Pourquoi la détection d’exfiltration de données est primordiale ?
Le monde assiste à une augmentation exponentielle des rançongiciels et du vol de données utilisés pour extorquer des entreprises. Dans le même temps, l’industrie est confrontée à de nombreuses vulnérabilités critiques dans les logiciels de base de données et les sites Web des entreprises. Cette évolution brosse un tableau désastreux de l’exposition et de l’exfiltration des données auxquelles chaque responsable et équipe de sécurité est confronté. Cet article met en évidence ce défi et expose les avantages que les algorithmes d’apprentissage automatique et les approches de détection et de réponse réseau (NDR) apportent à la table.
L’exfiltration de données constitue souvent l’acte final d’une cyberattaque, ce qui en fait la dernière fenêtre d’opportunité pour détecter la violation avant que les données ne soient rendues publiques ou utilisées pour d’autres activités sinistres, telles que l’espionnage. Cependant, la fuite de données n’est pas seulement une conséquence des cyberattaques, elle peut aussi être la conséquence d’une erreur humaine. Bien que la prévention de l’exfiltration de données par des contrôles de sécurité soit idéale, la complexité et la dispersion croissantes des infrastructures, accompagnées de l’intégration d’appareils hérités, font de la prévention une tâche ardue. Dans de tels scénarios, la détection sert de filet de sécurité ultime – en effet, mieux vaut tard que jamais.
Relever le défi de la détection de l’exfiltration de données
Les attaquants peuvent exploiter de nombreuses failles de sécurité pour récolter et exfiltrer des données, en utilisant des protocoles tels que DNS, HTTP(S), FTP et SMB. Le Cadre MITRE ATT&CK décrit de nombreux modèles d’attaques d’exfiltration. Cependant, suivre le rythme de chaque modification de protocole et d’infrastructure est une tâche ardue, ce qui complique l’intégration vers une surveillance de sécurité holistique. Ce qu’il faut, c’est une analyse basée sur le volume spécifique à l’appareil ou au réseau des seuils pertinents.
C’est là qu’intervient la technologie Network Detection & Response (NDR). La NDR basée sur ML permet une surveillance essentielle du réseau en fournissant deux propriétés importantes :
Ils permettent une surveillance réalisable de toutes les communications réseau associées – la base d’une surveillance complète de l’exfiltration des données. Cela couvre non seulement les interactions système internes-externes, mais également les communications internes. Alors que certains groupes d’attaque exfiltrent les données directement vers l’extérieur, d’autres utilisent des hôtes d’exfiltration internes dédiés.
Les algorithmes d’apprentissage automatique facilitent l’apprentissage spécifique au contexte de divers seuils pour différents appareils et réseaux, ce qui est crucial dans le paysage actuel des infrastructures diversifiées.
Décodage de l’apprentissage automatique pour la détection d’exfiltration de données
Avant l’apprentissage automatique, les seuils de réseaux ou de clients spécifiques étaient définis manuellement. Par conséquent, une alerte était déclenchée lorsqu’un appareil envoyait plus que le seuil spécifique de données en dehors du réseau. Cependant, les algorithmes de Machine Learning ont apporté plusieurs avantages pour la détection d’exfiltration de données :
Apprendre les communications du trafic réseau et le comportement de téléchargement/téléchargement des clients et des serveurs, fournissant la base essentielle pour la détection des anomalies.
Établir des seuils appropriés pour différents clients, serveurs et réseaux. Définir et maintenir ces seuils pour chaque réseau ou groupe de clients serait autrement une tâche fastidieuse.
Reconnaître les changements dans les profils de volume appris et détecter les valeurs aberrantes et les échanges de données suspectes, soit en interne, soit entre les systèmes internes et externes.
Utiliser des mécanismes de notation pour quantifier les valeurs aberrantes, corréler les données avec d’autres systèmes et générer des alertes pour les anomalies identifiées.
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| Visualisation : Lorsque le volume de trafic dépasse un certain seuil, déterminé par le profil appris, une alerte est déclenchée. |
Détection de réseau pilotée par ML et réponse à la rescousse
Détection et réponse réseau (NDR) fournissent une méthode complète et perspicace pour détecter les activités réseau anormales et les surtensions inattendues dans la transmission de données. Tirant parti de l’apprentissage automatique (ML), ces solutions établissent une base de communication réseau, facilitant l’identification rapide des valeurs aberrantes. Cela s’applique aussi bien à l’analyse du volume qu’aux canaux cachés. Grâce à cette position avancée et proactive, les rapports de non-remise peuvent détecter les premiers signes d’intrusion, souvent bien avant que l’exfiltration de données ne se produise.
Une solution NDR, qui se distingue par sa surveillance précise du volume de données, est ExeonTrace. Ce système NDR suisse, piloté par des algorithmes ML primés, inspecte et analyse passivement le trafic réseau en temps réel, identifiant les mouvements de données potentiellement risqués ou non autorisés. De plus, ExeonTrace s’intègre de manière transparente à l’infrastructure existante, éliminant ainsi la nécessité d’agents matériels supplémentaires. Les avantages d’ExeonTrace vont au-delà de la simple sécurité, aidant à comprendre le comportement régulier et anormal du réseau – un facteur essentiel pour établir une posture de sécurité robuste et efficace.
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| Plate-forme ExeonTrace : détection des valeurs aberrantes du volume de données |
Points clés à retenir
Dans le paysage numérique d’aujourd’hui, les réseaux se développent continuellement et les vulnérabilités augmentent. Par conséquent, une détection efficace de l’exfiltration de données devient indispensable. Cependant, avec la complexité des réseaux modernes, la définition manuelle de seuils pour la détection des valeurs aberrantes peut non seulement être fastidieuse, mais aussi pratiquement impossible. Grâce à des détections basées sur le volume et à la surveillance du comportement du trafic, on peut identifier l’exfiltration de données, identifier les modifications anormales du volume de données et les modèles de trafic de téléchargement/téléchargement. C’est là que réside la puissance de l’apprentissage automatique (ML) dans les systèmes de détection et de réponse réseau (NDR) : il identifie automatiquement les seuils et les valeurs aberrantes spécifiques à l’infrastructure.
Parmi ces solutions NDR, ExeonTrace se démarque, offrant une visibilité complète du réseau, une détection efficace des anomalies et une position de sécurité renforcée. Ces fonctionnalités garantissent que les opérations commerciales se déroulent avec sécurité et efficacité. Demander une démo pour découvrir comment tirer parti du NDR basé sur ML pour détecter l’exfiltration de données et les comportements réseau anormaux pour votre organisation.