Cybersécurité et Big Data : comment les données permettent-elles de mieux détecter les cybermenaces ?

Les entreprises génèrent aujourd’hui une quantité considérable de données numériques.

Connexions, échanges réseau, journaux systèmes, accès aux applications, mouvements de fichiers ou encore activités sur les infrastructures cloud : chaque interaction peut laisser une trace.

Longtemps considérées comme de simples informations techniques, ces données peuvent désormais devenir un véritable outil de défense contre les cyberattaques.

En les centralisant et en les analysant à grande échelle, les entreprises peuvent détecter des comportements inhabituels, identifier des signaux faibles et reconstituer certaines étapes d’une attaque. L’ENISA souligne notamment que l’analyse de grands volumes de données de sécurité peut améliorer la détection des menaces, notamment grâce à la corrélation d’informations provenant de différentes sources.

Chaque action numérique laisse une trace

Lorsqu’un utilisateur se connecte à une application, qu’un serveur échange des données ou qu’un équipement accède au réseau, différents événements peuvent être enregistrés.

Ces journaux, souvent appelés logs, permettent notamment de conserver une trace des activités réalisées sur les systèmes et les réseaux. Le NIST considère leur gestion et leur analyse comme des éléments importants pour identifier et investiguer les incidents de cybersécurité.

Pris séparément, ces événements peuvent sembler anodins.

Une connexion depuis une adresse IP inhabituelle.
Une augmentation du nombre de requêtes.
Un accès à un serveur à une heure inhabituelle.
Le téléchargement soudain d’un grand volume de fichiers.

Mais lorsqu’ils sont analysés ensemble, ils peuvent révéler un comportement anormal.

Le Big Data permet de croiser les informations

C’est ici que le Big Data prend tout son intérêt pour la cybersécurité.

Une entreprise peut collecter des données provenant de nombreuses sources :

serveurs, postes de travail, équipements réseau, applications, services cloud, systèmes d’authentification ou solutions de sécurité.

L’analyse de ces informations permet ensuite de rechercher des relations entre des événements qui, pris isolément, ne semblent pas forcément suspects.

L’ENISA explique justement que les approches Big Data permettent de corréler efficacement de nombreuses données de sécurité et d’analyser des historiques importants afin de mieux identifier des menaces et des schémas d’attaque.

Détecter une anomalie plutôt qu’attendre une signature

Les méthodes traditionnelles de détection peuvent notamment rechercher des signatures ou des indicateurs connus.

Mais une attaque nouvelle ne possède pas forcément une signature déjà identifiée.

L’analyse comportementale apporte alors une autre approche.

Plutôt que de se demander uniquement :

« Est-ce une attaque que nous connaissons ? »

les systèmes peuvent également chercher à savoir :

« Est-ce que ce comportement correspond à ce qui est normalement observé ? »

Une connexion inhabituelle, une série d’actions anormales ou une combinaison rare d’événements peut ainsi déclencher une alerte.

Cette logique est particulièrement utile lorsqu’il s’agit d’identifier des comportements encore inconnus.

Un exemple concret

Imaginons un salarié qui se connecte normalement depuis la France, utilise chaque jour quelques applications professionnelles et télécharge un volume limité de fichiers.

Un matin, le système détecte :

une connexion depuis un emplacement inhabituel → plusieurs tentatives d’authentification → accès à des ressources rarement utilisées → téléchargement massif de données.

Chaque événement pourrait, pris séparément, avoir une explication légitime.

En les analysant ensemble, le système peut toutefois identifier une situation inhabituelle et demander une vérification.

Le Big Data permet donc de mettre les événements en contexte.

Retrouver les étapes d’une attaque après coup

L’analyse des données ne sert pas uniquement à détecter une menace en temps réel.

Elle peut également être utilisée après un incident.

Lorsqu’une attaque est découverte, les équipes de sécurité doivent essayer de comprendre :

Quand l’attaquant est-il entré ?

Quel compte a été compromis ?

Quels systèmes ont été consultés ?

Quelles données ont été manipulées ?

Comment l’attaque s’est-elle propagée ?

La conservation et l’analyse des historiques peuvent permettre de reconstituer une partie de cette chronologie. L’ENISA souligne notamment que les analyses à grande échelle peuvent aider à remonter dans l’historique et à identifier les différentes étapes d’une attaque, même lorsque l’événement initial n’a pas été détecté immédiatement.

Le temps réel devient essentiel

Dans certains environnements, analyser les données plusieurs heures après leur génération peut être insuffisant.

Une attaque peut progresser très rapidement.

Les infrastructures modernes doivent donc être capables de traiter certaines informations au fur et à mesure qu’elles sont produites.

Cette capacité permet d’identifier plus rapidement des comportements suspects et de déclencher une réponse.

Les architectures Big Data peuvent notamment contribuer à gérer de gros volumes de données provenant de nombreuses sources tout en permettant des analyses rapides.

Le rôle des plateformes de supervision

Cette logique se retrouve notamment dans les solutions de Security Information and Event Management, ou SIEM.

Leur objectif est de centraliser les événements provenant de différentes sources afin de faciliter leur surveillance, leur corrélation et leur analyse.

L’ENISA identifie d’ailleurs explicitement l’utilisation du Big Data pour les systèmes avancés de gestion des informations et événements de sécurité parmi les principaux cas d’usage étudiés.

Cela permet aux équipes de sécurité de disposer d’une vision plus globale des activités qui se déroulent sur leurs infrastructures.

L’intelligence artificielle peut aller encore plus loin

Le Big Data constitue également une base importante pour certaines applications d’intelligence artificielle et de machine learning.

Plus les données disponibles sont nombreuses et pertinentes, plus il devient possible de rechercher des modèles comportementaux complexes.

Un système peut par exemple apprendre à distinguer certaines activités habituelles de comportements inhabituels.

L’objectif n’est cependant pas de laisser une intelligence artificielle décider seule qu’une attaque est en cours.

Les résultats doivent être interprétés dans leur contexte et vérifiés par des professionnels.

L’enjeu est surtout de permettre aux équipes de traiter plus rapidement une quantité de données qu’un humain ne pourrait pas analyser manuellement.

La qualité des données reste essentielle

Accumuler énormément de données ne garantit pas une meilleure cybersécurité.

Des informations incomplètes, mal horodatées, dupliquées ou provenant de systèmes mal configurés peuvent compliquer l’analyse.

La collecte doit donc être accompagnée d’un véritable travail de qualité, de normalisation et de gouvernance des données.

Il faut également déterminer quelles informations doivent être conservées, combien de temps et dans quelles conditions.

Plus de données signifie aussi plus de responsabilités

Les données de sécurité peuvent contenir des informations sensibles.

Les entreprises doivent donc protéger les données qu’elles collectent elles-mêmes.

L’ENISA souligne notamment les enjeux liés à la protection de la vie privée dans les environnements Big Data et l’importance d’intégrer les mécanismes de protection des données directement dans les processus de traitement.

La cybersécurité ne consiste donc pas seulement à exploiter les données pour détecter les attaques.

Il faut également sécuriser les données utilisées pour assurer cette protection.

Vers une cybersécurité davantage basée sur les données

L’évolution des infrastructures numériques entraîne une multiplication des événements à surveiller.

Cloud, applications, objets connectés, services en ligne et réseaux génèrent en permanence de nouvelles informations.

Face à cette croissance, les entreprises doivent être capables de transformer cette masse de données en informations exploitables.

Le Big Data permet précisément de franchir une étape supplémentaire : ne plus analyser les événements uniquement un par un, mais rechercher des relations, des tendances et des comportements à grande échelle.

Cette approche peut contribuer à améliorer la détection, l’investigation et la compréhension des cybermenaces.

La donnée devient une ligne de défense

Une cyberattaque laisse rarement une seule trace.

Elle peut produire une succession d’événements répartis sur plusieurs systèmes et plusieurs heures, voire davantage.

En reliant ces informations, les équipes de sécurité peuvent obtenir une vision beaucoup plus complète d’une situation.

Le Big Data ne remplace donc pas les solutions de cybersécurité traditionnelles. Il leur apporte une capacité supplémentaire : celle de rapprocher des milliers, voire des millions d’événements pour identifier ce qui serait difficile à voir autrement.

À mesure que les infrastructures numériques continuent de se développer, la capacité à collecter, analyser et interpréter ces données deviendra un élément toujours plus important de la stratégie de défense des entreprises.

En cybersécurité, mieux exploiter les données peut finalement permettre de voir l’attaque avant qu’elle ne devienne visible à l’œil nu.