Une violation de données coûte en moyenne 4,48 millions de dollars par an en 2024, et ce chiffre augmente de 10 % chaque année, selon le rapport IBM Cost of a Data Breach Report 2024 ! Vos informations sensibles ne sont jamais en sécurité. Elles peuvent facilement tomber entre de mauvaises mains ! Les lacs de données Extended Detection and Response (XDR) sont nés du besoin de solutions de cybersécurité avancées et complexes. Ils peuvent vous aider à protéger et à sécuriser vos données contre les menaces futures. Vous devez toutefois savoir comment ils fonctionnent afin d'en tirer le meilleur parti.
Dans cet article, nous allons discuter de ce qu'est un lac de données XDR. Nous aborderons ses principaux avantages et les meilleures pratiques qui s'y rapportent. Vous apprendrez ci-dessous comment accélérer la détection des menaces, les temps de réponse, et bien plus encore.
Plongeons-nous dans les lacs de données XDR.
Qu'est-ce qu'un lac de données XDR ?
Un lac de données XDR lac de données est essentiellement un référentiel où sont centralisées les données de sécurité provenant de divers environnements, qu'il s'agisse du trafic réseau ou des terminaux, dans l'environnement cloud. Supposons maintenant que vous soyez confronté à des attaques de ransomware assez complexes. Vous disposez de journaux dispersés sur un si grand nombre d'outils qu'il est presque difficile de retracer la source en temps réel. C'est là qu'intervient un lac de données XDR. Il rassemble toutes ces informations en un seul endroit, ce qui permet une analyse rapide et une détection automatisée des menaces.
Un lac de données XDR peut corréler une connexion suspecte avec l'activité d'un terminal en temps réel. Cela permet aux ingénieurs en sécurité d'atténuer les risques beaucoup plus rapidement et de rationaliser la réponse aux incidents. Voyons en quoi les lacs de données XDR diffèrent des lacs de données traditionnels. Lac de données XDR vs lacs de données traditionnels
Les cybermenaces sont récemment devenues complexes, et les lacs de données traditionnels ne parviennent pas à fournir la visibilité nécessaire aux équipes de sécurité. Bien sûr, ils regorgent de données brutes non analysées, mais il devient difficile de repérer les menaces sans contexte. Il s'agit plutôt d'une enquête sur une cyberattaque et de devoir passer en revue une infinité de journaux qui semblent n'avoir aucun sens. C'est une tâche écrasante qui prend beaucoup de temps.
Avec un lac de données XDR, tout change, depuis l'extraction des données des terminaux, des réseaux et des clouds jusqu'à la connexion de tous ces éléments avec de meilleures informations et une réponse plus rapide. Cela modifie le mode de fonctionnement des équipes de sécurité, qui est désormais axé sur le contexte.
Examinons de plus près les composants essentiels d'un lac de données XDR.
Composants essentiels d'un lac de données XDR
Les lacs de données XDR offrent généralement des capacités complètes de recherche des menaces. Les équipes SecOps deviennent de plus en plus intelligentes, tout comme les cybercriminels qui testent de nouvelles tactiques d'attaque pour s'en prendre aux organisations. Les lacs de données XDR modernes combinent une sécurité modulaire avec des analyses avancées, SIEM et une multitude de fonctionnalités avancées de détection des menaces pour sécuriser les environnements cloud natifs.
Nous pouvons décrire les composants essentiels d'un lac de données XDR comme suit :
- Moteur d'automatisation : Hiérarchise les menaces, effectue le triage et l'atténuation des événements, hiérarchise les risques et opère sur toutes les analyses.
- Moteur d'ingestion et d'analyse des données : Il ingère les données provenant de plusieurs sources dans des formats bruts, les transforme et les structure. Il analyse également les données relatives aux événements de sécurité provenant de divers outils. Les lacs de données XDR collectent les données provenant des terminaux, des réseaux, des services cloud et des journaux d'application.
- Stockage des données : Les lacs de données XDR rendent vos données ingérées sécurisées, stockables et évolutives. Pour ce faire, ils utilisent une combinaison de bases de données NoSQL, de solutions de stockage d'objets et de systèmes de fichiers distribués.
- Traitement des données : Ils utilisent des frameworks de traitement des données tels qu'Apache Flink, Apache Spark et d'autres outils similaires. Ils utilisent également des solutions de transformation des données telles qu'AWS Glue et Apache NiFi pour le traitement des données.
- Enrichissement des données : Ils ajoutent du contexte à vos données et les préparent pour une meilleure analyse. Cela implique également le catalogage des données en temps réel, comme l'attribution des bonnes catégories et l'ajout de couches d'informations.
Avantages de l'utilisation d'un lac de données XDR
Un lac de données XDR offre de nombreux avantages qui peuvent aider à atténuer certaines difficultés courantes rencontrées par les ingénieurs en sécurité et les développeurs.
1. Amélioration de la détection des menaces
Un lac de données XDR collecte des données provenant de plusieurs sources, ce qui permet d'identifier des menaces extrêmement complexes que les solutions traditionnelles auraient du mal, voire seraient incapables, de détecter. Par exemple, lors d'une attaque par ransomware, un lac de données XDR pourrait corréler des activités anormales sur les fichiers avec des tentatives de connexion suspectes afin de fournir des alertes précoces et un contexte précieux aux équipes.
2. Amélioration de la réponse aux incidents
Grâce à l'analyse des données en temps réel et aux alertes automatisées, les lacs de données XDR contribuent à réduire les temps de réponse. Imaginez qu'une alerte soit déclenchée par un appareil non autorisé : l'équipe de sécurité peut immédiatement consulter toutes les données pertinentes. Cela inclut des informations telles que les adresses IP, les journaux d'activité récents et d'autres détails pertinents, le tout en temps réel.
3. Gestion centralisée des données
Les données de sécurité sont souvent stockées dans des silos, ce qui rend les investigations difficiles et sujettes à des erreurs. Un lac de données XDR élimine le besoin de passer d'un outil à l'autre en centralisant les journaux et les événements en un seul endroit, ce qui permet de gagner du temps et de réduire le risque de passer à côté d'informations essentielles.
4. Rentabilité
Les solutions de sécurité traditionnelles peuvent nécessiter plusieurs outils et abonnements, ce qui augmente les coûts. Un lac de données XDR combine ces fonctions, réduisant ainsi le besoin de multiples licences et diminuant les coûts à long terme.
5. Évolutivité et flexibilité
Un lac de données XDR est conçu pour évoluer avec votre organisation. À mesure que votre infrastructure et votre volume de données augmentent, le lac de données peut traiter des ensembles de données plus importants, ce qui permet aux équipes de sécurité de continuer à assurer la surveillance et l'analyse sans ralentissement.
Voyons maintenant comment créer efficacement un lac de données XDR.
Création d'un lac de données XDR
La création d'un lac de données XDR nécessite une planification et une exécution minutieuses. Voici comment vous pouvez créer une base solide.
1. Planification et stratégie
Commencez par définir un objectif clair. Par exemple, un établissement financier confronté à des données fragmentées sur les menaces devrait donner la priorité à l'unification des journaux des terminaux, du réseau et du cloud. Définissez vos principaux objectifs en matière de sécurité, tels que la réduction des délais de réponse aux incidents ou l'amélioration de la précision de la détection des menaces.
2. Sélectionner les bons outils et technologies
Il est essentiel de choisir les bons outils. Les grandes entreprises en pleine croissance peuvent avoir besoin d'options basées sur le cloud pour gérer toutes leurs données. Quel que soit votre choix, il doit fonctionner de manière fluide avec ce que vous avez déjà en place, comme les pare-feu et les systèmes de sécurité.
3. Intégrer les systèmes existants
L'intégration est également importante. Supposons qu'un hôpital dispose déjà de SIEM, des pare-feu et une protection des terminaux, votre lac de données XDR doit être capable de collecter et de relier les données provenant de toutes ces sources, vous offrant ainsi une vue d'ensemble complète.
4. Garantir la qualité et la cohérence des données
Assurez-vous que vos données sont de la meilleure qualité possible. Si une entreprise de commerce électronique traite des tonnes de données, elle doit s'assurer que les données qui alimentent le lac de données XDR sont propres, cohérentes et toujours à jour. Des données désordonnées peuvent vous faire passer à côté de menaces, ce qui est à proscrire.
Nous allons maintenant nous pencher sur certains défis que vous pourriez rencontrer au cours de ce processus et sur la manière de les relever.
Les défis du lac de données XDR
La gestion d'un lac de données XDR peut s'avérer difficile, mais les bonnes stratégies permettent de surmonter ces difficultés. Parmi les défis à relever figurent la gestion des mégadonnées, la sécurité et la confidentialité des données, le traitement en temps réel et la conformité.
1. Gestion des mégadonnées
À mesure que les organisations se développent, le flux de données provenant d'innombrables terminaux augmente également. Par exemple, une entreprise internationale disposant de milliers de terminaux peut être confrontée à une surcharge de données. L'utilisation d'un stockage cloud évolutif et de systèmes distribués permet de traiter davantage de données sans ralentissement.
2. Sécurité et confidentialité des données
Les violations de données et l'évolution des lois sur la confidentialité, telles que le RGPD ou HIPAA, nécessitent une attention constante. Par exemple, les organismes de santé doivent protéger les données sensibles. Le chiffrement, les audits de sécurité réguliers et les contrôles d'accès stricts peuvent contribuer à garantir la sécurité et la conformité des données.
3. Réaliser un traitement en temps réel
Réalisez une détection des menaces en temps réel, en particulier dans le domaine financier où le moindre retard dans le traitement des menaces peut être dangereux. Pour que votre lac de données XDR reste réactif, optimisez régulièrement l'utilisation des technologies de streaming couramment utilisées et mettez à jour les workflows d'automatisation afin de maintenir une efficacité en temps réel.
4. Respecter les exigences de conformité
Les exigences de conformité évoluent avec le temps, et ne pas s'y adapter peut coûter cher. Les organisations doivent s'assurer que leur lac de données XDR inclut une surveillance de la conformité, des politiques de conservation mises à jour et des rapports d'audit réguliers.
Nous allons maintenant examiner quelques cas d'utilisation pratiques d'un lac de données XDR.
Cas d'utilisation des lacs de données XDR
Les lacs de données XDR offrent de multiples cas d'utilisation qui peuvent considérablement améliorer les opérations de sécurité. Examinons quelques-uns des plus courants.
N° 1. Réponse aux incidents
Après une cyberattaque, un lac de données XDR permet de collecter et d'analyser rapidement les informations, ce qui accélère le temps de réponse.
#2. Recherche de menaces
En analysant toutes les sources de données, les équipes de sécurité peuvent détecter les menaces cachées avant qu'elles ne causent des dommages.
#3. Rapports de conformité
Les lacs de données XDR stockent des enregistrements détaillés, ce qui permet aux entreprises de se conformer plus facilement aux exigences réglementaires.
#4. Analyse comportementale
Les lacs de données XDR analysent les modèles de comportement des utilisateurs afin d'identifier les activités inhabituelles, prévenant ainsi les menaces internes ou les accès non autorisés.
Nous allons maintenant examiner les meilleures pratiques pour assurer le bon fonctionnement de votre lac de données XDR.
Principales bonnes pratiques pour optimiser votre lac de données XDR
Pour que votre lac de données XDR reste efficace et fiable, il est important de suivre certaines bonnes pratiques.
N° 1. Audits et surveillance réguliers
Des audits et une surveillance réguliers sont importants pour garantir la sécurité et la conformité. Imaginez que vous ayez configuré votre lac de données pour surveiller des menaces spécifiques, mais qu'au fil du temps, ces paramètres deviennent obsolètes. Des audits réguliers garantissent que vos règles de détection restent précises et pertinentes, afin que vous ne manquiez aucune alerte critique.
#2. Mise à jour continue des sources de données
Il est également important de mettre à jour régulièrement les sources de données. À mesure que votre organisation met en œuvre de nouveaux systèmes ou applications, vous devez les ajouter à votre lac de données afin de garantir une visibilité totale. Par exemple, si votre entreprise commence à utiliser un nouveau service cloud, il est essentiel d'intégrer les journaux afin de minimiser les angles morts.
#3. Collaborer avec des équipes interfonctionnelles
Il est également essentiel de collaborer avec d'autres équipes. Pour répondre à des exigences spécifiques en matière de données, les équipes de sécurité doivent collaborer avec les équipes informatiques, DevOps et de conformité. Les équipes DevOps, par exemple, peuvent échanger des informations sur les nouvelles versions d'applications afin d'aider les équipes de sécurité à affiner leurs critères de détection.
#4. Utiliser l'apprentissage automatique pour améliorer les informations
Tirer parti de l'apprentissage automatique (ML) pour obtenir de meilleures informations peut considérablement améliorer la détection des menaces. Les modèles ML peuvent évaluer les données historiques afin de détecter les tendances inhabituelles, ce qui facilite la détection des dangers avancés que les approches conventionnelles pourraient négliger. Par exemple, le ML peut détecter les risques internes en signalant les comportements qui ne correspondent pas à l'activité habituelle d'un employé.
Voyons maintenant comment SentinelOne peut soutenir vos initiatives en matière de lac de données XDR.
Améliorer l'efficacité du lac de données XDR avec SentinelOne
SentinelOne propose des solutions puissantes pour aider les équipes de sécurité à gérer leurs lacs de données XDR et à améliorer la détection des menaces. La plateforme Singularity™ utilise l'IA pour protéger les terminaux et les environnements cloud, offrant aux équipes une vue d'ensemble complète de tous les actifs. Elle vous permet de vous défendre contre les menaces et de réagir rapidement, ce qui est particulièrement utile dans les environnements de grande envergure.
Singularity™ XDR améliore la visibilité des menaces en combinant des données provenant de différentes sources. Il automatise également la détection et permet des corrections en un clic, ce qui accélère les réponses et permet de bloquer les attaques en temps réel.
Le Singularity™ Data Lake aide les analystes à collecter et à organiser les données provenant de plusieurs sources, à l'aide de l'IA et de workflows automatisés. Cela accélère les investigations et permet de résoudre plus rapidement les problèmes de sécurité.
Singularity™ Threat Intelligence, soutenu par Mandiant, offre des informations sur les nouvelles menaces et aide à traquer les attaquants tout en fonctionnant avec d'autres outils pour améliorer les temps de réponse.
Les solutions de SentinelOne résolvent des problèmes courants tels que les silos de données et la détection défaillante des menaces, aidant ainsi les développeurs et les équipes de sécurité à garder facilement une longueur d'avance sur les cybermenaces. Si vous souhaitez renforcer votre posture de sécurité, SentinelOne est donc un choix judicieux.
Détection et réponse optimisées par l'IA
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Obtenir une démonstrationOptimiser la sécurité grâce à un lac de données XDR
La création d'un lac de données XDR peut renforcer la capacité de votre organisation à détecter les menaces et à y répondre. Il centralise les données provenant de différentes sources et offre une visibilité en temps réel. Cette approche simplifie les menaces complexes, réduit les temps de réponse et renforce la sécurité contre les cyberrisques. Pour obtenir les meilleurs résultats, il est essentiel de suivre certaines pratiques, telles que les mises à jour régulières, la collaboration avec d'autres équipes et l'utilisation du machine learning.
Si vous souhaitez faire passer votre sécurité au niveau supérieur, pensez à la plateforme Singularity de SentinelOne. Il s'agit d'une solution tout-en-un dotée d'une IA puissante et facile à intégrer, ce qui en fait un excellent choix pour toute stratégie de lac de données XDR.
FAQs
Cortex XDR sert à détecter les menaces et à y répondre. Il utilise l'apprentissage automatique pour analyser les données et détecter les attaques. En revanche, un lac de données sert principalement à stocker de grandes quantités de données de sécurité brutes, en attente d'être analysées.
L'objectif de la gestion des appareils mobiles, ou MDM, est de sécuriser et de gérer les appareils mobiles. D'autre part, un lac de données stocke toutes les données des appareils pour une analyse ultérieure.
En cybersécurité, un lac de données collecte des données provenant de différentes sources et offre une vue unifiée pour faciliter la détection des menaces.
Un lac de données XDR comprend des composants importants tels que des outils d'ingestion de données, de stockage, d'analyse et de visualisation.
