Ransomware : la réputation, nouvelle arme (et cible)

En 2022-2024, un seul écosystème de ransomware « as-a-service » (RaaS) comme LockBit a pu s’appuyer sur 194 affiliés, dont 110 ont mené des attaques jusqu’à la négociation, et 80 ont obtenu un paiement. Ce n’est pas un détail statistique : c’est la preuve que le ransomware fonctionne comme une industrie, avec des partenaires, des processus… et un actif central que beaucoup d’entreprises sous-estiment encore.

Cet actif, c’est la réputation. Celle de la victime, bien sûr (confiance client, image de marque, valorisation), mais aussi celle des attaquants. La réalité est dérangeante : dans l’économie du ransomware, la “marque” du gang compte. Les cybercriminels ont compris qu’une réputation de « fournisseur fiable » (décrypteur livré, données “supprimées”, négociation “professionnelle”) augmente le taux de paiement. Et quand un marché optimise ses taux de conversion, il devient plus dangereux.

Dans cette série « Intelligence artificielle dans la cybersécurité », je prends un parti clair : on ne bat pas une économie optimisée avec des contrôles isolés. Il faut de la détection avancée, de l’anticipation, et une capacité à repérer des signaux faibles — exactement là où l’IA appliquée à la threat intelligence et au SOC fait une différence.

La réputation : le carburant des négociations ransomware

La thèse est simple : sans confiance, pas de paiement. Un gang de ransomware peut chiffrer vos serveurs, exfiltrer des données sensibles et bloquer votre production… mais au moment décisif, il a un problème : convaincre que payer “résout” quelque chose.

Pourquoi la réputation de la victime pèse (parfois) plus que l’IT

Lors d’un incident, la pression ne vient pas seulement du SI à remettre debout. Elle vient du business :

• Risque médiatique : la narration publique change selon que l’entreprise paie ou non. Un paiement peut être perçu comme une perte de contrôle, mais une indisponibilité longue peut aussi éroder la confiance.
• Risque réglementaire : notifications, obligations de transparence, audits, contentieux.
• Risque commercial : churn, appels d’offres perdus, renégociations contractuelles.

Et il y a un dilemme que beaucoup évitent d’énoncer franchement : payer peut parfois coûter moins cher à court terme que reconstruire proprement, surtout si l’arrêt d’activité est massif (hôtellerie, retail, industrie, santé). Certains incidents médiatisés ont montré que les coûts totaux (arrêt, reprise, forensics, remplacement matériel, juridique, communication) peuvent dépasser largement le montant initialement exigé.

Le problème ? Un paiement n’achète pas la paix. Il achète une hypothèse.

Pourquoi la réputation du gang devient un “argument de vente”

Les opérateurs RaaS ont compris un truc très concret : la qualité perçue de leur “service” (décrypteur fonctionnel, support durant la restauration, respect des “promesses” sur les données) influence directement les décisions de crise.

D’où des comportements quasi “corporate” :

• standardisation des processus de négociation,
• “support client” via messagerie chiffrée,
• barèmes de prix et délais,
• et surtout, gestion de réputation dans les forums clandestins.

Une phrase résume bien le paradoxe :

Dans le ransomware, la technique ouvre la porte. La réputation encaisse le paiement.

Le RaaS : un modèle « plateforme + affiliés » qui nourrit l’IA défensive

Le ransomware moderne n’est pas une équipe unique. C’est un modèle en couches :

• Affiliés : intrusions, reconnaissance, mouvements latéraux, exfiltration, préparation du chiffrement.
• Opérateur RaaS : développement du malware, infrastructure, “marque”, négociation, parfois partage d’outils.

Ce découpage crée une quantité de traces récurrentes (outils, timings, comportements) — et c’est précisément ce qui rend l’IA en cybersécurité pertinente.

Ce que l’IA détecte mieux que des règles statiques

Les règles SIEM et les signatures EDR restent utiles, mais elles peinent sur deux zones :

1. Reconnaissance “silencieuse” (énumération AD, cartographie des partages, repérage de sauvegardes).
2. Enchaînements d’actions qui, prises séparément, semblent bénignes.

Les approches IA/ML (et aujourd’hui, les moteurs d’analyse comportementale enrichis par l’IA) sont efficaces quand elles corrèlent :

• des séquences d’événements (ex. création de comptes, accès atypiques, désactivation d’outils),
• des changements de posture (ex. pics de privilèges, accès en dehors des horaires),
• et des signaux d’exfiltration (compression, chiffrement, transferts sortants inhabituels).

Autrement dit : l’IA est forte sur les “histoires”, pas seulement sur les “événements”.

Threat intelligence : analyser la réputation criminelle comme un indicateur

Quand les forces de l’ordre ont déstabilisé LockBit en 2024, un volet a consisté à casser la confiance dans le gang (par exemple en remettant en cause la suppression des données après paiement). C’est un point clé : si la confiance s’effondre, le business s’effondre.

Pour les défenseurs, cela ouvre une piste pratique : surveiller l’écosystème (tactiques, canaux, signaux de “rebranding”, migrations d’affiliés) et intégrer ces tendances à la détection.

Concrètement, l’IA peut aider à :

• classifier des campagnes (TPP : tactiques, techniques, procédures),
• repérer des “patterns” de négociation/exfiltration,
• prioriser des alertes selon l’activité observée dans votre secteur.

Le vrai “document en or” : l’assurance cyber (et pourquoi c’est une cible)

Une idée dérangeante ressort des analyses de terrain : les attaquants fixent souvent le prix en fonction de votre capacité à payer, pas seulement en fonction de vos revenus.

Si un affilié trouve des indices sur votre couverture d’assurance cyber (plafond, conditions, procédure, présence d’une option “extorsion”), il obtient un levier direct : calibrer la demande pour que la décision ressemble à une ligne budgétaire… potentiellement côté assureur.

Mesures concrètes : protéger l’information “assurance” comme un secret industriel

Voici ce qui fonctionne dans la vraie vie (et ce que je recommande presque systématiquement) :

1. Segmentation stricte des documents d’assurance (répertoire dédié, droits minimaux, journalisation renforcée).
2. Stockage hors domaine ou coffre-fort documentaire avec MFA fort, plutôt qu’un simple partage réseau.
3. DLP pragmatique : détection des documents contenant des termes typiques (plafond, franchise, extorsion, assureur, numéro de police).
4. Air-gap organisationnel : limiter le nombre de personnes qui savent où se trouve la version complète.
5. Tabletop exercises : en crise, l’accès doit être possible… mais pas “open bar” au quotidien.

Et oui, c’est un compromis. Mais c’est exactement le genre de compromis qui réduit le ROI des attaquants.

IA en cybersécurité : réduire l’impact réputationnel (pas seulement le risque technique)

La majorité des entreprises abordent le ransomware par la question « comment empêcher le chiffrement ? ». C’est nécessaire, mais incomplet. La question plus utile est : comment réduire la probabilité d’une crise publique et commerciale ?

Anticiper le moment “négociation” avec des signaux faibles

L’objectif est d’attraper l’attaque avant l’extorsion. Les signaux typiques, souvent détectables par analyse comportementale, incluent :

• accès anormal aux serveurs de sauvegarde,
• élévation de privilèges suivie d’un balayage de partages,
• création de tunnels sortants ou transferts volumineux hors horaires,
• désactivation ou contournement d’outils de sécurité,
• exécution d’outils d’administration à distance sur des postes non-admin.

Une plateforme alimentée par l’IA (ou un SOC qui utilise des modèles de priorisation) peut faire gagner du temps là où tout se joue : les 24 à 72 heures avant le chiffrement.

Accélérer la réponse : la vitesse est un bouclier de réputation

La réputation se dégrade rarement à cause de l’incident seul. Elle se dégrade parce que :

• l’entreprise communique tard,
• donne des informations contradictoires,
• ou reste indisponible trop longtemps.

L’IA aide ici de manière très concrète :

• triage des alertes (moins de bruit, plus de clarté),
• résumés d’incident pour décideurs (chronologie, systèmes touchés, hypothèses),
• automatisation de tâches SOC (isolation, reset de comptes, blocages temporaires),
• analyse forensique assistée (regroupement d’artefacts, chaînes d’exécution).

Une phrase que j’utilise souvent en comité de crise : “Vous n’avez pas besoin de tout savoir. Vous avez besoin de savoir quoi faire maintenant.”

Mini Q&R (les questions qu’on me pose le plus)

Est-ce que payer protège vraiment la réputation ? Pas automatiquement. Payer peut réduire l’indisponibilité, mais peut aussi créer un récit négatif. La meilleure protection reste la préparation : détection précoce, sauvegardes restaurables, plan de com.

Les gangs “suppriment-ils” les données après paiement ? Vous n’avez aucun moyen de le vérifier. Même si une copie est supprimée, rien ne prouve qu’il n’en existe pas une autre.

L’IA remplace-t-elle un SOC ? Non. Elle augmente la capacité du SOC à voir plus vite, corréler mieux, et agir de façon plus cohérente.

Ce que je retiens (et ce que je ferais dès janvier 2026)

Le ransomware a mûri : il ressemble à une industrie, et comme toute industrie, il optimise la confiance, la conversion et le “pricing”. La réputation est donc une double cible : celle de l’entreprise attaquée et celle de l’attaquant, indispensable pour encaisser.

Si vous travaillez votre posture ransomware uniquement avec des checklists techniques, vous laissez une faille béante : la capacité de l’adversaire à mener une campagne “propre”, rapide et rentable. L’approche la plus solide combine hygiène de sécurité (MFA, segmentation, sauvegardes, durcissement) et détection avancée par IA (comportementale, corrélation, priorisation) pour stopper l’attaque avant le stade où la réputation devient une monnaie.

Si vous deviez choisir une seule action cette semaine : auditez où vivent vos informations d’assurance cyber et qui y accède. Ensuite, posez-vous une question simple, mais décisive : si un affilié passe 48 heures dans notre réseau, est-ce qu’on le voit — ou est-ce qu’on le découvre quand la négociation commence ?