Étude de cas
Faire évoluer les capacités de détection et intégrer les entités à un CyberSOC bancaire
L'intégration de nouvelles entités à un CyberSOC de groupe, avec des capacités de détection renforcées selon les risques.
- Client
- Un grand groupe bancaire international
- Secteur
- Finance & Assurance · Grand groupe bancaire international
- Zone géographique
- France
- Offres mobilisées
- Cyber & GRC
- Modes d’intervention
- Régie
Le nom du client n’est pas publié : ce cas est présenté sous forme anonymisée.
/// contexte
Le contexte
Le groupe dispose d'un dispositif de supervision cyber à l'échelle du groupe, avec de nombreuses entités, applications et infrastructures à intégrer et à surveiller.
Le CyberSOC devait accompagner l'arrivée de nouveaux périmètres tout en conservant un niveau de détection cohérent entre les différentes entités.
/// problématique
La problématique
Identifier rapidement les écarts entre les capacités de détection existantes et celles attendues par le SOC central.
Prioriser ces écarts, développer les bons scénarios de détection et les intégrer en production sous contraintes de volumétrie, de performance et de qualité des logs, tout en reliant les risques métiers aux capacités concrètes du SOC.
/// approche
Notre approche
delivery
- Gap analysis sur les capacités de détection des entités intégrées.
- Définition des roadmaps de traitement des écarts.
- Traduction des scénarios de menace en règles de corrélation exploitables dans le SIEM.
- Conception de use cases de détection, stratégie de tests et purple teaming.
pilotage & produit
- Pilotage de l'intégration de nouvelles entités et de périmètres de production.
- Coordination entre les équipes SOC, IT, CSIRT, ProdSec, collecte et ingestion.
/// delivery
Ce que nous avons livré
technologies
compétences mobilisées
/// résultats
Les résultats
Entités intégrées de façon structurée
Intégration structurée de nouvelles entités au CyberSOC, avec identification et traitement des écarts de détection.
Couverture des menaces élargie
Amélioration de la couverture des menaces grâce à l'évolution du catalogue de use cases.
Détection plus pertinente
Travail continu sur le tuning et la réduction des faux positifs.
/// ai readiness
Ce que ce cas illustre
01
Une bonne connaissance des risques et des données de sécurité est le prérequis avant d'intégrer de nouveaux usages technologiques, IA comprise.
