Submergés par des milliers d’alertes sans lien entre elles, les SOC perdent un temps précieux à chercher le vrai danger. Le salut vient du contexte : relier les points grâce aux graphes de sécurité et à l’IA transforme la détection en intelligence opérationnelle. Moins d’alertes, plus d’action : voilà la promesse d’une cybersécurité enfin connectée.
Chaque jour, les équipes SOC reçoivent des milliers d’alertes générées par des outils de détection (SIEM, EDR, NDR, etc.), souvent isolés et sans corrélation. Les équipes françaises reçoivent en moyenne 2 336 alertes par jour. Ces alertes, bien que priorisées selon des critères statiques (score de risque, type d’événement), manquent cruellement de contexte opérationnel : qui est à l’origine de l’activité suspecte ? Quel est son historique ? Quels systèmes ou données sont réellement exposés ?
Sans cette vision globale, les analystes doivent investiguer manuellement chaque signal, en croisant des logs épars, des règles de corrélation rigides et des indicateurs de compromission (IoC) obsolètes. Résultat : des délais de réponse sont allongés, des faux positifs non filtrés, et il y a un risque accru de laisser passer des attaques ciblées, comme les mouvements latéraux ou les exfiltrations de données.
Le problème n’est pas la quantité de données, mais leur fragmentation. Les SOC ont besoin d’une approche unifiée, capable de lier les événements entre eux et de fournir une vue dynamique des chaînes d’attaque.
Pourquoi les SOC naviguent-ils à l’aveugle ?
Le processus de gestion des incidents est, sur le papier, bien rôdé. Une alerte est reçue par le SIEM ou un système de surveillance, évaluée par un analyste de niveau 1, puis escaladée si nécessaire vers des experts de niveau 2 ou des spécialistes (réseau, identité, etc.). En théorie, tout est sous contrôle. En pratique, c’est une tout autre histoire.
La plupart des SOC s’appuient sur des alertes statiques, générées par des outils qui ne communiquent pas entre eux. Chaque signal n’offre qu’une vue partielle de la situation, forçant les équipes à prendre des décisions sur la base d’hypothèses, avec des délais trop longs ou des menaces négligées. Pire : une grande partie de ces alertes sont des faux positifs ou des événements anecdotiques, détournant les analystes des vraies menaces ou les poussant à désactiver des systèmes par précaution.
Ce n’est pas un problème de compétence, mais de contexte. Sans une vision globale et connectée, impossible de hiérarchiser efficacement les alertes et d’agir avec précision. Et selon les entreprises françaises, 37 % du trafic réseau manquent encore de contexte suffisant pour permettre une investigation fiable (étude Illumio 2025).
Donner du sens aux alertes : la révolution des graphes de sécurité
Les attaques modernes ne suivent pas de schéma unique. Certaines frappent vite et fort, d’autres s’infiltrent en silence pendant des mois, voire des années. Mais elles exploitent toutes les mêmes failles : les interconnexions entre systèmes, identités et flux de données.
Or, les outils traditionnels des SOC ne voient que des événements isolés, sans lien apparent. Pour contrer un attaquant, il faut adopter sa logique : penser en termes de graphes de sécurité. Ces graphes révèlent les relations entre les éléments d’un environnement, les communications entre charges de travail, et surtout, ils expliquent pourquoi un événement s’est produit et ce qui pourrait advenir ensuite.
L’intelligence artificielle amplifie cette approche. En enrichissant les graphes de contexte, elle identifie les schémas malveillants, les connexions entre attaquants, et les séquences de compromission. Une alerte en apparence banale peut ainsi révéler une menace bien plus sérieuse.
Avec ce contexte enrichi, les analystes gagnent en réactivité et en précision. Plus besoin d’intervenir à l’aveugle : ils savent immédiatement où agir pour contenir une menace avant qu’elle ne s’étende. Les équipes SOC passent ainsi d’une posture réactive à une dynamique proactive, capable d’anticiper les risques et de colmater les brèches avant qu’elles ne soient exploitées.
Moins de données, plus de contexte
Les SOC ne manquent pas de données, mais de sens. Leur fournir toujours plus d’outils ne fait qu’aggraver la surcharge. Ce dont ils ont besoin, c’est de contexte. Les graphes de sécurité, dopés à l’IA, offrent précisément cette vision connectée : ils mettent en lumière les relations entre les charges de travail et les alertes prioritaires, permettant aux équipes de trier, d’analyser et d’agir avec pertinence et confiance.
Vers une détection contextuelle et automatisée
Pour réduire la charge des SOC, il ne suffit pas d’ajouter des outils ou des règles de corrélation supplémentaires. La solution réside dans l’intégration d’une plateforme de graphes de sécurité enrichis par l’IA, capable de :
– Corréler automatiquement les événements entre eux (logs, flux réseau, comportements utilisateurs) pour identifier les chaînes d’attaque en temps réel ;
– Prioriser les alertes en fonction du contexte (criticité des actifs, historique des entités, schémas d’attaque connus) ;
– Automatiser les réponses aux menaces identifiées (isolation de machines, blocage de comptes, etc.) via des playbooks dynamiques ;
– Fournir une vue unifiée des dépendances entre systèmes, identités et données, pour une investigation accélérée.
En adoptant cette approche, les SOC passent d’une logique de réaction (traitement manuel des alertes) à une logique de détection proactive (anticipation des mouvements adverses). L’objectif n’est pas de supprimer les alertes, mais de les rendre actionnables, en réduisant le bruit, en accélérant la réponse, et en libérant les analystes des tâches répétitives.
La clé ? Moins de données brutes, plus de contexte exploitable.
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Par Damien Gbiorczyk, expert cyber résilience chez Illumio
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