Top 8 cas d'utilisation du SIEM et exemples concrets
Le SIEM résout ce problème en corrélant les données à travers tout l’environnement, les terminaux, les réseaux, les applications cloud et les systèmes d’authentification, pour faire apparaître des connexions qu’aucun outil seul ne pourrait détecter. Une connexion à 2 heures du matin n’est pas suspecte en soi. Cette même connexion, combinée à un pic de transferts sortants et à un nouveau périphérique USB, raconte une tout autre histoire.
Les cas d’utilisation ci-dessous couvrent la manière dont les organisations déploient réellement le SIEM, avec des exemples concrets où le paysage des menaces ou la technologie sous-jacente a évolué de manière significative.
1. Détection et prévention de l’exfiltration de données
L’exfiltration de données est le transfert non autorisé de données des systèmes d’une organisation vers un emplacement externe, effectué manuellement ou via un logiciel malveillant. Selon le rapport CrowdStrike Global Threat Report 2026, 82% des attaques sont désormais sans logiciel malveillant gratuit, ce qui signifie qu’elles ne laissent aucune signature que les règles de détection traditionnelles pourraient identifier. Cela fait de la corrélation comportementale, et non de la correspondance de signatures, la première ligne de défense contre l’exfiltration.
Figure 1 : Comment les SIEM détectent et préviennent l’exfiltration de données
Source : Medium1
- Détecter les identifiants compromis : Utiliser des moteurs de corrélation pour identifier les comportements utilisateur inhabituels, comme l’accès à des données sensibles en dehors des heures normales, et déclencher des alertes pour les responsables informatiques.
- Surveiller les communications de commande et contrôle : Corréler le trafic réseau avec le renseignement sur les menaces pour identifier les logiciels malveillants communiquant avec des serveurs externes.
- Analyser les activités anormales : Une fois les identifiants compromis détectés, signaler les activités telles que l’utilisation de clés USB, l’accès à des messageries personnelles, les transferts vers le stockage cloud ou des volumes de données anormalement élevés.
- Détecter les anomalies de chiffrement : Identifier les chiffrements de données inhabituels sur les systèmes utilisateur, ce qui peut indiquer une tentative de préparation à un ransomware.
- Confinement automatisé : Isoler les appareils compromis et bloquer les IP malveillantes sans attendre une intervention manuelle.
CrowdStrike et Commvault ont lancé une intégration bidirectionnelle entre Commvault Cloud et Falcon Next-Gen SIEM. Lorsque Falcon détecte une menace, ThreatScan de Commvault vérifie l’intégrité des données et restaure à partir d’une sauvegarde propre dans le même flux de travail, comblant ainsi le fossé entre la détection et la récupération que la plupart des déploiements SIEM laissent ouvert.2
Exemple concret3
La banque peinait à gérer le volume de données créées, modifiées, déplacées ou supprimées quotidiennement. Elle avait besoin d’un moyen fiable de surveiller l’intégrité des fichiers et d’empêcher le vol de données via de multiples canaux.
La Bank of Wolcott a déployé ManageEngine DataSecurity Plus, qui a suivi les modifications et déplacements critiques de fichiers sur les serveurs de fichiers et a envoyé des alertes basées sur des critères prédéfinis. La banque a détecté et réagi aux tentatives d’exfiltration via des clés USB, des courriels, des imprimantes et d’autres canaux.
2. Détection des mouvements latéraux
Le mouvement latéral désigne les techniques employées par les adversaires pour se déplacer progressivement plus profondément dans un réseau à la recherche d’actifs de grande valeur. Les outils SIEM détectent les mouvements latéraux grâce à des corrélations prédéfinies et à des intégrations de renseignements sur les menaces.
Figure 2 : SIEM détectant un comportement utilisateur anormal
Source : Splunk4
- Corrélation du comportement utilisateur : Signaler les schémas d’accès anormaux, comme un utilisateur se connectant à des systèmes auxquels il n’a jamais accédé auparavant, et alerter les administrateurs informatiques.
- Catégorisation comportementale : Classer les utilisateurs comme attaquants, victimes ou suspects via plusieurs passes de corrélation.
- Détection des communications malveillantes : Intégrer le trafic réseau avec le renseignement sur les menaces pour repérer les logiciels malveillants se connectant à des serveurs de commande et contrôle.
- Analyse d’événements multi-sources : Collecter des données auprès des terminaux, des systèmes de sécurité et des outils de détection d’intrusion pour construire une image complète des mouvements à travers l’environnement.
Exemple concret5
Figure 3 : Un exemple d’intrusion de l’ensemble de données
Source : VMware6
Défis : Les organisations peinaient à identifier les attaques une fois qu’elles étaient à l’intérieur du réseau en raison d’une visibilité insuffisante sur les terminaux.
Solutions et résultats : La solution NSX SIEM de VMware a traité le mouvement latéral en surveillant les terminaux pour détecter les tentatives d’escalade de privilèges inhabituelles, les activités suspectes de fichiers et processus entre machines, et les connexions réseau s’écartant du comportement normal. La solution a permis une surveillance en temps réel et l’isolement automatisé des terminaux compromis.
3. Détection des menaces internes
Les menaces internes sont des risques de sécurité posés par des utilisateurs autorisés, des employés, des sous-traitants ou des partenaires commerciaux qui, soit abusent intentionnellement de leurs accès, soit voient leurs comptes compromis par des attaquants.
Figure 4 : Comment les SIEM détectent les menaces internes
Source : SolarWinds7
Les SIEM détectent les menaces internes en collectant et en corrélant les données provenant de diverses sources sur le réseau, comme les journaux d’activité des utilisateurs, les journaux système et les journaux réseau. Voici les méthodes de détection des menaces internes par les SIEM :
- Surveillance et corrélation en temps réel : Surveiller simultanément le comportement de connexion des utilisateurs, les modèles d’accès aux fichiers et le trafic réseau, en corrélant les différentes sources pour faire apparaître des schémas invisibles dans un seul journal.
- Corrélation avec le renseignement externe sur les menaces : Intégrer les données de réputation IP et les profils d’acteurs malveillants connus pour repérer les cas où un comportement interne coïncide avec une infrastructure d’attaque externe.
- Détection des identifiants compromis : Appliquer des règles de corrélation pour identifier les signes de vol d’identifiants, y compris des séquences d’authentification inhabituelles ou des accès depuis des emplacements inconnus.
- Détection d’anomalies comportementales : Les SIEM dotés d’UEBA utilisent l’apprentissage automatique pour signaler les écarts par rapport à la ligne de base établie d’un utilisateur, par exemple, télécharger 10x son volume normal de données à minuit.
Exemple concret8
Défis : Plus de 150 entreprises ont été ciblées par la campagne de menace interne « Chollima ». Environ 50% des cas examinés impliquaient un vol de données confirmé.
Les entreprises ciblées ont combiné télémétrie et analyse humaine via CrowdStrike Falcon SIEM et la sécurité des terminaux. Falcon a fourni une surveillance en temps réel des terminaux et des utilisateurs, une évaluation automatisée des menaces internes potentielles basée sur des indicateurs connus et des outils de requête pour les analystes humains menant des chasses aux menaces.
4. Détection des attaques zero-day
Une zero-day est une vulnérabilité inconnue des propriétaires du logiciel ou de quiconque capable de la corriger. Comme aucune signature n’existe pour une zero-day, les SIEM doivent s’appuyer sur la détection comportementale et basée sur les anomalies plutôt que sur la correspondance de règles.
Figure 5 : Comment les SIEM détectent les attaques zero-day
- Corrélation des journaux inter-systèmes : Agréger les données des pare-feu, des terminaux, des systèmes de prévention d’intrusion et des journaux DNS pour détecter les tentatives d’accès qui ne correspondent à aucun schéma connu mais qui sont statistiquement anormales.
- Détection d’Anomaly avec ML : Les modèles d’apprentissage automatique intégrés analysent les données historiques et signalent les écarts subtils par rapport au comportement normal, le type de signal que les exploits zero-day ont tendance à produire avant d’être identifiés.
- Détection comportementale : Surveiller les interactions inhabituelles entre les composants du système plutôt que de s’appuyer sur des signatures de logiciels malveillants connues.
- Intégration de sandboxing : Certains SIEM se connectent à des environnements de sandboxing pour analyser les fichiers suspects en isolation, en surveillant des comportements tels que les modifications du registre ou les tentatives d’escalade de privilèges.
- Analyse des interactions de fichiers : Détecter les exploits zero-day en fonction de la manière dont les fichiers interagissent avec le système d’exploitation, plutôt que de leur contenu.
5. Maintenir la sécurité de l’IoT
Les organisations dépendent d’appareils connectés pour des opérations critiques, tels que les équipements médicaux en réseau, les capteurs industriels, les contrôleurs d’usine et les infrastructures de réseaux électriques. Beaucoup de ces appareils n’ont pas été conçus avec une sécurité robuste à l’esprit, et une fois déployés, les vulnérabilités sont difficiles à corriger.
La surveillance passive du trafic réseau filaire, l’approche SIEM traditionnelle, n’est plus suffisante pour ces environnements. La découverte active des actifs, l’établissement de lignes de base comportementales pour chaque appareil et la notation des risques par IA pour les micrologiciels non corrigés sont désormais des capacités requises pour les organisations ayant une exposition significative à l’OT ou à l’IoT.
Figure 6 : Comment les SIEM assurent la sécurité de l’IoT
- Détection de DoS : Identifier des schémas de trafic inhabituels provenant des appareils IoT et signaler précocement les tentatives de déni de service.
- Identification des vulnérabilités : Faire remonter les systèmes d’exploitation obsolètes, les micrologiciels non corrigés et les protocoles de communication non sécurisés sur les appareils connectés.
- Surveillance du contrôle d’accès : Suivre la source des connexions pour les appareils IoT et alerter lorsque des connexions proviennent d’emplacements inconnus ou inattendus.
- Détection de compromission d’appareil : Identifier les anomalies comportementales sur des appareils individuels et alerter les équipes de sécurité lorsqu’un appareil commence à agir en dehors de sa ligne de base.
6. Gestion centralisée des logs
Les équipes de sécurité s’appuient sur les données historiques des logs et les alertes en temps réel de tout l’environnement – serveurs de messagerie, systèmes d’authentification, pare-feu, services cloud et terminaux. Sans un système centralisé de gestion des logs, la corrélation manuelle de ces données est pratiquement impossible à une échelle significative.
Figure 7 : Comment les SIEM offrent une gestion centralisée des logs
Source : SolarWinds9
- Collecte multi-source : Recueillir les données de logs des outils de sécurité, des équipements réseau, des systèmes de protection des terminaux, des serveurs d’authentification et des applications cloud.
- Agrégation centralisée : Combiner les données des systèmes de détection d’intrusion et des outils de surveillance réseau dans un référentiel unique, offrant une vue unifiée que les outils individuels ne peuvent pas fournir.
- Analyse et corrélation des logs : Appliquer l’apprentissage automatique et des modèles statistiques pour détecter des schémas complexes – comme les séquences d’accès non autorisé – qui passeraient inaperçus dans des logs cloisonnés.
Exemple concret10
Défis : Les régulateurs gouvernementaux ont émis la Politique de sécurité Cyber 2021, exhortant les banques à renforcer leur sécurité. Askari Bank disposait de capacités de sécurité minimales, d’aucune équipe de sécurité dédiée et d’une structure de gouvernance limitée.
Askari Bank a mis en œuvre IBM Security QRadar SIEM, consolidant les logs de multiples sources dans un référentiel unique et intégrant la solution dans un nouveau centre d’opérations de sécurité. Le SOC de la banque a réduit les incidents de sécurité quotidiens d’environ 700 à moins de 20, et le temps moyen de remédiation est passé de 30 minutes à 5 minutes.
Ajouter comme source préférée7. Investigation numérique et chasse aux menaces
L’investigation numérique et la chasse aux menaces sont deux facettes d’une même capacité : l’investigation reconstruit ce qui s’est passé après un incident, tandis que la chasse aux menaces recherche les menaces qui n’ont pas encore déclenché d’alertes. Les outils SIEM soutiennent les deux grâce à leur combinaison de requêtes en temps réel, d’accès aux logs historiques et de capacités de corrélation.
Comment les SIEM aident l’investigation et la chasse aux menaces :
- Recherche en temps réel : Interroger les logs, le trafic et les données d’événements en direct pour identifier les risques avant qu’ils ne s’aggravent.
- Recherches par lots : Traiter de grands volumes de données historiques pour trouver des tendances à long terme ou des schémas cachés, par exemple, une porte dérobée qui a été installée des mois avant d’être activée.
- Détection proactive des menaces : Plutôt que d’attendre des alertes, les équipes de sécurité peuvent utiliser les outils SIEM pour rechercher activement des indicateurs de compromission dans tout l’environnement.
- Enquête sur incident : L’agrégation et la corrélation avancées des logs donnent aux analystes une vue unifiée de l’étendue complète d’une attaque, quels systèmes ont été touchés, comment l’attaquant s’est déplacé et quelles données ont été consultées.
- Apprentissage post-incident : Documenter et analyser les incidents passés alimente les règles de détection et les procédures de réponse, renforçant les défenses contre des attaques similaires.
8. Surveillance des contrôles et conformité
Les solutions SIEM aident les organisations à démontrer leur conformité avec les cadres réglementaires, notamment PCI-DSS, HIPAA, SOX, ISO 27001, les contrôles CIS, NIS2 et DORA. En février 2026, les périodes de transition de NIS2 et DORA ont expiré. Les deux réglementations exigent des preuves documentées de surveillance continue, de détection d’incidents et d’activités de réponse, des capacités que les pistes d’audit SIEM produisent en standard.11
Figure 9 : Comment les SIEM aident à la surveillance de la conformité
Source : Tenable.io12
- Journalisation complète : Agréger les logs de toutes les sources pertinentes, équipements réseau, serveurs, terminaux et pare-feu, garantissant des enregistrements d’activité complets.
- Gestion de la rétention : Stocker les logs pendant les durées requises par les cadres applicables, avec des politiques pouvant être ajustées par réglementation.
- Surveillance des modifications : Alerter sur les escalades de privilèges, les modifications de fichiers système, les changements d’état des antivirus et les configurations de ports ou services non sécurisées.
- Pistes d’audit : Conserver un historique complet des événements de sécurité, des logs d’accès et des activités système pour examen lors d’audits ou d’enquêtes.
- Modèles de conformité prédéfinis : La plupart des plateformes SIEM sont livrées avec des règles et des modèles intégrés pour les cadres courants, réduisant le travail de configuration nécessaire pour être prêt pour les audits.
- Rapports automatisés : Collecter et formater les données de logs en rapports de conformité adaptés aux auditeurs, régulateurs et revues internes.
Exemple concret13
RCO Engineering avait une visibilité limitée sur les événements de sécurité informatique. L’équipe informatique examinait manuellement l’Observateur d’événements Windows pour identifier la cause racine des incidents, un processus lent et sujet à manquer des connexions entre les événements.
Solutions et résultats : RCO Engineering a déployé ManageEngine Log360 pour une gestion unifiée des logs et la sécurité réseau. Le tableau de bord, les rapports prédéfinis et les alertes personnalisables de Log360 ont donné à l’équipe la visibilité qui lui manquait auparavant, renforçant à la fois le contrôle réseau et leur posture de conformité.
FAQ
À la base, le SIEM a deux fonctions clés :
La gestion des informations de sécurité (SIM) collecte, stocke et corrèle les données historiques liées à la sécurité.
La gestion des événements de sécurité (SEM) est un système de surveillance en temps réel qui génère des alertes en réponse aux incidents de sécurité.
Les solutions SIEM intègrent et analysent les données de diverses sources, aidant les organisations à identifier et à traiter les menaces et vulnérabilités de sécurité avant qu’elles ne perturbent les opérations.
Les plateformes SIEM s’appuient sur des données précises des terminaux. Découvrez comment les logiciels de gestion des terminaux améliorent la détection et la réponse en garantissant que les appareils sont bien gérés et sécurisés.
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}Liens de référence
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