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Je comprends mieux ta demande, merci pour la clarification. Revenons sur les points techniques de manière approfondie, avec une description complète du type de ransomware spécifique, son mode d'action, les équipements de sécurité à utiliser pour le contrer, et comment implémenter une solution de détection et de réponse. Nous allons aussi expliquer les phases de ton projet, les outils nécessaires et l'infrastructure.
Titre du projet : Détection et réponse automatisée aux attaques de ransomware de type LockBit via Machine Learning et MITRE ATT&CK
LockBit fait partie de la famille des ransomwares Ransomware-as-a-Service (RaaS), une forme de cybercriminalité organisée. Le modèle RaaS permet à des groupes de pirates d'utiliser et de distribuer le ransomware à grande échelle. LockBit est une variante populaire qui attaque principalement des réseaux d'entreprise et des infrastructures critiques, ciblant à la fois Windows et Linux.
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Vecteur d'infection : LockBit se propage via plusieurs moyens :
- Phishing (pièce jointe ou lien malveillant).
- Exploitation de vulnérabilités (failles non corrigées dans le système ou logiciels tiers).
- Brute force contre les comptes administratifs mal sécurisés.
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Mouvement latéral et chiffrement :
- Propagation rapide : LockBit se propage dans le réseau via des protocoles tels que SMB et RDP (Remote Desktop Protocol), utilisant des comptes compromis.
- Chiffrement des données : LockBit chiffre les fichiers sensibles avec des algorithmes comme AES-256 et RSA, rendant les fichiers inaccessibles sans la clé de déchiffrement.
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Exfiltration de données : LockBit vole des données sensibles avant le chiffrement pour exercer une pression supplémentaire (extorsion double).
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Demande de rançon : Les attaquants exigent un paiement en cryptomonnaie, généralement du Bitcoin ou du Monero, pour déchiffrer les données et éviter la publication des informations volées.
LockBit cible principalement les infrastructures critiques (hôpitaux, énergie, industrie), mais aussi des systèmes d'information d'entreprise tels que :
- Windows Server : Principalement utilisé pour héberger des services critiques (partage de fichiers, bases de données).
- Linux : Serveurs web ou systèmes de développement, parfois sous-estimés dans la gestion de la sécurité.
- Firewalls : Bloquer les tentatives de connexion non autorisées (via des règles strictes sur SMB, RDP).
- Intrusion Detection Systems (IDS) : Pour détecter les anomalies réseau (ex. : Suricata, Snort).
- Security Information and Event Management (SIEM) : Centraliser les logs pour analyser les comportements suspects (ex. : ELK Stack).
Je propose d'utiliser le machine learning (ML) pour identifier les comportements anormaux associés à LockBit. Nous allons entraîner un modèle de détection sur des données réseau et système, combiné avec des tactiques et techniques de MITRE ATT&CK.
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Caractéristiques extraites des logs :
- Modification de fichiers : Augmentation soudaine des fichiers modifiés ou chiffrés dans un court laps de temps.
- Accès réseau inhabituel : Connexions inhabituelles via SMB ou RDP.
- Événements système critiques : Tentatives de modification des droits d’administration, arrêt de services de sécurité.
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Modèles de machine learning :
- Random Forest : Capable de gérer de nombreux événements log différents et de classer rapidement des comportements normaux et anormaux.
- Régression logistique ou SVM (Support Vector Machine) : Pour modéliser les probabilités qu'une activité suspecte soit malveillante ou bénigne.
- Réseaux neuronaux : Pour capturer les anomalies comportementales complexes sur plusieurs dimensions (logs système, événements réseau, interactions avec les fichiers).
Voici un plan de travail structuré avec les différentes étapes que je vais suivre pour atteindre les objectifs de détection et de réponse au ransomware LockBit.
- Installation de serveurs virtuels sur VMware ou VirtualBox : Configuration de Windows Server et Linux Ubuntu pour simuler des environnements d'entreprise.
- Installation des outils de collecte de logs :
- ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana) pour centraliser et analyser les logs en temps réel.
- Snort ou Suricata (IDS) pour surveiller le trafic réseau à la recherche d’anomalies.
- Collecte des logs d'événements (accès fichiers, trafic réseau, alertes systèmes).
- Prétraitement des données : Nettoyer les données et sélectionner les caractéristiques pertinentes pour le modèle (accès fichiers, changement de permission, détection de modifications de fichiers).
- Intégration de MITRE ATT&CK : Utiliser les TTPs spécifiques à LockBit pour entraîner le modèle à détecter des attaques similaires. Par exemple, T1070 (Indicateur de suppression) ou T1486 (Chiffrement de données).
- Entraînement du modèle : Utiliser Scikit-learn ou TensorFlow pour développer un modèle capable de reconnaître les patterns de ransomware.
- Simulation d'attaques LockBit : Lancer des attaques de ransomware dans un environnement isolé (sandbox) pour tester la détection du modèle.
- Évaluation des performances : Calculer les métriques de performance (précision, rappel, taux de faux positifs/faux négatifs).
- Optimisation du modèle : Ajuster les paramètres du modèle pour réduire les faux positifs et améliorer la détection précoce.
- Création de scripts d'isolement automatique : Si une attaque est détectée, isoler immédiatement la machine infectée du reste du réseau.
- Automatisation des alertes via ELK : Configurer des notifications en temps réel aux équipes de sécurité en cas de détection de ransomwares.
- Données d'entraînement : Logs systèmes, journaux d'accès réseau, événements provenant de systèmes infectés et non infectés.
- Caractéristiques utilisées : Modification des fichiers, interactions avec les permissions d'administration, connexions réseau anormales.
- Résultats attendus : Modèle capable de détecter une activité suspecte en moins de 5 minutes après l'intrusion.
- Tactiques identifiées : Utilisation des TTPs associées à LockBit, notamment :
- T1070 (Indicateur de suppression) : Les ransomwares comme LockBit essaient souvent de supprimer les journaux d'événements.
- T1486 (Chiffrement de données) : LockBit procède au chiffrement des fichiers après propagation.
- T1105 (Transfert de fichiers à distance) : Exfiltration de données avant le chiffrement.
- Isolation des machines : Dès qu'une attaque est détectée, les machines infectées sont isolées du réseau pour éviter la propagation.
- Alertes en temps réel : Notifications automatiques via ELK (Kibana) pour informer les équipes en temps réel.
- VMware/VirtualBox : Pour créer un laboratoire de tests (gratuits pour l’utilisation basique).
- ELK Stack (ElasticSearch, Logstash, Kibana) : Open-source pour la gestion et l'analyse des logs.
- Snort ou Suricata (IDS) : Open-source pour détecter des anomalies réseau.
- TensorFlow ou Scikit-learn : Bibliothèques open-source pour développer le modèle de machine learning.
- Serveurs : Serveurs physiques ou virtuels pour héberger les simulations.
- Stations de travail puissantes : Pour entraîner les modèles de machine learning.
- Sandboxes : Environnement sécurisé (comme Cuckoo Sandbox) pour tester les ransomwares en toute sécurité.
- Réseau virtuel segmenté : Un réseau isolé pour tester les ransomwares et entraîner les modèles en toute sécurité,
sans risquer d'affecter l'infrastructure de production.
- Outils d'analyse de malwares : Cuckoo Sandbox pour observer le comportement des ransomwares dans un environnement contrôlé.
- Lab virtuel : Un laboratoire composé de serveurs virtuels (VMware ou VirtualBox) pour simuler l’environnement d’entreprise.
- Simulations d'attaque : Utiliser des ransomwares comme LockBit dans des environnements isolés pour mesurer la réactivité du système.
Ce projet a pour but de développer une solution de détection automatisée des ransomwares comme LockBit en s'appuyant sur des modèles de machine learning et la base de connaissances MITRE ATT&CK. Grâce à l'analyse en temps réel des journaux système et réseau, nous visons à détecter les attaques en moins de 5 minutes, à automatiser la réponse (isolation des machines) et à fournir des alertes en temps réel aux équipes de sécurité.
Les tests dans un environnement contrôlé permettront d'ajuster les paramètres et d’optimiser le modèle, avec des perspectives futures comme l’intégration d’un modèle génératif basé sur des Large Language Models (LLMs) pour anticiper les nouvelles formes d'attaques.
J'espère que cette structure détaillée te permettra de bien présenter ton projet à l'administration de ton entreprise !