La détection et la réponse aux données sont une stratégie de cybersécurité conçue pour aider les organisations à prévenir, détecter et atténuer les cybermenaces liées aux données.
Contrairement aux mesures de sécurité traditionnelles, telles que les pare-feu, qui reposent sur une défense périmétrique, le DDR utilise la découverte de données, la classification des données, la surveillance en temps réel, l’analyse du comportement, la détection des menaces et des mécanismes de réponse automatisés pour protéger les actifs de données.
DDR désigne également une sous-catégorie d’outils de détection et de réponse aux menaces (TDR) conçus pour fournir aux organisations une visibilité sur les modèles d’accès aux données, détecter les anomalies et répondre aux violations potentielles de données et aux tentatives d’accès non autorisées.
Pourquoi la détection des données et la réponse sont-elles importantes ?
Les données sont un atout important pour toute organisation. Cela peut inclure des informations exclusives et d’autres formes de propriété intellectuelle, ainsi que des informations sensibles, telles que des informations personnellement identifiables.
Il est donc essentiel que les organisations prennent des mesures pour protéger leurs données, et le DDR est un moyen d’y parvenir.
DDR fait également ce qui suit :
Protège les données dans les environnements cloud, sur site et hybrides.
Aide à classer les données.
Aide à la conformité réglementaire.
Principaux avantages et inconvénients du DDR
Le DDR promet de nombreux avantages, notamment les suivants :
Détection proactive des menaces. DDR fournit une surveillance continue et des analyses avancées pour détecter les anomalies et les menaces potentielles en temps réel.
Visibilité améliorée des données. Les organisations qui utilisent le DDR bénéficient d’une visibilité améliorée sur le mouvement et l’utilisation des données dans les environnements cloud, sur site et hybrides.
Classification améliorée des données. Les technologies DDR disposent généralement de capacités avancées de classification des données, utilisant à la fois le contenu et le contexte pour identifier et catégoriser avec précision les informations sensibles. Cela améliore les méthodes de classification traditionnelles qui reposent uniquement sur l’analyse du contenu.
Conformité. En surveillant et en documentant en permanence les activités liées aux données, DDR aide les organisations à se conformer aux réglementations en matière de protection des données, réduisant ainsi le risque d’amendes.
Risque de menace interne réduit. L’analyse comportementale de DDR peut aider à détecter et à atténuer les risques internes.
Économies de coûts. En contribuant à prévenir les violations de données et à réduire leur impact, le DDR peut conduire à des économies.
Le DDR présente également les inconvénients suivants :
Problèmes de confidentialité. La surveillance continue des données soulève des problèmes de confidentialité, notamment en ce qui concerne les données des employés.
Besoins en ressources. Déployer et entretenir correctement le DDR nécessite d’investir dans la technologie, le personnel et la gestion continue.
Impact sur les performances. Une surveillance et une analyse continues peuvent affecter les performances du système si elles ne sont pas correctement optimisées.
Complexité d’intégration. L’intégration du DDR dans les processus et plateformes de sécurité existants peut s’avérer complexe, longue et coûteuse.
Faux positifs. Il existe un risque de faux positifs pour les incidents de données, qui peuvent détourner l’attention des menaces réelles et réduire l’efficacité globale.
Le logiciel DDR peut être configuré pour lancer une réponse automatisée lorsqu’il détecte une menace à haut risque.
Comment fonctionnent la détection des données et la réponse ?
Le processus DDR est généralement continu et cyclique, chacune des étapes suivantes informant et améliorant les autres au fil du temps :
Découverte et classification des données. Le DDR commence par découvrir les emplacements et les types de données que l’organisation tente de protéger. Dans le cadre du processus de découverte, les données sont classées par environnement hôte, notamment les plateformes cloud, les applications Software-as-a-Service et les systèmes sur site.
Établissement de la base de référence. À l’aide de son inventaire d’actifs de données, le système DDR observe ensuite les modèles d’accès aux données, les comportements des utilisateurs et les flux de données au fil du temps. Il utilise ces informations pour établir des lignes de base sur ce qui constitue une activité normale dans l’organisation.
Surveillance continue et analyse du comportement. Le système surveille en permanence chaque interaction de données au sein de l’organisation en temps réel, en suivant l’accès aux données, les mouvements, les modifications et les suppressions. Le processus de surveillance permet le suivi de la traçabilité des données, ce qui aide à comprendre comment les données circulent dans l’organisation et à identifier les vulnérabilités potentielles. Au fur et à mesure des interactions avec les données, l’outil DDR les analyse en temps réel et les compare aux données de référence.
Évaluation contextuelle des risques. Lorsqu’une anomalie est détectée, le logiciel DDR évalue le niveau de menace, à la recherche de signes de menaces de sécurité potentielles ou de violations de politique. Il peut identifier diverses anomalies, telles que des modèles d’accès inhabituels, des volumes de transfert de données anormaux, des modifications apportées aux données sensibles et des tentatives d’accès non autorisées.
Génération d’alertes. Si l’évaluation contextuelle des risques identifie une menace réelle, le système génère une alerte. Les alertes sont hiérarchisées en fonction du niveau de risque et de la sensibilité des données impliquées.
Réponse automatisée. Le logiciel DDR peut être configuré pour lancer une réponse automatisée lorsqu’il détecte une menace à haut risque. Il peut bloquer l’accès à la ressource, isoler les systèmes concernés et déclencher des exigences d’authentification supplémentaires.
Rapports d’incidents et analyses judiciaires. Parallèlement aux alertes prioritaires, un système DDR génère des rapports d’incident, comprenant des informations sur le type de données compromises et les entités qui y ont accédé. Ces informations médico-légales aident les organisations à évaluer le risque, à comprendre l’impact potentiel et à déterminer les étapes correctives.
Amélioration continue. En analysant les incidents et les résultats passés, le système devient plus précis et plus efficace au fil du temps.
Bien que le DDR, le TDR et la gestion de la posture de sécurité des données (DSPM) soient des concepts liés, ils ont des objectifs distincts.
Le DDR se concentre sur la protection des données sensibles, tandis que le TDR vise à identifier et à atténuer les cybermenaces. DSPM adopte une vision à plus long terme et se concentre sur l’évaluation et l’amélioration de la posture globale de sécurité des données d’une organisation.
Que rechercher dans un produit DDR
Avant d’acheter un produit DDR, les organisations doivent se concentrer sur ces fonctionnalités et capacités pour garantir une protection complète des données et une gestion des menaces :
Découverte et classification avancées des données. La plateforme DDR doit être capable d’identifier et de cartographier tous les actifs de données de l’organisation dans divers environnements informatiques et de stockage. Il doit également être capable de mettre à jour l’inventaire des données en temps réel au fur et à mesure de la création ou de la modification de nouveaux actifs.
Surveillance et analyses sophistiquées. Recherchez une technologie capable de surveiller en permanence les activités liées aux données dans tous les environnements. L’analyse du comportement et l’analyse du comportement des utilisateurs et des entités sont nécessaires pour identifier efficacement les risques.
Détection des menaces basée sur l’IA. Identifiez les outils qui utilisent l’IA avancée pour détecter des modèles subtils de comportement malveillant et peuvent comprendre les différents contextes d’utilisation des données pour identifier les menaces réelles.
Suivi complet de la traçabilité des données. Recherchez des outils offrant une visibilité de bout en bout sur les flux de données. Il est également important d’avoir la capacité d’examiner les interactions passées avec les données pour les enquêtes médico-légales.
Évaluation des impacts. Toutes les violations des politiques ne sont pas critiques, c’est pourquoi un outil DDR doit disposer de solides capacités d’évaluation d’impact pour aider à déterminer la portée et l’impact des problèmes.
Gestion de la conformité. Recherchez des plates-formes dotées de modèles et de fonctionnalités de conformité intégrées pour les exigences réglementaires spécifiques de l’organisation. Les rapports de conformité automatisés et l’application des politiques sont également des fonctionnalités utiles.
Expertise et support des fournisseurs. Les défis liés à la sécurité des données peuvent être complexes, il est donc important de trouver un fournisseur possédant l’expertise et le support requis. Assurez-vous d’évaluer les options d’assistance, ainsi que les services professionnels. Comprendre le coût total de possession et le modèle de tarification du fournisseur est essentiel, d’autant plus que la quantité de données continue de croître.
L’avenir de la détection et de la réponse aux données
À l’avenir, le DDR inclura probablement encore plus de fonctionnalités pour relever les défis du paysage changeant de la cybersécurité.
Parmi les innovations probables figurent des capacités d’IA plus avancées qui seront encore plus capables d’identifier des modèles d’attaque complexes, de réduire les faux positifs et d’améliorer la précision de la détection des menaces. Le DDR est également susceptible d’adopter des approches de chiffrement de cryptographie post-quantique pour protéger les données contre de futures attaques quantiques.
Une autre tendance émergente à laquelle le DDR devra probablement faire face est l’intégration de technologies améliorant la confidentialité, telles que le cryptage homomorphe, qui permettent l’analyse des données tout en préservant la confidentialité. Les futurs outils DDR seront de plus en plus intégrés, intelligents et automatisés.
Sean Michael Kerner est un consultant informatique, passionné de technologie et bricoleur. Il a sorti Token Ring, configuré NetWare et est connu pour compiler son propre noyau Linux. Il consulte l’industrie et les organisations médiatiques sur les questions technologiques.
