Ransomware : leur réputation, votre meilleure défense IA

En 2025, les groupes de ransomware ne se contentent plus de chiffrer des serveurs. Ils gèrent une marque. À Black Hat Europe 2025, un message ressort nettement : dans l’économie du rançongiciel, la réputation est un actif. Elle sert à faire payer plus vite, à intimider plus efficacement, et à recruter de meilleurs affiliés.

C’est contre-intuitif, mais très utile côté défense. Quand un attaquant a besoin d’être « crédible », il devient aussi prévisible : mêmes rituels d’extorsion, mêmes preuves de vie, mêmes délais, mêmes canaux, mêmes habitudes d’accès. Et c’est exactement le type de signaux qu’une IA de cybersécurité sait repérer plus tôt qu’une équipe humaine noyée sous les alertes.

Ce billet s’inscrit dans notre série « Intelligence artificielle dans la cybersécurité » : comment l’IA renforce la détection des menaces, automatise l’investigation et aide à réduire l’impact business d’attaques qui, elles, se professionnalisent.

La “réputation” : la pièce maîtresse du business ransomware

La réalité est simple : un ransomware est une entreprise criminelle. Pour qu’elle fonctionne, il faut un marché, des process… et de la confiance. Pas la confiance des victimes, évidemment, mais celle de l’écosystème : affiliés, courtiers d’accès, « négociateurs », blanchisseurs.

Pourquoi un gang de ransomware soigne sa “marque”

Un groupe réputé « fiable » (au sens criminel) obtient trois avantages concrets :

• Taux de paiement plus élevé : si le gang a déjà « prouvé » qu’il fournit une clé de déchiffrement après paiement (même imparfaite), la victime estime le paiement plus rationnel.
• Pression d’extorsion plus crédible : une menace de fuite de données n’a de valeur que si le groupe a l’historique de publier réellement.
• Attractivité pour les affiliés : dans le modèle Ransomware-as-a-Service (RaaS), les affiliés choisissent un “programme” qui paie, qui supporte, et qui ne disparaît pas.

Une phrase à retenir : un ransomware qui ne tient jamais ses promesses perd sa capacité à extorquer.

Ce que ça change pour les défenseurs

Quand une organisation criminelle dépend de sa réputation, elle standardise. Cette standardisation laisse des traces :

• séquences d’actions (reconnaissance → mouvement latéral → exfiltration → chiffrement),
• timings (fenêtres nocturnes, week-ends, périodes de fin d’année),
• choix d’outils (portails de fuite, scripts d’automatisation, utilitaires légitimes détournés),
• style de négociation (preuves, menaces, relances, ultimatums).

Et ces traces, une IA peut les transformer en détection comportementale et en priorisation.

L’IA gagne parce qu’elle lit les comportements, pas seulement les signatures

Réponse directe : l’IA est efficace contre le ransomware parce qu’elle repère des anomalies et des motifs d’attaque avant que l’attaque ne “ressemble” officiellement à un ransomware.

Les approches historiques (signatures, IOC isolés, listes noires) restent utiles, mais elles arrivent souvent tard : quand le binaire est déjà connu, quand l’exfiltration est déjà faite, quand le chiffrement commence.

Ce que l’IA détecte mieux qu’un humain (à volume réel)

Dans la plupart des SOC, le problème n’est pas le manque d’outils. C’est le volume et le temps. Une IA bien entraînée (ou un ensemble de modèles) peut :

1. Corréler des signaux faibles sur plusieurs sources : EDR, IAM, VPN, proxy, DNS, e-mail, cloud, sauvegardes.
2. Apprendre votre “normal” : quels comptes se connectent où, quand et comment ; quels flux sont habituels ; quels accès admin sont légitimes.
3. Détecter la progression d’une intrusion (et pas seulement un événement) : c’est la différence entre “une alerte” et “une campagne en cours”.

Concrètement, l’IA excelle sur des patterns comme :

• une élévation de privilèges suivie d’accès rapides à plusieurs partages,
• une explosion d’opérations de renommage/modification de fichiers,
• des connexions “impossibles” (géolocalisation, device inhabituel),
• des pics d’accès aux répertoires de sauvegarde ou aux consoles de virtualisation.

La réputation des attaquants crée des “empreintes” exploitables

Quand un gang doit maintenir sa réputation, il répète des choses : mêmes étapes de double extorsion, mêmes preuves envoyées, mêmes canaux de contact, mêmes délais de chiffrement après exfiltration.

L’IA peut intégrer ces signaux sous forme de features (caractéristiques) :

• délais entre compromission et exfiltration,
• volumes sortants par type de données,
• utilisation d’outils d’administration légitimes (souvent Living off the Land) à des heures atypiques,
• comportements spécifiques d’accès aux contrôleurs de domaine, hyperviseurs, consoles cloud.

Autrement dit : leur besoin de “branding” réduit leur liberté de varier.

Du “brand management” criminel à la threat intelligence augmentée par IA

Réponse directe : la threat intelligence ne doit plus seulement répondre à “qui attaque ?” mais à “comment ce groupe opère-t-il quand il veut rester crédible ?”. L’IA automatise cette translation.

Aujourd’hui, beaucoup d’équipes TI passent trop de temps à lire des rapports, à extraire des listes d’IOC, puis à constater que l’attaque réelle n’utilise pas les mêmes indicateurs. L’IA permet de monter d’un cran : passer de l’indicateur à la tactique.

Ce que l’IA automatise utilement

• Regroupement d’incidents (clustering) : reconnaître que 12 alertes isolées font partie d’une même intrusion.
• Résumé d’investigation : produire un fil narratif exploitable par un analyste (chronologie, comptes touchés, hôtes pivot).
• Scoring du risque : prioriser les alertes qui “ressemblent” à une préparation de ransomware (exfiltration + accès sauvegardes + latéral).
• Détection de campagnes : voir les vagues (mêmes TTP) même si les IOC changent.

Exemple concret (scénario réaliste)

Un vendredi à 19h40 (période classique de faible effectif), un compte admin se connecte à un serveur de fichiers depuis une machine qui ne sert jamais à l’administration. Dans les 20 minutes :

• accès à des partages sensibles,
• création de tâches planifiées,
• trafic sortant anormal vers un service cloud,
• modification de stratégies de sécurité.

Un analyste humain peut voir 4 alertes “moyennes” et les traiter plus tard. Une IA qui corrèle comportements + séquence + contexte (horaire, poste, historique du compte) doit élever le tout en incident critique et déclencher : isolation, reset des sessions, blocage egress, gel des privilèges.

Le point clé : on ne “voit” pas le ransomware. On voit l’organisation du crime en train de se mettre en place.

Comment réduire l’impact ransomware en 30 jours (plan pragmatique)

Réponse directe : vous n’allez pas “éradiquer” le ransomware en un mois, mais vous pouvez drastiquement réduire le risque d’extorsion réussie en combinant hygiène technique et détection IA centrée sur les comportements.

1) Instrumenter les signaux qui annoncent une extorsion

Si vous ne collectez pas ces données, l’IA ne peut pas faire de miracles. Priorités :

• logs IAM (MFA, réinitialisations, créations de comptes),
• EDR (process, commandes, accès aux fichiers),
• DNS/proxy (nouveaux domaines, volumes sortants),
• cloud (API calls anormaux, création de clés, accès aux buckets),
• sauvegardes (accès, suppression, désactivation des jobs).

2) Définir 6 “moments” à détecter (et à automatiser)

J’ai constaté que la plupart des programmes anti-ransomware échouent parce qu’ils se focalisent sur le chiffrement. Il faut viser avant.

1. compromission initiale (phishing, accès VPN, token cloud),
2. prise de privilèges,
3. mouvement latéral,
4. découverte + inventaire de données,
5. exfiltration,
6. sabotage des sauvegardes.

L’IA doit scorer et corréler ces étapes. Votre SOC doit avoir des playbooks simples pour couper court à chaque étape.

3) Mettre en place des réponses automatisées “sans casse”

Automatiser ne veut pas dire tout bloquer. Commencez par des actions à faible risque :

• forcer une réauthentification et invalider les sessions,
• désactiver temporairement un compte privilégié lors d’un comportement impossible,
• isoler un poste qui exécute des commandes d’admin atypiques,
• bloquer l’egress vers des destinations inconnues lorsque des volumes explosent.

Le but : gagner 30 minutes. Contre un ransomware, 30 minutes changent tout.

4) Mesurer ce qui compte (sinon, vous pilotez à l’instinct)

Trois métriques réellement utiles :

• MTTD (temps de détection) sur les signaux pré-chiffrement,
• MTTR (temps de réponse) jusqu’à isolation/containment,
• taux de corrélation : combien d’alertes isolées finissent correctement regroupées en “intrusion”.

En fin d’année (décembre), beaucoup d’équipes sont en effectifs réduits. Avoir ces métriques avant la période des congés, c’est se donner une chance de ne pas subir un incident au pire moment.

Questions qu’on me pose souvent (et réponses nettes)

“Est-ce que l’IA remplace l’EDR et le SOC ?”

Non. L’IA augmente l’EDR et le SOC. Sans capteurs (EDR, logs), pas de matière. Sans humains, pas de décision contextualisée. L’IA sert à trier, corréler, expliquer, et à déclencher des réponses proportionnées.

“Les attaquants utilisent aussi l’IA, donc on est condamnés ?”

Non. Leur usage de l’IA augmente la vitesse (phishing plus crédible, repérage plus rapide), mais ça augmente aussi leur dépendance à des workflows répétables. Et c’est précisément ce que la détection comportementale sait exploiter.

“Quel est le plus gros piège ?”

Chercher le ‘ransomware’ au lieu de chercher la préparation du ransomware : exfiltration, sabotage des sauvegardes, escalade de privilèges.

Ce que Black Hat Europe 2025 révèle vraiment

Les ransomwares qui durent ne durent pas parce qu’ils sont plus “malins”. Ils durent parce qu’ils gèrent une réputation : ils font peur, ils tiennent un récit, ils industrialisent. Ça leur rapporte. Mais ça les rend aussi lisibles.

Si vous traitez la défense ransomware comme un simple problème d’antivirus, vous serez en retard. Si vous la traitez comme un problème de comportement, de corrélation et de réponse rapide, vous reprenez l’avantage. Et c’est exactement là que l’intelligence artificielle en cybersécurité mérite sa place : elle aide à voir l’attaque comme un film, pas comme une suite de captures d’écran.

Vous voulez une prochaine étape concrète ? Faites une revue de vos 20 dernières alertes “moyennes”. Demandez-vous : combien étaient en réalité des fragments d’une même intrusion ? Si la réponse vous gêne, c’est le bon moment pour introduire une couche d’IA centrée sur les comportements — avant que la “réputation” d’un groupe de ransomware ne s’impose à vous par la force.