Défi: Comprendre l’intention en cyber sécurité

Énoncé du défi

Le ministère de la Défense nationale (MDN) et les Forces armées canadiennes (FAC) doivent être en mesure de différencier les cyberattaques malveillantes ciblées et les cyberattaques générales et opportunistes afin d’effectuer un tri et d’établir l’ordre de priorité des interventions en cyber sécurité.

Contexte

Le MDN et les FAC doivent gérer d’importants réseaux TI qui font continuellement l’objet d’attaques par des pirates informatiques cherchant à contrer les protocoles de sécurité et dont la motivation et le niveau de sophistication varient. La plupart des attaques ne visent pas précisément le ministère; cependant, certaines attaques sont très sophistiquées et ont des cibles très précises.

Même en disposant de capacités de détection fiables et exactes, le MDN et les FAC doivent suivre le rythme du changement en investissant dans de meilleurs outils automatisés qui peuvent être utilisés pour détecter les activités cyber malveillantes. Bien que la détection soit essentielle, elle ne constitue que la première partie de l’équation. Par conséquent, le MDN et les FAC cherchent des moyens de cerner l’intention des attaquants potentiels, ce qui représente un élément clé d’une approche fondée sur les risques concernant la gestion proactive des cyberattaques. L’accroissement de la capacité liée à l’intention du pirate informatique permettrait au MDN/aux FAC de mieux affecter leurs ressources afin de limiter les répercussions des attaques malveillantes ou, dans des cas plus extrêmes, de prendre des mesures offensives pour contrer les menaces plus importantes.

Résultats et considérations

Des innovations sont nécessaires afin que le MDN et les FAC puissent optimiser leurs efforts en matière d’interventions en cyber sécurité. Des outils et des méthodes permettant d’accroître grandement la détection des cyberattaques malveillantes sont recherchées, ainsi que l’accroissement de l’efficacité, la vitesse et l’exactitude des activités de « tri » humain.

Des exemples de résultats importants incluent, sans s’y limiter:

• Méthodes et outils automatisés afin d’accroître l’exactitude et la fiabilité de la « détection »;
• Meilleurs « fils-pièges » afin de détecter les activités malveillantes;
• Moyens de discerner l’« intention » des attaquants potentiels afin d’utiliser judicieusement les ressources lorsque l’on détermine les cyberattaques à traiter, à contrer et à vaincre;
• Méthodes et outils d’évaluation des risques qui contribueront à optimiser les efforts en matière d’intervention;
• Compréhension des comportements associés aux tactiques adverses;
• Meilleur renseignement en ce qui concerne les stratégies changeantes et les tactiques adverses;
• Capacité d’identifier les adversaires en fonction des comportements dans le cyberespace;
• Analyse judiciaire des attaques réussies et de celles qui ont échoué pour découvrir les modèles et les tendances.