaces dans des ensembles de données massifs qui submergeraient l'analyse manuelle.
La chasse continue alimentée par l'IA représente l'avancée la plus importante dans les capacités de détection des menaces. Les modèles d'apprentissage automatique analysent des milliards d'événements en temps réel, identifiant des modèles subtils et des anomalies qui indiquent une compromission. Ces systèmes tirent des enseignements de chaque enquête, améliorant continuellement la précision de la détection et réduisant les faux positifs. Le traitement du langage naturel permet aux chasseurs d'interroger les données à l'aide d'interfaces conversationnelles, démocratisant ainsi les capacités de chasse au sein des équipes de sécurité. L'IA comportementale établit des lignes de base dynamiques qui s'adaptent aux changements environnementaux, maintenant l'efficacité de la détection au fur et à mesure de l'évolution de l'infrastructure.
Les services gérés de recherche de menaces comblent le manque d'expertise auquel sont confrontées de nombreuses organisations. Des fournisseurs tels que CrowdStrike OverWatch et Mandiant proposent des services de chasse 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, assurés par des analystes experts utilisant des plates-formes avancées et des renseignements sur les menaces à l'échelle mondiale. Ces services offrent des capacités de chasse de niveau entreprise sans les frais généraux liés à la mise en place d'équipes internes. Les services gérés de détection et de réponse combinent la recherche et la réponse aux incidents, ce qui permet d'obtenir des résultats complets en matière de sécurité. Les organisations signalent une détection des menaces 70 % plus rapide et une réduction des coûts de 50 % par rapport à la mise en place de capacités internes équivalentes.
Les plateformes de chasse Cloud s'appuient sur des architectures sans serveur et des microservices conteneurisés pour offrir une évolutivité élastique et une portée mondiale. Ces solutions s'adaptent automatiquement pour gérer les pics de trafic et les attaques distribuées dans des environnements cloud . Les architectures pilotées par API permettent une intégration transparente avec les services des fournisseurs de cloud et les outils tiers. Les outils de chasse au cloud natifs tels que AWS GuardDuty et Azure Sentinel offrent une visibilité approfondie sur les schémas d'attaque cloud. Le passage à des architectures cloud réduit les frais généraux d'infrastructure tout en améliorant la couverture de la chasse dans les environnements hybrides.
L'automatisation et l'orchestration font passer la chasse d'activités périodiques à des opérations continues. Les tests d'hypothèses automatisés exécutent des milliers de recherches simultanément, mettant en évidence les résultats prioritaires pour les investigations humaines. Les plateformes d'orchestration coordonnent les flux de travail de chasse entre plusieurs outils, éliminant ainsi les transferts manuels et accélérant les investigations. Les modèles d'apprentissage automatique convertissent automatiquement les recherches fructueuses en règles de détection, améliorant continuellement la couverture automatisée. Les organisations qui mettent en œuvre l'automatisation de la recherche constatent une augmentation de 5 fois la fréquence des recherches et une réduction de 60 % du temps d'investigation.
Les tendances futures s'orientent vers des systèmes de chasse autonomes qui combinent l'intuition humaine et l'intelligence de la machine. L'IA générative permettra de créer des chasses en langage naturel et des rapports automatisés. L'informatique quantique promet de révolutionner la reconnaissance des formes et la détection des attaques cryptographiques. Les interfaces de réalité étendue fourniront des capacités immersives de visualisation des menaces et d'investigation. Les attaques devenant de plus en plus sophistiquées, la convergence de l'expertise humaine et de l'intelligence artificielle devient essentielle pour conserver un avantage défensif.
Vectra AI aborde la chasse aux menaces sous l'angle de l'Attack Signal Intelligence™, en se concentrant sur les comportements et les techniques des attaquants plutôt que sur les signatures statiques ou les indicateurs connus. Cette méthodologie reconnaît que les adversaires sophistiqués font constamment évoluer leurs outils et tactiques, mais que leurs comportements et objectifs sous-jacents restent cohérents. En analysant les signaux et les modèles qui révèlent la présence des attaquants, la plateforme permet une chasse continue et automatisée qui évolue dans les environnements hybrides.
La plateforme Vectra AI utilise l'intelligence artificielle pour rechercher automatiquement les menaces 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7 dans les domaines du réseau, des endpoint, de l'identité et du cloud . Plutôt que de demander aux analystes de formuler et de tester manuellement des hypothèses, la plateforme analyse en permanence l'ensemble du trafic et des activités pour détecter les signes de comportement des attaquants. Cette approche permet de découvrir des menaces inconnues et des attaques de zero-day que les outils basés sur les signatures ne parviennent pas à détecter, tout en réduisant considérablement l'expertise et le temps nécessaires à une recherche efficace.
Les modèles comportementaux formés sur des données d'attaques réelles identifient des techniques telles que le mouvement latéral, l'escalade des privilèges et la mise en scène des données sans s'appuyer sur des règles prédéterminées. La plateforme met en corrélation des activités apparemment anodines dans plusieurs domaines pour révéler des campagnes d'attaques sophistiquées. Par exemple, la combinaison de schémas d'authentification inhabituels avec des accès anormaux aux données et des communications réseau met en évidence des menaces individu que des indicateurs isolés n'auraient pas révélées. Cette approche holistique réduit le temps d'investigation de plusieurs heures à quelques minutes, tout en ne faisant apparaître que les menaces les plus prioritaires.
Les signaux d'attaque prioritaires de la plateforme permettent aux équipes de sécurité de se concentrer sur les menaces les plus importantes, ce qui élimine la fatigue des alertes et permet une allocation efficace des ressources. En comprenant le contexte complet de la progression de l'attaquant dans la chaîne d'exécution, les équipes peuvent intervenir aux points optimaux pour prévenir les dommages. Les capacités de réponse intégrées permettent un confinement et une remédiation immédiats, transformant les découvertes en actions décisives. Cette méthodologie s'est avérée efficace dans tous les secteurs d'activité, les entreprises parvenant à détecter en moins de 24 heures des attaques sophistiquées qui passaient auparavant inaperçues pendant des mois.
La chasse aux menaces est passée d'une capacité avancée à une fonction de sécurité essentielle, car les organisations sont confrontées à des adversaires sophistiqués qui échappent constamment aux défenses automatisées. La dure réalité des délais de détection moyens de 181 jours exige des approches proactives qui supposent un compromis et recherchent activement des menaces cachées. Grâce à des méthodologies structurées, à des plateformes avancées et à des solutions de plus en plus alimentées par l'IA, les entreprises peuvent transformer leur posture de sécurité de réactive à proactive, en détectant les attaques en quelques heures plutôt qu'en quelques mois.
Pour réussir dans la chasse aux menaces, il ne suffit pas de disposer d'outils et de techniques, il faut aussi que l'organisation s'engage à s'améliorer en permanence et à investir dans le personnel, les processus et la technologie. Alors que les menaces deviennent de plus en plus sophistiquées et exploitent l'intelligence artificielle pour automatiser les attaques, les défenseurs doivent également adopter des solutions de chasse avancées qui combinent l'expertise humaine et l'intelligence de la machine. Les organisations qui maîtrisent cet équilibre obtiennent des améliorations considérables en matière de détection des menaces, de réponse aux incidents et de résilience globale de la sécurité.
La voie à suivre est claire : mettre en place des capacités de chasse adaptées à votre profil de risque, évoluer progressivement grâce à des cadres définis et s'adapter en permanence à l'évolution du paysage des menaces. Que ce soit par le biais d'équipes internes, de services gérés ou d'approches hybrides, la chasse aux menaces proactive offre l'avantage défensif nécessaire pour protéger les actifs critiques et maintenir la continuité des activités à une époque de menaces persistantes et sophistiquées.
Pour les organisations prêtes à transformer leurs opérations de sécurité avec des capacités avancées de chasse aux menaces, découvrez comment Vectra AI s'appuie sur Attack Signal Intelligence™ pour découvrir et hiérarchiser automatiquement les menaces qui comptent le plus pour votre entreprise.
L'objectif principal de la chasse aux menaces est de découvrir et d'éliminer de manière proactive les menaces avancées qui échappent aux contrôles de sécurité automatisés avant qu'elles ne causent des dommages importants. Contrairement aux approches de sécurité réactives qui attendent les alertes, la chasse aux menaces recherche activement les signes de compromission, réduisant ainsi le temps de détection moyen de 181 jours à quelques heures ou quelques jours. Cette attitude proactive permet d'éviter les violations de données, les attaques par ransomware et d'autres incidents catastrophiques en repérant les attaquants dès les premiers stades de l'attaque.
La chasse aux menaces sert également des objectifs secondaires qui renforcent la posture de sécurité globale. Les équipes identifient les lacunes dans la couverture de détection, valident l'efficacité des contrôles de sécurité et améliorent les procédures de réponse aux incidents par le biais d'activités de chasse. Chaque chasse génère des informations sur l'environnement, révélant les mauvaises configurations, l'informatique parallèle et d'autres vulnérabilités que les attaquants pourraient exploiter. Les organisations dotées d'un programme de chasse mature signalent moins de violations réussies, des coûts de réponse aux incidents moins élevés et une amélioration des capacités de l'équipe de sécurité.
L'objectif ultime va au-delà de la détection des menaces individuelles : il s'agit de mettre en place des opérations de sécurité résilientes qui supposent une compromission et valident en permanence les hypothèses de défense. Ce changement d'état d'esprit, qui consiste à passer de la prévention à la détection et à la réaction, reconnaît que des adversaires déterminés finiront par pénétrer les défenses. En acceptant cette réalité et en chassant en conséquence, les organisations conservent un avantage défensif, même face à des cybercriminels sophistiqués.
Le fondement de la chasse aux menaces repose sur la mentalité "assumez la violation" - accepter que des adversaires sont probablement déjà présents dans votre environnement malgré les contrôles de sécurité existants. Ce principe reconnaît que les attaquants sophistiqués, en particulier les menaces persistantes avancées et les acteurs étatiques, possèdent les capacités de contourner les défenses périmétriques et d'échapper aux systèmes de détection automatisés. Plutôt que de supposer que les outils de sécurité capturent toutes les menaces, les chasseurs partent du principe qu'il existe des compromissions non détectées et recherchent activement des preuves de leur présence.
Ce principe fondamental est à la base de tous les aspects de la méthodologie de chasse aux menaces. Il élimine la complaisance qui découle des tableaux de bord de sécurité propres et des indicateurs d'état verts. Hunters se demandent pourquoi ils n'ont pas vu certains types d'attaques au lieu de supposer leur absence. Ils enquêtent sur les activités d'apparence normale pour y déceler des signes d'imitation de comportements légitimes par les attaquants. La mentalité qui consiste à supposer l'existence d'une brèche influe également sur les stratégies de collecte de données, en mettant l'accent sur une visibilité complète et des périodes de conservation étendues afin de permettre des recherches historiques sur les menaces de longue date.
Les statistiques confirment cette hypothèse, IBM faisant état d'un temps de détection moyen de 181 jours et CrowdStrike trouvant des intrusions actives dans 62 % des missions de réponse aux incidents. Ces données démontrent que les violations ne sont pas des événements exceptionnels, mais des phénomènes courants auxquels les organisations doivent s'attaquer activement. En assumant la compromission, les organisations passent de l'espoir que les attaques n'aboutissent pas à une détection et à une réponse rapides lorsqu'elles se produisent inévitablement.
La chasse aux menaces et la réponse aux incidents sont des fonctions de sécurité complémentaires mais distinctes, avec des déclencheurs, des objectifs et des méthodologies différents. La chasse aux menaces consiste à rechercher de manière proactive des menaces cachées sans attendre les alertes ou les incidents signalés, en partant du principe qu'il existe des compromis non détectés. Hunters formulent des hypothèses, examinent les activités d'apparence normale et recherchent des preuves d'attaques sophistiquées qui échappent à la détection automatique. Cette approche proactive permet de découvrir les menaces avant qu'elles ne causent des dommages, et souvent de repérer les attaquants pendant les phases de reconnaissance ou de compromission initiale.
La réponse aux incidents intervient après des incidents de sécurité confirmés, en se concentrant sur l'endiguement, l'éradication et le rétablissement à partir de compromissions connues. Les intervenants travaillent sous la pression du temps pour minimiser les dommages causés par les attaques actives, en suivant les procédures établies pour préserver les preuves, maintenir la continuité des activités et rétablir les opérations normales. Alors que les chasseurs explorent des possibilités et testent des théories, les intervenants font face à des certitudes et à des menaces immédiates nécessitant une action décisive.
La relation entre ces fonctions crée de puissantes synergies. Les découvertes de la chasse déclenchent souvent une réponse aux incidents, ce qui permet une détection précoce qui limite l'impact de l'intrusion. Les résultats de la réponse aux incidents informent les futures chasses en révélant les techniques d'attaque et les lacunes en matière de détection. De nombreuses organisations intègrent ces équipes, les chasseurs et les intervenants partageant leurs outils, leurs compétences et leurs connaissances. Cette collaboration permet de passer en douceur de la détection à la réponse, tout en développant des capacités de sécurité complètes pour faire face aux menaces inconnues et actives.
Au sein des centres d'opérations de sécurité (SOC), la chasse aux menaces est une capacité avancée qui élève la détection au-delà des outils automatisés et de la surveillance de routine. Alors que les analystes des SOC s'occupent principalement du triage des alertes, de la validation des incidents et de la réponse initiale, les chasseurs de menaces recherchent de manière proactive les menaces qui ne génèrent pas d'alertes. Cette intégration transforme les SOC réactifs en organisations de sécurité proactives capables de détecter les attaques sophistiquées avant qu'elles ne causent des dommages.
La chasse aux menaces dans les opérations SOC suit généralement un modèle en étoile où des chasseurs dédiés prennent en charge plusieurs fonctions SOC. Hunters collaborent avec les analystes de niveau 1 pour étudier les schémas suspects qui n'atteignent pas les seuils d'alerte. Ils travaillent avec des analystes de niveau 2/3 pour approfondir les incidents complexes et identifier les compromissions qui y sont liées. Les découvertes des chasseurs sont répercutées dans les opérations du SOC par le biais de nouvelles règles de détection, de playbooks mis à jour et de procédures d'intervention améliorées. Ce cycle d'amélioration continue renforce l'efficacité globale du SOC.
Les SOC modernes intègrent de plus en plus les capacités de recherche directement dans les opérations quotidiennes plutôt que de les traiter comme une fonction distincte. Les analystes consacrent une partie de leur temps à des investigations basées sur des hypothèses entre deux traitements d'alertes. Des outils de recherche automatisés fonctionnent en permanence en arrière-plan, faisant apparaître les résultats intéressants pour examen par l'homme. Cette approche intégrée permet de s'assurer que les connaissances en matière de chasse profitent immédiatement à la sécurité opérationnelle au lieu de rester isolées dans des équipes spécialisées. Les organisations font état d'une amélioration de 40 % de la détection globale des menaces lorsque la chasse est correctement intégrée aux flux de travail du SOC.
Les organisations disposant de ressources limitées peuvent mettre en place une chasse aux menaces efficace en se concentrant sur des approches à fort impact et à faible coût qui renforcent les capacités de manière incrémentale. Commencez par des recherches fondées sur des hypothèses en utilisant les données SIEM ou les journaux existants, en ciblant vos actifs les plus critiques et les vecteurs d'attaque les plus probables. Des ressources gratuites comme le cadre MITRE ATT&CK fournissent des méthodologies structurées et des idées de détection sans coût de licence. Commencez par une chasse dédiée par semaine, en vous concentrant sur une seule technique ou menace jusqu'à ce que vous ayez acquis de l'expertise et démontré votre valeur.
Tirez parti d'outils gratuits et open-source pour minimiser l'investissement initial tout en apprenant les principes fondamentaux de la chasse. Des plateformes telles que HELK, les carnets Jupyter et les règles Sigma offrent des environnements de chasse performants sans licence commerciale. Utiliser les renseignements sur les menaces provenant de sources ouvertes telles que les flux OSINT, les groupes de partage de l'industrie et les avis du gouvernement pour informer les priorités de chasse. Les fournisseurs de Cloud offrent des capacités de chasse natives dans le cadre d'abonnements existants, ce qui permet une chasse cloud sans outils supplémentaires.
Considérez les services de chasse aux menaces gérés comme une passerelle vers les capacités internes. Ces services fournissent une couverture de chasse immédiate pendant que votre équipe développe des compétences et des processus. De nombreux fournisseurs proposent des modèles hybrides dans lesquels leurs chasseurs forment votre personnel et partagent leurs méthodologies. Commencez par des évaluations trimestrielles pour identifier les menaces critiques, puis augmentez la fréquence en fonction de votre budget. Associez-vous à des fournisseurs de services de sécurité gérés qui incluent la chasse de base dans leurs services SOC, ce qui permet de bénéficier des avantages de la chasse dans le cadre des dépenses de sécurité existantes.
Les chasseurs de menaces efficaces allient expertise technique, esprit d'analyse et capacité à résoudre les problèmes de manière créative. Les compétences techniques comprennent une compréhension approfondie des systèmes d'exploitation, des protocoles de réseau et des techniques d'attaque. Hunters doivent interpréter les journaux, analyser les vidages de mémoire et comprendre les comportements des malware . La maîtrise des langages de requête tels que KQL, SPL ou SQL permet une investigation efficace des données. Les capacités de script en Python ou PowerShell automatisent les tâches répétitives et permettent des analyses personnalisées.
Les compétences analytiques distinguent les grands chasseurs des bons techniciens. Hunters doivent formuler des hypothèses logiques, concevoir des expériences pour tester les théories et tirer des conclusions à partir de données incomplètes. Ils reconnaissent des schémas dans des ensembles de données disparates, établissent des corrélations entre des événements apparemment sans rapport et conservent leur objectivité lorsque les enquêtes remettent en cause des hypothèses. L'esprit critique permet d'éviter les préjugés de confirmation et garantit une enquête approfondie. Les connaissances statistiques permettent de différencier les anomalies des variations normales.
Les compétences non techniques s'avèrent tout aussi importantes pour la réussite de la chasse. La curiosité pousse les chasseurs à explorer des découvertes inhabituelles et à remettre en question les vérités admises. La persévérance permet de poursuivre les recherches lorsque les premières interrogations n'aboutissent à rien. Les compétences en matière de communication garantissent que les résultats parviennent aux parties prenantes appropriées dans des termes compréhensibles. Les capacités de collaboration permettent un travail d'équipe efficace et le partage des connaissances. L'esprit d'apprentissage permanent permet aux chasseurs de se tenir au courant de l'évolution des menaces et des techniques. Les organisations devraient évaluer ces caractéristiques en même temps que les compétences techniques lorsqu'elles constituent des équipes de chasseurs.
L'intelligence artificielle révolutionne la chasse proactive aux menaces en automatisant la reconnaissance des formes, en étendant l'analyse à des ensembles massifs de données et en découvrant des menaces inconnues grâce à l'analyse comportementale. Les modèles d'apprentissage automatique établissent des lignes de base dynamiques pour le comportement normal, puis identifient les écarts indiquant une compromission potentielle. Ces systèmes traitent des millions d'événements par seconde, trouvant des indicateurs d'attaque subtils que les analystes humains ne verraient pas lors d'une investigation manuelle. La chasse alimentée par l'IA fonctionne en continu et permet de découvrir des menaces 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, sans intervention humaine.
Le traitement du langage naturel permet une création intuitive de la chasse, les analystes décrivant les menaces en langage clair plutôt qu'en utilisant une syntaxe de requête complexe. L'IA générative facilite la formulation d'hypothèses en analysant les renseignements sur les menaces et en suggérant des idées de chasse pertinentes basées sur les risques environnementaux. Les modèles d'apprentissage automatique mettent automatiquement en corrélation les activités à travers de multiples sources de données, révélant des campagnes d'attaque qui couvrent les réseaux, les points d'extrémité et l'infrastructure cloud . L'extraction automatisée de caractéristiques permet d'identifier de nouveaux modèles d'attaque sans règles ou signatures prédéterminées.
L'IA complète plutôt qu'elle ne remplace les chasseurs humains en se chargeant des analyses de routine et des enquêtes de surface. Cette automatisation permet aux chasseurs experts de se concentrer sur les menaces complexes qui requièrent l'intuition et la créativité de l'homme. Les systèmes d'IA apprennent de chaque chasse, améliorant continuellement la précision de la détection et réduisant les faux positifs. Les organisations qui utilisent la chasse alimentée par l'IA font état d'une réduction de 75 % du temps d'investigation et d'une augmentation de 3 fois du taux de découverte des menaces. Au fur et à mesure que les capacités de l'IA progressent, la combinaison de l'expertise humaine et de l'intelligence artificielle devient essentielle pour se défendre contre des attaques tout aussi sophistiquées alimentées par l'IA.