- Qu'est-ce que le Threat Intelligence temps réel ?
- Pourquoi les aliments traditionnels ne sont pas à la hauteur
- Qu'est-ce qui rend le Threat Intelligence en temps réel efficace ?
- Automatisation, enrichissement et échelle
- Qualité des données vs. volume des données
- Cas d'utilisation pour le Threat Intelligence temps réel
- Défis en matière de Threat Intelligence temps réel
- Ce qu'il faut rechercher dans une solution d'intelligence en temps réel
- Foire aux questions (FAQ)
Qu'est-ce que le Threat Intelligence temps réel ?
Le renseignement en temps réel sur les menaces désigne le processus continu de collecte, d'analyse et de diffusion de données sur les cybermenaces actives ou émergentes. L'objectif est simple mais essentiel : fournir des informations suffisamment rapidement pour éclairer les décisions en matière de sécurité avant que des dommages ne soient causés.
Ce type de renseignements permet une prise de conscience et une action immédiates, permettant aux défenseurs de bloquer les activités malveillantes, de hiérarchiser les alertes, d'enrichir les enquêtes et d'adapter les contrôles, souvent en l'espace de quelques secondes. Contrairement aux rapports périodiques ou aux indicateurs statiques, les renseignements en temps réel reflètent une image vivante du paysage des menaces.
Mais l'efficacité ne dépend pas seulement de la vitesse. Elle nécessite les bonnes données, traitées avec précision et fournies dans des formats sur lesquels les outils de sécurité et les analystes peuvent agir sans friction.
Pourquoi les aliments traditionnels ne sont pas à la hauteur
De nombreuses organisations consomment des flux de menaces génériques, souvent en source ouverte ou agrégés en vrac. Bien qu'utiles pour une large couverture, ces flux souffrent souvent de bruit, d'indicateurs obsolètes ou d'un manque de contexte.
- Les faux positifs font perdre du temps aux analystes et érodent la confiance dans les outils de détection.
- Les faux négatifs laissent les menaces critiques inaperçues
- L'absence de contexte rend difficile l'établissement de priorités et la compréhension des menaces
Le renseignement en temps réel permet de remédier à ces lacunes grâce à une curation ciblée, une rapidité d'exécution et une intégration automatisée dans les défenses actives. Il ne s'agit pas seulement de savoir plus vite, mais de savoir ce qui compte maintenant.
Qu'est-ce qui rend le Threat Intelligence en temps réel efficace ?
La valeur de l'intelligence en temps réel provient de la manière dont elle est collectée, enrichie et appliquée. Les programmes efficaces associent généralement l'automatisation à l'échelle de la machine à l'expertise humaine.
Les principales caractéristiques d'une intelligence en temps réel de haute qualité sont les suivantes
- Indicateurs sélectionnés : Signaux validés par l'analyse d'experts, et non par une simple agrégation brute.
- Suivi de l'infrastructure adverse : Surveillance continue des serveurs de commande et de contrôle, des domaines d'hameçonnage et des abus de services légitimes.
- Fusion de sources multiples : Combinaison de télémétrie, de sources ouvertes, de signaux exclusifs et de renseignements communautaires partagés.
- Pertinence tactique : Indicateurs alignés sur les TTP (tactiques, techniques et procédures) utilisées dans les campagnes en cours.
- Disponibilité : Disponibilité dans des formats et des protocoles qui s'intègrent aux SIEM, EDR, pare-feu et TIP.
Lorsqu'elle est bien menée, l'intelligence en temps réel aide les défenseurs à donner un sens au chaos en reliant les signaux de menace au contexte de la menace à la vitesse de la machine.
Automatisation, enrichissement et échelle
Les systèmes modernes de renseignement sur les menaces doivent gérer un paysage énorme et en constante évolution. L'automatisation joue un rôle essentiel à cet égard, tant pour la collecte des indicateurs que pour l'évaluation de leur valeur.
Voici quelques exemples de techniques d'automatisation :
- Corrélation passive du DNS pour mettre en évidence les relations entre les infrastructures malveillantes
- Empreinte comportementale à partir de l'analyse des logiciels malveillants et de la détonation des bacs à sable
- Notation heuristique basée sur l'expertise des acteurs de la menace, les environnements d'hébergement et le comportement du domaine.
- Traitement du langage naturel (NLP) pour extraire les COI des rapports publics sur les menaces et des sources non structurées.
Toutefois, l'automatisation ne suffit pas. Les analystes humains restent essentiels pour discerner les signaux subtils de la menace, identifier les modèles émergents et éviter les erreurs de classification. Les programmes de renseignement les plus aboutis fonctionnent selon un modèle "humain dans la boucle" qui associe l'échelle et le jugement.
Qualité des données vs. volume des données
Dans le domaine de la veille sur les menaces en temps réel, il n'est pas toujours préférable d'avoir plus de données. En fait, un volume excessif sans qualité entraîne souvent une lassitude des alertes, une analyse cloisonnée et des menaces négligées.
Ce qui importe le plus, c'est l'intégrité des données, qui comprend :
- L'actualité : Les indicateurs sont-ils récents ? Sont-ils liés aux campagnes en cours ?
- Exactitude : Les données sont-elles correctement attribuées ou s'agit-il de suppositions génériques ?
- Pertinence : Les CIO sont-ils applicables au secteur d'activité, à la géographie et au profil de menace de l'organisation ?
C'est la raison pour laquelle de nombreuses équipes délaissent la quantité d'informations pour s'orienter vers une intelligence curée et riche en contexte. Les indicateurs obsolètes, ambigus ou trop généraux font plus de mal que de bien.
Cas d'utilisation pour le Threat Intelligence temps réel
Une veille efficace sur les menaces en temps réel soutient une série de cas d'utilisation opérationnelle au sein des équipes de sécurité, notamment
- Détection des menaces : Correspondance entre les indicateurs et le trafic ou l'activité des fichiers dans les SIEM, les EDR ou les NDR.
- Chasse aux menaces : analyse rétrospective des données historiques pour les IOC manqués
- Triage des alertes : Contextualisation des alertes avec les associations d'infrastructures connues ou le comportement des acteurs.
- Réponse automatisée : Déclenchement de flux de travail SOAR ou blocage du trafic sur la base d'indicateurs de confiance.
- Validation des flux : Mesure de la qualité des sources de renseignements sur la base du chevauchement, de la fraîcheur et de la pertinence.
Lorsque les renseignements sont opportuns et fiables, ils transforment les opérations SOC - de la chasse aux alertes réactives à l'élimination proactive des menaces.
Défis en matière de Threat Intelligence temps réel
Même les programmes de renseignement les mieux conçus se heurtent à des obstacles :
- Latence : Les retards dans le traitement ou la distribution des indicateurs réduisent la valeur
- Complexité de l'intégration : L'intégration de renseignements dans les bons outils nécessite souvent des connecteurs personnalisés ou des API .
- Perte de contexte : Les flux dépouillés perdent toute nuance sur le comment et le pourquoi d'un indicateur malveillant.
- Tolérance au bruit : Les équipes peuvent ne pas avoir la capacité de trier les données entrantes à grande échelle.
Pour relever ces défis, il faut non seulement investir dans la technologie, mais aussi aligner la culture et les flux de travail des équipes de renseignement, de détection et de réaction.
Ce qu'il faut rechercher dans une solution d'intelligence en temps réel
Si vous évaluez des services de renseignement sur les menaces ou si vous vous dotez de capacités internes, établissez des priorités :
- La curation plutôt que la collecte : Indicateurs de haute qualité, évalués par des humains
- Aperçu de l'infrastructure : Visibilité des systèmes et des services sur lesquels s'appuient les adversaires
- Mises à jour en temps voulu : Taux de rafraîchissement horaires ou continus
- Accès flexible : API, téléchargements en masse et méthodes d'intégration à faible latence
- Alignement sur MITRE ATT&CK : mise en correspondance des indicateurs avec les techniques du monde réel
En fin de compte, le renseignement sur les menaces en temps réel n'est pas une question de données, c'est une question de décisions. Les meilleurs renseignements permettent aux défenseurs d'agir plus rapidement que leurs adversaires, avec plus de confiance et de précision.
Foire aux questions (FAQ)
Q : Quelle est la différence entre le renseignement sur les menaces et le renseignement sur les menaces en temps réel ?
La veille sur les menaces est un vaste domaine qui englobe les rapports, les indicateurs et les idées. La veille sur les menaces en temps réel vise spécifiquement à fournir ces informations suffisamment rapidement pour permettre une action immédiate.
Q : Quels types de données les renseignements sur les menaces en temps réel comprennent-ils ?
Il comprend généralement des indicateurs de compromission (IOC) tels que des adresses IP, des domaines et des URL, ainsi que des métadonnées sur l'infrastructure des menaces, le comportement des acteurs et les campagnes observées.
Q : Pourquoi la conservation des données est-elle importante ?
Parce que les données non filtrées entraînent une lassitude et une inefficacité des alertes. La curation garantit que seuls les indicateurs pertinents et fiables sont utilisés pour la détection et la réponse.
Q : Comment l'intelligence en temps réel favorise-t-elle l'automatisation ?
Il permet le blocage automatique, l'enrichissement des alertes et la chasse rétrospective en fournissant des données validées directement aux systèmes de détection et SOAR.
Q : L'intelligence en temps réel peut-elle être utilisée pour une analyse rétrospective ?
Oui. Des indicateurs de haute qualité peuvent être appliqués aux journaux historiques pour découvrir des menaces qui n'avaient pas été détectées auparavant.
