L’analyse de données, un levier sous-exploité pour la sécurité des entreprises

Au cœur des enjeux sécuritaires actuels, l’exploitation intelligente des données collectées représente un potentiel considérable, mais largement inexploité. Les entreprises modernes disposent d’une grande richesse d’informations générée par leurs différents systèmes de sécurité, mais rares sont celles qui en tirent pleinement parti. Comment transformer ces données brutes en véritable levier stratégique pour renforcer la sûreté globale de son organisation ?

La collecte des données en entreprise : un gisement d’informations inexploité

Le paradoxe est frappant : alors que les entreprises n’ont jamais collecté autant de données liées à leur sécurité, la plupart se contentent d’une exploitation minimale de ces informations. Contrôles d’accès, vidéosurveillance, alarmes, rapports d’incidents, logs informatiques… Chaque système produit quotidiennement des données précieuses qui, isolément, n’offrent qu’une vision partielle de la situation sécuritaire d’une société.

Cette fragmentation constitue le premier obstacle à une approche véritablement efficace. Dans de nombreuses organisations, les systèmes opèrent en silos, sans communication entre eux, privant ainsi les responsables sécurité d’une vision globale et intégrée des menaces potentielles.

Un écosystème riche mais cloisonné

L’écosystème de données de sécurité d’une entreprise type comprend généralement :

• Les données des contrôles d’accès (badges, biométrie) qui enregistrent chaque entrée et sortie,
• Les flux de vidéosurveillance capturant en continu l’activité dans les zones sensibles,
• Les alertes générées par les systèmes d’alarme et capteurs IoT,
• Les rapports d’incidents consignés manuellement par les équipes de sécurité,
• Les logs et événements de cybersécurité documentant l’activité qui a lieu sur les réseaux de l’entreprise.

Chacune de ces sources génère des informations précieuses, mais leur valeur réelle ne peut être pleinement exploitée qu’à travers une analyse croisée et contextuelle. Le véritable potentiel réside dans les corrélations entre ces différentes sources, permettant la mise au jour de schémas invisibles à l’œil nu.

Le véritable potentiel de l’analyse des données de sécurité réside dans les corrélations entre les différentes sources, qui permettent la mise au jour de schémas invisibles à l’œil nu.

Croiser et analyser les données : une révolution pour la gestion des risques

L’intérêt majeur du croisement des données de sécurité est la possibilité de détecter des schémas anormaux avant même qu’un incident ne se produise. Un badge utilisé à un horaire inhabituel dans une zone sensible, alors que les caméras ne détectent aucune présence humaine, peut par exemple signaler une tentative d’intrusion via un badge volé ou cloné.

De même, une corrélation entre une série d’accès physiques à certaines zones et des tentatives d’accès informatiques inhabituelles peut révéler une attaque coordonnée, combinant vecteurs physiques et numériques. Ces corrélations, impossibles à établir manuellement, deviennent visibles grâce à l’analyse intelligente des données.

Les entreprises peuvent également exploiter la data liée à des incidents passés pour anticiper les risques futurs et bâtir des modèles prédictifs. Ces outils permettent de hiérarchiser les menaces selon leur probabilité et leur gravité, rendant la sécurité plus proactive. 

L’intelligence artificielle comme catalyseur de la démocratisation de l’analyse de données ? 

L’émergence de l’intelligence artificielle a bouleversé bien des domaines. Celui de l’analyse de données plus que tout autre. En effet, le principe même de l’IA et du machine learning repose sur le Big Data, puisque les programmes d’intelligence artificielle apprennent et se développent par eux-mêmes en récoltant, compilant et analysant d’immenses quantités de données. 

Cette puissance peut être mise au service d’innombrables secteurs et outils. Y compris dans le domaine de la sécurité. Elle permet par exemple une analyse en temps réel et une détection proactive des menaces. Grâce au machine learning, les algorithmes peuvent identifier des comportements inhabituels et lancer l’alerte avant qu’un incident ne se produise.