Technologies de pointe en matière de cybersécurité

Grégory Hénique — 11/10/2021

Dans cet article, nous examinons les technologies et les outils qui font l’actualité de la cybersécurité. D’accord, ce qui est chaud aujourd’hui sera tiède demain, mais c’est au moins un début.

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Menaces émergentes sur les données

Le vieux monde de l’informatique est en train de mourir

Les experts en cybersécurité doivent désormais faire face aux menaces créées par :

Les données qui étaient autrefois contenues dans des systèmes voyagent à travers une variété vertigineuse de routeurs, de centres de données et d’hôtes.

Qui plus est, les cybercriminels et les pirates informatiques deviennent plus intelligents. Par exemple, ils utilisent :

  1. des attaques de type « Man-in-the-Middle » (MiM) pour écouter des conversations de données entières
  2. des logiciels d’espionnage et des Google Glass pour suivre les mouvements des empreintes digitales sur les écrans tactiles
  3. des logiciels malveillants de récupération de la mémoire sur les systèmes de points de vente
  4. des attaques sur mesure qui volent des données spécifiques (au lieu de compromettre un système entier)

Dans ces scénarios, les pare-feu, les mesures antivirus et les approches de sécurité basées sur des outils ne suffisent plus.

D’ici 2025, 60 % des entreprises numériques subiront des défaillances de service majeures en raison de l’incapacité de l’équipe de sécurité informatique à gérer le risque numérique dans les nouvelles technologies et les nouveaux cas d’utilisation.

De nouvelles solutions sont nécessaires, et elles le sont maintenant.

Analyse comportementale adaptée au contexte

L’analyse comportementale adaptée au contexte part du principe qu’un comportement inhabituel est synonyme d’actions néfastes.

C’est là que l’analyse peut être utile. Les entreprises devraient examiner le contexte dans lequel les données sont utilisées.

Data

Voici quelques exemples de cette approche analytique basée sur le comportement

➽ Renseignements sur les menaces externes
  •  Les entrepreneurs et les concurrents sont-ils ciblés ?
  • Certains comptes sont-ils associés à la fraude ?
  • Les pirates utilisent-ils les mêmes blocs d’adresses IP dans plusieurs attaques ?

La collecte de renseignements est un élément clé de la compréhension du comportement criminel.

➽ Big Data tiers

Supposons qu’un criminel mette en place une fausse clinique avec de faux médecins afin de mettre la main sur les identifiants d’assurance des patients et de facturer des procédures fictives.

L’analyse des big data peut alerter les entreprises sur le fait que ces prétendues cliniques sont situées dans des centres de bureaux éloignés à faible population.

➽ Profils comportementaux

Les êtres humains étant des créatures d’habitudes, les entreprises créent désormais des profils comportementaux :

  • d’utilisateurs
  • de comptes
  • de clients
  • de sous-traitants
  • voire de dispositifs et de groupes de pairs

Elles surveillent ensuite l’évolution de ce comportement d’un mois à l’autre et d’un appareil à l’autre. Si le comportement passé diffère du comportement en temps réel, l’entreprise peut avoir un problème de sécurité.

➽ Suivi de la localisation des mobiles

La géolocalisation est un indicateur important du comportement.

Un appareil mobile se connecte-t-il à plusieurs comptes depuis une ville inconnue ? Danger.

➽ La bioprinting
  • L’intensité et la vitesse de frappe des employés
  • la façon dont ils utilisent une souris
  • ce sont des marqueurs de bioprinting

Les entreprises utilisent également l’impression téléphonique, qui consiste à analyser les informations acoustiques pour identifier les faux numéros d’appel.

L’astuce consiste à rassembler toutes ces informations en une image cohérente. Comme le prouve l’affaire Snowden, le secteur de la sécurité y travaille encore.

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La détection des violations de données de nouvelle génération

Ces dernières années, les hackers ont employé des attaques sur mesure sur les systèmes

Au lieu de lancer un bataillon contre un mur, ils analysent soigneusement les défenses d’un système, puis, à la manière d’Ulysse, envoient le cheval de Troie.

…la plupart des entreprises ne sont même pas conscientes que leurs systèmes ont été violés.

Au lieu de se concentrer sur la première ligne de défense, la nouvelle génération de détection des violations se concentre sur ce qui se passe une fois que le criminel est entré dans le système.

Hacker une brèche de données

Elle prend l’analyse comportementale (voir ci-dessus) et ajoute encore plus d’outils pour identifier les miettes de pain qu’un pirate laisse derrière lui.

Plutôt que de s’appuyer sur la détection de signatures connues, ces entreprises marient des techniques de big data, comme l’apprentissage automatique, avec une expertise approfondie en matière de cybersécurité pour profiler et comprendre les modèles de comportement des utilisateurs et des machines, ce qui leur permet de détecter cette nouvelle race d’attaques.

➽ Les outils de détection des violations peuvent repérer des mouvements et des changements étranges dans un océan de données et déterminer que quelque chose ne va pas du tout.

Réseau dispersif virtuel (VDN)

Les attaques de type « Man-in-the-Middle » (MiM) (moment où un pirate peut surveiller, modifier ou injecter des messages dans un canal de communication) deviennent un problème épineux pour les entreprises.

Des données autrefois chiffrées en toute sécurité peuvent désormais être déchiffrées par une puissance de traitement parallèle. Le SSL et les réseaux privés virtuels (VPN) ne peuvent pas toujours protéger les messages lorsqu’ils transitent par des voies intermédiaires.

➽ C’est là qu’intervient le Virtual Dispersive Networking (VDN) de Dispersive Technologies.

VDN reprend une page des approches désormais traditionnelles de sécurité par étalement du spectre des radios militaires, où les radios font tourner les fréquences de manière aléatoire ou divisent le trafic de communication en plusieurs flux, de sorte que seule la radio réceptrice peut les réassembler correctement.

  1. VDN divise un message en plusieurs parties
  2. chiffre chaque composant séparément
  3. et les achemine sur des serveurs, des ordinateurs et même des téléphones mobiles

Les goulets d’étranglement traditionnels peuvent être complètement évités :

Les données « roulent » également de manière dynamique vers les chemins optimaux, en rendant aléatoires les chemins empruntés par les messages tout en tenant compte de la congestion ou d’autres problèmes de réseau.

Les pirates doivent se démener pour trouver des parties de données alors qu’elles fouettent les centres de données, le Cloud, l’internet, etc.

dvn gateway

Pour empêcher les cybercriminels d’attaquer le point faible de la technologie – l’endroit « où les deux points d’extrémité doivent se connecter à un commutateur afin d’initier leurs communications sécurisées » – Dispersive dispose d’un commutateur caché qui exploite également le VDN. Le commutateur est donc très difficile à trouver.

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Technologies de réseau électrique intelligent

Les technologies basées sur le client (par exemple, les thermostats communicants programmables, les systèmes de gestion de l’énergie des bâtiments, le portail web, les écrans à domicile, etc.) deviennent la nouvelle norme.

Ce que comprend la modernisation du système de distribution

  1. le déploiement de capteurs
  2. de communications
  3. et de technologies de contrôle – ceux-ci sont intégrés aux dispositifs sur le terrain pour améliorer le fonctionnement du réseau

Chacune de ces avancées technologiques crée un point faible dans la sécurité numérique. Ce n’est un secret pour personne que les cyberattaquants aimeraient bien faire tomber les infrastructures qui fournissent l’électricité, le pétrole ou le gaz du pays.

En réponse, le DOE travaille sur un certain nombre d’outils et de stratégies pour protéger le secteur de l’énergie. En voici quelques-uns :

Les laboratoires nationaux du DOE (Idaho, Oak Ridge, Pacific Northwest, par exemple) ont également travaillé dur. Ils ont travaillé sur des projets tels que la détection automatique des vulnérabilités, une suite d’outils pour la connaissance de la situation, la prochaine génération de réseaux de communication sécurisés et évolutifs et les technologies bio-inspirées.

SAML et le cloud

Security Assertion Markup Language (SAML) est un format de données standard ouvert basé sur XML, utilisé pour échanger des données d’authentification et d’autorisation entre les parties.

Bien qu’il ne s’agisse pas d’une mesure de protection en soi, un certain nombre d’entreprises l’associent à des technologies de SSO, de chiffrement et de détection des intrusions pour protéger les données dans le cloud.

L’une de ces entreprises est BitGlass. Elle a observé la montée du mouvement BYOD (Bring Your Own Device) et l’explosion d’applications comme Google Apps, Salesforce, etc. et a décidé de proposer une solution.

Bitglass

Avec SAML dans le tableau, BitGlass a conçu un système basé sur un proxy pour rediriger le trafic vers les fournisseurs de services cloud à travers la technologie BitGlass, qui :

Etonnamment, tout cela se passe sans que l’utilisateur final ne soit affecté. Aucun logiciel à charger sur les points de terminaison, aucune modification à apporter aux configurations des utilisateurs finaux.

➽ De cette manière, les données dans le Cloud sont corrigées

Un système d’alerte informe les entreprises d’événements tels que des ouvertures de session ratées ou inattendues, des activités suspectes, etc.

Si l’appareil d’un employé est volé, les administrateurs de sécurité peuvent immédiatement effacer toutes les informations de l’entreprise sans affecter les données personnelles de l’utilisateur.

➽ A noter

Un VPN, ou réseau privé virtuel, chiffre tout le trafic internet d’un appareil et l’achemine ensuite par un serveur intermédiaire situé à l’endroit choisi par l’utilisateur.
Le résultat final est que l’adresse IP de l’appareil est masquée et que des tiers (y compris les fournisseurs d’accès) ne peuvent pas surveiller le trafic. Personnellement nous utilisons NordVPN parce qu’il est no-log (sans enregistrer aucun historique).
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Mesures de défense active

Les mesures de défense active sont un sujet controversé en matière de cybersécurité. L’idée est assez simple. Au lieu de rester assis et d’attendre que le pirate vienne vous chercher, vous prenez des mesures proactives pour le contrecarrer.

Quelques exemples de mesures de défense active

  1. La collecte de contre-espionnage – Cela nécessite qu’un cyber expert se mette « sous couverture » pour chercher des informations sur les pirates et leurs outils et techniques.
  2. Sinkholing – Conçu pour imiter la réalité, un sinkhole est un serveur DNS standard qui distribue des adresses non routables pour tous les domaines situés dans le sinkhole. L’objectif est d’intercepter et de bloquer le trafic malveillant ou indésirable afin qu’il puisse être capturé et analysé par des experts.
  3. Honeypots – Les honeypots adoptent l’approche de l’appât et du piège. Il s’agit d’un ordinateur, de données ou d’un site de réseau isolé qui est mis en place pour attirer les pirates. Les analystes en cybersécurité utilisent les pots de miel pour étudier les tactiques de Black Hat, prévenir les attaques, attraper les spammeurs, etc.
  4. Piratage de représailles – Il s’agit peut-être de la mesure de sécurité la plus dangereuse (et généralement considérée comme illégale). Le piratage de représailles soulève toutes sortes de questions éthiques : allez-vous mettre à terre des infrastructures tierces innocentes dans le cadre de votre mission ?
  5. MonsterMind. Selon Edward Snowden, la NSA a travaillé sur un programme automatisé qui utiliserait des algorithmes pour rechercher des référentiels de métadonnées et identifier et bloquer le trafic réseau malveillant. Il pourrait aussi potentiellement riposter au serveur qui lance les attaques.

Les mesures de défense active peuvent vous conduire dans des eaux dangereuses

Par exemple, supposons que vous vouliez infiltrer une communauté de pirates informatiques. Comme la mafia, le groupe pourrait vouloir des preuves de votre identité.

Aucune de ces choses n’est légale.

Les cyberattaques suscitent des discussions sur le « hacking back »

Bien que cette idée n’en soit qu’à ses débuts, nous avons pensé qu’elle valait la peine d’être notée. À l’aide de techniques d’apprentissage automatique et d’exploration de données, des chercheurs de Carnegie Mellon ont créé un algorithme « classificateur » qui prédit quels serveurs web sont susceptibles de devenir malveillants à l’avenir.

attaquant vulnerabilite php

Pour tester leur outil, Kyle Soska et Nicolas Christin ont appliqué le classificateur à 444 519 sites web archivés dans la WayBack Machine. Sur une période d’un an, leur algorithme a été capable de prédire 66 % des futurs piratages avec un taux de faux positifs de 17 %.

L’idée repose sur le principe que les sites web vulnérables partagent des caractéristiques similaires. Par exemple, l’algorithme prend en compte les caractéristiques d’un site Web :

…ainsi qu’une variété d’autres « caractéristiques de signature » pour déterminer s’il partage des dénominateurs communs avec des sites Web piratés et malveillants connus.

Si c’est le cas, des mesures peuvent être prises pour prévenir une attaque. Les exploitants de sites Web peuvent être avertis. Les moteurs de recherche peuvent exclure des résultats.

Ce qui est particulièrement intéressant, c’est que le classificateur est conçu pour s’adapter aux menaces émergentes.

Bien qu’il n’inclue pas des vecteurs tels que les mauvais mots de passe, son champ d’action s’élargit. En absorbant de plus en plus de données, il devrait être en mesure d’améliorer sa précision.