L'architecture SIEM constitue la colonne vertébrale qui guide la stratégie de sécurité d'une organisation en facilitant le processus de collecte, de corrélation et d'analyse des données de sécurité dans l'ensemble de l'environnement informatique. Comme les systèmes SIEM fournissent des informations en temps réel sur tout incident de sécurité potentiel, une organisation peut détecter les menaces plus rapidement et, par conséquent, y répondre ou les atténuer beaucoup plus rapidement.
En fait, il a récemment été rapporté que plus de 70 % des entreprises américaines considèrent le SIEM comme la solution à leur infrastructure de cybersécurité. En effet, alors que les attaques continuent de gagner en complexité, le moment n'a jamais été aussi propice pour prendre conscience de l'importance cruciale d'une solution SIEM solide et bien intégrée.
Dans cet article, nous examinerons l'évolution, les composants clés et les meilleures pratiques de l'architecture SIEM, les améliorations apportées aux capacités SIEM par des solutions avancées, ainsi que l'avenir de cette technologie essentielle.
L'évolution de l'architecture SIEM
Le concept des systèmes SIEM a considérablement évolué depuis leur création. Au début des années 2000, lors de leur conception initiale, les solutions SIEM étaient principalement axées sur la gestion des journaux et les rapports de conformité. L'architecture initiale était assez simple. Les exigences relatives aux systèmes SIEM ont continué d'évoluer au fur et à mesure que les cybermenaces se développaient.
Les infrastructures informatiques modernes génèrent des volumes de données qui ont submergé les SIEM traditionnels, entraînant une dégradation des performances, une détection tardive des menaces et un taux élevé de faux positifs. En 2018, près de 93 % des entreprises se sont déclarées dépassées par le volume d'alertes de sécurité générées par leurs systèmes SIEM.
Ces défis trouvent leur réponse dans l'architecture SIEM moderne, qui intègre des analyses de pointe, l'apprentissage automatique et des informations sur les menaces pour une meilleure détection et une plus grande réactivité. Une fois encore, la transition des solutions sur site vers des modèles cloud et hybrides a modifié l'architecture SIEM afin d'offrir une bonne évolutivité et des capacités de recherche de menaces en temps réel.
Étapes clés de l'évolution du SIEM :
Début des années 2000 : introduction du SIEM axé sur la gestion des journaux
Au début des années 2000, les systèmes SIEM étaient généralement axés sur la gestion des journaux. À cette époque, les entreprises ont commencé à prendre conscience de la nécessité de collecter les données de journaux produites par diverses sources, telles que les pare-feu, les systèmes de détection d'intrusion et les serveurs, et de les stocker dans un emplacement centralisé.
Ces premières solutions SIEM offraient aux équipes de sécurité un emplacement unique pour stocker les journaux et les interroger afin de détecter les activités suspectes et d'effectuer des analyses approfondies. Cependant, leurs capacités étaient plutôt limitées, se contentant principalement d'agréger les données de journaux avec quelques corrélations de base afin de fournir une alerte sur un incident de sécurité susceptible de se produire.
Mil des années 2010 : Apparition de l'analyse avancée et de l'apprentissage automatique dans le SIEM
Au milieu des années 2010, l'évolution du SIEM a atteint un tout nouveau niveau avec l'introduction de l'analyse avancée et de l'apprentissage automatique. Les cybermenaces devenant de plus en plus sophistiquées et difficiles à détecter à l'aide des méthodes traditionnelles, il est devenu courant pour les systèmes SIEM d'inclure des algorithmes d'apprentissage automatique afin de traiter de grands volumes de données à la recherche de modèles indiquant une éventuelle menace pour la sécurité.
C'est également à cette époque qu'est apparue l'analyse du comportement des utilisateurs et des entités (UEBA), qui permet aux systèmes SIEM d'établir une norme de comportement habituel et de reconnaître les écarts par rapport à celle-ci qui pourraient signaler des menaces internes ou des menaces persistantes avancées. Ces capacités ont permis d'affiner la détection des menaces en minimisant les faux positifs.
Fin des années 2010 : passage aux architectures SIEM hybrides et basées sur le cloud
Des changements réels dans l'architecture SIEM sont finalement apparus à la fin des années 2010, sous l'impulsion de véritables solutions basées sur le cloud et de dérivés hybrides. Les entreprises ont commencé à abandonner les infrastructures sur site au profit de services cloud à grande échelle, et les systèmes SIEM ont été contraints de renouveler leurs offres pour prendre en charge ces nouveaux environnements. Ces solutions SIEM basées sur le cloud étaient beaucoup plus évolutives, flexibles et rentables, ce qui a permis aux entreprises de gérer plus facilement la sécurité dans des environnements informatiques diversifiés et distribués.
Les architectures SIEM hybrides ont également fait leur apparition, combinant les avantages des solutions sur site et basées sur le cloud : elles permettent aux organisations de garder le contrôle sur les données sensibles tout en tirant parti de l'évolutivité et des fonctionnalités avancées offertes par le cloud. Cette évolution est motivée par la nécessité de gérer la sécurité dans des environnements informatiques de plus en plus complexes, normalisés par une combinaison de systèmes cloud, sur site et hybrides.
2020 et au-delà : intégration de l'IA et de l'automatisation pour une détection et une réponse améliorées aux menaces
À la fin des années 2010, l'architecture SIEM a pris un tournant radical. Alors que les organisations abandonnaient rapidement les infrastructures sur site au profit des services cloud, les systèmes SIEM ont commencé à adopter ces nouveaux environnements. Ainsi, les solutions SIEM basées sur le cloud pouvaient garantir une évolutivité, une flexibilité et une rentabilité bien supérieures, permettant aux organisations de gérer leur sécurité dans des environnements informatiques diversifiés et distribués.
En temps voulu, des architectures SIEM hybrides ont vu le jour, intégrant des solutions sur site et basées sur le cloud. Cela permet aux entreprises de conserver leurs données sensibles tout en tirant parti de l'évolutivité et des capacités avancées du cloud. Cette évolution a été motivée par la nécessité de gérer la sécurité dans un environnement informatique, des systèmes sur site et des systèmes hybrides de plus en plus complexes.
Quels sont les composants de l'architecture SIEM ?
L'architecture SIEM est robuste et comprend un certain nombre de composants clés qui jouent un rôle très important dans le processus de surveillance totale de la sécurité et de réponse aux incidents. Il est donc essentiel de comprendre les différents composants lors de la création ou de l'amélioration d'une solution SIEM afin de répondre aux exigences de la cybersécurité moderne. À cet égard, voici quelques composants clés d'une solution SIEM robuste.
1. Collecte et agrégation des données
La base de tout système SIEM est la collecte et l'agrégation de données, qui consiste à extraire des informations de sécurité provenant d'une grande variété de sources : périphériques réseau, y compris les pare-feu et les routeurs ; serveurs ; terminaux ; et applications, y compris celles hébergées dans le cloud. Les systèmes SIEM modernes sont conçus pour prendre en charge de grands volumes de données, en agrégeant les journaux en temps réel, provenant de centaines, voire de milliers de sources.
Cette capacité est importante pour s'assurer que tout est couvert et combiné, et que chaque événement de sécurité potentiel dans l'environnement informatique de l'organisation est capturé. Elle ouvrira également la voie à l'agrégation de données en temps réel, permettant de détecter les incidents de sécurité avec rapidité et efficacité.
2. Normalisation et analyse
L'étape importante suivante dans le processus après la collecte est la normalisation et l'analyse syntaxique. Lorsque les données sont collectées à partir de diverses sources, elles se présentent généralement sous de nombreux formats. Cette diversité des formats de journaux pose un problème pour l'analyse et la corrélation des informations. Au cours du processus de normalisation, ces formats de journaux diversifiés sont transformés en un format standardisé, beaucoup plus facile à traiter pour le SIEM.
L'analyse syntaxique décompose davantage les données des journaux en éléments bien structurés, ce qui facilite l'identification et l'analyse de détails spécifiques dans les journaux. Il s'agit d'une étape très importante, car sans normalisation et analyse syntaxique, il serait impossible de corréler efficacement des événements provenant de différentes sources.
3. Moteur de corrélation
Le moteur de corrélation est probablement la partie la plus critique d'un système SIEM, car c'est là que s'effectue le cœur de l'analyse d'un tel système. Ce moteur traite les données normalisées afin d'identifier les modèles et les relations qui, autrement, indiqueraient une menace pour la sécurité. Il pourrait exécuter un moteur de corrélation capable de détecter plusieurs tentatives de connexion infructueuses sur différents terminaux en peu de temps, ce qui pourrait indiquer une attaque par force brute. Les solutions SIEM modernes utilisent diverses techniques de corrélation pour améliorer la détection des menaces.
La corrélation basée sur des règles s'appuie sur les règles définies par l'administrateur ou autre pour déclencher une alerte en cas d'identification d'un modèle particulier. Dans l'analyse comportementale, elle utilise la technologie d'apprentissage automatique pour identifier les actions qui ne correspondent pas à un comportement normal. En outre, les renseignements sur les menaces font désormais partie de la plupart des SIEM, ce qui permet au moteur de corrélation de rechercher les événements se produisant à l'intérieur par rapport aux menaces extérieures connues.
4. Alertes et rapports
C'est là que les alertes générées par le système SIEM prennent toute leur importance, car lorsque le moteur de corrélation identifie un incident de sécurité potentiel, la rapidité de la réponse dépend en grande partie de ces alertes. Celles-ci sont généralement transmises aux analystes de sécurité qui enquêtent plus en détail et répondent aux menaces. Dans certains cas, celles-ci peuvent également être intégrées à des plateformes de réponse aux incidents, voire à des réponses automatisées, ce qui permet de réagir plus rapidement aux menaces critiques.
Une alerte efficace permet de notifier immédiatement les équipes de sécurité en cas de trace ou de problème signalé, réduisant ainsi le temps de correction d'une vulnérabilité. Les rapports qui fournissent des informations détaillées sur les tendances en matière de sécurité, le statut de conformité de l'organisation et l'efficacité générale de la sécurité constituent d'autres fonctionnalités essentielles du système SIEM. À cet égard, la plupart des systèmes SIEM modernes ont déjà été étendus pour fournir des tableaux de bord personnalisables qui permettent aux équipes de sécurité de surveiller les indicateurs clés et de préparer des rapports adaptés à leurs besoins.
5. Gestion et conservation des journaux
Certaines des principales préoccupations liées à l'architecture SIEM concernent la gestion et la conservation des journaux en matière de conformité et d'enquêtes judiciaires. À cet effet, les systèmes SIEM doivent stocker les journaux de manière sécurisée et les rendre accessibles chaque fois que cela est nécessaire pour des audits ou des enquêtes. Une bonne gestion des journaux implique de les organiser et de les conserver de manière à ce qu'ils soient faciles à récupérer et à analyser en cas d'incident ou d'audit.
Les politiques de conservation varient en fonction des réglementations industrielles spécifiques. Pour le moins, des secteurs tels que la santé exigent la conservation des journaux pendant au moins six ans, conformément à la loi sur la portabilité et la responsabilité en matière d'assurance maladie (Health Insurance Portability and Accountability Act). Cela suppose qu'un système SIEM doit non seulement stocker les journaux de manière sécurisée, mais aussi les conserver pendant la durée prescrite, à condition qu'ils restent intacts, sans modification ni perte pendant cette période.
Meilleures pratiques pour l'architecture SIEM
La mise en œuvre d'une solution SIEM n'est pas une mince affaire, car elle nécessite non seulement une réflexion approfondie, mais aussi une mise en œuvre méticuleuse. Si vous souhaitez tirer le meilleur parti de votre architecture SIEM, voici quelques bonnes pratiques à garder à l'esprit :
1. Définir des objectifs clairs
Tout d'abord, il est important de savoir pourquoi vous avez besoin de mettre en œuvre un système SIEM. Précisez ce que vous souhaitez obtenir grâce à ce système, qu'il s'agisse de conformité, de détection des menaces ou des deux. Par exemple, si votre objectif principal est de respecter les normes dictées par le RGPD ou la loi HIPAA, vous devrez alors orienter votre SIEM vers la collecte de données et la création de rapports qui satisfont aux exigences réglementaires.
Si vous vous intéressez à la détection et à la réponse aux menaces, la meilleure configuration pour votre SIEM doit être mise en place pour détecter et répondre en temps réel à tout type d'incident de sécurité. Des objectifs bien définis vous permettront de choisir les fonctionnalités, les sources de données et les configurations SIEM appropriées, de manière à optimiser le système pour répondre à tous les besoins spécifiques et aux différents défis de votre organisation.
2. Hiérarchiser les sources de données
Tous les journaux capturés par un système SIEM n'ont pas la même importance pour toutes les organisations. Par conséquent, la hiérarchisation des sources de données est un élément essentiel sur lequel une solution SIEM doit se concentrer. Par exemple, votre organisation peut être particulièrement préoccupée par les menaces internes. Les données provenant des systèmes de gestion des identités et des accès et des terminaux doivent être prioritaires, car elles constituent la base des informations critiques sur le comportement des utilisateurs et les activités des systèmes.
Cela permettrait un filtrage approprié, de sorte que le SIEM ne soit pas submergé d'informations non pertinentes et concentre son attention sur l'analyse des données les plus pertinentes. Dans un rapport publié en 2023, Gartner souligne que les organisations qui hiérarchisent les sources de données en fonction des risques sont 40 % plus efficaces pour détecter les menaces et y répondre, soulignant ainsi l'importance d'une gestion stratégique des données.
3. Ajustez régulièrement votre SIEM
Un système SIEM nécessite un ajustement continu pour rester efficace. L'ajustement régulier comprend l'ajustement des règles de corrélation, la mise à jour des flux de renseignements sur les menaces et le raffinement des seuils d'alerte à la lumière du dernier paysage des menaces et des changements au sein de l'organisation. Sans ajustement périodique, un SIEM peut produire des tonnes de faux positifs ou ne pas détecter correctement les menaces émergentes. Cette maintenance permet au SIEM de rester réactif face aux menaces réelles tout en réduisant au minimum les alertes inutiles.
Des révisions et des mises à jour régulières de la configuration du système permettent d'optimiser les performances afin de garantir l'efficacité continue des capacités de détection et de réponse aux menaces.
4. Intégrez les informations sur les menaces
L'ajout de flux de renseignements externes sur les menaces renseignements sur les menaces améliorera considérablement les capacités de détection et de réponse de votre SIEM. Les renseignements sur les menaces ajoutent un contexte qui aide à comprendre plusieurs menaces connues, notamment les IOC et les tactiques utilisées par les cybercriminels. Les informations contextuelles aident le système SIEM à identifier les menaces potentielles avec beaucoup plus de précision et à réduire les faux positifs.
Cela sera encore complété par l'enrichissement des capacités du SIEM à corréler les données internes avec les indicateurs de menaces externes grâce à l'intégration des renseignements sur les menaces, permettant ainsi d'obtenir des alertes plus précises et plus exploitables.
5. Assurer l'évolutivité
Les organisations se développent et, avec cette croissance, la quantité de journaux et d'événements de sécurité qu'elles génèrent augmente également. L'évolutivité de l'architecture SIEM est primordiale pour soutenir la croissance des données, mais elle ne doit pas nuire aux performances. L'évolutivité garantit que, à mesure que l'organisation se développe, le système SIEM peut traiter des volumes de données croissants et maintenir son efficacité.
Améliorer l'architecture SIEM avec SentinelOne
Les systèmes SIEM traditionnels constituent une bonne base pour la surveillance de la sécurité. Leur intégration à des outils de nouvelle génération, tels que SentinelOne, vous permettra de passer à un niveau supérieur en matière de sécurité. SentinelOne est une solution de détection et de réponse aux incidents sur les terminaux qui utilise l'IA et l'automatisation pour détecter, analyser et répondre aux menaces en temps réel.
1. Détection des menaces en temps réel
Le SIEM basé sur l'IA SentinelOne Singularity™ assure une détection en temps réel de manière transparente grâce à une combinaison d'algorithmes avancés d'apprentissage automatique et d'analyses basées sur l'IA. Votre organisation peut détecter les menaces en temps quasi réel, réduisant ainsi le temps de détection de plusieurs heures ou jours à quelques secondes seulement. Une identification rapide des menaces permet d'agir rapidement face à une menace potentielle, limitant ainsi l'impact de cette dernière et établissant une nouvelle norme en matière de cybersécurité d'entreprise.
2. Capacités de réponse automatisées
Le Singularity™ AI SIEM permet des réponses automatisées puissantes, amplifiant considérablement l'efficacité des opérations de sécurité. Lorsqu'une menace est identifiée, l'AI SIEM est capable de prendre des mesures de confinement et de correction pour neutraliser automatiquement la menace. La réponse automatisée aux incidents réduit les temps de réponse jusqu'à 85 % et libère vos équipes de sécurité de cette charge excessive. Ainsi, votre organisation sera mieux à même de gérer les menaces tout en se concentrant sur des initiatives stratégiques en matière de sécurité.
3. Visibilité et contexte améliorés
Avec le Singularity™ AI SIEM de SentinelOne, chaque menace détectée bénéficie d'une visibilité et d'un contexte étendus. Il fournit des vecteurs d'attaque détaillés, les systèmes affectés et des mesures correctives suggérées. Ces informations supplémentaires apportent une profondeur supplémentaire à l'analyse des menaces, permettant une prise de décision appropriée et une réponse justifiée aux incidents de sécurité.
4. Intégration transparente
Singularity™ AI SIEM est conçu pour s'intégrer à des outils tiers. Tout cela conduit à un processus de gestion de la sécurité exponentiellement plus transparent et plus efficace, dans lequel des sources de données hétérogènes sont analysées en temps réel, renforçant ainsi la capacité de votre organisation à détecter, analyser et répondre aux menaces.
Singularity™ AI SIEM
Ciblez les menaces en temps réel et rationalisez les opérations quotidiennes avec le SIEM AI le plus avancé au monde de SentinelOne.
Obtenir une démonstrationL'avenir de l'architecture SIEM
À mesure que les cybermenaces continuent d'évoluer, l'architecture SIEM doit également s'adapter. L'avenir du SIEM sera probablement façonné par les progrès de l'IA, de l'automatisation et du cloud computing. Voici ce à quoi nous pouvons nous attendre dans les années à venir :
1. Intégration accrue de l'IA et de l'apprentissage automatique
À l'avenir, l'IA et l'apprentissage automatique vont devenir encore plus indissociables des fonctionnalités des systèmes SIEM. Des algorithmes d'IA avancés amélioreront la détection des menaces en identifiant des modèles complexes et des anomalies qui auraient pu passer inaperçus avec les méthodes traditionnelles. Les modèles d'apprentissage automatique amélioreront l'analyse des menaces en temps réel, mais fourniront également des analyses prédictives pour anticiper les menaces potentielles avant qu'elles ne se concrétisent pleinement. Cette capacité proactive permettra aux organisations de mettre en place des mécanismes de défense bien à l'avance et même d'essayer de repousser les attaques avant qu'elles ne se produisent. Les capacités évolutives de l'IA rendront la détection des menaces plus subtile et plus précise, ce qui entraînera un changement radical dans le fonctionnement des systèmes SIEM.
2. Accent accru sur l'automatisation
La principale caractéristique architecturale des futurs SIEM est l'automatisation. L'automatisation signifie moins d'interventions manuelles, ce qui permet des processus de détection et de réponse aux menaces plus fluides, plus efficaces et plus rapides, conduisant à une meilleure efficacité opérationnelle. Cette évolution résout tous les problèmes liés à la surcharge d'alertes et d'incidents auxquels les équipes de sécurité sont généralement confrontées.
Cela permettra en retour d'accélérer les temps de réponse aux incidents et de réduire la charge de travail globale du personnel de sécurité. En effet, d'ici 2025, 60 % des activités réalisées dans le cadre des opérations de sécurité seront automatisées, ce qui représente un bond considérable par rapport aux 30 % prévus en 2022. Cela montre une fois de plus que l'automatisation va jouer un rôle très important dans la mise à niveau et le réglage des systèmes SIEM.
3. Solutions SIEM natives du cloud
Compte tenu de la tendance croissante à la migration des infrastructures organisationnelles vers le cloud, les solutions SIEM natives du cloud gagneront en importance dans un avenir proche. Elles offriront une meilleure évolutivité et une plus grande flexibilité que les systèmes traditionnels sur site et seront en mesure de s'adapter à la nature dynamique des environnements cloud.
Elles offriront également un traitement en temps réel amélioré, permettant ainsi une analyse et une réponse rapides aux événements de sécurité en temps réel. Cela rendra l'évolutivité à la demande des ressources et l'intégration fluide avec d'autres outils basés sur le cloud encore plus attrayantes pour les organisations qui recherchent une meilleure posture de cybersécurité dans cet environnement numérique en constante évolution.
Conclusion
L'architecture des SIEM a considérablement évolué au cours des deux dernières décennies, passant de simples systèmes de gestion des journaux à des plateformes intelligentes tirant parti de l'IA et de l'automatisation. Il sera essentiel de comprendre les composants des SIEM, les meilleures pratiques de déploiement et d'améliorer votre système à l'aide d'outils tels que SentinelOne pour mettre en place un cadre de sécurité robuste. Compte tenu de la complexité croissante des cybermenaces, l'avenir de l'architecture SIEM sera assuré par des développements continus autour de l'IA, de l'automatisation et des technologies cloud.
FAQs
L'architecture SIEM fait référence à un cadre structuré qui fusionne des composants logiciels et matériels, ce qui facilite la collecte, l'analyse et la réponse aux données liées à la sécurité provenant de sources disparates à travers l'infrastructure informatique d'une organisation. Elle permet la détection, l'analyse et la réponse aux menaces de sécurité en temps réel.
Les quatre principaux composants d'une architecture SIEM sont la collecte et l'agrégation des données, la normalisation et l'analyse syntaxique, le moteur de corrélation, ainsi que les alertes et les rapports.
Les plus courants sont la gestion de volumes importants de données de sécurité, le réglage du système afin de minimiser les faux positifs, l'intégration avec l'infrastructure informatique existante et l'évolutivité lorsque l'organisation se développe.
L'architecture SIEM moderne se distingue des systèmes traditionnels par l'intégration d'analyses avancées, d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle afin d'améliorer la précision de la détection des menaces. Elle repose également souvent sur des plateformes cloud, ce qui lui confère une évolutivité et un traitement en temps réel bien supérieurs à ceux de certaines solutions sur site plus anciennes.