Saviez-vous que la détection et la réponse réseau (NDR) sont devenues la technologie la plus efficace pour détecter les cybermenaces ? Contrairement au SIEM, NDR offre une cybersécurité adaptative avec moins de fausses alertes et une réponse efficace aux menaces.
Es-tu au courant de Détection et réponse réseau (NDR) et comment est-elle devenue la technologie la plus efficace pour détecter les cybermenaces ?
NDR améliore considérablement votre sécurité grâce à des alertes basées sur les risques, en priorisant les alertes en fonction du risque potentiel pour les systèmes et les données de votre organisation. Comment? Eh bien, l’analyse en temps réel, l’apprentissage automatique et les renseignements sur les menaces de NDR permettent une détection immédiate, réduisant ainsi la fatigue des alertes et permettant une meilleure prise de décision. Contrairement au SIEM, NDR offre une cybersécurité adaptative avec une réduction des faux positifs et une réponse efficace aux menaces.
Pourquoi utiliser les alertes basées sur les risques ?
Les alertes basées sur les risques sont une approche dans laquelle les alertes et les réponses de sécurité sont hiérarchisées en fonction du niveau de risque qu’elles représentent pour les systèmes, les données et la posture de sécurité globale d’une organisation. Cette méthode permet aux organisations de concentrer leurs ressources sur la réponse prioritaire aux menaces les plus critiques.
Les avantages des alertes basées sur les risques incluent une allocation efficace des ressources et bien plus encore :
- En hiérarchisant les alertes en fonction du risque, les organisations peuvent allouer leurs ressources plus efficacement, car elles gagnent du temps.
- Les alertes à haut risque peuvent être traitées rapidement, tandis que les alertes à faible risque peuvent être gérées de manière plus systématique et moins gourmande en ressources.
- Les équipes de sécurité sont souvent confrontées à une lassitude face aux alertes lorsqu’elles traitent un nombre élevé d’alertes, dont beaucoup peuvent être des faux positifs ou des problèmes mineurs. Ainsi, les alertes basées sur les risques contribuent à réduire la fatigue liée aux alertes en permettant aux équipes de se concentrer sur les alertes ayant le plus grand impact potentiel. Cela peut être crucial pour prévenir ou minimiser les effets des incidents de sécurité.
- La priorisation des alertes en fonction du risque permet une meilleure prise de décision. Les équipes de sécurité peuvent prendre des décisions éclairées quant aux alertes à examiner en premier et à la manière d’allouer les ressources en fonction de leur impact potentiel sur l’organisation.
- Il favorise également l’intégration des renseignements sur les menaces dans le processus décisionnel. En prenant en compte le contexte des menaces et en comprenant leur impact potentiel, les organisations peuvent mieux évaluer la gravité des alertes.
3 étapes pour établir votre stratégie de cybersécurité basée sur les risques
1. Le rôle du NDR dans les alertes basées sur les risques
La détection et la réponse réseau (NDR) jouent un rôle clé en facilitant ou en permettant la mise en œuvre d’alertes basées sur les risques dans le cadre de la stratégie de cybersécurité d’une organisation.
Solutions de non-remise sont conçus pour détecter et répondre aux menaces sur votre réseau et fournir un aperçu des risques potentiels de diverses activités ou incidents : ils analyser les modèles et le comportement du trafic réseau pour détecter les anomalies qui indiquent des risques de sécurité potentiels.
Grâce à ces informations contextuelles sur l’activité du réseau, les différents poids des analyseurs dans le réseau et une agrégation de diverses alarmes jusqu’au seuil d’alarme, ils peuvent définir différents niveaux d’alerte en fonction de la pondération des preuves. De plus, des zones critiques spécifiques peuvent être définies dans la gestion des actifs. Ce contexte est crucial pour évaluer la gravité et l’impact potentiel des alertes de sécurité, en cohérence avec l’approche basée sur les risques.
2. Tirer parti des flux de renseignements sur les menaces pour une évaluation améliorée des risques
Depuis Solutions de non-remise sont intégrés aux flux de renseignements sur les menaces, ils enrichissent les données utilisées pour l’analyse et la catégorisation de l’activité du réseau. La criticité peut potentiellement être améliorée par les informations OSINT, Zeek ou MITRE ATT&CK. Cette intégration améliore la capacité d’évaluer le risque associé à des alertes spécifiques.
Certains systèmes NDR offrent des capacités de réponse automatisées, permettant aux organisations de répondre rapidement aux alertes à haut risque. Cela correspond à l’objectif des alertes basées sur les risques pour répondre immédiatement aux menaces critiques :
- Un score de risque est attribué aux événements ou alertes détectés en fonction de divers facteurs, notamment la gravité de l’activité détectée, le contexte dans lequel elle s’est produite, les actifs ou systèmes concernés et les données historiques. L’objectif est d’évaluer les dommages potentiels ou l’impact de l’événement détecté.
- Dans le rappel du risque, différents éléments influençant l’évaluation des risques sont pondérés différemment. Par exemple, les activités impliquant des actifs critiques ou des comptes privilégiés peuvent recevoir un score de risque plus élevé. Les événements s’écartant considérablement des références ou des modèles établis peuvent également être pondérés plus lourdement.
- Les alertes corrélées jouent un rôle crucial dans la découverte des attaques cachées en arrière-plan des activités normales du réseau. Une corrélation accrue des alertes réduit considérablement la charge de travail des analystes en minimisant le nombre d’alertes individuelles auxquelles ils doivent répondre.
3. Automatisation des réponses aux alertes à haut risque
L’utilisation stratégique de l’automatisation est de la plus haute importance pour renforcer les défenses du réseau contre les attaques potentielles, en particulier compte tenu des volumes de communication quotidiens importants au sein des réseaux que les attaquants pourraient exploiter.
Étant donné que l’analyse du comportement des utilisateurs et des entités est déjà intégrée au NDR pour analyser le comportement des utilisateurs et des entités (par exemple, les appareils) au sein du réseau, les menaces internes, les comptes compromis ou le comportement suspect des utilisateurs peuvent être détectés plus facilement et utilisés pour l’évaluation des risques.
Étant donné que les scores de risque ne sont pas statiques mais changent au fil du temps, ils peuvent être ajustés à mesure que de nouvelles informations deviennent disponibles ou que le paysage de la sécurité évolue. Si un événement initialement à faible risque se transforme en un événement à risque plus élevé, le score de risque est ajusté en conséquence.
Tirer parti du NDR avec l’apprentissage automatique pour une évaluation dynamique des risques et une cybersécurité améliorée
Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent passer au crible de grands volumes de données pour établir des modèles standard ou des lignes de base de comportement du réseau. Ces lignes de base servent de référence pour identifier les écarts susceptibles de signaler une activité suspecte ou malveillante. L’automatisation permet aux équipes de sécurité de concentrer leurs efforts sur l’enquête et l’atténuation des alertes à haut risque, améliorant ainsi l’efficacité globale. Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent continuellement apprendre et s’adapter aux nouveaux modèles et menaces, rendant le système de sécurité plus adaptatif et capable de faire face aux risques émergents. L’apprentissage continu est inestimable dans le paysage en évolution rapide de la cybersécurité.
En intégrant les capacités NDR à l’apprentissage automatique, les organisations peuvent évaluer de manière dynamique le risque associé à diverses activités sur le réseau. Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent s’adapter à l’évolution des menaces et aux changements de comportement du réseau, contribuant ainsi à une évaluation des risques plus précise et plus réactive.
Exemples et cas d’utilisation : plus de détection, moins de fausses alertes
Étant donné qu’une organisation utilise un Solution de détection et de réponse réseau (NDR) pour surveiller son trafic réseau, l’organisation évalue les scores de risque pour les événements détectés en fonction de leur impact potentiel et des informations contextuelles.
1. Tentative d’accès non autorisée :
Une adresse IP externe tente d’obtenir un accès non autorisé à un serveur critique. Les facteurs de risque sont l’actif concerné : un serveur critique contenant des données clients sensibles.
Comportement anormal : L’adresse IP n’a aucun historique d’accès à ce serveur. Le score de risque est élevé. Le système NDR attribue un score de risque élevé à l’alerte en raison de l’implication d’un actif critique et de la détection d’un comportement anormal, suggérant une faille de sécurité potentielle. L’alerte à haut risque est rapidement transmise pour enquête et réponse.
2. Mise à jour du logiciel :
Dans cette alerte, un événement de mise à jour logicielle de routine est décrit, au cours duquel un périphérique interne lance une mise à jour à partir d’une source fiable. Les facteurs de risque incluent l’actif affecté (un poste de travail utilisateur non critique) et le comportement de routine de la mise à jour provenant d’une source fiable, ce qui donne un score de risque faible.
Le système NDR attribue un score de risque faible à cette alerte, indiquant qu’elle implique un actif non critique et que le comportement est routinier et attendu. Par conséquent, cette alerte à faible risque peut être enregistrée et surveillée mais ne nécessite pas une attention immédiate.
Conclusion : c’est pourquoi il est supérieur au SIEM
NDR est considéré comme supérieur à la gestion des informations et des événements de sécurité (SIEM) pour les alertes basées sur les risques, car NDR se concentre sur l’analyse en temps réel des modèles et des comportements du trafic réseau, fournissant une détection immédiate des anomalies et des menaces potentielles, alors que SIEM s’appuie uniquement sur l’analyse des journaux. qui peut avoir des retards et passer à côté de menaces subtiles centrées sur le réseau, ainsi que créer une multitude d’alertes (fausses également).
Enfin et surtout, NDR intègre l’apprentissage automatique et la veille sur les menaces, améliorant sa capacité à s’adapter à l’évolution des risques et réduisant les faux positifs, conduisant à des évaluations des risques plus précises et plus rapides par rapport aux approches SIEM traditionnelles.
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