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Une nouvelle ère de cybermenaces

Des menaces persistantes avancées furtives aux ransomwares ultrarapides et destructeurs, les cyberattaques s’avèrent aujourd’hui plus rapides et plus astucieuses que les équipes de sécurité.

Ces dernières ont souvent du mal à distinguer les menaces subtiles des activités normales de l’entreprise, car elles s’appuient sur des outils obsolètes, incapables de s’adapter aux attaques actuelles.

Des systèmes ancrés dans le passé

Les outils de sécurité traditionnels, encore largement utilisés aujourd’hui, souffrent de trois grands défauts critiques :

Une approche rétrospective
Les outils traditionnels détectent et réagissent uniquement face aux attaques connues
Une protection fragmentée
Les outils de sécurité se sont tous développés de façon indépendante
Une approche dépassée
Depuis longtemps, on attend des humains une réponse face aux menaces lancées à la vitesse de la machine

L’IA Auto-Apprenante : une approche unique

L’utilisation exclusive de solutions traditionnelles n’est plus adaptée au monde d’aujourd’hui. Les organisations sont de plus en plus nombreuses à se tourner vers l’IA Auto-Apprenante pour détecter et réagir de façon autonome aux attaques inédites.

Cette technologie fonctionne en développant une compréhension en constante évolution de votre organisation en partant de zéro, ce qui lui permet d’identifier les anomalies subtiles qui indiqueraient une menace en temps réel.

Darktrace a observé les tendances suivantes en matière de cybermenaces dans sa base de clients comptant plus de 5500 organisations en 2021. Les vecteurs de menace sont sélectionnés en fonction de la fréquence des attaques, de la probabilité de réussite et des conséquences financières et opérationnelles en cas de détonation.

des professionnels de la cybersécurité estiment nécessaire de recourir à l’IA pour renforcer la cyberdéfense.
Recrudescence des ransomwares
Les attaquants se tournent vers un ransomware à « double extorsion » qui exfiltre les données avant le cryptage, et ciblent de plus en plus les systèmes OT et les infrastructures critiques. Ce vecteur de menace a fait les gros titres à maintes reprises au cours des douze derniers mois.

Menaces persistantes avancées furtives
Les menaces persistantes avancées (APT), derrière lesquelles se cachent souvent des États-nations, peuvent se dissimuler sans agir au sein des systèmes numériques pendant des mois, en se fondant dans l’activité de l’entreprise pour éviter toute détection.

Comment l’IA a stoppé APT41 des semaines avant toute attribution

Augmentation des attaques basées dans le cloud
Face à l’adoption massive du télétravail et des plateformes de collaboration dans le cloud, les cybercriminels s’attaquent davantage aux identités qu’aux machines, que ce soit au moyen d’attaques par hameçonnage ciblé ou par la prise de contrôle de comptes.

Augmentation des menaces « zero-day »
Aujourd’hui, les cybercriminels actualisent leur infrastructure d’attaque plus souvent, car ils savent que les attaques inédites échappent aux listes noires historiques sur lesquelles s’appuient les passerelles de messagerie, les outils antivirus et les solutions de protection des endpoints traditionnelles.

Attaques Hafnium stoppées trois mois avant toute attribution

Attaques augmentées par l’IA
L’an dernier, le Forum économique mondial a alerté sur « l’émergence de la première génération d’outils offensifs basés sur l’IA », qui se traduira par une augmentation de la vitesse, de l’échelle, de la sophistication et de la furtivité des campagnes cybercriminelles.

En savoir plus

Chaque tendance est analysée en détail en étudiant une menace réelle détectée par l’IA dans un environnement client. Dans chaque cas, la menace en question est passée inaperçue auprès des outils de sécurité traditionnels en place. En révélant comment l’IA Auto-Apprenante a été capable de détecter et de supprimer la menace sur la base d’une série d’anomalies subtiles, nous démontrons les avantages d’une approche auto-apprenante autonome de la cybersécurité.

Pour laisser du temps aux équipes de sécurité, l’IA Auto-Apprenante effectue des analyses automatiques qui réduisent le temps de triage des menaces jusqu’à 92 %. Le Cyber AI Analyst combine l’intuition d’analystes experts avec la vitesse et l’évolutivité de l’IA pour établir des liens entre les signes disparates indiquant l’émergence d’une attaque...

Téléchargez le rapport ci-dessous pour poursuivre la lecture

Panorama des cybermenaces 2021 : Une nouvelle ère d’attaques

Les cyberattaques sont aujourd’hui plus rapides, plus furtives et plus sophistiquées. Découvrez cinq grandes tendances du secteur et gardez une longueur d’avance avec l’IA Auto-Apprenante.

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