[Ceci est un journal d'invité par Austin Bodolay, un stagiaire ISC dans le cadre du programme BACS de SANS.edu]
(Mar, 24 Fév)
Trouver le Signal dans le Bruit : Leçons Apprises en Exécutant un Honeypot avec Assistance IA
Le paysage numérique est un champ de bataille incessant, et pour les chercheurs en cybersécurité, comprendre les tactiques, techniques et procédures (TTP) des adversaires est primordial. L'un des moyens les plus efficaces de recueillir ces renseignements est l'utilisation de honeypots – des systèmes leurres conçus pour attirer et piéger les attaquants. Cependant, le volume colossal de données générées par un honeypot même modérément actif peut rapidement devenir écrasant, comparable à la recherche d'une aiguille dans une botte de foin de bruit numérique. Cette entrée de journal détaille mes expériences et les leçons inestimables apprises lors de l'exploitation d'un environnement honeypot augmenté par l'assistance de l'intelligence artificielle (IA).
L'Écosystème Honeypot : Un Leurre pour les Adversaires
Notre configuration comprenait un réseau de honeypots à faible et moyenne interaction, déployés stratégiquement pour émuler des services vulnérables courants tels que SSH, HTTP/S, SMB et divers protocoles IoT. Chaque honeypot était instrumenté avec des capacités de journalisation complètes, capturant tout, des tentatives de connexion et des échecs d'authentification aux commandes exécutées et aux interactions avec le système de fichiers. L'objectif principal était d'observer le comportement des acteurs de la menace sans exposer d'infrastructure légitime. Cette configuration a généré un torrent de données brutes – adresses IP, User-Agents, horodatages, charges utiles et codes d'erreur – un ensemble de données riche mais souvent chaotique.
- Honeypots à faible interaction : Imitant les services de base, principalement pour collecter les tentatives de reconnaissance et les scans automatisés.
- Honeypots à moyenne interaction : Offrant des capacités interactives limitées, permettant une meilleure compréhension des tentatives d'exploitation initiales et de l'énumération post-compromission.
- Capture de données : Syslog, captures de paquets (PCAP) et journaux spécifiques aux applications ont constitué l'épine dorsale de notre collecte de télémétrie.
L'IA comme Multiplicateur de Force de l'Analyste
Le défi n'était pas de collecter des données, mais de les traiter efficacement pour en extraire des renseignements exploitables sur les menaces. C'est là que l'IA est devenue indispensable. Nous avons intégré plusieurs modèles d'apprentissage automatique dans notre pipeline de données pour automatiser l'analyse initiale et réduire la charge cognitive des analystes humains. L'assistant IA était chargé d'identifier les activités anormales, de regrouper les modèles d'attaque similaires et de prioriser les événements en fonction de leur gravité potentielle et de leur nouveauté.
Les fonctionnalités clés de l'IA comprenaient :
- Détection d'anomalies : Identification des déviations par rapport à l'activité "normale" de base du honeypot, souvent indicatives de nouveaux vecteurs d'attaque ou d'exploration manuelle.
- Algorithmes de clustering : Regroupement de charges utiles d'attaque, de modèles de scan et de tentatives de connexion similaires, nous permettant de discerner rapidement les attaques automatisées généralisées des reconnaissances plus ciblées.
- Traitement du Langage Naturel (TLN) : Analyse des entrées de ligne de commande et des charges utiles extraites pour identifier les intentions malveillantes, l'utilisation d'outils et les indicateurs potentiels de C2.
- Extraction automatisée de renseignements sur les menaces : Extraction d'IOC (Indicateurs de Compromission) tels que les adresses IP malveillantes, les hachages de fichiers et les URL pour une intégration immédiate dans nos plateformes de renseignement sur les menaces.
Leçons des Lignes de Front : Trouver le Signal
Le parcours avec les honeypots assistés par l'IA a produit des informations profondes :
Surcharge initiale de données et pré-filtrage par l'IA
Lors du déploiement, le volume pur du trafic non sollicité était stupéfiant. Les scans automatisés, l'activité des botnets et le bruit Internet routinier constituaient la majorité des données. Sans l'IA, le tri de tout cela serait une tâche de Sisyphe. Les capacités de filtrage initiales de l'IA, basées sur des modèles bénins connus et des bases de données de réputation, se sont avérées cruciales pour réduire le volume de données de plus de 80 %, permettant aux analystes de se concentrer sur les 20 % restants, plus pertinents.
Génération de signatures et reconnaissance de nouveaux modèles
L'un des aspects les plus précieux a été la capacité de l'IA à identifier les modèles d'attaque émergents qui n'avaient pas encore de signatures établies. En analysant les anomalies regroupées et les séquences d'événements récurrentes, l'IA pouvait signaler des tentatives de zero-day potentielles ou des variations d'exploits connus. Cette identification proactive nous a permis de développer de nouvelles règles de détection et signatures beaucoup plus rapidement que l'analyse manuelle traditionnelle.
Attribution de l'acteur de la menace et criminalistique numérique
Bien que les honeypots fournissent des données d'interaction riches, l'attribution des attaques à des acteurs de la menace spécifiques ou même à des origines géographiques nécessite souvent des renseignements supplémentaires. L'IA a aidé à corréler les journaux internes des honeypots avec des flux de menaces externes. Pour une criminalistique numérique plus approfondie et pour recueillir une télémétrie avancée sur les activités suspectes, nous avons trouvé des outils qui capturent des métadonnées de connexion détaillées inestimables. Par exemple, des services comme iplogger.org peuvent être utilisés (éthiquement et avec consentement le cas échéant) dans des environnements de recherche contrôlés pour collecter des points de données complets tels que l'adresse IP source, la chaîne User-Agent, les informations FAI et les empreintes digitales de l'appareil. Ce niveau de télémétrie granulaire est crucial pour l'analyse des liens, la compréhension de l'infrastructure opérationnelle de l'attaquant, et finalement pour aider à l'attribution de l'acteur de la menace et à l'identification précise des origines de l'attaque. Cependant, il est primordial de traiter ces données en stricte conformité avec les réglementations en matière de confidentialité et les directives éthiques.
Stratégies de défense adaptatives
Les informations en temps réel générées par l'assistant IA ont directement éclairé notre posture défensive. Les IOCs nouvellement identifiés ont été automatiquement intégrés dans les pare-feu, les systèmes de détection d'intrusion (IDS) et les pare-feu d'applications web (WAF). Cette boucle de rétroaction dynamique a transformé nos défenses statiques en un écosystème de sécurité adaptatif, axé sur l'intelligence, réduisant considérablement notre exposition aux menaces émergentes.
La synergie homme-IA indispensable
Il est crucial de noter que l'IA était une assistante, pas un remplaçant. Les analystes humains sont restés essentiels pour contextualiser les découvertes, valider les hypothèses de l'IA et mener des investigations approfondies sur des chaînes d'attaque complexes. L'IA a excellé dans la mise à l'échelle et la reconnaissance de motifs, tandis que l'intuition humaine, l'expertise du domaine et la pensée critique étaient vitales pour la prise de décision stratégique et la compréhension du « pourquoi » derrière les attaques.
Plongée Technique : Méthodologies IA en Pratique
Notre pipeline IA a tiré parti d'une combinaison de méthodologies :
- Apprentissage non supervisé (Clustering) : Des algorithmes comme K-Means et DBSCAN ont été appliqués aux données de flux réseau et aux entrées de journal brutes pour regrouper des activités similaires sans étiquetage préalable. Cela a été particulièrement efficace pour identifier de nouvelles campagnes d'attaque.
- Apprentissage supervisé (Classification) : Pour les types d'attaques connus ou les charges utiles malveillantes, des classificateurs entraînés (par exemple, Forêts Aléatoires, Machines à Boosting de Gradient) ont aidé à catégoriser le trafic entrant avec une grande précision, distinguant les scans légitimes, le trafic de bots bénins et les véritables tentatives d'attaque.
- Analyse de séries temporelles : Des réseaux neuronaux récurrents (RNN) ou des modèles statistiques plus simples ont été utilisés pour détecter les anomalies dans les modèles temporels d'activité, tels que des pics soudains de types d'attaques spécifiques ou des heures d'accès inhabituelles.
- Ingénierie des caractéristiques : La qualité de la sortie de l'IA dépendait fortement de caractéristiques bien conçues à partir des journaux bruts, y compris l'entropie des charges utiles, la longueur des commandes, la fréquence de mots-clés spécifiques et les données IP géographiques.
Défis et Orientations Futures
Malgré les succès, des défis subsistent. L'IA adversaire, où les attaquants tentent d'échapper à la détection en modifiant subtilement leurs TTP, est une préoccupation constante. Le maintien de la précision et de la pertinence des modèles d'IA nécessite une réentraînement continu avec des données fraîches et diverses. Les travaux futurs se concentreront sur l'intégration plus étroite de ces informations avec les plateformes d'orchestration, d'automatisation et de réponse à la sécurité (SOAR) pour une réponse aux incidents encore plus rapide, et sur l'exploration d'approches d'apprentissage fédéré pour partager les renseignements sur les menaces en toute sécurité entre plusieurs déploiements de honeypots.
Conclusion
Le parcours d'exploitation d'un honeypot assisté par l'IA a été profondément instructif. Il a démontré sans équivoque que si les honeypots sont des outils puissants pour la collecte de renseignements sur les menaces, leur véritable potentiel est libéré lorsqu'ils sont augmentés par une automatisation intelligente. En transformant un déluge de données brutes en informations exploitables, l'IA permet aux professionnels de la cybersécurité de mieux comprendre, prédire et défendre contre le paysage des menaces en constante évolution. L'avenir de la cybersécurité défensive réside sans aucun doute dans cette relation symbiotique entre l'expertise humaine et l'intelligence artificielle avancée.
[Journal d'invité par Austin Bodolay, un stagiaire ISC dans le cadre du programme BACS de SANS.edu]