Équiper les chasseurs de menaces : analyses avancées et IA, partie 1

Alors que les cybermenaces deviennent de plus en plus sophistiquées grâce aux logiciels malveillants basés sur l’IA, aux exploits Zero Day et aux attaques parrainées par l’État, les organisations sont confrontées à un défi croissant pour protéger leurs actifs numériques. Le manque d’expertise en cybersécurité et le volume considérable de données à analyser ont conduit les organisations à rechercher une approche équilibrée en matière de détection des menaces. Cette approche intègre la précision de la détection basée sur des règles, l’adaptabilité des modèles IA/ML et la pensée critique des humains. Cet article vise à expliquer le rôle de chacun de ces éléments dans la détection des menaces et comment leur combinaison constitue une défense solide contre les cybermenaces avancées d’aujourd’hui.

Ceci est le onzième article de notre série de blogs en cours « The Rise of the Threat Hunter ». Pour en savoir plus sur la série et retrouver les posts précédents consultez notre introduction à la série ou lisez le message de la semaine dernière « L’avenir de la chasse aux menaces».

Détection des menaces basée sur des règles

La détection des menaces basée sur des règles est depuis longtemps un outil déterminant en matière de cybersécurité et constitue l’une des premières méthodologies d’identification et d’atténuation des menaces. Traditionnellement, cette approche implique la création de règles et de signatures spécifiques pour les logiciels malveillants et les menaces connus, ainsi que l’analyse des nouvelles données à la recherche de ces modèles prédéfinis. La détection basée sur des règles a considérablement évolué ces dernières années, avec des systèmes tels que le moteur avancé de corrélation d’événements en temps réel au sein d’ArcSight ESM d’OpenText, qui permettent une identification précise des menaces et une réponse rapide basée sur des règles.

La force de la détection basée sur des règles réside dans sa grande interprétabilité et sa convivialité prête à l’emploi. La transparence assurée par les règles simplifie les enquêtes en établissant des liens clairs entre les alertes et les événements déclencheurs. Ces systèmes sont particulièrement efficaces pour détecter les menaces connues et peuvent être facilement déployés avec une configuration minimale.

Toutefois, les approches basées sur des règles présentent des limites, notamment en ce qui concerne leur adaptation aux menaces nouvelles et inconnues. Leurs règles de rigidité impliquant des seuils peuvent augmenter les faux positifs, en particulier lorsque la distribution des données dérive en raison de changements organisationnels. La maintenance et la mise à jour de ces systèmes peuvent également prendre beaucoup de temps et nécessitent souvent des interventions manuelles.

Détection des menaces basée sur l’IA/ML

Surveillance comportementale des menaces avec l’IA/ML

L’apprentissage automatique (ML) et l’intelligence artificielle (IA) révolutionnent la détection des menaces en utilisant des techniques avancées pour identifier à la fois les menaces connues (par exemple, la force brute, le phishing) et les menaces inconnues (par exemple, les exploits du jour zéro). Ces technologies peuvent être adaptées à des organisations spécifiques en s’entraînant sur leurs données uniques. Les systèmes basés sur le ML/IA utilisent des modèles supervisés avec des ensembles de données étiquetés ou des modèles non supervisés qui apprennent les comportements normaux et signalent les écarts comme des anomalies potentielles. Des plates-formes comme ArcSight Intelligence d’OpenText utilisent divers modèles pour détecter de manière proactive les menaces en analysant différents modèles de comportement au sein d’une organisation.

Plusieurs facteurs doivent être pris en compte lors de la formation de modèles d’IA pour la détection des menaces.

• Transparence et traçabilité: Les prédictions des modèles doivent être étayées par des preuves ou des explications pour aider les chasseurs de menaces à comprendre et à faire confiance à leurs décisions et à prendre des mesures efficaces.

• Adaptabilité: À mesure que les comportements des utilisateurs et des systèmes évoluent, les modèles doivent s’adapter aux nouveaux modèles sans perdre en précision.

• Évolutivité : Les modèles d’IA doivent gérer efficacement des données de cybersécurité vastes et croissantes.

• Pertinence: Les anomalies statistiques ne sont pas toujours significatives du point de vue de la sécurité. Comprendre et distinguer ces anomalies permet de réduire les faux positifs et garantit que les résultats du modèle restent pertinents et exploitables.

Les atouts de l’IA/ML en matière de détection des menaces incluent leur capacité à identifier les menaces inconnues en détectant les écarts par rapport aux modèles de comportement normaux. Cela les rend plus efficaces contre les attaques sophistiquées qui échappent aux méthodes traditionnelles. Ces modèles sont également plus faciles à maintenir car ils s’adaptent aux données changeantes sans interventions humaines constantes.

Cependant, des défis existent, comme l’interprétation des résultats de modèles complexes si le principe de transparence n’est pas respecté. De plus, l’accès limité à des données complètes sur les menaces complique la validation des modèles non supervisés. Ces modèles nécessitent également suffisamment de données de base pour faire des prévisions précises, un processus qui peut prendre du temps. Malgré ces défis, la détection des menaces basée sur l’IA/ML s’est avérée être une avancée remarquable en matière de cybersécurité, offrant des solutions de pointe aux menaces émergentes.

Chasse aux menaces grâce à l’IA générative

Les grands modèles linguistiques (LLM) sont des avancées récentes dans le domaine de l’IA générative. Ce sont des outils conçus pour produire du texte de type humain et sont largement utilisés pour des tâches telles que la synthèse et le développement de chatbots. Les LLM offrent un potentiel important en matière de cybersécurité, notamment en tant qu’interfaces en langage naturel entre les chasseurs de menaces et les systèmes d’analyse.

LLM pour générer des rapports sur les menaces

Les règles et les modèles d’IA/ML accélèrent la chasse aux menaces, mais de gros volumes d’alertes peuvent submerger les chasseurs de menaces. Les LLM allègent ce fardeau en générant des rapports résumant le paysage des menaces et mettant en évidence les principales anomalies. Ces résumés aident les équipes de sécurité à comprendre rapidement les problèmes critiques, améliorant ainsi leur efficacité et leur concentration.

Assistant de chasse aux menaces basé sur LLM

Au-delà de la génération de résumés, les LLM peuvent également servir d’interfaces en langage naturel pour interagir avec les données en langage naturel, facilitant ainsi la découverte de modèles, la réponse aux requêtes et la découverte d’informations. Cette interaction intuitive avec les données de sécurité aide les équipes à détecter les menaces et à y répondre plus efficacement.

LLM pour la génération de code

Les capacités de génération de code des LLM peuvent être utilisées pour des tâches telles que la génération automatique de règles. Cela permettra aux chasseurs de menaces de générer des règles à partir de descriptions en langage naturel, rendant ainsi le processus de configuration des règles plus intuitif.

La vision humaine dans la détection des menaces

Malgré la disponibilité d’outils avancés de détection des menaces, le rôle des chasseurs de menaces reste indispensable en raison de la vision humaine essentielle qu’ils apportent. Les outils automatisés pourraient améliorer l’efficacité des chasseurs de menaces. Pourtant, le jugement humain, la pensée critique et la capacité à prendre des décisions sous pression sont irremplaçables pour détecter les attaques sophistiquées que les systèmes automatisés pourraient ignorer. De plus, les chasseurs de menaces sont essentiels pour maintenir la pertinence et l’efficacité des systèmes automatisés, que ce soit en définissant et en mettant à jour des règles ou en collaborant avec des data scientists pour affiner les modèles d’IA/ML. Leur compréhension approfondie de l’évolution des menaces garantit que les systèmes de détection restent précis et réactifs face aux nouveaux défis.

L’approche intégrée : Un système de défense robuste

L’intégration de règles, de modèles IA/ML et de grands modèles linguistiques (LLM) peut créer un système de détection des menaces plus complet et plus efficace pour les chasseurs de menaces. Les règles sont particulièrement efficaces pour identifier les menaces connues et les signatures de logiciels malveillants, tandis que les modèles d’IA/ML excellent dans la détection des menaces inconnues en capturant les écarts dans diverses dimensions comportementales. En superposant les règles aux résultats du modèle, le système de détection résultant peut être moins bruyant et plus précis que les règles appliquées directement aux données brutes. De plus, les modèles ML peuvent intégrer les résultats de violation des règles sous forme de fonctionnalités, améliorant ainsi leur pouvoir prédictif. Enfin, les LLM peuvent servir d’interface conviviale, présentant efficacement les informations combinées des règles et des modèles aux chasseurs de menaces, facilitant ainsi une analyse des menaces plus précise et plus exploitable. Les chasseurs de menaces humaines sont indispensables en raison de leurs connaissances uniques et de leurs capacités de prise de décision, qui complètent les outils automatisés permettant de détecter les attaques complexes. Ils contribuent à garantir que les systèmes de détection restent à jour et efficaces contre les menaces évolutives.

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