DÉJOUER LES MENACES AVANCÉES : COMMENT JIZÔ RÉVOLUTIONNE LA SÉCURITÉ DES RÉSEAUX, MÊME CHIFFRÉS
À l'ère où la sécurité numérique est primordiale, la technologie de détection des menaces sur le réseau (NDR) se présente comme un phare d'innovation, naviguant habilement à travers les eaux complexes des menaces cyber.
Alors que le chiffrement devient de plus en plus une épée à double tranchant, dissimulant des menaces potentielles sous un voile de confidentialité des données, la prouesse de Jizô à percer ce voile, sans compromettre l'intégrité des données, est remarquable.
Cet article explore les méthodologies sophistiquées employées par Jizô pour assurer la sécurité du réseau, même au milieu du trafic chiffré, mettant en lumière les techniques avancées qui rendent cela possible.
ANALYSE COMPORTEMENTALE ET DÉTECTION D'ANOMALIES
Au cœur de la technologie Jizô se trouve l'analyse comportementale, une technique qui transcende le besoin d'inspection directe des paquets de données.
En surveillant les modèles de trafic et le comportement du réseau, Jizô peut identifier les activités suspectes basées sur des anomalies dans les volumes de données, les horaires de connexion, les destinations et les fréquences.
Quelques exemples de détection faits par Jizô via la détection d'anomalies
Compromission de Comptes
Les tentatives d'accès à des systèmes ou des données à des heures inhabituelles, ou depuis des emplacements géographiques inattendus, peuvent indiquer une compromission de compte.
Mouvements Latéraux
L'analyse comportementale peut détecter les mouvements latéraux à l'intérieur du réseau, où un attaquant, une fois à l'intérieur, cherche à accéder à d'autres systèmes ou données.
Exfiltration de Données
Des volumes anormaux de données transférées ou des communications fréquentes avec des serveurs externes suspects peuvent signaler une tentative d'exfiltration de données.
Attaques DDoS
Une augmentation soudaine et massive du trafic réseau peut être un indicateur d'une attaque par déni de service distribué.
Les avantages de l'analyse comportementale sont nombreux, et Jizô en fait l'une de ses forces.
L'analyse comportementale peut, par exemple, identifier les menaces inconnues ou zero-day, qui ne sont pas détectables par les méthodes basées sur les signatures. Elle permet aussi à Jizô de s'adapter aux changements dans l'environnement réseau, en ajustant continuellement la ligne de base du comportement normal. Enfin, en affinant la compréhension du comportement normal, Jizô peut réduire le nombre de fausses alertes, permettant aux équipes de sécurité de se concentrer sur les menaces réelles.
HEURISTIQUES ET SIGNATURES DE TRAFIC
Jizô emploie également des heuristiques et des signatures de trafic pour repérer les écarts par rapport aux normes établies ou aux modèles connus d'activités malveillantes.
Ces heuristiques et ces signatures de trafic se concentrent sur l'utilisation de méthodes avancées pour identifier les activités suspectes ou malveillantes à travers le trafic réseau, même lorsque les données sont chiffrées.
Ces techniques sont essentielles pour comprendre les types de cybermenaces plus sophistiquées qui peuvent être détectées par les solutions NDR.
Heuristiques
Les heuristiques se réfèrent à des règles ou des méthodes utilisées pour trouver des solutions ou découvrir des informations à partir de données de trafic réseau. Dans le cadre du NDR, les heuristiques sont appliquées pour identifier des modèles de comportement qui s'écartent de la norme ou qui correspondent à des comportements connus pour être malveillants. Cela peut inclure des modèles tels que la fréquence et le volume des tentatives de connexion, les modèles de trafic inhabituels à des heures spécifiques, ou l'utilisation de protocoles de communication non standard.
Signatures de Trafic
Les signatures de trafic sont des motifs ou des empreintes spécifiques associés à des activités malveillantes connues. Ces signatures peuvent être basées sur des combinaisons de plusieurs attributs de trafic, y compris mais sans se limiter à des adresses IP spécifiques, des ports utilisés, des motifs de paquets de données, et des séquences de comportement de connexion. Les systèmes NDR utilisent des bases de données de signatures pour scanner le trafic réseau à la recherche de correspondances avec ces signatures, ce qui permet d'identifier rapidement et précisément les menaces connues.
Quelques exemples de cybermenaces rapidement détectables par Jizô
Attaques par déni de service distribué (DDoS) Les signatures et heuristiques peuvent détecter les augmentations soudaines et massives du trafic réseau, ce qui est indicatif d'une attaque DDoS visant à saturer les ressources d'un système.
Exfiltration de données Les techniques basées sur les heuristiques peuvent identifier des modèles de trafic suggérant une exfiltration de données, comme des volumes de données inattendus étant transférés vers des destinations extérieures à l'organisation.
Attaques par force brute Les tentatives répétitives de connexion ou d'authentification à un service, qui peuvent indiquer une attaque par force brute, peuvent être détectées par des heuristiques analysant la fréquence et la répétition des tentatives.
Malwares et ransomwares Les signatures spécifiques associées à des comportements de malware ou de ransomware, tels que la communication avec des serveurs de commande et de contrôle (C2) connus ou des modèles d'encryptage de fichiers, peuvent être identifiées par le biais de signatures de trafic.
Mouvements latéraux Les mouvements latéraux, où un attaquant se déplace à travers un réseau pour atteindre des cibles de valeur après avoir obtenu un premier accès, peuvent être détectés par des heuristiques qui surveillent les tentatives d'accès anormales entre les systèmes internes.
INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ET MACHINE LEARNING
L'intégration de l'intelligence artificielle (IA) et du Machine Learning (ML) dans les solutions de détection et de réponse aux menaces réseau (NDR) représente une avancée significative dans la capacité à identifier et à réagir aux cybermenaces de manière proactive et sophistiquée.
Ces technologies permettent à Jizô d'aller au-delà des méthodes traditionnelles basées sur les signatures, offrant une détection des menaces plus dynamique, adaptative et prédictive.
Ces systèmes apprennent adroitement à différencier entre les modèles de trafic normaux et ceux potentiellement malveillants, même au sein de données chiffrées.
Jizô IA, la technologie propriétaire d'Intelligence Artificielle embarquée dans Jizô NDR, utilise différents moyens puissants pour réaliser cette détection dynamique.
Apprentissage Supervisé et Non Supervisé
Jizô utilise à la fois l'apprentissage supervisé, où ses modèles sont entraînés sur des jeux de données étiquetés pour reconnaître des types spécifiques de menaces, et l'apprentissage non supervisé, qui lui permet de détecter des anomalies ou des comportements atypiques sans référence préalable, en identifiant les écarts par rapport à un « comportement normal » établi.
Analyse Comportementale Améliorée
L'IA et le ML permettent une analyse comportementale avancée en apprenant continuellement de nouveaux modèles de trafic, ce qui rend Jizô capable de s'adapter aux évolutions des menaces et aux changements de comportement dans les réseaux qu'il surveille.
Détection des Anomalies
En utilisant l'apprentissage machine pour établir des lignes de base du comportement réseau normal, Jizô sait détecter de manière efficace les écarts significatifs qui pourraient indiquer une activité malveillante, même en l'absence de signatures de menace connues.
Quelques exemples de cybermenaces sophistiquées détectables par Jizô
APT (Advanced Persistent Threats)
Les APT sont des campagnes malveillantes de longue durée ciblant spécifiquement des organisations pour espionner ou voler des informations.
L'IA de Jizô permet de détecter les activités d'APT en identifiant les comportements de communication anormaux, les tentatives de mouvements latéraux et les autres tactiques utilisées par les attaquants pour maintenir une présence discrète dans le réseau cible.
Attaques Zero-Day
Les attaques exploitant des vulnérabilités inconnues (zero-day) peuvent être difficiles à détecter avec des méthodes basées sur les signatures. L'IA et le ML permettent de détecter ces menaces en identifiant des comportements anormaux ou suspects qui s'écartent des modèles de trafic habituels, même sans connaissances préalables de la vulnérabilité exploitée.
Phishing avancé
Les campagnes de phishing deviennent de plus en plus sophistiquées, mimant souvent le comportement légitime pour échapper à la détection. Jizô, via son IA peut analyser les caractéristiques subtiles du trafic réseau pour détecter ces tentatives, en se basant sur des modèles d'anomalie plutôt que sur des indicateurs de menace connus.
Evasion des détecteurs
Certains malwares sont conçus pour éviter activement la détection par des moyens traditionnels. Jizô peut détecter ces menaces en analysant les modèles de comportement et les anomalies dans le trafic réseau qui pourraient indiquer des tentatives d'évasion.
Comportements de Botnet
Les botnets peuvent générer des modèles de trafic complexes et changeants pour effectuer des DDoS, du spam, ou d'autres activités malveillantes. Grâce à l'IA et au ML, Jizô détecte ces modèles en évolution et identifie les comportements caractéristiques des botnets, même lorsque ceux-ci tentent de masquer leur présence.
En résumé, Jizô IA enrichit considérablement la capacité à détecter une vaste gamme de cybermenaces sophistiquées, en fournissant une approche adaptable et prédictive pour la sécurité réseau. Cette technologie représente un pas en avant significatif dans la lutte contre les cyberattaques, offrant une défense plus intelligente et réactive.
DÉCHIFFREMENT SÉLECTIF
Avec les autorisations appropriées et en adhérant aux normes de confidentialité et de conformité, le déchiffrement sélectif offre une approche ciblée pour examiner le trafic suspect ou spécifique à certains critères.
Cette méthode permet une analyse plus approfondie de certains flux de données, tels que ceux associés à des adresses IP ou des ports connus pour être utilisés par des acteurs de menaces, facilitant une analyse minutieuse tout en préservant la confidentialité globale.
Le déchiffrement sélectif s'appuie sur des politiques définies qui spécifient quels flux de données doivent être examinés. Ces politiques peuvent être basées sur divers critères, tels que l'adresse IP source ou de destination, les ports utilisés, les protocoles de communication, ou des indicateurs de comportement suspect identifiés par d'autres composants de Jizô. Lorsqu'un flux de données correspond à ces critères, il est temporairement déchiffré pour permettre une inspection plus approfondie du contenu.
Cependant, le déchiffrement dans le contexte de la détection et de la réponse aux menaces réseau est une tâche complexe et délicate, généralement gérée par des équipements spécialisés.
ll est par ailleurs important de bien faire la distinction entre le déchiffrement est-ouest (au sein d'un même réseau) et nord-sud (entre réseaux ou entre utilisateurs et internet). C'est crucial, en raison des différents défis et implications pour la sécurité et la confidentialité.
Déchiffrement Est-Ouest
Le déchiffrement est-ouest fait référence à l'inspection du trafic chiffré qui circule à l'intérieur d'un réseau d'entreprise, souvent entre différents serveurs, applications ou bases de données. Ce type de déchiffrement est généralement plus simple à implémenter du fait que les organisations ont un contrôle complet sur l'infrastructure de leur réseau interne, ce qui facilite la mise en place de politiques et de solutions de déchiffrement. Et puis comme le trafic ne quitte pas l'organisation, il est plus facile de gérer les questions de confidentialité et de conformité réglementaire liées au déchiffrement des données.
Déchiffrement Nord-Sud
Le déchiffrement nord-sud concerne le trafic qui entre et sort d'un réseau, comme les communications entre les utilisateurs internes et l'internet ou entre l'entreprise et des partenaires externes. Ce type de déchiffrement présente des défis supplémentaires de par la complexité technique qu'il représente. La diversité des protocoles chiffrés et des normes de chiffrement, ainsi que la nécessité de gérer des certificats de sécurité valides, compliquent le déchiffrement nord-sud. Par ailleurs, ce type de déchiffrement soulève d'importantes préoccupations en matière de confidentialité des données, notamment en ce qui concerne la manipulation des données personnelles des utilisateurs.
Quelques exemples d'application du déchiffrement sélectif
Détection de Malwares Chiffrés
Jizô, via des solutions spécifiques, peut analyser sélectivement le trafic correspondant à des modèles de communication chiffrées connus pour être utilisés par des malwares. Cela permet d'identifier rapidement et de bloquer les malwares qui tentent de communiquer avec des serveurs de commande et de contrôle (C&C) ou de télécharger des charges utiles supplémentaires, même lorsque ces communications sont chiffrées.
Prévention de l'Exfiltration de Données
En ayant accès à certains paquets déchiffrés, Jizô peut identifier les tentatives d'exfiltration de données sensibles. Cela inclut la détection de fichiers chiffrés qui sont inhabituellement grands ou qui sont envoyés à des destinations inconnues ou suspectes.
Inspection des Protocoles Chiffrés Spécifiques
Certaines attaques utilisent des protocoles chiffrés populaires, comme HTTPS, pour masquer leurs activités. Le déchiffrement sélectif permet aux équipes de sécurité d'inspecter le contenu des sessions HTTPS suspectes sans compromettre la sécurité des communications légitimes.
En résumé, le déchiffrement dans un contexte NDR est une opération complexe qui nécessite une attention particulière aux détails techniques, à la confidentialité des données, et à la conformité réglementaire.
Jizô s'appuie sur des équipements spécialisés pour le déchiffrement, afin d'assurer une inspection approfondie des menaces potentielles sans compromettre la sécurité ou la confidentialité des données.
CONCLUSION
Bien que les flux de données chiffrés présentent un défi pour la détection des menaces, il n'est pas si important que ça. En effet, la détection d'attaques repose essentiellement sur des informations stratégiques contenues dans la partie non chiffrée du flux.
Jizô NDR offre aux professionnels de la cybersécurité un arsenal de stratégies avancées pour contourner les obstacles du flux chiffrés et ainsi assurer une détection efficace et proactive des menaces, même les plus avancées.
En exploitant l'analyse comportementale, les heuristiques, l'IA, le déchiffrement sélectif et l'intelligence collaborative, Jizô NDR permet une approche complète pour identifier et atténuer les cybermenaces, même dans des environnements hautement sécurisés et chiffrés.
Sesame it continue à innover et à partager ses connaissances, renforçant les défenses de ses clients dans le paysage en constante évolution des menaces cybernétiques, pour réduire les coûts économique et humain de la cybercriminalité.