Yazid Akadiri, Principal Solution Architect chez Elastic, observe un déplacement progressif du travail dans les équipes de cybersécurité. Une part importante des efforts reste encore consacrée à l’intégration et à la normalisation des données, mais l’arrivée des modèles d’IA commence à transformer cette réalité et à recentrer les analystes sur leurs missions premières.
En tant que professionnel de la cybersécurité, vous n’avez probablement pas choisi ce métier pour normaliser des formats de journaux ou écrire des parseurs. Pourtant, c’est exactement dans ce type de tâche chronophage que de nombreux analystes et développeurs se retrouvent à effectuer : trier des fichiers CSV, des fichiers texte brut et des schémas de logs maison, pour rendre les données exploitables.
Dans un centre opérationnel de sécurité (SOC) l’intégration des données implique de gérer une grande variété de sources, chacune avec sa propre terminologie et son propre format. Qu’il s’agisse de données structurées ou non structurées, chaque technologie parle un langage qui lui est propre – que les analystes sont censés traduire dans un format commun et normalisé. Le but étant de pouvoir détecter des menaces, chasser les anomalies ou construire des tableaux de bord.
La réalité, c’est que l’intégration des données est un prérequis indispensable à des opérations de cybersécurité efficaces. La bonne nouvelle, c’est que l’IA allège enfin les équipes de ce processus manuel, chronophage et source d’erreurs.
Repenser l’intégration des données grâce à l’IA
Les grands modèles de langage (LLM) sont désormais capables de prendre en charge une grande partie de ce travail d’intégration. Ils normalisent et enrichissent automatiquement les données dans presque tous les formats — CSV, JSON, fichiers plats, schémas propriétaires — pour les ingérer dans une plateforme SIEM ou toute autre plateforme d’analyse de sécurité.
Ce changement n’est pas théorique, il est en cours aujourd’hui. Ce qui prenait autrefois des heures, voire des jours, peut désormais être accompli en quelques minutes.
L’intégration des données est véritablement la première étape. Les tableaux de bord, les visualisations, l’ingénierie de détection, la chasse aux menaces ou même les requêtes personnalisées reposent tous sur les données ingérées. Il est donc primordial que celles-ci soient intégrées correctement et enrichies des bonnes informations.
Il existera toujours des outils “maison” — d’autant plus avec les dernières avancées en matière d’agents IA qui ont bousculé le secteur du logiciel —, des plateformes de niche, des systèmes hérités et des intégrations ponctuelles qui génèrent des complexités qu’aucune solution ne peut entièrement démêler. C’est la réalité de tout environnement complexe et hétérogène. Mais là où des sources de données diverses peuvent être normalisées, les bénéfices sont bien concrets :
- Un délai de détection plus court
- Une meilleure qualité et cohérence des données
- Des tableaux de bord et des détections de menaces plus fiables
- Une réponse plus rapide aux nouvelles surfaces d’attaque
En résumé, si les données de vos logs sont normalisées, enrichies et disponibles en quasi temps réel, le SOC pourra se concentrer sur le cœur du métier d’analyste en sécurité : détecter les intrusions et répondre aux incidents.
Du manuel au moderne
Passer des heures à écrire des scripts personnalisés, à mapper des champs ou à déboguer des problèmes de collecte, n’est plus une fatalité. L’IA peut se charger des tâches chronophages, permettant ainsi aux équipes de se concentrer sur ce qu’elles font le mieux : protéger l’organisation.
L’intégration des données n’est pas une opération ponctuelle qui n’a lieu qu’au moment du déploiement ou de la migration d’un SIEM. C’est un effort continu. Chaque fois qu’une organisation adopte un nouvel outil, en remplace un ancien ou crée une nouvelle fonction, de nouvelles données doivent être intégrées et normalisées. C’est une tâche permanente qui évolue au rythme de la croissance de l’organisation.
Comme le résume bien l’idée qui sous-tend ces avancées : « L’époque où l’on écrivait des expressions régulières et des scripts pour parser des données est révolue. Il est temps de passer directement à la partie intéressante et de faire ce que nous sommes réellement censés faire. »
