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Amélioration de la sécurité IoT: Outils d'analyse de sécurité IoT

Amélioration de la sécurité IoT: Outils d’analyse de sécurité IoT

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Les outils d’analyse de sécurité IoT sont essentiels pour améliorer la sécurité des objets connectés. Ils offrent une protection contre les menaces et permettent de garantir la confidentialité des données.

L’arrivée de l’Internet des Objets (IoT) a ouvert une nouvelle ère de connectivité, révolutionnant divers secteurs, notamment les foyers, les industries et les zones urbaines. Cependant, cette connectivité étendue entraîne également des défis de sécurité importants, nécessitant des mécanismes robustes de détection et de réponse aux menaces. Les outils d’analyse de sécurité IoT sont devenus des composants essentiels pour faire face à ces défis, exploitant des techniques d’apprentissage automatique avancées pour identifier des modèles de comportement inhabituels et des menaces potentielles au sein des réseaux IoT. Cet article explore le rôle essentiel que jouent les outils d’analyse de sécurité IoT pour améliorer la sécurité IoT.

  • The sheer number of devices connected to a single network, each of which may have different security protocols.
  • The diversity of communication protocols and data formats used by IoT devices.
  • The complexity of the underlying infrastructure, which may include multiple layers of networks, cloud services, and mobile applications.

These complexities make it difficult for traditional security solutions to identify and respond to potential threats in real-time. This is where IoT Security Analytics Tools come into play.

The Role of IoT Security Analytics Tools

IoT Security Analytics Tools are designed to detect and respond to potential threats in real-time. These tools leverage advanced machine learning techniques to identify unusual behavior patterns and potential threats within IoT networks. They can detect anomalies in device communication, identify malicious activities, and alert administrators to potential threats. Additionally, they can provide detailed insights into the security posture of an IoT network, enabling administrators to take proactive measures to mitigate risks.

IoT Security Analytics Tools can also be used to monitor user activity on connected devices. This helps administrators identify suspicious activities and take appropriate action. Furthermore, these tools can be used to detect and respond to data breaches, helping organizations protect their sensitive data from unauthorized access.

Conclusion

IoT Security Analytics Tools are essential components for enhancing the security of IoT networks. These tools leverage advanced machine learning techniques to identify unusual behavior patterns and potential threats in real-time. They can also be used to monitor user activity on connected devices, detect data breaches, and provide detailed insights into the security posture of an IoT network. As such, these tools are invaluable for ensuring the security of IoT environments.

La complexité de la sécurité IoT

La sécurisation des environnements IoT présente des défis distincts :

  • Le nombre élevé de périphériques connectés à un seul réseau, chacun pouvant avoir des protocoles de sécurité différents.
  • La diversité des protocoles de communication et des formats de données utilisés par les périphériques IoT.
  • La complexité de l’infrastructure sous-jacente, qui peut inclure plusieurs couches de réseaux, de services cloud et d’applications mobiles.

Ces complexités rendent difficile pour les solutions de sécurité traditionnelles d’identifier et de réagir aux menaces potentielles en temps réel. C’est là que les outils d’analyse de sécurité IoT entrent en jeu.

Le rôle des outils d’analyse de sécurité IoT

Les outils d’analyse de sécurité IoT sont conçus pour détecter et réagir aux menaces potentielles en temps réel. Ces outils utilisent des techniques d’apprentissage automatique avancées pour identifier des modèles de comportement inhabituels et des menaces potentielles dans les réseaux IoT. Ils peuvent détecter des anomalies dans la communication des périphériques, identifier des activités malveillantes et alerter les administrateurs des menaces potentielles. De plus, ils peuvent fournir des informations détaillées sur la posture de sécurité d’un réseau IoT, permettant aux administrateurs de prendre des mesures proactives pour atténuer les risques.

Les outils d’analyse de sécurité IoT peuvent également être utilisés pour surveiller l’activité des utilisateurs sur les périphériques connectés. Cela aide les administrateurs à identifier les activités suspectes et à prendre les mesures appropriées. De plus, ces outils peuvent être utilisés pour détecter et réagir aux violations de données, aid
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Modélisation des menaces informatiques

Modélisation des menaces informatiques

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La modélisation des menaces informatiques est une pratique essentielle pour protéger les systèmes informatiques contre les attaques. Elle permet d’identifier et de gérer les risques.

Designer des logiciels sécurisés offre une large gamme de bénéfices

Le codage sécurisé offre de nombreux avantages, allant de la réduction du nombre d’heures humaines passées à corriger les vulnérabilités de sécurité en production à la limitation des pertes financières et des pénalités réglementaires, ce qui permet d’obtenir un avantage concurrentiel et d’accroître la fidélité des clients.

Le modélisation des menaces est un élément essentiel des principes directeurs « Sécurité par conception ». Cette fiche de référence fournira les principes fondamentaux de la modélisation des menaces, les pratiques de base pour une mise en œuvre sécurisée et les éléments clés pour mener à bien des examens de modèles de menace réussis. En explorant l’importance des outils modernes pour automatiser et rationaliser les processus de modélisation des menaces, nous examinerons comment améliorer la précision des résultats et faciliter l’intégration et la collaboration entre les équipes de logiciels et de sécurité tout au long du cycle de développement logiciel.

Enfin, nous verrons comment le codage peut être utilisé pour améliorer la sécurité des logiciels. Les outils de codage peuvent être utilisés pour détecter et corriger les failles de sécurité dans le code source, ainsi que pour vérifier que le code est conforme aux normes de sécurité. Les outils peuvent également être utilisés pour surveiller les modifications apportées au code et identifier les vulnérabilités potentielles. De plus, ils peuvent être utilisés pour analyser le comportement du code et détecter les anomalies, ce qui permet aux développeurs de prendre des mesures pour corriger les problèmes avant qu’ils ne deviennent critiques.

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Utilize These Detection-as-Code Best Practices

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Today, 94% of organizations are using cloud technology, and this swift evolution to the cloud means security teams are handling more data and more alerts than ever. Additionally, threats and attacks are only increasing in frequency — it’s estimated that a cyber attack occurs every 11 seconds — and sophistication. But more often than not, security teams are overwhelmed because they don’t have the right tools and approaches to handle modern threat detection at scale.

Security team leaders should have updated tools and approaches to help them protect their organization, and the best approach they can take is to adopt detection-as-code. Here’s more about detection-as-code and its benefits, as well as some best practices to help you gain success as you begin to use detection-as-code in your security approach. 

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Advanced Cloud Security

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Cyber threats have become more sophisticated. Hence, it is a good idea to utilize the expertise of public cloud providers to better manage assets against security threats. Cloud security is a collection of proactive measures to protect your cloud assets from internal and external threats. In this Refcard, we will walk through common cloud security challenges, continuous security for cloud infrastructure, and advanced strategies for securing cloud workloads.
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Adoptez une stratégie gagnante face aux cybermenaces et aux risques liés à la confidentialité et à la sécurité

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Les risques croissants liés aux cybermenaces, à la protection des données et aux nouvelles lois sur la confidentialité poussent les entreprises leaders à identifier et mettre en place des mesures efficaces de limitation des risques.

Alors que votre entreprise s’engage dans la transformation numérique et transfère toujours plus d’applications vers le cloud, vous avez besoin d’une sécurité plus intelligente, automatisée et intégrée. SAP vous aide à atteindre ces objectifs avec les solutions SAP pour la cybersécurité et la protection des données. Ces solutions uniques considèrent en parallèle les transactions métier et les risques liés à la sécurité, et contribuent à la sécurité des données, propice à une confiance numérique durable.

Nos solutions vous aideront à :

  • Détecter et traiter les activités suspectes dans les environnements logiciels SAP®.
  • Analyser le langage de programmation ABAP® et le code source non-ABAP pour identifier les risques.
  • Effectuer une surveillance des systèmes et applications à gros volumes, avec alertes et outils analytiques, mais aussi intégration à d’autres outils de gestion des événements et des informations de sécurité (SIEM).
  • Assurer le contrôle de vos données et une transparence optimale dans les environnements de type Hyperscale (clouds publics).
  • Gérer et faciliter la sécurisation des données personnelles, en toute conformité, avec notamment des capacités liées au masquage et à la journalisation.

Invitation spéciale :

Rejoignez-moi, ainsi que mes collègues Evelyne Salie, Anne Marie Colombo et Wasif Gilani, pour obtenir des informations de SAP, mais aussi de notre invité spécial, Kevin Heckel de Deloitte, le 23 mars 2021, pour notre présentation intitulée « Cybermenaces, confidentialité et sécurité », proposée dans le cadre du sommet virtuel SAP Finance and Risk.

Nous évoquerons ces sujets et la façon dont les technologies SAP peuvent aider les professionnels de la sécurité, de la protection des données et de la confidentialité à transformer votre approche en matière d’automatisation et de conformité.

Wasif Gilani nous parlera d’une nouvelle solution incontournable : SAP Data Custodian.

Nous évoquerons également deux autres solutions : SAP Enterprise Threat Detection et notre tableau de bord de cybersécurité SAP Analytics Cloud (Arndt Lingscheid et Gabriele Fiata).

En somme, nous vous proposons 45 minutes particulièrement riches et intenses, axées sur la cybersécurité et la protection des données, et la présentation de multiples fonctionnalités absolument incontournables.

Nous sommes impatients de vous retrouver à l’occasion de cet événement virtuel unique !  Rendez-vous à 11 h (UTC-4) ou bien à la demande, une fois l’événement terminé.

Et en attendant, voici quelques suggestions :

Consultez ce document de deux pages consacré à la manière dont Deloitte a utilisé SAP Enterprise Threat Detection pour optimiser la surveillance des menaces de sécurité pour nombre de ses applications.

Accédez à notre dizaine de sessions à la demande pour bénéficier de présentations de produits approfondies et pour découvrir les nombreux cas dans lesquels SAP utilise ses propres solutions pour gérer les risques, automatiser des centaines de contrôles et effectuer ses propres programmes d’audit interne à travers l’entreprise. Inscrivez-vous pour regarder la session de votre choix et approfondir les domaines de la GRC (gouvernance, gestion des risques et conformité), de la gouvernance des accès, de la confidentialité et de la cybersécurité.

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Source de l’article sur sap.com

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Assessing Automated Facial Recognition Technology

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Facial recognition technology has become an increasingly deployed tool in law enforcement, whether checking people as they navigate the airport or even in stop and search. A recent report from Cardiff University explores how effective these technologies have been.

The research evaluated the use of automated facial recognition (AFR) at numerous sport and entertainment events by the South Wales Police force over the course of a year. The analysis found that while the technology can help the police identify suspect individuals they might otherwise have missed, it requires a large investment and considerable changes in standard operating procedures to enable consistent results to be achieved.

Source de l’article sur DZONE

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