Détection et réponse aux incidents réseau

Qu’est-ce que la détection et réponse aux incidents réseau (NDR) ?

Les solutions NDR protègent le réseau et peuvent offrir des avantages en matière d’atténuation des risques et de conformité dans le cadre d’une stratégie globale de cybersécurité.

• Risque réduit : À l’aide du machine learning, de l’intelligence artificielle et de l’analyse comportementale, la NDR peut détecter les menaces inconnues ou émergentes en identifiant les anomalies dans les modèles de trafic ou le comportement du réseau, comme les modèles de communication et les transferts de données inhabituels, en complément de la détection basée sur les signatures.
• Protection robuste des environnements complexes : À mesure que les organisations migrent vers le cloud, la NDR contribue à maintenir la visibilité et la sécurité en surveillant le trafic dans les infrastructures cloud et hybrides, qui sont souvent plus difficiles à sécuriser à l’aide des seuls outils traditionnels.
• Sécurité IoT et OT renforcée : La NDR est essentielle pour sécuriser les environnements IoT et de technologie opérationnelle (OT), où la sécurité traditionnelle des points de terminaison peut ne pas être efficace. Ces devices manquent souvent de contrôles de sécurité intégrés, ce qui fait de la surveillance basée sur le réseau une ligne de défense essentielle.
• Automatisation stratégique : Au cours des cycles de recherche et de décision, les processus manuels peuvent ralentir les temps de réponse. Les meilleures solutions NDR automatisent la détection, la collecte de données et les recommandations de protection, afin que les humains puissent prendre des décisions appropriées tout en évitant les interruptions opérationnelles.
• Temps de réponse plus rapides : La NDR fournit des informations essentielles sur les événements du réseau, permettant aux équipes de sécurité d’enquêter et de réagir plus rapidement aux incidents. Ceci peut aider à empêcher les attaquants de pénétrer plus profondément dans le réseau ou d’accéder à des données sensibles.
• Conformité renforcée : De nombreuses réglementations, telles que le GDPR, le HIPAA et le PCI DSS, obligent les organisations à surveiller et à sécuriser leur trafic réseau. La NDR contribue à répondre à ces exigences en fournissant des fonctionnalités détaillées de surveillance, de journalisation et de génération de rapports.

• Capteurs et agents : Les capteurs sont des dispositifs passifs qui surveillent et capturent le trafic lorsqu’il circule sur le réseau, l’analysant à la recherche de menaces sans interagir directement avec les points de terminaison. Les agents sont des composants actifs installés sur des devices ou des points de terminaison individuels, fournissant une visibilité plus approfondie sur les activités et le comportement de ces devices spécifiques. Des capteurs et des agents sont placés au sein du réseau pour capturer et analyser les données de trafic en temps réel. En surveillant les schémas de trafic, les capteurs aident à détecter toute activité suspecte qui pourrait indiquer une menace potentielle.
• Télémétrie réseau : Les données collectées et analysées pour surveiller les performances, la santé et le comportement du réseau sont appelées télémétrie. Les éléments de la télémétrie réseau peuvent inclure : L’adresse IP de destination, le port, le protocole, le trafic d’application, les informations client, le SSID, les informations de session, l’emplacement, le rôle et l’identifiant utilisateur.
• Renseignements sur les menaces : Les systèmes NDR peuvent détecter plus efficacement les menaces connues en utilisant des données externes telles que les signatures de programmes malveillants ou les adresses IP liées à l’activité cybercriminelle.
• Analyse comportementale : Les systèmes NDR avancés peuvent identifier les menaces à l’aide d’une analyse comportementale, qui ne recherche pas seulement les menaces connues ou les signatures d’attaque, mais surveille également les modèles de comportement anormaux. Par exemple, si un appareil commence soudainement à communiquer avec une adresse IP inconnue ou transfère de grandes quantités de données, cela peut être signalé comme suspect.
• IA et ML : L’IA et le machine learning peuvent améliorer les fonctionnalités de détection et de réponse au fil du temps. Le système apprend du trafic qu’il surveille et de l’environnement réseau, devenant ainsi potentiellement plus précis dans l’identification des activités suspectes et la recommandation de réponses appropriées.

Toutes les solutions NDR ne se valent pas. Tenez compte des points suivants lors de l’évaluation de votre solution.

• La solution NDR utilise-t-elle l’IA et le machine learning pour améliorer la détection et la réponse ? Les menaces de cybersécurité évoluent constamment et les techniques NDR reposant uniquement sur des modèles connus, tels que la détection de signature, peuvent prendre du retard, laissant l’organisation vulnérable. Les approches basées sur l’IA peuvent aider les solutions NDR à apprendre à la fois de l’environnement de l’organisation et d’autres environnements, pour contribuer à détecter les menaces nouvelles et émergentes. L’IA peut également être utilisée pour aider les équipes de sécurité à se défendre contre les attaques plus rapidement et plus efficacement en fournissant des recommandations de réponse et des évaluations d’impact plus précises.
• L’IA s’appuie-t-elle sur des données solides ? L’IA n’est efficace que dans la mesure où les données qui la sous-tendent le sont. Assurez-vous que les techniques d’IA et de ML utilisées par la solution NDR s’appuient sur des données présentant une forte variété, un volume et une grande vitesse.
• La solution NDR s’intègre-t-elle bien avec d’autres solutions ? La cybersécurité doit être considérée comme un écosystème et non comme une composante isolée. Les informations sur les menaces et les alertes provenant de la solution NDR, qui peuvent être facilement diffusées et utilisées par d’autres systèmes pour prendre des mesures de protection, peuvent aider les organisations à adopter une politique de sécurité solide et une défense complète.