Que se passe-t-il après STIX dans le domaine du renseignement en matière de cybersécurité ?

Les renseignements traditionnels sur les cybermenaces basés sur STIX sont insuffisants

STIX a constitué un grand pas en avant en facilitant le partage et l’interprétation des données relatives aux cybermenaces au sein des entreprises. Il a donné aux équipes un langage commun pour suivre et comprendre les bases, les campagnes d’attaque, les comportements, les vulnérabilités. Ce type de normalisation est précieux lorsque les écosystèmes se développent rapidement. Mais soyons directs : dans le paysage actuel des menaces, qui évolue rapidement, ce n’est pas suffisant.

Les cybermenaces ne se manifestent plus selon des schémas prévisibles. Les motivations changent. Le comportement des attaquants évolue. Les outils et les techniques changent du jour au lendemain. STIX, dans sa conception actuelle, se concentre sur la description de ce qui s’est passé. C’est une bonne chose pour la criminalistique, mais ce n’est pas une bonne chose pour anticiper ce qui va suivre. Or, si vous dirigez une entreprise exposée à des risques numériques en temps réel, vous ne pouvez pas vous permettre d’utiliser des instantanés statiques. Vous avez besoin de systèmes qui comprennent le contexte, évoluent et mettent en évidence les risques émergents avant qu’ils n’affectent vos résultats.

C’est là que STIX n’est pas à la hauteur. Il est conçu pour déplacer des données statiques sur les menaces d’un système à l’autre. Il n’est pas conçu pour modéliser les intentions, les nuances comportementales ou les chaînes de cause à effet. C’est de ce type de renseignements dont les responsables de la sécurité ont besoin. Les dirigeants ont besoin de réponses rapides et précises à trois questions clés : Qui nous attaque ? Comment opèrent-ils ? Quel est le moyen le plus rapide de répondre avec le moins de perturbation possible ?

Pour y parvenir, nous devons nous appuyer sur STIX et sur des technologies fondamentales qui nous donnent une vision dynamique des menaces en mouvement.

Les graphes de connaissances fournissent des informations riches et contextualisées sur les menaces.

La plupart des systèmes de sécurité fonctionnent avec des des données fragmentées. Des journaux ici. Des indicateurs ici. Peut-être quelques profils d’acteurs de la menace éparpillés dans les outils. Même avec STIX, la vue reste largement statique, une liste de faits avec une interconnexion limitée. Cela ne vous aide pas à réagir rapidement. Cela ne vous aide pas à voir l’impact d’un événement sur l’ensemble de votre environnement. Les graphes de connaissances changent cela.

Les graphiques de connaissances vous permettent de relier les points avec structure et logique. Ils prennent les données au format STIX et leur donnent des relations significatives – qui a fait quoi, quand, contre qui, en utilisant quels outils, et ce qu’ils ont touché d’autre. Pas de manière isolée. En tant que système. Lorsqu’une vulnérabilité est exploitée, par exemple Log4Shell (CVE-2021-44228), vous voulez savoir plus que ce qu’elle est. Vous voulez savoir qui l’a exploitée auparavant, pour quelle raison, dans quelle campagne, et si vos actifs semblent être la prochaine cible. C’est le niveau de connaissance qu’offrent les graphes de connaissances.

Grâce à une vue structurée et lisible par machine de ces relations, vos équipes de sécurité peuvent donner la priorité à ce qui est vraiment important. Vous voyez une vulnérabilité et les acteurs les plus susceptibles de l’exploiter, et vous avez accès à l’ensemble du tableau : méthode, historique, schémas. Les données techniques se transforment ainsi en impact commercial.

Cela fonctionne. Et elle s’étend. Pour les dirigeants, la valeur est directe : de meilleures décisions, une réponse plus rapide et une compréhension stratégique des cyber-risques qui est à la fois actionnable et claire pour les parties prenantes non techniques. Lorsque vous reliez vos données au contexte, elles cessent d’être du bruit. Elles deviennent de l’intelligence. C’est le changement qui s’opère actuellement.

L’ontologie de renseignement sur les cybermenaces (CTIO) étend les capacités de modélisation des menaces

Vous pouvez disposer de données structurées. Vous pouvez même avoir du contexte. Mais si ces données ne représentent pas la complexité, ce que veut un attaquant, ses compétences, les ressources qu’il utilise, il vous manque toujours des informations essentielles. C’est là que les ontologies de cybersécurité prennent toute leur importance. La CTIO (Cyber Threat Intelligence Ontology), fondée sur le cadre gistCyber, nous fait progresser en repoussant les limites de ce que nous pouvons modéliser.

Le CTIO permet aux systèmes de sécurité de comprendre l’existence d’un acteur de la menace et ce qui le motive : gain financier, pression géopolitique, vol de propriété intellectuelle. Il ajoute une profondeur stratégique aux profils de menace. La motivation est importante. C’est ce qui vous permet de faire la distinction entre un attaquant opportuniste qui exécute des scripts et un groupe persistant qui cible votre secteur. Cette profondeur de raisonnement est ce qui donne aux décideurs un effet de levier dans la manière dont ils allouent les ressources de sécurité.

Le CTIO permet aux machines, et aux personnes qui les utilisent, de poser de meilleures questions. « Quels types d’acteurs ciblent mon secteur avec des TTP spécifiques ? Apparaissent-ils après certains cycles d’information ? Ont-ils tendance à exploiter une classe particulière de logiciels ou de plateformes ? » Au lieu d’analyser manuellement les documents pour obtenir ces informations, celles-ci sont modélisées et interrogeables. Les dirigeants n’ont pas besoin de s’en remettre entièrement aux analystes pour interpréter les indicateurs. Ils bénéficient d’une visibilité plus rapide sur les modèles, ce qui leur permet de prendre des décisions stratégiques plus judicieuses.

Les budgets consacrés à la cybersécurité ne sont pas illimités. Le temps non plus. Le CTIO offre les bases nécessaires pour passer d’une réaction défensive à une planification anticipée. Il redéfinit la manière dont les menaces numériques sont comprises, suivies et traitées à grande échelle. Et dans un monde où les attaques évoluent chaque jour, ce type de progrès est nécessaire.

Les grands modèles linguistiques (LLM) améliorent l’automatisation contextuelle dans l’analyse des menaces

Les données non structurées dominent la cybersécurité, les rapports d’incidents, les notes d’analystes, les avis de menace, les courriels. La plupart de ces données sont utiles. Peu de systèmes savent comment les traiter. C’est cette lacune que les grands modèles de langage sont en train de combler. Ils peuvent lire et interpréter ces données non structurées, en extraire des informations utiles sur les menaces et les convertir dans des formats structurés tels que STIX.

Cela change l’équation. Les LLM peuvent ingérer un paragraphe décrivant une campagne de campagne de spear-phishing et extraire les indicateurs, la méthode d’attaque, le type de cible et le profil de risque potentiel, avec rapidité et précision. Cela permet aux organisations d’alimenter automatiquement les systèmes de renseignement sur les menaces et les graphes de connaissances sans traduction manuelle. Au lieu d’attendre que des spécialistes interprètent et modélisent les données, les machines font la première passe en temps réel.

Il rationalise les flux de travail. Il réduit la dépendance à l’égard des goulets d’étranglement humains. Les LLM ne fonctionnent pas en fonction de l’humeur, de la largeur de bande ou d’un biais d’interprétation. Lorsqu’ils sont bien intégrés, ils deviennent un multiplicateur de force, permettant aux équipes de cybersécurité de consacrer du temps à la prise de décision, et pas seulement à la saisie de données.

Pour les équipes dirigeantes, la valeur est claire. Des informations plus rapides, des coûts opérationnels moindres et moins de retards dans la mise en œuvre de la détection. Les experts en sécurité disposent ainsi de meilleurs outils pour agir au rythme de l’évolution des menaces. Lorsque les données en temps réel peuvent être structurées instantanément et intégrées dans votre graphe de connaissances, tous les niveaux de l’organisation bénéficient d’une visibilité plus précise et plus rapide sur ce qui compte le plus.

Les ontologies de cybersécurité offrent un modèle de défense proactive contre les menaces

Les données relatives aux cybermenaces ne manquent pas. Le défi consiste à les relier dans une structure qui permette d’agir. C’est là que les ontologies normalisées d’institutions respectées, ATT&CK et D3FEND de MITRE, les bases de données graphiques CVE du NIST et d’autres, apportent une réelle valeur ajoutée. Ces cadres cartographient les relations entre les tactiques, les systèmes, les mesures d’atténuation et les acteurs dans un format formellement structuré et lisible par une machine. Cela crée une base où les renseignements sur les menaces deviennent opérationnels dès le premier jour.

Les ontologies définissent les concepts et structurent la logique, de sorte que les systèmes peuvent comprendre les schémas concernant les systèmes, le temps et les acteurs. ATT&CK permet d’identifier les comportements de l’adversaire. D3FEND décrit les mesures défensives. Les bases de données CVE maintiennent des enregistrements de vulnérabilités continuellement mis à jour. Lorsqu’ils sont combinés et représentés dans le cadre d’un graphe de connaissances basé sur OWL, ces points de données deviennent plus que des références – ils deviennent un réseau de renseignements interopérable.

Pour les organisations, cela signifie documenter les menaces et se préparer à leur évolution. Vous pouvez retracer les méthodes d’exploitation, les relier aux stratégies d’atténuation et aligner les mesures correctives sur les priorités du système. Vous bénéficiez d’une vue unifiée de la détection, de la réponse et de la prévention grâce à des technologies qui s’intègrent aux opérations de l’entreprise.

Les responsables de haut niveau doivent y voir le passage de la lutte contre les incendies à la planification. Vous alignez votre cyberdéfense sur des connaissances structurées et évolutives. Lorsque vos équipes s’appuient sur un système qui modélise les menaces connues, les stratégies d’atténuation correspondantes et les vulnérabilités des actifs dans un graphique unifié, il en résulte une visibilité exploitable. C’est ainsi que vous réduisez les angles morts et que vous faites apparaître les faiblesses avant qu’elles ne soient exploitées, et non après.

Convergence de STIX, des ontologies, des LLM et d’OWL

La cybersécurité implique l’intégration de l’intelligence, humaine et mécanique, dans des systèmes capables de fonctionner en temps réel et en profondeur. C’est ce qui se passe actuellement. Nous assistons à une convergence directe entre des normes telles que STIX, des cadres sémantiques tels que CTIO et gistCyber, des technologies d’intelligence artificielle telles que les grands modèles de langage (LLM) et le langage d’ontologie Web (OWL).

Ces composants ont chacun un rôle à jouer. STIX donne une structure. Les ontologies définissent les relations et les règles. OWL les rassemble dans un format compréhensible par les machines. Les LLM fournissent le contexte manquant en traitant les données non structurées. Combinés à des graphes de connaissances, ils créent des systèmes qui comprennent réellement les menaces. Ils évaluent le comportement, font apparaître les intentions, mettent en évidence les chaînes de risque et permettent de prendre des décisions plus rapidement.

Les cadres n’ont pas besoin de plus de bruit. Ils ont besoin de se concentrer. C’est ce que permet l’intégration de ces technologies. Non seulement les entreprises bénéficient d’une visibilité plus rapide sur les menaces réelles et émergentes, mais elles comblent enfin le fossé entre les détails techniques et l’impact sur l’activité. Lorsque les informations sur les menaces sont agrégées, contextualisées et interrogeables, les décideurs passent de la réactivité à l’information.

Cette évolution démocratise également la compréhension de la sécurité. Il n’est pas nécessaire d’être un analyste chevronné pour obtenir des informations exploitables. Grâce aux LLM qui structurent les données et aux ontologies qui déterminent la manière dont elles sont utilisées, même les non-experts peuvent utiliser des données significatives en matière de cybersécurité. Il s’agit là d’un avantage opérationnel majeur. Il réduit la dépendance, libère la vitesse et augmente la résilience.

Il s’agit d’un modèle évolutif de cyberdéfense qui s’adapte à la complexité au lieu de se laisser submerger par elle. Les acteurs de la menace évoluent, et vos systèmes doivent en faire autant, plus rapidement, plus intelligemment et avec plus de contexte par décision. C’est ce qu’offre cette convergence.

Faits marquants

• Les cadres traditionnels ont besoin d’être complétés : STIX reste utile mais, à lui seul, il n’offre pas le contexte et la flexibilité nécessaires pour lutter contre les cybermenaces actuelles, qui évoluent rapidement et sont guidées par le comportement. Les dirigeants devraient investir dans des outils complémentaires qui offrent une modélisation plus riche des menaces.
• Le contexte permet de prendre des décisions plus judicieuses : Les graphes de connaissances transforment les données isolées sur les menaces en informations connectées, révélant les acteurs de la menace, leurs méthodes et l’exposition au risque. Les dirigeants devraient privilégier les plateformes qui offrent ce niveau d’intégration afin d’améliorer la hiérarchisation des priorités et la réponse.
• Les ontologies structurent les profils de menace : L’ontologie de renseignement sur les cybermenaces (CTIO) améliore la modélisation des menaces en saisissant la motivation, les compétences et la profondeur du comportement. L’intégration de la CTIO aide les organisations à anticiper les intentions des attaquants et à aligner les ressources de manière intelligente.
• L’IA réduit les frictions dans les flux de travail des services de renseignement : Les grands modèles de langage (LLM) automatisent la conversion de textes non structurés en renseignements sur les menaces, ce qui accélère l’analyse. Les dirigeants devraient déployer des systèmes soutenus par des LLM pour étendre la détection des menaces et minimiser les goulets d’étranglement manuels.
• Les cadres structurés simplifient la planification de la défense contre les menaces : Les ontologies standard telles que MITRE ATT&CK et D3FEND forment un plan stratégique pour identifier les vulnérabilités et les relier à des tactiques défensives éprouvées. Les dirigeants devraient aligner la planification de la sécurité sur ces ressources structurées afin de rester proactifs.
• Les systèmes convergents améliorent la résilience et l’agilité : L’intégration des ontologies STIX, OWL, LLM et de cybersécurité permet une intelligence en temps réel, contextuelle et lisible par la machine. Pour accroître la réactivité des organisations, les dirigeants devraient favoriser l’adoption de systèmes unifiés reposant sur cette architecture combinée.