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L’ingénierie sociale éclipse les vulnérabilités techniques !

Octobre 2023

Les entreprises, les gouvernements et les individus évoluent dans une infrastructure numérique de plus en plus complexe. Les répercussions des cyber-intrusions sont à la fois financières et sociales, faisant de la cybersécurité non seulement une nécessité technique, mais aussi un pilier d’une société stable.

Alors que beaucoup se concentrent sur des mesures de sécurité technologiques comme le chiffrement et l’authentification multi-facteurs, cette vision étroite ignore un point critique de défaillance : l’élément humain. Parfois appelés “wetware,” les êtres humains sont à la fois les opérateurs et les cibles dans les contextes de cybersécurité. Les tendances humaines naturelles comme la confiance et l’interaction sociale peuvent être utilisées comme des armes, ce qui nous rend vulnérables aux cyber-attaques sophistiquées.

💡L’èvolution des menaces cyber

📚Des exploits techniques à la manipulation psychologique

Les premières versions des menaces cyber étaient principalement centrées autour des exploits techniques. À cette époque, un pare-feu solide et des méthodes de chiffrement robustes étaient considérés comme des boucliers suffisants contre les cyber-attaques. Mais à mesure que notre compréhension de la cybersécurité a évolué, les méthodes employées par les cybercriminels ont évolué. Aujourd’hui, le champ de bataille s’est élargi pour inclure des techniques de manipulation psychologique qui exploitent les vulnérabilités humaines.

Alors que les vulnérabilités techniques représentent toujours un risque significatif, les attaques d’ingénierie sociale ont gagné en importance de manière exponentielle ces dernières années. Selon divers rapports, les méthodes d’ingénierie sociale représentent désormais une part significative des cyber-attaques réussies. Ces stratégies ne reposent pas sur le franchissement de barrières numériques, elles impliquent souvent plutôt la manipulation d’individus pour les amener à communiquer librement leurs accès ou des informations sensibles. Ce changement de tactique, passant des exploits techniques à la manipulation psychologique, marque un nouveau chapitre dans l’évolution des menaces cyber, posant des défis sans précédent pour les professionnels de la cybersécurité et le grand public.

📚Types d’attaques d’ingénierie sociale

Ces types d’attaques d’ingénierie sociale ne sont ni exhaustifs ni mutuellement exclusifs. Les ingénieurs sociaux utilisent souvent une combinaison de ces techniques pour atteindre leurs objectifs. À mesure qu’ils adaptent et affinent leurs stratégies, la compréhension de ces catégories de base devient de plus en plus cruciale pour reconnaître et se défendre contre les attaques d’ingénierie sociale .

🎭Phishing

La forme la plus communément reconnue d’attaque d’ingénierie sociale est le phishing, qui consiste en la distribution de communications trompeuses, principalement par courrier électronique, émanant de ce qui semble être une entité digne de confiance. L’objectif de l’attaquant est d’obtenir des données sensibles, y compris, mais sans s’y limiter, les noms d’utilisateur, les mots de passe et les informations financières. Les variantes du phishing incluent le spear phishing, qui est une forme ciblée de l’attaque personnalisée pour un individu spécifique, augmentant ainsi sa crédibilité et son efficacité.

🎭Vishing

Le vishing, ou “voice phishing,” est une tactique d’ingénierie sociale qui utilise des appels téléphoniques pour tromper la cible pour qu’elle divulgue informations personnelles ou identifiants. Souvent menées via des systèmes VoIP, les attaques de vishing peuvent utiliser le spoofing de l’identifiant de l’appelant pour apparaître comme une entité de confiance. Les stratégies de vishing sophistiquées peuvent même impliquer plusieurs appels, d’abord de prétendus agents de service puis de “managers,” gagnant progressivement la confiance de la victime pour maximiser l’extraction de données.

🎭Smishing (attaque de SIM-swapping)

Le “smishing,” abréviation de “SMS phishing,” utilise des messages texte (SMS) pour inciter les individus à fournir des données sensibles. Comme le phishing et le vishing, les messages de smishing contiennent souvent un sentiment d’urgence ou se posent comme des notifications critiques, parfois même en utilisant des événements d’actualité ou des crises pour induire une action. Étant donné l’omniprésence de ces messages et la perception générale qu’ils sont moins susceptibles d’être abusés, le smishing a gagné en popularité en tant que méthode efficace d’ingénierie sociale .

🎭Pretexting

Le pretexting consiste à fabriquer une bonne raison ou un “prétexte” pour obtenir des informations. Un attaquant pourrait se faire passer pour un agent de support informatique et demander à un employé ses identifiants pour “réparer” un problème imaginaire. Le pretexting nécessite souvent une compréhension approfondie du comportement humain et des tactiques de manipulation, ce qui en fait une forme hautement efficace d’ingénierie sociale.

🎭Baiting

Le baiting est similaire au phishing, mais implique de promettre à la victime un bien en échange d’informations sensibles. Par exemple, les attaquants peuvent offrir des téléchargements gratuits de musique ou de films si la victime accepte de fournir ses identifiants de connexion. Contrairement au phishing, le baiting exploite la curiosité et la cupidité humaines plutôt que la confiance et l’urgence.

🎭Tailgating

Le tailgating, également connu sous le nom de “piggybacking,” consiste pour un attaquant à chercher à entrer dans une zone restreinte sans identification appropriée en suivant une personne autorisée. Dans de nombreux cas, la personne suivie tient la porte ouverte, prenant l’attaquant pour un collègue. Cette méthode exploite la tendance humaine à être poli et socialement coopératif, contournant ainsi les mesures de sécurité technologiques telles que les cartes d’accès électroniques.

🎭Quiproquo

Les attaques de type quiproquo (quid pro quo) impliquent une forme de réciprocité. L’attaquant offre un service ou un avantage en échange d’informations ou d’accès. Par exemple, ils peuvent se faire passer pour des agents de support technique qui ont besoin de données spécifiques des employés pour accomplir une tâche, en offrant une assistance pour un problème supposé en retour.

🎭Scareware

Le scareware consiste à tromper la victime en lui faisant croire que son ordinateur est infecté par un logiciel malveillant, l’incitant à installer un logiciel qui est lui-même malicieux. En capitalisant sur la peur et l’urgence de l’utilisateur à “résoudre” le problème, les attaquants manipulent les victimes pour les amener à prendre une action qui leur est préjudiciable.

🎭Honey Trap

Cette tactique implique généralement qu’un attaquant prétende être intéressé par une relation amoureuse avec la cible, que ce soit en ligne ou en personne. Au fur et à mesure que la relation évolue, l’attaquant obtient suffisamment d’informations personnelles ou d’influence pour exploiter la cible. Ce type d’ingénierie sociale repose fortement sur la manipulation émotionnelle.

🎭Diversion Theft

Dans le cas d’un vol par diversion, l’attaquant trompe le service de messagerie ou de livraison pour réacheminer un colis ou des informations vers un nouvel emplacement. En manipulant la logistique, l’attaquant prend possession de biens ou d’informations précieuses.

🎭Insider Threat

Les menaces internes posent des défis de cybersécurité uniques et proviennent d’individus ayant accès aux réseaux et aux données internes d’une organisation. Ces menaces peuvent être intentionnelles ou non intentionnelles et peuvent émaner d’employés, de sous-traitants ou de partenaires commerciaux. Les mesures de sécurité traditionnelles axées sur l’extérieur sont souvent insuffisantes pour détecter les menaces internes. Comme contre-mesure, les organisations doivent employer des systèmes d’User Behavior Analytics et de Data Loss Prevention pour surveiller les activités internes. Une stratégie multidimensionnelle intégrant la formation des employés et des contrôles d’accès stricts est également cruciale pour atténuer ces risques.

🎭Watering Hole Attack

Une attaque de type Watering Hole consiste à compromettre un site Web que la cible visite fréquemment. Lorsque la cible navigue vers ce site “sûr”, elle est exposée au code de l’attaquant. Cette stratégie repose sur la connaissance des habitudes de la victime, faisant du site Web un ‘watering hole’ où l’attaque peut avoir lieu.

🎭Rogue Security Software (faux logiciel de sécurité)

Dans cette approche, les attaquants trompent les utilisateurs en leur faisant croire qu’un logiciel de sécurité est authentique. Une fois installé, ce « rogue security software » peut voler des informations, causer des dommages ou créer une porte dérobée pour de futures exploitations.

🎭Dumpster Diving

Bien que ce ne soit pas une méthode numérique, le dumpster diving consiste à fouiller les poubelles d’une entreprise ou d’un individu à la recherche d’informations pouvant être utiles pour une attaque. Même des disques durs jetés, des tirages papier ou des blocs-notes peuvent offrir des informations précieuses.

💡La psychologie derrière l’ingénierie sociale

Comprendre la psychologie derrière l’ingénierie sociale revient à retirer les couches de l’esprit humain pour révéler les mécanismes qui nous rendent susceptibles à la manipulation. Dans le contexte de la cybersécurité, reconnaître ces vulnérabilités peut être notre plus grand atout pour repousser les attaquants.

📚Biais cognitifs et heuristiques

Le cerveau humain, malgré toutes ses capacités remarquables, fonctionne à l’aide de raccourcis mentaux connus sous le nom d’heuristiques. Ces raccourcis mentaux nous aident à naviguer rapidement dans un monde complexe mais peuvent également nous induire en erreur. Une heuristique bien connue est l’approche « rule of thumb », où des situations complexes sont réduites à des tâches plus petites et gérables en fonction des expériences passées. Bien que cela nous aide à prendre des décisions rapidement, cela peut nous exposer à la manipulation si ces expériences passées ont été influencées par des tactiques trompeuses.

Les biais cognitifs, tels que le biais de confirmation et l’excès de confiance, peuvent également jouer un rôle. Le biais de confirmation peut nous amener à accorder une confiance excessive à des informations ou des sources qui confirment nos croyances préexistantes, nous rendant ainsi susceptibles aux attaques d’ingénierie sociale ciblées. L’excès de confiance peut conduire à la négligence, où l’on suppose être trop avisé pour tomber dans un piège, pour finalement s’en retrouver victime.

📚Manipulation émotionnelle et tactiques de la peur

Si les processus cognitifs peuvent nous trahir, notre moi émotionnel est également une cible de choix pour l’exploitation. Les attaquants peuvent utiliser des tactiques de peur, comme menacer de divulguer des informations sensibles à moins que certaines exigences ne soient satisfaites. En induisant un état de panique, l’attaquant peut plus facilement contraindre la cible à prendre des actions qu’elle pourrait autrement considérer comme risquées ou déconseillées.

Des émotions telles que l’avidité ou la curiosité peuvent également être manipulées. Par exemple, les attaques de baiting promettent souvent quelque chose d’alléchant pour inciter la victime à mordre à l’hameçon. Une fois que l’hameçon émotionnel a opéré, les considérations logiques peuvent passer au second plan, rendant l’individu moins résistant à l’attaque.

📚Études de cas

Les études de cas fournissent des exemples concrets des effets dévastateurs du social engineering, agissant à la fois comme des contes édifiants et des opportunités d’apprentissage pour renforcer les efforts en matière de cybersécurité. Ici, nous examinons des instances sélectionnées d’attaques réussies d’ingénierie sociale entre 2019 et 2023, analysant ce qui s’est passé et comment les menaces futures pourraient être atténuées.

🎭Violation des données de Capital One (2019)

Dans l’une des plus grandes violations de données affectant une entreprise de services financiers, un ancien employé a exploité un pare-feu d’application Web mal configuré pour accéder aux données des clients. Bien que ce ne soit pas purement une attaque d’ingénierie sociale , la connaissance interne a facilité la violation.

Type d’ingénierie sociale  : Insider Threat

Leçons Apprises : les entreprises doivent prendre en compte les menaces internes et configurer leurs systèmes pour limiter l’accès même pour les employés qui peuvent avoir une connaissance approfondie du système.

🎭Arnaque au Festival de Cannes (2019)

Pendant le Festival de Cannes, des escrocs ont usurpé l’identité de producteurs et réalisateurs de cinéma célèbres pour tromper les festivaliers en payant pour des expériences VIP inexistantes, tirant parti de l’exclusivité et du prestige de l’événement de haut profil.

Type d’ingénierie sociale  : Pretexting, Impersonation

Leçons Apprises : une grande notoriété ou un profil public ne vous exempte pas des risques d’ingénierie sociale . Toujours vérifier l’identité des individus offrant des opportunités exclusives.

🎭Fraude de collecte de fonds “Les Gilets Jaunes” (2019)

Pendant les manifestations des Gilets Jaunes en France, diverses plateformes en ligne ont été mises en place pour collecter des dons pour le mouvement. Cependant, certaines se sont avérées être frauduleuses, collectant des fonds pour un gain personnel.

Type d’ingénierie sociale  : Pretexting, Baiting

Leçons Apprises : Les mouvements populaires sont des terrains fertiles pour les schémas d’ingénierie sociale . Il est essentiel d’authentifier les plateformes avant de contribuer financièrement.

🎭Attaque de ransomware sur un hôpital français (2020)

En 2020, le Centre Hospitalier Universitaire de Rouen a été victime d’une attaque de ransomware qui a gravement perturbé les services de santé. Bien que l’attaque était principalement technique, il semble que l’accès initial ait été obtenu grâce à des courriels de phishing envoyés aux employés de l’hôpital.

Type d’ingénierie sociale  : Phishing

Leçons Apprises : le secteur de la santé est particulièrement vulnérable, surtout en période de crise. Une formation des employés et un filtrage robuste des courriels peuvent atténuer les risques.

🎭Attaques de “Watering Hole” contre les ONG (2019-2020)

Plusieurs Organisations Non Gouvernementales (ONG) ont été victimes d’attaques de “watering hole”, où les sites Web fréquemment visités par le personnel ont été compromis. Il s’agissait d’une tentative d’infiltrer les ONG de manière indirecte.

Type d’ingénierie sociale  : Watering Hole

Leçons Apprises : Les organisations doivent être vigilantes non seulement à propos de leur propre cybersécurité, mais aussi de celle des plateformes tierces qu’elles utilisent fréquemment.

🎭Arnaque Bitcoin sur Twitter (2020)

En juillet 2020, une importante attaque d’ingénierie sociale a ciblé Twitter, compromettant des comptes connus, y compris ceux d’Elon Musk, Bill Gates et Barack Obama. Les attaquants ont tweeté des demandes de Bitcoin, promettant de doubler tout paiement envoyé. L’attaque a largement réussi, rapportant plus de 100 000 dollars en l’espace de quelques heures.

Type d’ingénierie sociale  : Pretexting, Phishing

Leçons Apprises : cette attaque a révélé les limites de la dépendance exclusive aux protocoles de sécurité internes. Les auteurs avaient manipulé les employés de Twitter pour obtenir des identifiants d’accès. La sensibilisation et la formation des employés sont primordiales pour prévenir de telles violations.

🎭Arnaque ciblant les chercheurs d’emploi français (2020)

Le taux de chômage a augmenté pendant la pandémie de COVID-19, et les escrocs en ont profité en annonçant de fausses offres d’emploi, demandant aux candidats de soumettre des informations personnelles et parfois de l’argent pour des “frais de candidature.”

Type d’ingénierie sociale  : Pretexting

Leçons Apprises : le secteur de l’emploi est sensible au social engineering, particulièrement en périodes de crises. La vérification des offres d’emploi et des employeurs est cruciale.

🎭Cyberattaque SolarWinds (2020)

Bien que principalement connue comme une attaque sur la supply chain, l’ingénierie sociale a joué un rôle dans l’obtention de l’accès initial. Les attaquants ont utilisé des e-mails de spear-phishing soigneusement élaborés pour compromettre les cibles initiales.

Type d’ingénierie sociale  : Spear-Phishing

Leçons Apprises : cette violation a souligné la nécessité d’une sécurité multicouche robuste, incluant un filtrage rigoureux des courriels et des mises à jour régulières des protocoles de sécurité.

🎭Arnaques par Phishing pendant la COVID-19 (2020-2021)

Pendant la pandémie de COVID-19, les attaques de phishing ont augmenté de manière exponentielle. Les attaquants envoyaient des courriels se faisant passer pour des organisations de santé, incitant les individus à cliquer sur des liens malveillants sous prétexte de recevoir des informations de santé vitales.

Type d’ingénierie sociale  : Phishing

Leçons Apprises : les situations de crise créent un terrain fertile pour les attaques d’ingénierie sociale . La préparation et la sensibilisation du public peuvent jouer un rôle significatif pour réduire la vulnérabilité à ces attaques opportunistes.

🎭Incidents de Zoom Bombing (2020)

Avec la montée du télétravail, Zoom est devenu une cible pour les attaques d’ingénierie sociale connues sous le nom de ‘Zoom bombing,’ où des individus non invités perturbaient les réunions. Souvent, ces attaquants obtenaient un accès via des liens de réunion partagés ou des mots de passe faibles.

Type d’ingénierie sociale  : Tailgating

Leçons Apprises : l’importance d’une communication sécurisée dans des environnements de travail à distance est devenue abondamment claire, conduisant à des changements dans la manière dont les liens de réunion et les mots de passe sont partagés et gérés.

🎭Arnaque de collecte de fonds pour les incendies de forêt en Australie (2020)

Durant les incendies dévastateurs en Australie, des acteurs malveillants ont mis en place de faux sites web de collecte de fonds, profitant de la volonté des gens à aider. Ces sites étaient annoncés par des courriels de phishing, incitant les gens à donner de l’argent à une cause via ces plateformes.

Type d’ingénierie sociale  : Phishing

Leçons Apprises : la bonne conscience est forte en temps de crise, néanmoins une vérification appropriée des organisations caritatives et des plateformes de don peut prévenir une activité frauduleuse.

🎭Arnaques fiscales “Le Fisc” (2020-2021)

Les citoyens français ont été la cible d’arnaques se faisant passer pour “Le Fisc” (l’administration fiscale), généralement par téléphone ou par courrier électronique. L’arnaque implique souvent de demander à la cible de fournir des informations personnelles ou d’effectuer un paiement immédiat pour éviter des pénalités.

Type d’ingénierie sociale  : Phishing, Vishing

Leçons Apprises : l’usurpation de l’identité gouvernementale est une tactique courante, et les citoyens devraient se méfier des communications non sollicitées exigeant une action immédiate.

🎭Arnaque phishing de Microsoft 365 pour voler les identifiants des utilisateurs

En avril 2021, des experts en sécurité ont découvert une arnaque de Business Email Compromise (BEC) qui utilisait une pièce jointe trompeuse pour installer un code malveillant sur l’appareil de la victime. L’individu ciblé recevait un courrier électronique avec une ligne d’objet “révision de prix” et une pièce jointe se faisant passer pour un tableur Excel. Cependant, ce ‘tableur’ était en réalité un fichier HTML déguisé. En ouvrant ce fichier, le destinataire était dirigé vers un site Web malveillant qui déclenchait un pop-up, indiquant qu’il avait été déconnecté de Microsoft 365 et devait saisir à nouveau ses identifiants. Par la suite, ces identifiants étaient envoyés directement aux cybercriminels.

Type d’ingénierie sociale  : Phishing, plus spécifiquement Business Email Compromise (BEC) avec collecte d’identifiants.

Leçons Apprises : l’incident met en évidence la puissance des arnaques de phishing, surtout celles qui exploitent l’erreur humaine et la confiance perçue dans des interfaces familières, comme le courrier électronique et Microsoft 365. Cette attaque particulière souligne également la nécessité d’une prise de conscience accrue et d’un filtrage rigoureux des courriels, surtout depuis que les taux de phishing ont explosé pendant la pandémie, selon les données du FBI.

🎭Violation des réseaux Ubiquiti (2021)

Au début de 2021, Ubiquiti Networks a annoncé une violation de données, citant un accès non autorisé à leurs systèmes. Des rapports ultérieurs ont suggéré qu’un initié avait utilisé des tactiques d’ingénierie sociale pour obtenir un accès privilégié aux systèmes internes, bien que cela fasse toujours l’objet d’une enquête.

Type d’ingénierie sociale  : Menace Interne, Pretexting

Leçons Apprises : un contrôle d’accès renforcé et une formation des employés peuvent empêcher les initiés d’exploiter leur position pour exécuter des cyberattaques.

🎭Violation de données chez T-Mobile (2021)

T-Mobile a subi une violation de données significative affectant des millions d’utilisateurs. Bien que l’essence de l’attaque soit technique, l’ingénierie sociale a joué un rôle. L’attaquant prétend avoir obtenu un accès initial via un routeur non protégé et mentionne également avoir manipulé un agent du service clientèle pour réinitialiser un mot de passe.

Type d’ingénierie sociale  : Pretexting

Leçons Apprises : les canaux de service client sont vulnérables au social engineering ; des processus de vérification d’identité plus solides sont essentiels.

🎭Attaque sur Uber (2022)

Un acteur de la menace connu sous le nom de TeaPot a obtenu un accès à la plateforme Slack interne d’Uber en se faisant passer pour un employé. Une fois à l’intérieur, il est supposé avoir augmenté ses privilèges pour visualiser des données sensibles. L’attaquant a publiquement admis avoir utilisé l’ingénierie sociale pour contourner les mesures de sécurité d’Uber.

Type d’ingénierie sociale  : Impersonation et élévation de privilèges via une plateforme de communication interne.

Leçons Apprises : la violation a révélé la vulnérabilité de se reposer uniquement sur l’authentification à un seul facteur pour les plateformes internes. Le Multi-Factor Authentication (MFA) devrait être considéré comme essentiel pour tous les points d’accès internes afin de se prémunir contre les attaques d’ingénierie sociale .

🎭Attaque sur Rockstar Games (2022)

Quelques jours seulement après l’attaque sur Uber, TeaPot a frappé à nouveau — cette fois en ciblant Rockstar Games. En obtenant un accès au canal Slack interne, l’attaquant prétend avoir accédé au code d’une suite encore non annoncée de Grand Theft Auto.

Type d’ingénierie sociale  : Impersonation et accès non autorisé au code propriétaire et aux données via des canaux de communication internes.

Leçons Apprises : une attaque réussie sur une organisation peut encourager les acteurs de la menace à cibler d’autres, potentiellement en utilisant les mêmes techniques. Les organisations doivent rester vigilantes, même après des attaques très médiatisées sur des entreprises similaires, pour adapter et renforcer leurs propres mesures de sécurité.

🎭Attaque sur Twilio (2022)

L’attaquant a obtenu un accès à Twilio en lançant une campagne de phishing ciblée qui impliquait l’envoi de faux messages texte aux employés. L’objectif ultime était de voler des informations privées de compte des clients et des employés.

Type d’ingénierie sociale  : Phishing ciblé par messages texte (Smishing)

Leçons Apprises : les attaques de phishing peuvent survenir à travers divers moyens de communication numérique, pas seulement les e-mails. Les organisations devraient étendre leurs programmes de formation et de sensibilisation en matière de cybersécurité pour couvrir les menaces provenant des messages texte, des médias sociaux et d’autres vecteurs non traditionnels.

🎭La Violation des clients du cloud Retool et les vulnérabilités du MFA (2023)

Fin août 2023, Retool, une plateforme utilisée à la fois par des startups et des entreprises du Fortune 500, a été victime d’une attaque d’ingénierie sociale à plusieurs étapes. L’attaque a entraîné le compromis des comptes de 27 clients dans le secteur de la cryptomonnaie. Les assaillants ont utilisé du phishing par SMS pour tromper un employé de l’IT et prendre le contrôle du système de connexion Okta de l’entreprise. Un appel vocal deepfake a été utilisé pour acquérir un code de Multi-Factor Authentication (MFA) secondaire, ce qui a facilité un accès non autorisé au compte Okta de l’employé et, par conséquent, aux systèmes internes de Retool.

Type d’ingénierie sociale  : l’attaque impliquait plusieurs couches d’ingénierie sociale , notamment le phishing par SMS et l’utilisation de la technologie deepfake pour imiter la voix d’un employé pour le MFA secondaire.

Leçons Apprises : les attaquants ont exploité la fonction de synchronisation du cloud dans Google Authenticator, que Retool a imputé au succès de la violation. La fonction permet aux codes MFA d’être utilisés sur plusieurs appareils lorsqu’ils sont connectés au même compte. Bien que pratique, elle a créé une faille qui a transformé le Multi-Factor Authentication en authentification à un seul facteur lorsque les attaquants ont pris le contrôle d’un compte. La réponse de Retool a été de révoquer toutes les sessions authentifiées et de restreindre l’accès aux comptes compromis.

En guise de conclusion, les entreprises devraient faire preuve de prudence avec les fonctionnalités qui stockent les codes MFA dans le cloud et envisager de désactiver ces options. Les technologies basées sur FIDO (Fast IDentity Online) ont été recommandées comme une alternative plus sécurisée que les systèmes MFA basés sur OTP (One-Time Password).

FIDO utilise des dispositifs matériels tels que des clés de sécurité ou des biométries pour une authentification forte sans mot de passe. Il est considéré comme plus sécurisé contre le phishing et les attaques de type ‘man-in-the-middle’.

OTP est un type de MFA qui implique la génération d’un code numérique ou alphanumérique unique valable pour une seule session de connexion ou transaction. OTP est un code unique valide pour une seule session de connexion ou transaction, souvent envoyé par SMS ou généré par une application. Il ajoute une couche de sécurité supplémentaire mais peut être vulnérable à l’interception et à la compromission du dispositif.

Les technologies basées sur FIDO sont souvent considérées comme plus sécurisées que les systèmes basés sur OTP en raison de leur nature matériel, qui est moins susceptible aux méthodes courantes d’interception. Les OTP, bien que pratiques, peuvent être vulnérables à diverses attaques, y compris le phishing et les attaques de type ‘man-in-the-middle’. L’accent mis par FIDO sur l’authentification locale, biométrique ou basée sur un jeton matériel ajoute une couche supplémentaire difficile à compromettre pour les attaquants à distance.

🎭Les pirates de Lapsus$ intensifient les attaques de SIM-Swapping (Smishing) en 2023

En 2023, le gouvernement américain a publié un rapport détaillant une série de cyberattaques orchestrées par le groupe de hackers Lapsus$. Ce collectif peu organisé, principalement composé d’adolescents résidant au Royaume-Uni et au Brésil, a ciblé plusieurs organisations reconnues pour leurs mesures de cybersécurité robustes. Des entreprises comme Microsoft, Cisco, Okta, Nvidia et d’autres n’ont pas été épargnées. Le groupe a employé un mélange de tactiques simples et complexes et a montré des approches innovantes, notamment dans leur utilisation du SIM-swapping pour infiltrer des réseaux sécurisés. Bien qu’ayant commencé leurs opérations en 2021, les activités du groupe ont été les plus visibles à partir de décembre 2022. Suite à une série d’incidents de cybersécurité qui leur sont attribués, Lapsus$ a attiré l’attention du Cyber Safety Review Board (CSRB) du Department of Homeland Security, qui a conclu son analyse avec des recommandations exploitables pour l’industrie de la cybersécurité.

Type d’ingénierie sociale  : le groupe a principalement utilisé des attaques de SIM-swapping, une approche de plus en plus répandue. Cela implique de prendre le contrôle du numéro de téléphone d’une victime en le transférant sur une carte SIM contrôlée par les attaquants. La tactique a fréquemment employé l’ingénierie sociale, en exploitant des initiés au sein des entreprises de télécommunications ou en manipulant le personnel de l’entreprise à travers de fausses Emergency Disclosure Requests (EDRs). Dans certains cas, Lapsus$ a réussi à exploiter leur accès non autorisé aux fournisseurs de télécommunications pour tenter des infiltrations dans les comptes du personnel du FBI et du Department of Defense.

Leçons apprises : le cas de Lapsus$ offre une perspective édifiante sur l’évolution du paysage des menaces en cybersécurité. Le CSRB a souligné que bien que certaines organisations aient commencé à prioriser des mesures de cybersécurité robustes telles que l’authentification multi-facteurs basée sur des applications ou des jetons et des systèmes de détection d’intrusion réseau, beaucoup restent en deçà. Notamment, malgré des années d’avertissements contre l’utilisation de l’authentification basée sur les SMS, la plupart des organisations étaient mal préparées à repousser des attaques comme celles orchestrées par Lapsus$.

🎭À l’intérieur de la faille de sécurité de MailChimp en 2023

Une série de vulnérabilités affectant 133 clients

MailChimp, une entreprise de marketing par email largement reconnue, s’est retrouvée au cœur d’une controverse liée à la cybersécurité en janvier 2023. La faille a été découverte le 11 janvier lorsque les systèmes de surveillance internes de l’entreprise ont détecté un accès non autorisé à leurs outils de support client et d’administration de compte. En moins de 24 heures suivant la découverte, MailChimp a agi avec diligence, informant les contacts principaux de tous les comptes affectés et suspendant temporairement l’accès aux comptes montrant des signes d’activité suspecte. Bien que l’incident n’ait pas compromis d’informations relatives aux cartes de crédit ou aux mots de passe, il a exposé les données de 133 clients. Notamment, l’un de ces clients était WooCommerce, un plugin de commerce électronique largement utilisé pour WordPress. WooCommerce a par la suite informé ses utilisateurs que leurs données, y compris les noms, les URL des magasins, les adresses et les adresses électroniques, étaient exposées en raison de l’incident de MailChimp. Fait intéressant, ce n’est pas la première fois que MailChimp est confrontée à des incidents de sécurité, l’entreprise a un historique de failles remontant à 2022.

Type d’ingénierie sociale : l’attaque a été orchestrée via un schéma d’ingénierie sociale bien coordonné ciblant les employés et les contractuels de MailChimp. Les attaquants ont réussi à obtenir les identifiants des employés, ce qui leur a permis d’accéder de manière non autorisée aux outils internes de support client et d’administration de compte. Leur objectif semblait principalement être l’extraction de données client précieuses, qu’ils ont réussi à accomplir.

Leçons apprises : la dernière faille de MailChimp confirme la nécessité pour les entreprises de cultiver une culture de sensibilisation à la cybersécurité parmi les employés. Étant donné que la faille provient d’une attaque d’ingénierie sociale, qui a trompé les employés pour qu’ils révèlent leurs identifiants, il est clair que les organisations doivent investir davantage dans des formations en cybersécurité axées sur la reconnaissance et la prévention des tactiques d’ingénierie sociale.

L’exposition des données des clients de WooCommerce ajoute une autre couche d’urgence pour les entreprises à vérifier minutieusement les mesures de sécurité de leurs fournisseurs tiers. Comme les acteurs de la menace utilisent couramment ce type de données pour des attaques de phishing ciblées, les entreprises doivent être proactives pour éduquer leurs clients sur la manière de se protéger contre les attaques potentielles qui pourraient compromettre leurs identifiants ou installer des malwares.

Étant donné la fréquence et la sophistication croissantes des attaques d’ingénierie sociale, les entreprises devraient accorder la plus haute priorité à l’éducation des employés et des clients sur les différentes formes que peuvent prendre les attaques. Renforcer la résilience contre l’ingénierie sociale doit être une partie intégrante de la stratégie de cybersécurité de toute organisation, une notion que cet incident renforce considérablement. Il est impératif de migrer vers un environnement où l’utilisation de mots de passe devient obsolète, en privilégiant des solutions sécurisées pour la gestion des identités et des accès. Tout aussi crucial est le retrait progressif de l’authentification par SMS dans les systèmes à double facteur. L’urgence est également à la renforcement de la résistance au social engineering, avec un focus sur la prévention du phishing associé à l’authentification multi-facteurs et aux Emergency Disclosure Requests. Parallèlement, les organisations doivent faire preuve d’engagement en adoptant des mesures préventives, notamment en intégrant un modèle de zero-trust et en optimisant leurs méthodes d’authentification.

💡Les limites des défenses techniques

📚 Pourquoi les pare-feu et le chiffrement ne suffisent-ils pas ?

Plusieurs couches de mécanismes de défense ont été développées pour sécuriser les actifs numériques. Les pare-feu, qu’ils soient basés sur du matériel ou du logiciel, sont conçus pour agir comme des barrières entre les réseaux internes de confiance et les réseaux externes non fiables, tels que l’Internet. Ils reposent sur un ensemble de règles prédéfinies pour autoriser ou bloquer le trafic, examinant généralement les paquets de données selon des attributs tels que l’adresse IP source, l’adresse IP de destination, le port source et le port de destination. Les pare-feu modernes ont même intégré l’inspection profonde des paquets (Deep Packet Inspection, DPI) pour examiner les données à l’intérieur des paquets eux-mêmes pour y détecter du code malveillant ou du contenu suspect.

Les techniques de chiffrement comme RSA, AES et ECC ont été largement déployées pour protéger la confidentialité et l’intégrité des données pendant leur transit et au repos. Les algorithmes transforment les données en clair en texte chiffré, rendant extrêmement difficile, voire impossible, pour des entités non autorisées d’interpréter les informations chiffrées sans la clé de déchiffrement correspondante.

Ces mesures technologiques présentent un défaut commun : elles sont souvent impuissantes face au facteur humain. Alors qu’un pare-feu peut être efficace pour filtrer le trafic entrant et sortant sur la base de protocoles et de règles IP, il ne peut pas empêcher un utilisateur interne d’être manipulé pour transférer des données sensibles à un attaquant. Le chiffrement protège les données, mais il ne protège pas contre l’accès non autorisé obtenu par des tactiques trompeuses telles que le pretexting ou le spear-phishing.

L’imprévisibilité du comportement humain agit comme un multiplicateur du risque en cybersécurité, annulant bon nombre des avantages offerts par ces défenses techniques avancées. Aucun algorithme de chiffrement ne peut sécuriser des données si un utilisateur authentifié, trompé par une attaque de phishing, décrypte involontairement ces données pour un attaquant. Contrairement aux algorithmes et protocoles statiques, la psychologie humaine est un élément dynamique, souvent imprévisible, qui introduit de la complexité et de la vulnérabilité dans des systèmes autrement sécurisés.

📚Le défi de se défendre contre l’erreur humaine

L’erreur humaine se manifeste sous de nombreuses formes, allant d’une mauvaise gestion des mots de passe à un manque d’attention lors de l’examen des e-mails. Le défi est encore plus complexe lorsque l’on considère que les tactiques manipulatrices employées dans les schémas d’ingénierie sociale sont spécifiquement conçues pour exploiter ces faiblesses humaines. Bien que certaines technologies, comme la détection de menaces pilotée par l’IA ou la biométrie comportementale, puissent atténuer ces risques dans une certaine mesure, elles ne sont pas infaillibles. En fin de compte, l’imprévisibilité du comportement humain en fait un facteur difficile à prendre en compte dans les défenses techniques.

Alors qu’un simple clic sur un e-mail de phishing peut sembler anodin, les ramifications peuvent être économiquement catastrophiques. Les entreprises pourraient se retrouver à faire face non seulement aux coûts directs de récupération des données et de restauration des systèmes, mais également aux coûts indirects, y compris les responsabilités légales et les amendes réglementaires. Ces conséquences économiques s’étendent au-delà des frontières de l’entreprise, affectant potentiellement les actionnaires, les partenaires et même les consommateurs à travers des éléments financiers ou des interruptions de service.

Le coût financier, cependant, n’est qu’une face de la médaille. La perception publique et la confiance sont également, sinon plus, compromises à la suite d’attaques d’ingénierie sociale. Lorsque les clients perdent foi dans la capacité d’une marque à protéger leurs données, le chemin vers la récupération de la réputation est long et ardu. Cette érosion de la confiance se traduit également par une main-d’œuvre craintive, où les employés peuvent remettre en question des demandes légitimes par crainte de schémas d’ingénierie sociale potentiels.

💡Frameworks centrés sur l’humain en cybersécurité (Human-Centered frameworks)

Le besoin d’une approche multidisciplinaire est de plus en plus évident. Parmi les stratégies plus récentes et plus holistiques figurent des frameworks qui se concentrent sur la psychologie humaine, le comportement et la culture organisationnelle. Plus précisément, le Design Thinking, le Systems Thinking et l’Algorithmic Business Thinking ont gagné en importance comme méthodologies pour faire face aux défis multifacettes posés par l’ingénierie sociale et d’autres vulnérabilités centrées sur l’humain.

📚Comment ces frameworks peuvent-ils atténuer les vulnérabilités centrées sur l’humain ?

Provenant du domaine de la conception de produit, le Design Thinking utilise l’empathie, l’expérimentation et l’itération pour résoudre des problèmes complexes. Dans le contexte de la cybersécurité, cela implique de comprendre le comportement et les motivations de l’utilisateur final, créant ainsi des protocoles de sécurité à la fois efficaces et conviviaux. L’approche du Design Thinking fait appel à la cartographie de l’empathie et à la cartographie du parcours utilisateur pour découvrir les faiblesses potentielles souvent négligées dans des approches plus centrées sur la technologie.

Le Systems Thinking offre une approche holistique de la résolution de problèmes en considérant comment les composants individuels interagissent au sein du plus grand écosystème. Au lieu de traiter les incidents de cybersécurité comme des événements isolés, le Systems Thinking encourage les organisations à examiner le réseau interconnecté d’éléments humains et technologiques. Ce framework promeut le concept de boucles de rétroaction, ce qui permet un cycle continu d’évaluation et d’ajustement, améliorant la capacité de l’organisation à s’adapter à de nouvelles formes d’attaques d’ingénierie sociale.

Combinant une expertise technique avec un sens aigu des entreprises, l’Algorithmic Business Thinking vise à résoudre des problèmes complexes grâce à une approche équilibrée qui incorpore à la fois des facteurs humains et technologiques. Il encourage le développement d’algorithmes adaptatifs qui apprennent des tentatives passées d’ingénierie sociale pour prédire et atténuer les menaces futures. En intégrant l’apprentissage automatique et l’analyse des données, ce framework offre un moyen dynamique de s’adapter au paysage en rapide évolution des tactiques d’ingénierie sociale.

📚Design Thinking

🧩Cartographie de l’empathie

🔍Comprendre le comportement et la motivation de l’utilisateur final

Le Design Thinking commence avec l’empathie comme pierre angulaire. Comprendre l’utilisateur final n’est pas une simple case à cocher, c’est un processus continu qui informe chaque étape du développement de la solution. La cartographie de l’empathie sert d’outil pour visualiser et catégoriser les observations et les comportements nuancés manifestés par les utilisateurs finaux. En cybersécurité, cette cartographie aide à comprendre pourquoi les gens pourraient succomber à des arnaques de phishing, par exemple, ou contourner les protocoles de sécurité par souci de commodité. Les informations générées peuvent être inestimables pour concevoir des programmes de formation, des communications, voire des avertissements contextuels qui résonnent avec l’élément humain, abordant les causes profondes des vulnérabilités plutôt que de simplement traiter les symptômes.

🔍 Idéation et Prototypage

Élaboration de solutions de sécurité centrées sur le comportement humain

Une fois qu’une compréhension riche du comportement et des motivations de l’utilisateur final a été établie, la phase d’idéation commence. Contrairement aux méthodologies traditionnelles de cybersécurité qui pourraient passer directement à la mise en œuvre de la solution, le Design Thinking encourage la création de plusieurs prototypes pour explorer une variété de solutions potentielles. Ces prototypes pourraient aller de nouveaux types d’alertes de sécurité à des processus d’authentification innovants.

La clé ici est de créer des solutions adaptées au comportement et à la motivation humaine. Après tout, le meilleur protocole de sécurité est celui que les gens utiliseront effectivement. Les solutions subissent une série d’ajustements itératifs basés sur les retours des utilisateurs, créant une boucle d’amélioration continue. Cela garantit que la solution finale est non seulement sécurisée, mais également conviviale, augmentant la probabilité d’une adoption et d’une utilisation cohérentes à l’échelle de l’entreprise.

Les avantages de l’utilisation du Design Thinking en cybersécurité sont multiples. En mettant le facteur humain au premier plan, cette approche aborde l’une des variables les plus imprévisibles en cybersécurité. Grâce à l’empathie et à la conception itérative, le Design Thinking offre une méthodologie à la fois efficace et humaine, fournissant une stratégie bien équilibrée pour contrer les défis toujours adaptatifs posés par les attaques d’ingénierie sociale.

📚Systems Thinking

🧩 La vue holistique de la sécurité

🔍 Prendre en compte tous les éléments

Dans le cadre du Systems Thinking, l’accent est déplacé des composants individuels vers l’écosystème complet de l’architecture de sécurité d’une organisation. Les modèles traditionnels de cybersécurité abordent souvent les problèmes de manière isolée, les traitant comme des problèmes distincts à résoudre. Toutefois, cette approche peut parfois négliger la toile complexe d’interactions qui caractérise une entreprise moderne. Par exemple, un pare-feu pourrait être très efficace pour arrêter certains types d’attaques, mais échouer complètement si un employé accorde involontairement l’accès à un acteur malveillant par un autre canal. Le Systems Thinking permet une vue globale qui inclut non seulement les aspects technologiques, mais aussi les facteurs humains, les processus internes et même le climat culturel de l’organisation. Ce faisant, il permet l’identification de vulnérabilités systémiques et favorise un environnement où la sécurité est la responsabilité de tous.

🔍 Boucles de rétroaction

Apprendre et adapter les mesures de sécurité

Un concept clé du Systems Thinking est la boucle de rétroaction, qui fournit un mécanisme pour un apprentissage et une adaptation constants. Dans un contexte de cybersécurité, les boucles de rétroaction pourraient être mises en œuvre grâce à des systèmes de surveillance en temps réel qui suivent les comportements inhabituels ou à travers des revues post-incident qui dissèquent les attaques réussies ou tentées. Le but est de comprendre ce qui a fonctionné, ce qui n’a pas fonctionné, et pourquoi.

Apprendre à la fois des succès et des échecs permet le développement de mesures de sécurité adaptatives. Contrairement aux défenses statiques, les mesures adaptatives peuvent évoluer en réponse aux tactiques changeantes employées par les attaquants. Cela est particulièrement crucial lorsqu’il s’agit de faire face à des attaques d’ingénierie sociale, qui sont souvent très innovantes dans l’exploitation de la psychologie et des schémas comportementaux humains. De plus, les informations acquises grâce à ces boucles de rétroaction peuvent être diffusées dans toute l’organisation, contribuant ainsi à une culture d’amélioration continue et de responsabilité collective en matière de cybersécurité.

📚Algorithmic Business Thinking

🧩 Allier considérations techniques et humaines dans la résolution de problèmes

L’Algorithmic Business Thinking vise à combler le fossé entre l’intuition humaine et la précision de la machine en tirant le meilleur des deux mondes. Ce framework est particulièrement utile en cybersécurité, où des mesures technologiques hautement sophistiquées fonctionnent souvent en parallèle avec des processus de prise de décision humaine. Contrairement aux modèles traditionnels qui peuvent opérer en silo, l’Algorithmic Business Thinking encourage une approche plus unifiée. Ici, les algorithmes computationnels et les comportements humains sont des entrées dans une équation complexe de résolution de problèmes.

Par exemple, tandis que les algorithmes d’apprentissage machine peuvent analyser des millions de points de données pour identifier des activités potentiellement malveillantes, ils peuvent également être formés pour reconnaître les subtilités du comportement et de la prise de décision humains. En corrélant ces différents types de données, le système de sécurité acquiert une compréhension multidimensionnelle qui est plus robuste et nuancée que ce qui pourrait être réalisé en ne prenant en compte que les considérations techniques ou humaines.

🔍 Algorithmes adaptatifs

Apprendre des tactiques d’ingénierie sociale pour améliorer les défenses

Une application originale de l’Algorithmic Business Thinking dans le domaine de la cybersécurité est l’utilisation d’algorithmes adaptatifs qui peuvent apprendre des attaques d’ingénierie sociale. Ces algorithmes sont conçus pour se mettre à jour continuellement, non seulement sur la base des schémas de menaces connus, mais également en analysant les tactiques utilisées dans les tentatives d’ingénierie sociale réussies ou déjouées.

Par exemple, un algorithme adaptatif pourrait analyser les données provenant d’une série de tentatives de phishing et identifier de nouveaux marqueurs comportementaux indiquant qu’un employé est susceptible de succomber à une telle attaque. Il pourrait alors modifier les protocoles de sécurité pour signaler des schémas similaires en temps réel, fournissant ainsi un retour immédiat et une intervention potentielle avant que des dommages ne soient causés. Ceci représente une avancée significative par rapport aux mesures de sécurité statiques qui peuvent rapidement devenir obsolètes lorsque les attaquants changent leurs tactiques.

Dans un autre scénario, en appliquant le traitement du langage naturel et l’analyse des émotions, ces algorithmes pourraient évaluer le ton émotionnel des messages entrants ou des publications sur les réseaux sociaux. Reconnaissant que l’ingénierie sociale exploite souvent la manipulation émotionnelle, l’algorithme pourrait signaler des communications qui semblent conçues pour induire un sentiment d’urgence ou de peur, ajoutant ainsi une couche de sécurité supplémentaire qui va au-delà de la simple vérification de malwares connus ou d’URL suspectes.

💡 Autres frameworks Axés sur l’Humain

📚 Cognitive Security Frameworks

Les Cognitive Security Frameworks se concentrent sur la compréhension des modèles mentaux et des comportements cognitifs que les individus manifestent lorsqu’ils interagissent avec les systèmes de sécurité. Ces frameworks soulignent l’importance de comprendre comment des biais cognitifs, tels que le biais de confirmation ou l’heuristique de disponibilité, peuvent affecter les postures de sécurité. En analysant ces aspects, les protocoles de sécurité peuvent être conçus pour être plus intuitifs et donc plus sûrs.

Par exemple, un Cognitive Security Framework pourrait utiliser des principes issus de l’économie comportementale pour concevoir des interventions de type “nudge”. Dans le contexte de la cybersécurité, un “nudge” désigne une incitation subtile visant à guider les utilisateurs vers des décisions plus sûres, telles que l’activation de l’authentification à deux facteurs, sans limiter leur liberté de choix. Un utilisateur pourrait être subtilement incité à activer l’authentification à deux facteurs après avoir détecté une tendance notable de mots de passe faibles ou dupliqués.

📚 Intelligence Émotionnelle en Cybersécurité

L’Intelligence Émotionnelle (IE) en cybersécurité explore les aspects émotionnels de l’interaction humaine avec les protocoles de sécurité. Les principes de l’IE se concentrent sur l’amélioration de la prise de conscience, du contrôle et de la gestion de ses propres émotions, ainsi que sur la capacité à comprendre et à influencer les émotions des autres. Ceci est particulièrement crucial dans des contextes comme le service client ou la gestion de crise, où des situations chargées émotionnellement pourraient compromettre la sécurité.

Une application pratique de l’Intelligence Émotionnelle en cybersécurité pourrait être dans la formation à la sensibilisation au phishing. Au lieu de se contenter d’instruire sur les aspects techniques des attaques de phishing, les programmes de formation pourraient être conçus pour enseigner aux employés comment reconnaître les techniques de manipulation émotionnelle souvent utilisées dans ces attaques. En comprenant comment l’urgence ou la peur sont employées par les attaquants, les employés sont mieux équipés pour marquer une pause et évaluer la situation de manière critique, réduisant ainsi la probabilité de tomber victime d’une attaque.

Les Cognitive Security Frameworks et l’Intelligence Émotionnelle apportent des perspectives nuancées au paysage de la sécurité. Ils ne considèrent pas simplement la personne comme un utilisateur, mais comprennent les états cognitifs et émotionnels complexes dans lesquels une personne pourrait se trouver lors de la prise de décisions.

💡 Contre-mesures et bonnes pratiques

📚 Programmes de formation et de sensibilisation des employés

Les systèmes de sécurité les plus sophistiqués au monde peuvent être rendus inefficaces si l’élément humain est négligé. Les programmes de sensibilisation et de formation visent à éclairer les employés sur les risques de l’ingénierie sociale et à les doter des connaissances et des outils nécessaires pour identifier et prévenir les attaques potentielles. Toutefois, il est essentiel que cette formation soit continue et adaptative, et non un événement ponctuel. Par exemple, en simulant des attaques du monde réel, les organisations peuvent offrir aux employés une compréhension pratique des tactiques employées par les ingénieurs sociaux.

De plus, ces programmes de formation devraient aller au-delà de la simple sensibilisation pour créer une culture de la cybersécurité. Cela signifie intégrer des éléments de la psychologie comportementale pour s’assurer que les protocoles de sécurité deviennent des comportements profondément ancrés, et non de simples exigences à cocher. Un programme de formation robuste inclurait des mises à jour régulières pour s’aligner sur les vecteurs de menaces émergents et intégrer les leçons apprises des incidents de sécurité passés au sein de l’organisation ou de l’industrie en général.

📚 Authentification à deux facteurs et Behavioral Analytics

La facette technologique de la défense devrait compléter les frameworks centrés sur l’humain pour créer une posture de sécurité globale. L’authentification à deux facteurs (2FA) est de plus en plus reconnue comme une norme minimale dans les protocoles de sécurité. En exigeant deux formes distinctes de vérification, la 2FA réduit considérablement le risque d’accès non autorisé, même si un acteur malveillant obtient des identifiants de connexion. Toutefois, il est crucial que la mise en œuvre de la 2FA soit conviviale; sinon, il y a un risque que les utilisateurs trouvent des moyens de contourner qui compromettent la sécurité.

Le Behavioral Analytics va plus loin en surveillant continuellement le comportement des utilisateurs et en utilisant des algorithmes d’apprentissage automatique pour détecter les anomalies. Ce système reconnaît que, bien qu’une seule action puisse ne pas être intrinsèquement suspecte, une série d’actions prises ensemble pourrait indiquer une menace à la sécurité. Par exemple, une connexion depuis un emplacement inconnu suivie de plusieurs échecs de saisie de mot de passe, puis d’un téléchargement de données, pourrait déclencher une alerte de haute priorité. Cela permet aux organisations d’agir de manière proactive, stoppant souvent les attaques avant qu’elles ne puissent causer des dommages substantiels.

📚 Tendances Futures

🧩Le rôle de l’IA et du Machine Learning dans la détection de l’ingénierie sociale

L’intégration de l’Intelligence Artificielle (IA) et du Machine Learning (ML) dans les protocoles de cybersécurité représente un changement monumental dans notre approche pour combattre les attaques d’ingénierie sociale. Leur puissance repose sur des capacités algorithmiques qui vont au-delà de la simple identification de modèles malveillants établis; ils s’engagent dans des analyses de données complexes pour déterrer des anomalies nuancées indicatives de tactiques d’ingénierie sociale en évolution.

Dans une configuration de cybersécurité traditionnelle, des ensembles de règles statiques et des heuristiques sont déployés pour signaler des variantes connues d’activités nuisibles. Bien que ces mesures soient efficaces contre des menaces bien comprises, elles sont mal équipées pour faire face aux subtilités et à la métamorphose constante des techniques d’ingénierie sociale. Les algorithmes d’IA et de ML, lorsqu’ils sont suffisamment formés sur des ensembles de données complets et multidimensionnels, fournissent une ligne de défense dynamique qui peut s’adapter à des paradigmes d’attaque sophistiqués en temps réel.

De plus, ces algorithmes font progresser le discours de la cybersécurité de préventive à prédictive. Les modèles de machine learning, renforcés par des analyses prédictives, offrent une position prospective en générant des informations sur les méthodologies d’attaque futures probables. Cette capacité d’anticipation permet aux organisations non seulement de réagir aux menaces imminentes, mais aussi d’ajuster de manière proactive leurs postures de sécurité pour dévier ou atténuer les attaques avant qu’elles ne se matérialisent.

L’une des facettes révolutionnaires de l’IA et du ML en cybersécurité est la capacité de reconnaissance de motifs sophistiqués, rendue possible par les algorithmes de deep learning. Ces algorithmes scrutent des ensembles de données complexes, non seulement pour des activités malveillantes prédéfinies, mais également pour des valeurs aberrantes statistiques et des modèles comportementaux non caractéristiques qui pourraient signifier de nouvelles techniques d’ingénierie sociale.

De plus, l’utilisation de modèles de Natural Language Processing (NLP) peut considérablement améliorer les systèmes de détection de phishing. Le NLP peut effectuer une analyse sémantique des communications pour identifier un langage trompeur ou des commandes cachées qui pourraient être négligées par les filtres anti-spam conventionnels.

En termes d’adaptabilité, les techniques d’Ensemble Learning, un sous-domaine du machine learning, ajoutent une autre couche de robustesse. En combinant les prédictions de plusieurs modèles de machine learning, les méthodes d’ensemble peuvent atteindre des performances prédictives supérieures à celles qui pourraient être obtenues à partir de l’un des algorithmes d’apprentissage constituants seuls.

L’intégration du Reinforcement Learning (RL) représente une autre avancée. Contrairement aux modèles d’apprentissage supervisés qui dépendent de données étiquetées, les modèles RL apprennent en interagissant avec leur environnement.

La portée de l’IA et du ML s’étend au domaine des analyses prédictives. Des modèles prédictifs sophistiqués équipés d’analyse de séries chronologiques peuvent suivre l’évolution des modèles de menaces sur de longues périodes, permettant aux organisations de prévoir les tendances d’attaque futures.

Alors que nous intégrons l’IA et le ML dans les protocoles de cybersécurité, il est impératif de prendre en compte les implications éthiques, notamment en ce qui concerne la confidentialité des données et les biais potentiels dans les données d’entraînement.

Le déploiement d’algorithmes d’IA et de ML révolutionne le paysage de la cybersécurité en fournissant des systèmes dynamiques, adaptables et de plus en plus autonomes capables de défendre contre les tactiques complexes et en constante évolution déployées dans les attaques d’ingénierie sociale.

🔍Considérations éthiques : vie privée versus sécurité

À mesure que nous nous aventurons davantage dans une ère d’analyses avancées et de surveillance basée sur le machine learning, les questions éthiques concernant la vie privée et la sécurité deviennent de plus en plus pertinentes. Les outils, même s’ils offrent une protection accrue, en surveillant de près le comportement des utilisateurs par exemple, présentent également le risque de porter atteinte à la vie privée des personnes. La question qui émerge est la suivante : quelle quantité de surveillance est excessive ? à quel moment la quête de la sécurité enfreint-elle les droits à la vie privée des personnes ?

Ces questions ne sont pas simplement philosophiques. Elles ont des implications légales réelles. Des réglementations telles que le General Data Protection Regulation (GDPR) en Europe (RGPD en France) ont établi des directives strictes concernant la collecte et l’utilisation des données, que les organisations doivent concilier avec leurs initiatives de cybersécurité. Trouver une approche équilibrée qui satisfait à la fois les préoccupations éthiques et pratiques est un défi complexe qui continuera à évoluer avec la technologie elle-même.

🔍L’impératif de s’attaquer au facteur humain

Le paysage de la cybersécurité est aussi complexe qu’il est dynamique, constamment remodelé par les avancées technologiques et les menaces en évolution. Cependant, malgré des progrès significatifs dans le développement de mécanismes de défense de plus en plus sophistiqués, des pare-feux et du chiffrement aux analyses alimentées par l’IA, l’élément humain demeure une vulnérabilité persistante. Ce document a cherché à élucider la nature multidimensionnelle des attaques d’ingénierie sociale, montrant que si la technologie est une facette essentielle de la cybersécurité, elle n’est pas une solution miracle. Le facteur humain, souvent négligé dans les paradigmes de sécurité traditionnels, nécessite une attention particulière et un ensemble d’outils différents pour être géré efficacement.

Comprendre le comportement humain, la psychologie et les biais cognitifs peut considérablement renforcer la défense d’une organisation contre l’ingénierie sociale. Cette compréhension ne provient pas simplement de l’adoption de nouvelles technologies, mais de l’application de frameworks centrés sur l’humain tels que le Design Thinking, le Systems Thinking et l’Algorithmic Business Thinking. Ces méthodologies prennent en compte l’imprévisibilité et la complexité du comportement humain, permettant une approche plus holistique de la sécurité. Ceci est un impératif, pas une option. Ignorer l’aspect humain de la cybersécurité revient à construire une forteresse avec un trou caché, mais béant, dans ses défenses.

🔍 Un appel à l’action

 Élever le Discours sur l’Ingénierie Sociale

Alors que la technologie et la législation joueront un rôle instrumental dans la définition de l’avenir de la cybersécurité, il est urgent de diffuser un discours plus large qui inclut les entreprises, les agences gouvernementales et les individus. L’ingénierie sociale doit passer d’une préoccupation IT à un enjeu sociétal plus large, nécessitant une approche multidisciplinaire pour trouver des solutions efficaces.

En agissant ainsi, nous nous adaptons non seulement aux nouvelles normes d’un monde interconnecté mais nous évoluons pour relever les défis complexes qu’il présente. Nous sommes à la veille d’une transformation majeure, où l’IA, le machine learning et d’autres technologies émergentes vont redéfinir le paysage de la sécurité. Cependant, alors que nous nous précipitons vers cet avenir, n’oublions pas que les êtres humains restent au cœur de cette évolution numérique. La technologie peut nous protéger de nombreuses choses, mais elle ne peut pas remplacer le besoin de vigilance, d’éducation et de conduite éthique.

Le chemin à parcourir est semé de défis mais également riche en opportunités. Le moment est venu d’agir, d’investir dans des frameworks de cybersécurité holistiques et centrés sur l’humain, d’élever la sensibilisation du public et des entreprises, et de s’adapter et d’innover face aux menaces en évolution.

Ceci est notre appel à l’action. 🚀

Sources:

CERIAS Tech Report 2023-1, Ranking Social Engineering Attack Vectors in The Healthcare and Public Health Sector: https://www.cerias.purdue.edu/assets/pdf/bibtex_archive/2023-1.pdf

TrendMicro, Social Engineering – Security News:

https://www.trendmicro.com/vinfo/us/security/news/social-engineering

The CyberExpress, Social Engineering 2023: What has Changed?

https://thecyberexpress.com/social-engineering-2023-what-has-changed/#:~:text=In%202023%2C%20pretexting%20continues%20to,a%20co%2Dworker%20or%20vendor.

ENISA, Foresight 2030 Threats

https://www.enisa.europa.eu/publications/foresight-2030-threats

Forbes, How AI Is Changing Social Engineering Forever

https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2023/05/26/how-ai-is-changing-social-engineering-forever/

Global Cybersecurity Outlook 2023

https://www.weforum.org/events/world-economic-forum-annual-meeting-2023/sessions/press-conference-global-cybersecurity-outlook-2023

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