Les entreprises modernes sont devenues dépendantes de l’analyse de données, en particulier dans le domaine de la cybersécurité, des opérations IT et de la conformité. L’analyse de logs est la base de la plupart des analyses pour créer des rapports, des tableaux de bord et des alertes afin d’améliorer les diverses activités de l’entreprise. Les données peuvent être enregistrées et journalisées concernant tout type d’évènement ou d’activité. Pour donner du sens au volume croissant de données, de nombreuses entreprises utilisent un SIEM centralisé et ajoutent des analyses comportementales afin de disposer d’analyses de logs plus efficaces. L’analyse de logs aide les entreprises à comprendre leurs logs. De plus, en corrélant les logs de différentes applications, les entreprises peuvent obtenir des informations sur ce qui se passe véritablement au sein de l’infrastructure.

Qu’est-ce que l’analyse de logs et pourquoi est-elle importante ?

L’analyse de logs consiste à examiner et à comprendre les enregistrements générés par ordinateur afin de pouvoir gérer efficacement une entreprise dont l’activité est basée sur les données. Les logs sont générés par n’importe quel appareil ou application moderne, notamment les objets connectés (IoT), les serveurs, les appareils en réseau et les systèmes d’exploitation. Les logs décrivent les activités se déroulant dans le système. Ils peuvent être envoyés à un collecteur avant une analyse centralisée des logs afin d’améliorer la précision et les performances de celle-ci. L’analyse de logs dans une solution SIEM (Security Information and Event Management) permet aux analystes en sécurité d’examiner et d’interpréter plus facilement ce qui se passe sur le réseau et d’obtenir des informations exploitables.

Avec une infrastructure informatique de plus en plus diversifiée dotée d’une grande variété d’applications situées, entre autres dans le Cloud, sur site, dans des instances virtuelles, les données se présentent souvent sous des formats imprévisibles. Pour libérer toute la puissance des informations commerciales et opérationnelles que renferment les données, l’analyse centralisée de logs devient de plus en plus critique. Cette dernière facilite une multitude de cas d’usage, notamment le diagnostic des problèmes, la détection des menaces de sécurité, la détection des fraudes et l’aide à la conformité en matière de réglementations rigoureuses.

Les avantages de l’utilisation des outils d’analyse de logs

Voici les trois principaux avantages de l’analyse de logs :

  1. Posture de cybersécurité plus robuste : il est plus important que jamais de maintenir de solides pratiques de sécurité pour détecter les menaces et éviter les violations entraînant des dommages, tels que des pertes financières. L’analyse de logs joue un rôle essentiel dans la détection et la réponse aux menaces, et se trouve être un élément crucial pour mener efficacement la traque des menaces et répondre aux incidents. Les solutions SIEM fournissent une connaissance instantanée des incidents de sécurité et permettent à l’équipe de cybersécurité de réagir plus efficacement.
  2. Des opérations IT plus efficaces : l’entreprise, dans son ensemble, s’appuie sur des ressources IT pour les processus critiques, les tâches et le partage d’informations. Grâce aux outils d’analyse de logs, les entreprises peuvent repérer les erreurs et les tendances critiques au niveau du système et agir en conséquence. Les administrateurs disposent d’un outil proactif de résolution de problèmes afin d’éviter les interruptions et les temps d’arrêt. L’analyse de logs fournit également des informations pour optimiser les processus et les flux de travail actuels, lesquels contribuent souvent de manière importante au ROI des solutions SIEM.
  3. Démonstration de la conformité : le respect de la conformité peut être coûteux et compliqué. Les entreprises doivent de plus en plus se conformer aux normes et réglementations de sécurité telles que HIPAA, GDPR et PCI DSS. Avec une solution SIEM, vous pouvez en permanence vérifier si vous respectez les directives et fournir des preuves aux auditeurs.

Comment effectuer une analyse de logs

L’analyse de logs peut être mise en place rapidement en fonction de la solution que vous utilisez et de l’ampleur de la mise en œuvre. En général, permettre aux équipes d’obtenir des informations exploitables à partir des logs devrait être un processus simple et direct.

Voici quelques-unes des étapes et des questions à clarifier lors de la mise en œuvre d’un SIEM :

Collecter et normaliser :

Un collecteur rassemble les logs de toute l’infrastructure afin d’obtenir les données nécessaires à vos cas d’usage. La solution SIEM doit convertir ou normaliser les fichiers log dans le même format pour permettre une corrélation efficace et rendre les requêtes beaucoup plus faciles à apprendre. Disposer d’un « langage commun » pour toutes les applications au sein du SIEM facilite également l’utilisation de l’apprentissage automatique avancé, comme l’analyse comportementale.

Centraliser :

Tous les logs doivent être centralisés sur une plateforme unique pour rationaliser l’analyse, la recherche et les investigations. Veillez à ne pas omettre les systèmes critiques pour éviter de passer à côté de certains logs contenant des informations cruciales lors de l’investigation d’une violation.

Rechercher et  analyser :

Les solutions SIEM ont besoin de techniques d’analyse utiles, comme la corrélation, la reconnaissance de formes, la requête simple, l’enrichissement et la classification. Les solutions modernes guident également l’analyste sur ce qu’il faut rechercher. De plus, l’analyse du comportement des utilisateurs et des entités (UEBA/User and Entity Behavior Analytics) supprime une grande partie des conjectures manuelles au niveau de l’analyse de logs, car elle utilise l’apprentissage automatique pour détecter automatiquement les entités suspectes et pour lesquelles l’investigation doit être approfondie.

Surveiller et alerter :

La mise en œuvre d’une surveillance automatisée en temps réel des incidents et événements au sein du réseau est véritablement au cœur de l’analyse de logs. Habituellement, les alertes sont basées sur des règles, signifiant ainsi qu’elles se déclenchent en fonction des conditions et des seuils définis par l’équipe d’analystes. Des SIEM efficaces fournissent une multitude de règles de corrélation ainsi que des cas d’usage prêts à l’emploi, guidant ainsi l’analyste dans ce qu’il doit rechercher. Cependant, à mesure que les volumes de données augmentent, les alertes basées sur des règles peuvent entraîner des faux positifs, submerger les analystes et créer une fatigue vis-à-vis de ces alertes. Les solutions d’apprentissage automatique, telles que l’UEBA, peuvent aider à surmonter une telle fatigue et méritent d’être envisagées pour que les entreprises matures soient plus efficaces avec leurs ressources de sécurité.

Rapports et tableaux de bord :

La rationalisation des rapports et des tableaux de bord pour visualiser les cas d’usage est essentielle pour une analyse de logs efficace. Encore une fois, de nombreux éditeurs fournissent cette solution prête à l’emploi, aidant les analystes à identifier ce qu’il faut rechercher. Les rapports et les tableaux de bord doivent être faciles à personnaliser, en fonction des exigences spécifiques à l’entreprise.

Comment choisir la meilleure solution pour l’analyse de logs

Bien qu’il existe plusieurs solutions d’analyse de logs et SIEM sur le marché, il est essentiel de déterminer précisément laquelle correspond à votre entreprise et à vos critères de choix, non seulement aujourd’hui mais également pour les années à venir.

Voici quelques éléments à prendre en compte :

  1. Construire un business case : la solution doit être adaptée à votre entreprise. Qu’il s’agisse d’améliorer les analyses de sécurité, de stabiliser les opérations IT ou de respecter les réglementations en matière de conformité, vos objectifs réels visés doivent être clairs. Mettre en place un ensemble limité de cas d’usage est un excellent point de départ. Vous pourrez toujours en ajouter d’autres une fois la mise en œuvre terminée.
  2. Budget limité ou contraintes au niveau de ressources : certaines solutions sont concédées sous licence en fonction du volume de données ou d’autres paramètres difficiles à gérer. Choisissez une solution qui offre un coût de possession prévisible. Supposons que vous disposez de ressources limitées pour la mise en œuvre. Dans un tel cas, il sera logique de se concentrer sur les éditeurs qui offrent de nombreux cas d’usage prêts à l’emploi afin d’obtenir un time-to-value (TTV) plus court et limiter l’utilisation des ressources nécessaires à la gestion de la solution.
  3. Etendre les capacités d’analyse au-delà de la gestion de logs : certaines solutions peuvent rapidement devenir trop simples pour les entreprises matures. Ainsi, disposer d’une solution qui peut facilement intégrer un apprentissage automatique avancé, comme l’UEBA, évite le cloisonnement des données et peut instantanément créer de la valeur pour l’entreprise.
  4. Prêt à évoluer : un stockage efficace et évolutif, une recherche rapide et une visualisation flexible peuvent augmenter considérablement la valeur apportée par la solution en question. La personnalisation des analyses sortantes en fonction de la situation de l’entreprise au niveau de son propre développement signifie que vous pourrez limiter les diverses problématiques liées à la croissance et étendre ainsi les analyses de sécurité si nécessaire.

SIEM versus log analysis

Si plusieurs solutions peuvent répondre à des exigences simples en termes d’analyse de logs, il est souvent nécessaire d’évaluer quelle est la bonne solution pour votre entreprise. En termes simples, les solutions SIEM sont au cœur de l’analyse de sécurité et peuvent effectuer une analyse avancée des données, où les outils d’analyse de logs sont principalement conçus pour collecter des données. Si vous avez besoin d’une solution pour gérer la sécurité d’une infrastructure IT vaste ou diversifiée, une solution SIEM est souvent le meilleur choix. Cette dernière vous apportera l’automatisation, l’analyse des menaces en temps réel et des fonctionnalités avancées d’apprentissage automatique qui ne seraient généralement pas disponibles dans un outil de gestion de logs.

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