Analyse comportementale du réseau
La surveillance comportementale consiste à collecter et analyser les données internes du réseau afin d'identifier les activités malveillantes ou inhabituelles.
Les outils de surveillance comportementale analysent les informations provenant de sources diverses et utilisent l'apprentissage automatique pour identifier des schémas susceptibles de suggérer une attaque.
Lorsque les analyses comportementales comportementales sont menées sur une période prolongée, la surveillance comportementale permet aux organisations d'évaluer le comportement typique du réseau, ce qui facilite l'identification des écarts ; les anomalies identifiées peuvent être remontées pour une analyse plus approfondie.
Les outils d'analyse réseau fournissent des informations précieuses pour aider les entreprises à se défendre contre les cybermenaces les plus récentes.
La surveillance comportementale est particulièrement efficace pour détecter les nouveaux logiciels malveillants et jour zéro vulnérabilités.
Des programmes d'analyse du comportement du réseau (ACN) performants peuvent aider les administrateurs réseau à minimiser le temps et les efforts nécessaires à la localisation et à la résolution des problèmes critiques.
L'ACN ne doit pas constituer la seule mesure de sécurité de votre organisation ; elle doit compléter la protection offerte par d'autres outils de sécurité, tels que pare-feu, systèmes de détection d'intrusion, logiciel antivirus et spyware programmes de détection.
L’utilisation du ML peut améliorer les moteurs d’analyse.
Avec le ML, les paramètres de l’organigramme décisionnel peuvent être améliorés en fonction de l’expérience (apprentissage cognitif), de la comparaison entre pairs (apprentissage normatif) ou de régressions mathématiques complexes (établissement d’une base de référence).
Le ML permet d’accroître considérablement la précision des informations et des mesures correctives, car il modifie les organigrammes décisionnels pour répondre aux conditions spécifiques de la configuration d’un réseau, de son matériel et de ses logiciels installés, ainsi que de ses services et applications.
Dans les cas où un moteur d’analyse ne dispose pas d’assez d’informations pour identifier sans équivoque les points d’extrémité, il peut utiliser le ML pour regrouper les points d’extrémité ayant des caractéristiques similaires.
Ces algorithmes de regroupement prennent en compte la distance entre les membres du groupe, les zones de densité de l’espace de données et d’autres facteurs lors du regroupement des objets, un peu comme le ferait un être humain.
Dans de nombreux cas, les algorithmes se regroupent de manière plus cohérente et dans beaucoup plus de dimensions que ce qui serait possible pour un être humain.
Ces groupes peuvent être utilisés par les administrateurs pour lever toute ambiguïté et établir un profil précis des points d’extrémité.
Le ML est un sous-ensemble de l’IA, puisqu’il donne aux moteurs d’analyse la capacité d’apprendre et de s’améliorer automatiquement à partir de l’expérience sans être explicitement programmé.