Détection d'anomalies
Identifier les activités anormales susceptibles de signaler un événement de sécurité.
Détection d'anomalies est défini par les résultats NIST CSF 2.0 DE.AE-02 (Potentially adverse events are analyzed to better understand associated activities); DE.AE-04 (The estimated impact and scope of adverse events are understood); DE.CM-09 (Computing hardware and software, runtime environments, and their data are monitored to find potentially adverse events). Correspondance Mis en correspondance par une correspondance publiée dans ISO 27001, CIS v8.1, CMMC, 800-53 et NIS2. Éditorial Mis en correspondance de manière éditoriale dans SOC 2, PCI DSS, Essential Eight et DORA. Seulement faiblement liés dans HIPAA. Aucune correspondance dans nos données Aucune correspondance dans nos données pour GDPR, CPS 234 et Cyber Essentials.
| Référentiel | Exigence | Titre | Lien | Source / motif |
|---|---|---|---|---|
| NIST CSF 2.0 | DE.AE-02DE.AE-04DE.CM-09 | Potentially adverse events are analyzed to better understand associated activities; The estimated impact and scope of adverse events are understood; Computing hardware and software, runtime environments, and their data are monitored to find potentially adverse events | Définition du sujet | DE.AE-02 DE.AE-04 DE.CM-09 |
| ISO 27001 | A.8.16 | Monitoring activities | Correspondance | A.8.16: via DE.CM-09; NIST 800-53 map: SI-4 |
| CIS v8.1 | CIS 8.11 | Conduct Audit Log Reviews | Correspondance | CIS 8.11: via DE.AE-02 |
| SOC 2 | CC7.2 | Monitoring system components for anomalies | Éditorial | CC7.2: AICPA's TSC mappings are not openly licensed; ControlMapping editorial mapping (criterion summaries are ours, not AICPA text). |
| PCI DSS | 10.4.1.1 | Automated mechanisms for log review | Éditorial | 10.4.1.1: Automated mechanisms for audit log review; omitted from NIST's PCI references. |
| CMMC | SI.L2-3.14.7 | Identify Unauthorized Use | Correspondance | SI.L2-3.14.7: via 800-171r3 03.14.06 ↔ DE.AE-02, DE.CM-09 → SI-4; 800-171r2 Appendix D → SI-4 |
| 800-53 | AU-6SI-4 | Audit Record Review, Analysis, and Reporting; System Monitoring | Correspondance | AU-6: via DE.AE-02 SI-4: via DE.AE-02; DE.CM-09 |
| HIPAA | §164.308(a)(1)(ii)(D)§164.308(a)(5)(ii)(C)§164.308(a)(6)§164.308(a)(6)(ii)§164.308(a)(8)§164.312(b) | Non mis en correspondance avec ce thème | Ces exigences ne partagent que les résultats CSF de ce sujet (DE.AE-02, DE.AE-04, DE.CM-09) via des tables de correspondance publiées : à vérifier, il ne s'agit pas d'une correspondance. | |
| GDPR | — | Aucune exigence | Aucune correspondance dans nos données | Aucune exigence GDPR n'est mise en correspondance avec ce thème dans nos données. |
| NIS2 | 3.4 | Event assessment and classification | Correspondance | 3.4: via DE.AE-04 |
| Essential Eight | ISM-1228 | Cyber security events are analysed in a timely manner to identify cyber security incidents | Éditorial | ISM-1228: ASD assigns these ISM controls to the Essential Eight; ASD publishes no crosswalk to NIST or ISO, so linking them to topics is ControlMapping editorial. |
| DORA | Art.10(1) | Detection | Éditorial | Art.10(1): Promptly detect anomalous activities, including ICT network performance issues. |
| CPS 234 | — | Aucune exigence | Aucune correspondance dans nos données | Aucune exigence CPS 234 n'est mise en correspondance avec ce thème dans nos données. |
| Cyber Essentials | — | Aucune exigence | Aucune correspondance dans nos données | Aucune exigence Cyber Essentials n'est mise en correspondance avec ce thème dans nos données. |
Définition du sujet Résultats CSF 2.0 qui définissent ce thème · Correspondance au moins un choix appuyé par une table de correspondance publiée · Éditorial Jugement de ControlMapping, avec le motif · non mappé, partage seulement les résultats CSF de ce thème · Aucune correspondance dans nos données rien de mappé dans nos données ; souvent un travail nouveau, mais consultez les notes de couverture. Méthodologie.
Les identifiants et intitulés des exigences sont présentés tels que chaque référentiel les publie, en anglais.
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À propos de Détection d'anomalies
La détection d'anomalies s'appuie sur des profils comportementaux de référence et des algorithmes d'apprentissage automatique pour repérer les écarts par rapport aux schémas normaux dans l'activité des utilisateurs, le trafic réseau et les opérations système, susceptibles de révéler une compromission ou une menace interne. Contrairement à la détection par signatures, la détection d'anomalies permet d'identifier des attaques inédites et des exploits zero-day en signalant les transferts de données inhabituels, les heures de connexion anormales, les schémas d'accès atypiques ou l'exécution inattendue de processus. Une mise en œuvre efficace exige d'établir des références fiables, de calibrer les seuils de sensibilité afin de trouver un équilibre entre le taux de détection et le volume de faux positifs, et d'intégrer les résultats au processus de tri des incidents.