Des actions à l’intention : détection des menaces internes à l’ère de l’IA 

Principaux points à retenir 

• Les menaces internes sont motivées par des facteurs humains, et pas seulement par des activités. En analysant le ton, le ressenti et le contexte des communications, les équipes chargées de la gestion des risques internes peuvent obtenir des indicateurs précoces de menaces émergentes. 
• La fusion des indicateurs d’intention malveillante et de comportement à risque dans une vue unique offre un récit global, permettant une intervention précoce. 
• Une approche proactive est essentielle. La détection et les investigations pilotées par l’IA permettent aux équipes de réduire les tâches manuelles, d’intervenir plus tôt et de prévenir les dommages financiers ou réputationnels. 

Les menaces internes sont l’un des défis les plus complexes en matière de cybersécurité. Contrairement aux attaques externes, elles impliquent des personnes en position de confiance : des collaborateurs, des sous-traitants ou des partenaires commerciaux. Cela les rend difficiles à prévoir et à détecter. 

Le problème s’aggrave. L’adoption de l’IA et la transformation numérique engendrent de nouveaux risques. Par exemple, un utilisateur non technique peut demander à l’IA de l’aider à dissimuler ses traces. Un utilisateur négligent peut aussi découvrir des données sensibles liées à des fusions et acquisitions et les utiliser à des fins personnelles. Dans de tels cas, une détection précoce est essentielle pour prévenir les dommages. 

Toutefois, la détection des menaces internes à un stade précoce ne se limite pas à la surveillance de l’activité des utilisateurs. Il faut également reconnaître l’intention. 

La détection moderne des risques internes doit inclure les motivations 

Chaque menace interne commence par une décision humaine. Les gens agissent pour des raisons telles que la frustration,la pression financière ou le désengagement, ou parce qu’ils se sentent en droit de le faire. Ces motivations les poussent à adopter des comportements à risque.  

L’Insider Threat Matrix™, un cadre de cybersécurité permettant de détecter et de prévenir les menaces internes, a été créé pour cette raison. Il ajoute l’élément humain à la détection des menaces. La plupart des cadres traditionnels se concentrent presque exclusivement sur les attaquants extérieurs. Ils passent à côté du « pourquoi » derrière les actions des utilisateurs. 

C’est là que les approches héritées se révèlent insuffisantes. Des techniques telles que l’enregistrement des frappes capturent l’activité, mais elles présentent également des lacunes. Elles ne détectent souvent pas les comportements sur des terminaux non gérés ou personnels. Elles manquent également de contexte sur l’intention des utilisateurs. De plus, les approches héritées compromettent la vie privée en collectant trop d’informations sur les utilisateurs et en déclenchant trop d’alertes.  

Une approche moderne est différente. Elle utilise l’IA pour analyser les communications des utilisateurs et dresser un tableau plus complet. Elle examine le ton, le ressenti et le contexte, tout en protégeant la vie privée. Les équipes de sécurité peuvent comprendre non seulement ce que les utilisateurs font, mais aussi ce qu’ils pensent. 

Créer un récit global des risques internes 

L’association du comportement à l’intention dans une seule vue offre un contexte plus large. Au lieu d’alertes isolées, les analystes des risques internes obtiennent une vue d’ensemble des menaces en développement. S’aligner sur l’Insider Threat Matrix™ permet de cartographier les risques à travers les différentes phases d’une menace interne. Cela aide à identifier les utilisateurs à haut risque qui nécessitent des investigations plus approfondies.  

En utilisant l’IA pour analyser les conversations, les équipes de gestion des risques internes peuvent commencer à identifier des modèles de risque qui n’étaient pas visibles auparavant. Cela peut inclure des signes de frustration ou de désengagement, ou un langage indiquant un sentiment d’avoir droit aux données. 

Lorsque les analystes peuvent corréler ces informations avec des signaux tels qu’une activité inhabituelle, ils dépassent le stade des alertes dispersées. Ils voient l’image complète des risques, ce qui les aide à hiérarchiser les actions et à informer la réponse.  

De collaborateur s’apprêtant à quitter l’entreprise à risque de fuites détectable 

Un scénario type de menace interne est celui du collaborateur qui quitte l’entreprise et qui vole des éléments de propriété intellectuelle avant son départ. De nombreuses entreprises s’en rendent compte trop tard.  

Des signaux d’alerte apparaissent souvent plus tôt. Par exemple : 

• Changements dans le ton de la conversation 
• Frustration dans les messages 
• Accès accru aux données sensibles 
• Comportements inhabituels 

L’analyse des communications des utilisateurs ainsi que de leur activité permet de détecter plus rapidement les risques de fuites. Les équipes peuvent repérer une menace naissante avant que le collaborateur ne quitte l’entreprise. Cela les aide à agir rapidement et à intervenir.  

Investigations pilotées par l’IA 

Bien sûr, détecter une menace ne constitue qu’une partie de la solution. Les équipes doivent également être en mesure d’enquêter rapidement sur les menaces et de les résoudre de manière décisive.  

L’IA aide à rassembler tout cela dans un résumé du cas d’investigations. Elle relie l’activité, les communications et le contexte. Elle peut créer un récit complet, basé sur des preuves, en quelques minutes. 

Au lieu de simples alertes, les analystes obtiennent des réponses : comment le risque a évolué, quels signaux étaient importants et pourquoi. Ils peuvent ainsi prendre des décisions plus rapides, accélérer la remontée et mener des investigations plus efficaces. Cela permet également de rendre défendables les cas d’investigations partagés avec la direction ou les équipes juridiques. 

Passer d’une approche réactive à une approche proactive 

Les informations sur les communications des utilisateurs combinées à l’activité permettent une approche plus proactive de la gestion des risques internes. Au lieu de se contenter de surveiller les comportements, les équipes peuvent comprendre la motivation et l’intention, et anticiper les menaces internes potentielles.  

Cette approche offre des avantages clés : 

• Détection plus précoce des risques, avec une compréhension des « raisons » derrière un comportement 
• Investigations plus rapides, avec un contexte plus riche et moins de tâches manuelles 
• Détection renforcée, sans sacrifier la vie privée des utilisateurs 

Plus important encore, cela aide les entreprises à bloquer les menaces internes avant qu’elles ne causent de graves dommages à la réputation et sur le plan financier.  

En savoir plus 

• Pour en savoir plus sur la compréhension des motivations dans le cadre de la détection proactive des risques internes, regardez notre webinaire. 
• Pour comprendre comment passer d’une approche réactive à une approche proactive, lisez notre fiche technique.