Les 8 principaux cas d'utilisation SIEM et exemples concrets
Le SIEM résout ce problème en corrélant les données dans tout l'environnement, les endpoints, les réseaux, les applications cloud et les systèmes d'authentification pour faire apparaître des connexions qu'aucun outil individuel ne pourrait détecter. Une connexion à 2 h 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 toute autre histoire.
Les cas d'utilisation ci-dessous couvrent la manière dont les organisations déploient concrètement le SIEM, avec des exemples réels où le paysage des menaces ou la technologie sous-jacente a significativement évolué.
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 par le biais de logiciels malveillants. Selon le rapport CrowdStrike 2026 Global Threat Report, 82 % des attaques sont désormais sans gratuit logiciel malveillant, ce qui signifie qu'elles ne laissent aucune signature que les règles de détection traditionnelles pourraient repérer. 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 anormaux des utilisateurs, 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 des activités telles que l'utilisation de clés USB, l'accès à des messageries personnelles, les transferts vers des stockages cloud ou des volumes de données inhabituellement élevés.
- Détecter les anomalies de chiffrement : Identifier le chiffrement inhabituel de données sur les systèmes des utilisateurs, ce qui peut indiquer une tentative de préparation de 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 l'écart entre la détection et la récupération que la plupart des déploiements SIEM laissent ouvert.2
Exemple concret3
La banque avait du mal 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 de prévenir le vol de données sur plusieurs canaux.
Bank of Wolcott a déployé ManageEngine DataSecurity Plus, qui a suivi les modifications et déplacements de fichiers critiques sur les serveurs de fichiers et envoyé des alertes basées sur des critères prédéfinis. La banque a détecté et réagi aux tentatives d'exfiltration via des clés USB, des e-mails, des imprimantes et d'autres canaux.
2. Détection des déplacements latéraux
Le déplacement latéral désigne les techniques utilisées par les adversaires pour progresser progressivement plus profondément dans un réseau à la recherche d'actifs à forte valeur. Les outils SIEM détectent les déplacements latéraux grâce à des corrélations prédéfinies et des intégrations de renseignement sur les menaces.
Figure 2 : SIEM détectant un comportement anormal des utilisateurs
Source : Splunk4
- Corrélation du comportement des utilisateurs : 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 : Classifier les utilisateurs comme attaquants, victimes ou suspects grâce à plusieurs passes de corrélation.
- Détection de communication de logiciels malveillants : Intégrer le trafic réseau avec le renseignement sur les menaces pour intercepter les logiciels malveillants se connectant à des serveurs de commande et contrôle.
- Analyse d'événements multi-sources : Collecter des données à partir des endpoints, des systèmes de sécurité et des outils de détection d'intrusion pour construire une image complète des déplacements dans l'environnement.
Exemple concret5
Figure 3 : Un exemple d'intrusion issu du dataset
Source : VMware5
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 endpoints.
Solutions et résultat : La solution SIEM NSX de VMware a traité les déplacements latéraux en surveillant les endpoints pour détecter les tentatives inhabituelles d'élévation de privilèges, les activités suspectes de fichiers et de processus sur les machines, et les connexions réseau qui s'écartaient du comportement normal. La solution a permis une surveillance en temps réel et un isolement automatisé des endpoints 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 utilisent intentionnellement leurs accès à mauvais escient ou dont les comptes sont compromis par des attaquants.
Figure 4 : Comment les SIEM détectent les menaces internes
Source : SolarWinds6
Les SIEM détectent les menaces internes en collectant et en corrélant les données 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 le SIEM :
- Surveillance et corrélation en temps réel : Surveiller simultanément le comportement de connexion des utilisateurs, les schémas d'accès aux fichiers et le trafic réseau, en corrélant les sources pour faire apparaître des schémas invisibles dans un journal individuel.
- 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 le comportement interne chevauche une infrastructure d'attaque externe.
- Détection des identifiants compromis : Appliquer des règles de corrélation pour identifier les signes que des identifiants ont été volés, y compris des séquences d'authentification inhabituelles ou des accès depuis des emplacements inconnus.
- Détection des anomalies comportementales : Les SIEM dotés d'UEBA utilisent le machine learning pour signaler les écarts par rapport à la référence établie d'un utilisateur, par exemple, le téléchargement de 10x son volume de données normal à minuit.
Exemple concret7
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 la télémétrie et l'analyse humaine via CrowdStrike Falcon SIEM et la sécurité des endpoints. Falcon a fourni une surveillance en temps réel des endpoints 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-feux, des endpoints, 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 le ML : Les modèles de machine learning 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 connus.
- Intégration du sandboxing : Certains SIEM se connectent à des environnements sandbox pour analyser les fichiers suspects en isolation, en surveillant des comportements tels que les modifications du registre ou les tentatives d'élévation de privilèges.
- Analyse des interactions avec les 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 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 l'infrastructure du réseau électrique. Beaucoup de ces appareils n'ont pas été conçus avec une sécurité solide à l'esprit, et une fois déployés, les vulnérabilités sont difficiles à corriger.
La surveillance passive du trafic réseau filaire, l'approche traditionnelle du SIEM, n'est plus suffisante pour ces environnements. La découverte active des actifs, l'établissement de références comportementales pour les appareils individuels et l'évaluation des risques alimentée par l'IA pour les firmwares 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 maintiennent la sécurité IoT
- Détection de DoS : Identifier les schémas de trafic inhabituels provenant des appareils IoT et signaler rapidement les tentatives de déni de service.
- Identification des vulnérabilités : Faire apparaître les systèmes d'exploitation obsolètes, les firmwares non corrigés et les protocoles de communication non sécurisés sur les appareils connectés.
- Surveillance des contrôles d'accès : Suivre la source des connexions pour les appareils IoT et alerter lorsque les connexions proviennent d'emplacements inconnus ou inattendus.
- Détection de compromission d'appareils : Identifier les anomalies comportementales dans les appareils individuels et alerter les équipes de sécurité lorsqu'un appareil commence à agir en dehors de sa référence.
6. Gestion centralisée des journaux
Les équipes de sécurité s'appuient sur les données de journaux historiques et les alertes en temps réel provenant de tout l'environnement : serveurs de messagerie, systèmes d'authentification, pare-feux, services cloud et endpoints. Sans un système de gestion centralisée des journaux, la corrélation manuelle de ces données est pratiquement impossible à une échelle significative.
Figure 7 : Comment les SIEM assurent une gestion centralisée des journaux
Source : SolarWinds8
- Collecte multi-sources : Recueillir les données de journaux des outils de sécurité, des périphériques réseau, des systèmes de protection des endpoints, 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 offrir.
- Analyse et corrélation des journaux : Appliquer le machine learning et des modèles statistiques pour détecter des schémas complexes — tels que des séquences d'accès non autorisé — qui passeraient inaperçus dans des journaux cloisonnés.
Exemple concret9
Défis : Les régulateurs gouvernementaux ont publié la Politique de sécurité cybernétique 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 journaux de sources multiples dans un référentiel unique et intégrant la solution dans un nouveau centre opérationnel 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 les deux faces d'une même capacité : l'investigation numérique reconstitue ce qui s'est passé après un incident, tandis que la chasse aux menaces recherche des 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 journaux historiques et de capacités de corrélation.
Comment les SIEM aident à l'investigation numérique et à la chasse aux menaces :
- Recherche en temps réel : Interroger les journaux en direct, le trafic et les données d'événements 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 installée des mois avant son activation.
- Détection proactive des menaces : Plutôt que d'attendre les alertes, les équipes de sécurité peuvent utiliser les outils SIEM pour rechercher activement des indicateurs de compromission dans l'environnement.
- Enquête sur les incidents : L'agrégation et la corrélation avancées des journaux donnent aux analystes une vue unifiée de la portée complète d'une attaque, des systèmes affectés, de la manière dont l'attaquant s'est déplacé et des données consultées.
- Apprentissage post-incident : La documentation et l'analyse des incidents passés alimentent 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 aux cadres réglementaires, notamment PCI-DSS, HIPAA, SOX, ISO 27001, les contrôles CIS, NIS2 et DORA. Depuis février 2026, les périodes de grâce pour NIS2 et DORA ont pris fin. Les deux réglementations exigent des preuves documentées de surveillance continue, de détection des incidents et d'activités de réponse — des capacités que les pistes d'audit SIEM produisent en tant que résultat standard.10
Figure 9 : Comment les SIEM aident à la surveillance de la conformité
Source : Tenable.io11
- Journalisation complète : Agréger les journaux de toutes les sources pertinentes, périphériques réseau, serveurs, endpoints et pare-feux, en assurant des enregistrements d'activité complets.
- Gestion de la rétention : Stocker les journaux pendant les durées requises par les cadres applicables, avec des politiques ajustables par réglementation.
- Surveillance des modifications : Alerter sur les élévations de privilèges, les modifications de fichiers système, les changements de statut antivirus et les configurations de ports ou de services non sécurisées.
- Pistes d'audit : Conserver un historique complet des événements de sécurité, des journaux d'accès et des activités système pour examen lors des audits ou des 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 atteindre la préparation à l'audit.
- Rapports automatisés : Collecter et formater les données de journaux en rapports de conformité adaptés aux auditeurs, aux régulateurs et à l'examen interne.
Exemple concret12
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 susceptible de manquer des connexions entre les événements.
Solutions et résultat : RCO Engineering a déployé ManageEngine Log360 pour la gestion unifiée des journaux et la sécurité réseau. Le tableau de bord de Log360, ses rapports prédéfinis et ses alertes personnalisables ont donné à l'équipe la visibilité qui lui manquait auparavant, renforçant à la fois le contrôle du 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 d'endpoint précises. Découvrez comment les logiciels de gestion des endpoints améliorent la détection et la réponse en garantissant que les appareils sont bien gérés et sécurisés.
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and PhD., Ezgi Arslan,},
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}Liens de référence
Les travaux de Cem ont été cités par des publications internationales de premier plan telles que Business Insider, Forbes, Washington Post, des entreprises mondiales comme Deloitte, HPE et des ONG comme le Forum économique mondial et des organisations supranationales comme la Commission européenne.
Tout au long de sa carrière, Cem a exercé en tant que consultant tech, acheteur tech et entrepreneur tech. Il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon pendant plus d'une décennie. Il a également publié un rapport McKinsey sur la numérisation.
Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom tout en rendant compte au PDG. Il a également mené la croissance commerciale de l'entreprise deep tech Hypatos qui a atteint un chiffre d'affaires récurrent annuel à 7 chiffres et une valorisation à 9 chiffres à partir de 0 en 2 ans. Le travail de Cem chez Hypatos a été couvert par des publications technologiques de premier plan comme TechCrunch et Business Insider.
Cem intervient régulièrement lors de conférences technologiques internationales. Il est diplômé de la Bogazici University en tant qu'ingénieur informatique et détient un MBA de la Columbia Business School.
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