{"id":616845,"date":"2023-02-20T13:21:40","date_gmt":"2023-02-20T15:21:40","guid":{"rendered":"https:\/\/teknomers.com\/fr\/comment-detecter-de-nouvelles-menaces-via-des-activites-suspectes\/"},"modified":"2023-02-20T13:21:42","modified_gmt":"2023-02-20T15:21:42","slug":"comment-detecter-de-nouvelles-menaces-via-des-activites-suspectes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/teknomers.com\/fr\/comment-detecter-de-nouvelles-menaces-via-des-activites-suspectes\/","title":{"rendered":"Comment d\u00e9tecter de nouvelles menaces via des activit\u00e9s suspectes"},"content":{"rendered":"


\n<\/p>\n

\n
<\/div>\n

Les logiciels malveillants inconnus repr\u00e9sentent une menace importante pour la cybers\u00e9curit\u00e9 et peuvent causer de graves dommages aux organisations et aux individus. Lorsqu’il n’est pas d\u00e9tect\u00e9, un code malveillant peut acc\u00e9der \u00e0 des informations confidentielles, corrompre des donn\u00e9es et permettre \u00e0 des attaquants de prendre le contr\u00f4le des syst\u00e8mes. D\u00e9couvrez comment \u00e9viter ces circonstances et d\u00e9tecter efficacement les comportements malveillants inconnus. <\/p>\n

Les d\u00e9fis de la d\u00e9tection des nouvelles menaces<\/h2>\n

Alors que les familles de logiciels malveillants connus sont plus pr\u00e9visibles et peuvent \u00eatre d\u00e9tect\u00e9es plus facilement, les menaces inconnues peuvent prendre diverses formes, ce qui pose de nombreux probl\u00e8mes pour leur d\u00e9tection\u00a0:<\/p>\n

    \n
  1. \n

    Les d\u00e9veloppeurs de logiciels malveillants utilisent le polymorphisme, qui leur permet de modifier le code malveillant pour g\u00e9n\u00e9rer des variantes uniques du m\u00eame logiciel malveillant. <\/li>\n

  2. \n

    Il existe des logiciels malveillants qui ne sont toujours pas identifi\u00e9s et qui ne disposent d’aucun ensemble de r\u00e8gles pour la d\u00e9tection.<\/li>\n

  3. \n

    Certaines menaces peuvent \u00eatre enti\u00e8rement ind\u00e9tectables (FUD) pendant un certain temps et remettre en cause la s\u00e9curit\u00e9 du p\u00e9rim\u00e8tre. <\/li>\n

  4. \n

    Le code est souvent crypt\u00e9, ce qui le rend difficile \u00e0 d\u00e9tecter par les solutions de s\u00e9curit\u00e9 bas\u00e9es sur les signatures. <\/li>\n

  5. \n

    Les auteurs de logiciels malveillants peuvent utiliser une approche “faible et lente”, qui consiste \u00e0 envoyer une petite quantit\u00e9 de code malveillant sur un r\u00e9seau pendant une longue p\u00e9riode, ce qui le rend plus difficile \u00e0 d\u00e9tecter et \u00e0 bloquer. Cela peut \u00eatre particuli\u00e8rement dommageable dans les r\u00e9seaux d’entreprise, o\u00f9 le manque de visibilit\u00e9 sur l’environnement peut conduire \u00e0 des activit\u00e9s malveillantes non d\u00e9tect\u00e9es.<\/li>\n<\/ol>\n

      \n<\/ol>\n
        \n<\/ol>\n
          \n<\/ol>\n
            \n<\/ol>\n

            D\u00e9tection de nouvelles menaces<\/h2>\n

            Lors de l’analyse de familles de logiciels malveillants connus, les chercheurs peuvent tirer parti des informations existantes sur le logiciel malveillant, telles que son comportement, ses charges utiles et ses vuln\u00e9rabilit\u00e9s connues, afin de le d\u00e9tecter et d’y r\u00e9pondre. <\/p>\n

            Mais face aux nouvelles menaces, les chercheurs doivent repartir de z\u00e9ro, en utilisant le guide suivant :<\/p>\n

            \u00c9tape 1. <\/strong>Utilisez l’ing\u00e9nierie inverse pour analyser le code du logiciel malveillant afin d’identifier son objectif et sa nature malveillante.<\/p>\n

            \u00c9tape 2<\/strong>. Utilisez l’analyse statique pour examiner le code du logiciel malveillant afin d’identifier son comportement, ses charges utiles et ses vuln\u00e9rabilit\u00e9s.<\/p>\n

            \u00c9tape 3.<\/strong> Utilisez l’analyse dynamique pour observer le comportement du logiciel malveillant lors de son ex\u00e9cution.<\/p>\n

            \u00c9tape 4.<\/strong> Utilisez le sandboxing pour ex\u00e9cuter le logiciel malveillant dans un environnement isol\u00e9 afin d’observer son comportement sans endommager le syst\u00e8me.<\/p>\n

            \u00c9tape 5. <\/strong>Utilisez l’heuristique pour identifier le code potentiellement malveillant en fonction de mod\u00e8les et de comportements observables.<\/p>\n

            \u00c9tape 6.<\/strong> Analysez les r\u00e9sultats de la r\u00e9tro-ing\u00e9nierie, de l’analyse statique, de l’analyse dynamique, du sandboxing et de l’heuristique pour d\u00e9terminer si le code est malveillant.<\/p>\n

            Il existe de nombreux outils allant de Process Monitor et Wireshark \u00e0 ANY.RUN pour vous aider \u00e0 franchir les 5 premi\u00e8res \u00e9tapes. Mais comment tirer une conclusion pr\u00e9cise, \u00e0 quoi faut-il faire attention en ayant toutes ces donn\u00e9es ? <\/p>\n

            La r\u00e9ponse est simple\u00a0: concentrez-vous sur les indicateurs de comportement malveillant. <\/p>\n

            Surveiller les activit\u00e9s suspectes pour une d\u00e9tection efficace<\/h2>\n

            Diff\u00e9rentes signatures sont utilis\u00e9es pour d\u00e9tecter les menaces. Dans la terminologie de la s\u00e9curit\u00e9 informatique, une signature est une empreinte ou un mod\u00e8le typique associ\u00e9 \u00e0 une attaque malveillante sur un r\u00e9seau ou un syst\u00e8me informatique. <\/p>\n

            Une partie de ces signatures est comportementale. Il est impossible de faire quelque chose dans le syst\u00e8me d’exploitation et de ne laisser aucune trace derri\u00e8re. Nous pouvons identifier de quel logiciel ou script il s’agissait via leurs activit\u00e9s suspectes.<\/p>\n

            Vous pouvez ex\u00e9cuter un programme suspect dans une sandbox pour observer le comportement du logiciel malveillant et identifier tout comportement malveillant, tel que\u00a0:<\/p>\n