🚨 Quand le réseau devient un détective
BEAM – Les attaques de type supply chain sont aujourd’hui parmi les plus redoutées. Elles consistent à compromettre un logiciel ou un service légitime avant qu’il n’atteigne l’utilisateur final. Résultat : un outil de confiance devient un cheval de Troie.
L’exemple le plus marquant reste SolarWinds (2020), où une mise à jour piégée d’un logiciel d’administration a permis à des attaquants de pénétrer dans des milliers d’organisations, y compris gouvernementales.
Dans ce genre de scénario, les antivirus et les EDR traditionnels passent souvent à côté : le logiciel compromis est signé, reconnu, et son comportement paraît légitime… sauf si l’on sait exactement quoi chercher.
C’est là qu’entre en jeu BEAM (Behavioral Evidence Analysis of Metadata), le nouvel outil open source développé par Netskope Threat Labs.
🧩 BEAM en bref
BEAM est conçu pour détecter les anomalies dans le trafic réseau d’applications de confiance.
Sa particularité ?
- Aucun agent à déployer sur les endpoints : il se base sur le trafic que vous capturez déjà via vos équipements réseau.
- Machine learning et analyse comportementale : il repère les petites différences entre un trafic “sain” et un trafic “compromis”.
- Open source : disponible sur GitHub, avec données d’exemple et modèles prêts à l’emploi.
🔍 Comment ça fonctionne ?
1️⃣ Identification des applications
BEAM commence par analyser les User-Agent strings présentes dans le trafic HTTP/HTTPS, ces petites signatures qui indiquent quelle application ou quel navigateur émet la requête.
➡ Exemple : un client Slack officiel aura une empreinte précise, qu’on peut reconnaître.
2️⃣ Profilage comportemental
Ensuite, BEAM extrait plus de 180 indicateurs pour chaque flux :
- Comportementaux : volume, fréquence, séquences de requêtes.
- Temporels : horaires inhabituels, pics d’activité nocturnes.
- Réseau : adresses IP contactées, géolocalisation, protocole utilisé.
3️⃣ Machine Learning
Les modèles pré-entraînés de BEAM comparent le trafic observé à un profil “normal” de l’application.
Si des divergences apparaissent (nouveaux domaines, horaires suspects, volumes anormaux…), l’alerte est déclenchée.
4️⃣ Modèles prêts à l’emploi et sur mesure
- BEAM inclut déjà des modèles pour Asana, Box, Canva, Slack, Spotify, etc.
- Pour vos applications internes, vous pouvez créer un modèle personnalisé en mode non supervisé, à condition de capturer assez de trafic “normal” pour établir une référence fiable.
🎯 Pourquoi c’est un game changer ?
✅ Pas d’impact sur les postes
L’absence d’agent évite les problèmes de compatibilité, de performance et de déploiement massif.
✅ Détection avancée de comportements anormaux
Un logiciel compromis peut continuer à fonctionner normalement… tout en communiquant avec un serveur de commande. BEAM voit ces écarts invisibles à l’œil nu.
✅ Adaptable à tout environnement
Tant que vous avez un accès aux journaux réseau (proxy, firewall, NetFlow…), vous pouvez l’utiliser.
✅ Efficacité validée
Lors d’un exercice Red Team, BEAM a identifié des applications compromises avec 94% de probabilité – un score impressionnant dans le monde de la détection comportementale.
📌 Exemple concret : Slack compromis
- Une entreprise utilise Slack pour sa communication interne.
- L’attaquant injecte un malware dans le client Slack d’un employé via une mise à jour piégée.
- L’application continue à fonctionner normalement, mais envoie en parallèle des données vers un domaine inconnu hébergé en Russie.
- BEAM, grâce à son modèle Slack, détecte que :
- Le domaine n’est pas dans la liste habituelle des serveurs Slack.
- Le volume de données sortant est inhabituel.
- L’activité se produit à 3h du matin, en dehors des schémas de l’entreprise.
- L’alerte remonte au SOC, qui isole le poste et démarre l’enquête.
⚠️ Limites et points de vigilance
- Dépendance aux données réseau disponibles : si votre collecte est incomplète ou filtrée, la visibilité diminue.
- Courbe d’apprentissage pour les modèles sur mesure : il faut du trafic “propre” pour entraîner un profil fiable.
- Pas un remplacement, mais un complément aux solutions EDR/NDR : BEAM couvre un angle précis (supply chain & anomalies applicatives).
🔮 Et après ?
BEAM s’inscrit dans une tendance plus large : la détection sans agent, basée sur l’IA et l’analyse comportementale.
Avec l’augmentation des risques supply chain et l’essor des SaaS, ce type d’outil deviendra crucial pour compléter les SIEM/SOAR et renforcer les capacités de Threat Hunting.
Netskope publie également le code et les données d’exemple sur GitHub, encourageant la communauté à créer et partager de nouveaux modèles, élargissant ainsi la couverture à d’autres applications critiques.
🏁 Conclusion – Ne jamais faire confiance aveuglément
Les supply chain attacks exploitent notre confiance dans des outils familiers. BEAM rappelle qu’en cybersécurité, la confiance doit toujours être vérifiée.
En donnant aux équipes sécurité la capacité de détecter les anomalies invisibles dans des applications pourtant “blanches”, BEAM ajoute une couche de défense précieuse, sans alourdir les endpoints.
Comme SolarWinds nous l’a appris, la menace peut déjà être à l’intérieur. Avec BEAM, vous avez un projecteur braqué sur ces comportements furtifs… et peut-être la chance de couper l’attaque avant qu’elle ne devienne un désastre.
💾 Ressources :
