Durée: 12 mois
Rubrique: Architecte cybersécurité
Analyse des comportements anormaux
L'analyse des comportements anormaux dans les dispositifs IoT (Internet of Things) est une composante essentielle de la surveillance et de la détection des anomalies dans un réseau IoT. Elle vise à identifier les actions que les dispositifs IoT ne devraient pas normalement effectuer, ainsi qu'à détecter toute activité inhabituelle ou suspecte qui pourrait indiquer une éventuelle cyberattaque.
Pour ce faire, il est nécessaire de comprendre les modèles de comportement normaux de ces dispositifs. Par exemple, une caméra de sécurité IoT pourrait envoyer régulièrement des paquets de données à un serveur spécifique. Si cette caméra commence soudainement à envoyer des données à une destination inconnue, cela serait considéré comme un comportement anormal.
Il existe différents outils et méthodes pour effectuer cette analyse. L'un d'eux est l'établissement d'une ligne de base de comportement normal. Cela implique de surveiller les activités des dispositifs IoT sur une période de temps pour déterminer ce qui est considéré comme un comportement typique. Une fois cette ligne de base établie, tout écart par rapport à la norme peut être détecté et signalé.
Un autre outil couramment utilisé est le système de détection des anomalies basé sur l'apprentissage automatique. Ces systèmes utilisent des algorithmes pour apprendre de manière autonome les tendances et les schémas dans les données de comportement et sont ainsi capables de détecter rapidement les comportements anormaux.
Il convient de noter que l'analyse des comportements anormaux n'est pas infaillible. Les cybercriminels peuvent parfois imiter le comportement normal pour échapper à la détection. De plus, certaines anomalies peuvent être dues à des changements légitimes dans le fonctionnement du dispositif. C'est pourquoi l'analyse doit être complétée par d'autres mesures de sécurité, telles que la mise en place de parefeu et d'authentifications.