L’IA et l’automatisation en cybersécurité sont-elles importantes pour les PME?

Soudainement, tout le monde parle d'automatisation dans le domaine de la cybersécurité alors qu’il y a six mois, on parlait à peine d'orchestration. Les raisons en sont évidentes : les cybermenaces prolifèrent, les mesures de cyberdéfense doivent impérativement s'accélérer et même les programmes de cybersécurité bien établis ont du mal à suivre.

L'ancien modèle qui consistait à ajouter de nouvelles couches de technologie et à embaucher des analystes ne donne pas les mêmes résultats, car les SOC croulent sous les vagues d'alertes. Et si même les leaders du secteur sont dépassés, comment les PME sont-elles censées faire face à ce nouvel environnement ?

La réponse à deux volets. Le premier point consiste à utiliser l'IA pour créer des systèmes d'apprentissage spécialisés, capables d'ingérer des quantités massives de données et de fournir des renseignements exploitables. Le deuxième consiste à exploiter ces renseignements pour simplifier le flux de travail des analystes en automatisant les activités quotidiennes liées à la chasse et aux blocages des cybermenaces.

C’est simple, non ? En théorie, oui, mais dans la pratique, vous devez avoir un niveau de confiance exceptionnellement élevé dans les recommandations de votre IA avant d'automatiser, ne serait-ce que pour l'application des activités routinières.

Le hic avec l’intelligence sur les menaces

En général, on pense qu'une source valable d’intelligence sur les menaces est celle qui génère beaucoup d'alertes. Or, beaucoup d'alertes signifient aussi beaucoup de temps à examiner, analyser et parfois traiter des listes interminables d'alertes. Et au fur et à mesure que le retard s'accumule, le risque de manquer des alertes importantes s'accroît également. Finalement, vous obtenez ce que l'on appelle une surcharge d'alertes qui vous conduira inévitablement à une lassitude de la posture de votre sécurité. En d’autres termes, ce n'est pas ce que vous souhaitez.

En fait, l'élément critique qui manque au modèle basé sur l’intelligence sur les menaces est l’intelligence, justement. Dans ce modèle obsolète, vous obtenez des tonnes de données sur les menaces, mais c'est aux analystes de fournir l’intelligence derrière. Si cela a pu fonctionner dans le passé, ce n'est tout simplement plus viable aujourd’hui. Une étude menée en 2019 par le Ponemon Institute démontre que les analystes d’un SOC sont tellement submergés d'alertes qu'ils n'ont le temps d'en examiner correctement que 25 % en moyenne. C’est un sérieux problème, non ?


Je suis une PME, je ne me sens pas concernée

En tant que PME, vous pourriez penser que cela ressemble à un problème qui concerne seulement les grandes entreprises internationales. Vous n’avez pas de SOC, mais peut-être que vous avez engagé un MSSP ou travaillez avec un fournisseur de MDR qui s'occupe de votre cybersécurité. Et voilà pourquoi vous devriez vous sentir concerné. Ce sont les mêmes charges massives de travail pour ces fournisseurs qui font augmenter les coûts - des coûts qui se répercutent inévitablement sur vous. Et si vous ne disposez pas d'une équipe de sécurité interne ou d'un fournisseur de sécurité externalisé, nous avons le malheur de vous annoncer que vous avez des problèmes bien plus importants que la surcharge d'alertes!


Remédier à la cybersécurité grâce à l'IA et à l'automatisation

L'IA et l'automatisation peuvent jouer un rôle important dans la cybersécurité, et ce, de trois façons : vitesse de réponse, évolution rapide et contrôle des coûts :

Rapidité - Les pirates utilisent déjà l'IA pour rechercher des vulnérabilités puis envahir les systèmes ciblés, de sorte qu'une réponse aux incidents en temps quasi réel est désormais indispensable.

Évolution - Des attaques de type "zero day" apparaissent chaque jour. Vous avez besoin d'une protection qui exploite l'analyse comportementale et d'autres types d'analyses basées sur l'IA pour vous aider à faire face à ces menaces en constante évolution.

Contrôle des coûts - L'autre facteur à prendre en compte est le coût et la rareté des analystes qualifiés. Si l'IA ne contribue pas au niveau de la chasse aux menaces et que l'automatisation du côté du blocage, les analystes doivent porter la charge de plus en plus lourde de la réponse aux incidents. L'IA et l'automatisation ne peuvent pas remplacer les analystes par contre, elles leur permettent de faire ce qu'ils doivent faire : analyser.



Automatisation et IA chez StreamScan

Chez StreamScan, l'IA a toujours été un des éléments constitutifs de notre offre de technologie et de services. Notre technologie de Détection des Cybermenaces (CDS) utilise une modélisation comportementale avancée, alimentée par l’apprentissage automatique (supervisé et non supervisé), pour devancer les menaces émergentes sur votre réseau. En fait, le CDS est si avancé qu'il a été sélectionné par le programme d'innovation gouvernement fédéral comme une technologie innovante préapprouvée pour être utilisée par les ministères.

Dans le cadre de nos services de Détection et Réponse Gérés (MDR), nous proposons également l’automatisation intelligente pour accélérer la chasse et le blocage des cybermenaces. Cela améliore la sécurité globale et contribue à terme à réduire les coûts en permettant aux analystes de se concentrer sur ce dont ils ont besoin.


Besoin d’aide? StreamScan est là.

Que vous ayez besoin d'aide pour mener un audit de sécurité, élaborer un plan de sécurité ou mettre en œuvre une solution de Détection et Réponse Gérées (MDR), StreamScan dispose d'experts ayant plusieurs années d'expérience qui peuvent vous aider. Contactez-nous à l'adresse securitepme@streamscan.ai ou appelez-nous au 1 877 208-9040.