Alors que nous avançons vers la troisième phase de la transformation numérique, il est essentiel de collecter et d’analyser les données et la télémétrie à chaque étape du parcours applicatif, du code au client. Les entreprises s’appuient fortement sur des analyses fondées sur l’apprentissage automatique, qui fournissent toutes sortes de données, telles que les habitudes d’utilisation des consommateurs, le suivi des stocks et les variations saisonnières, afin d’améliorer les performances, de gagner en efficacité et de renforcer leur avantage concurrentiel. Parallèlement, l’apprentissage automatique joue également un rôle essentiel dans la lutte contre les menaces de sécurité avancées auxquelles les entreprises sont confrontées aujourd’hui et continueront de l’être à l’avenir.
Pourtant, un débat sur l’architecture de sécurité, essentiel pour tirer pleinement parti de l’apprentissage automatique, persiste : filtrage des paquets ou proxy ? Ce débat faisait déjà rage il y a près de vingt ans, lorsque j’étais stagiaire au sein du groupe chargé de l’innovation en matière de sécurité dans le bureau du directeur technique de Cisco, et il se poursuit encore aujourd’hui.
Au départ, le filtrage des paquets réseau semblait l’emporter en raison de l’importance accordée aux débits et aux performances. Les approches de filtrage des paquets traitent chaque paquet individuellement, ce qui, par le passé, les rendait souvent plus rapides que leurs homologues proxy orientés connexion. Les solutions de sécurité reposant sur le filtrage des paquets ont évolué vers des moteurs plus sophistiqués, capables de suivre l’état des connexions et de reconnaître les applications, en mettant davantage l’accent sur les applications et l’identité. Néanmoins, la proposition de valeur fondamentale de la sécurité basée sur le filtrage des paquets reposait largement sur l’inspection rapide de chaque paquet.
Cependant, les proxys programmables capables de comprendre les applications ont fini par évoluer et offrir une valeur surpassant les avantages initiaux du filtrage de paquets. Cette valeur repose sur deux éléments : premièrement, les proxys offrent une visibilité sur chaque interaction — de l’utilisateur à l’application, du réseau à l’application et tout au long des flux métier logiques —, ce qui leur permet de détecter les attaques avancées. Deuxièmement, un proxy programmable peut injecter du code, enrichir les en-têtes et insérer des données de traçage afin d’instrumenter dynamiquement les clients et les applications. En d’autres termes, l’inspection ne suffisait plus : les proxys offrent la capacité essentielle d’instrumenter les interactions avec l’étendue et la profondeur de données nécessaires pour repérer des tendances et produire des informations de sécurité exploitables.
La puissance de l’inspection et de l’instrumentation
Il reste clairement nécessaire de filtrer le trafic malveillant et de concentrer les capacités d’inspection sur le trafic légitime. Les organisations peuvent ainsi bénéficier d’une couverture à la fois étendue et approfondie, grâce à une architecture conforme à une approche de conception « Zero Trust », qui associe l’identité de l’utilisateur à d’autres politiques de contrôle d’accès.
En outre, la sophistication des attaques a dépassé le stade des attaques rudimentaires détectées par une analyse ponctuelle d’une connexion au moyen d’un seul dispositif en ligne, tel qu’un WAF. La détection et l’atténuation des attaques avancées nécessitent de corréler plusieurs signaux ou points de données sur une période donnée, tout au long du chemin de données.
L’avenir de la sécurité repose sur une télémétrie qui ne se limite pas aux données techniques extraites des paquets. Il nécessite une vision globale des interactions, du client à l’application, en passant par les comportements. L’apprentissage automatique requiert d’énormes volumes de données pour établir et reconnaître des schémas. C’est pourquoi les proxys programmables jouent un rôle essentiel dans une approche de sécurité avancée. Les données haute fidélité issues de l’instrumentation fournissent des informations riches qui permettent de se protéger contre les attaques visant les applications, voire de les anticiper.
En fin de compte, les entreprises auront beaucoup de mal à tirer parti des gains de performance, des gains d’efficacité et des avantages concurrentiels que peut offrir l’apprentissage automatique si elles doivent constamment lutter contre des attaques avancées sans exploiter pleinement les outils à leur disposition.
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