Secu
Sécurité cloud-native : quelles solutions techniques pour répondre aux défis opérationnels et réglementaires ?
Par La rédaction, publié le 11 mars 2025
Agilité ou sécurité ? Dans le cloud-native, il n’y a plus à choisir : les approches « as code », la gestion continue des vulnérabilités et la surveillance en temps réel permettent de concilier innovation rapide et conformité réglementaire. Mais encore faut-il adopter les bonnes pratiques et outils.
De Sergej Epp, CISO de Sysdig
Les environnements cloud-natifs offrent une agilité sans précédent, mais ils sont aussi la cible privilégiée des cyberattaques. Avec des délais de notification d’incidents de 24-72 heures (Directive NIS2) et des exigences de gestion de vulnérabilités toujours plus strictes (Cyber Resilience Act ou CRA), comment les équipes opérationnelles peuvent-elles sécuriser leurs infrastructures tout en maintenant leur vitesse d’innovation ? Cet article explore des solutions techniques éprouvées pour relever ces défis.
1 – Automatisation de la sécurité avec les approches « as code »
L’automatisation est un pilier essentiel pour sécuriser les environnements cloud-natifs. Les approches « as code » permettent de gérer la sécurité de manière centralisée et reproductible, réduisant ainsi les risques liés aux erreurs humaines et aux configurations manuelles. Ces approches améliorent la sécurité et facilitent la conformité en fournissant une traçabilité et une application de règles et politiques automatisée et auditable.
– Policy as Code (PaC) : l’approche PaC consiste à encoder les politiques de sécurité sous forme de règles automatisées. Par exemple, une politique peut empêcher le déploiement de conteneurs avec des privilèges excessifs ou bloquer l’accès à des ressources sensibles. Des outils comme Open Policy Agent (OPA) ou HashiCorp Sentinel permettent de définir et d’appliquer ces règles de manière dynamique, garantissant que les configurations restent conformes aux meilleures pratiques de sécurité.
– Compliance as Code (CaC) : l’approche CaC va plus loin en intégrant les exigences réglementaires directement dans les pipelines CI/CD. Cela permet de vérifier en continu que les configurations respectent les exigences réglementaires et de générer des preuves pour les audits de conformité. Cela permet de vérifier en continu que les configurations respectent les exigences de la Directive NIS2 ou du CRA, tout en générant des preuves auditables pour les audits de conformité. Des solutions comme ComplianceAsCode de RedHat facilitent cette intégration, permettant aux équipes de maintenir une conformité continue sans sacrifier la vitesse de déploiement.
2 – Sécurisation des conteneurs et des orchestrateurs
Les conteneurs et les orchestrateurs sont au cœur des environnements cloud-natifs, mais ils introduisent des risques spécifiques qui nécessitent une attention particulière.
– Analyse des images de conteneurs : les images de conteneurs doivent être analysées pour détecter les vulnérabilités avant leur déploiement. Des outils comme Trivy ou Clair permettent de scanner les images pour identifier les failles connues (CVE) et les configurations incorrectes. Cette étape est cruciale pour éviter l’introduction de vulnérabilités dans les environnements de production.
– Protection des clusters Kubernetes : Kubernetes, bien que puissant, est complexe à sécuriser. Des outils comme Kube-bench ou Kube-hunter permettent de vérifier la conformité des clusters aux meilleures pratiques de sécurité. De plus, des solutions comme OPA Gatekeeper peuvent être utilisées pour appliquer des politiques de sécurité au niveau des clusters, empêchant par exemple le déploiement de pods non sécurisés.
– Plateformes de sécurité cloud-native (CNAPP) : les CNAPP, comme Sysdig Secure, offrent une vue unifiée de la sécurité des environnements cloud-natifs. Elles combinent la gestion des vulnérabilités, la protection des charges de travail et la surveillance des configurations pour offrir une sécurité holistique. Ces plateformes permettent également de détecter les dérives de configuration et de répondre rapidement aux incidents.
3 – Gestion des vulnérabilités et des dépendances
La gestion des vulnérabilités est un enjeu majeur dans les environnements cloud-natifs, où les dépendances logicielles sont nombreuses et complexes.
– Génération et utilisation des SBOM : les Software Bill of Materials (SBOM) sont des documents qui listent les composants logiciels et leurs dépendances. Ils sont essentiels pour identifier les vulnérabilités dans la chaîne d’approvisionnement. Des formats comme CycloneDX ou SPDX permettent de générer des SBOM à intégrer dans les pipelines CI/CD pour une analyse continue. Par exemple, un SBOM peut révéler une dépendance vulnérable dans une bibliothèque tierce, permettant aux équipes de la remplacer avant le déploiement.
– Processus de divulgation coordonnée des vulnérabilités (CVD) : Il s’agit d’un cadre structuré pour la gestion des vulnérabilités, conforme aux normes ISO29147 et ISO30111. Il permet de coordonner la divulgation des failles entre les chercheurs en sécurité et les fournisseurs de services numériques lorsque la découverte d’une vulnérabilité survient en dehors de tout contrat (pentest, bug bounty). Un programme cadré et clair de CVD réduit ainsi les risques de divulgations prématurées ou non contrôlées. Par exemple, en cas de découverte d’une vulnérabilité critique, un tel processus permet de coordonner la création et la diffusion d’un correctif, minimisant l’impact sur les utilisateurs et assurant une protection des éditeurs et exploitants des services concernés.
– Intégration des tests de sécurité dans les pipelines CI/CD : Les tests de sécurité, tels que l’analyse de composition logicielle (SCA), les tests de sécurité applicative statiques (SAST) et dynamiques (DAST), doivent être intégrés dans les pipelines CI/CD pour détecter les vulnérabilités dès les premières étapes du développement. Par exemple, une pipeline CI/CD peut inclure une étape de SCA pour analyser les dépendances d’un projet et bloquer le déploiement si une vulnérabilité critique est détectée.
4 – Modernisation de la détection et de la réponse aux menaces
Les environnements cloud-natifs exigent une approche moderne de la détection et de la réponse aux menaces, capable de s’adapter à leur dynamisme et à leur éphémérité. Les exigences réglementaires de notification d’incidents majeurs dans des délais ultra-courts viennent renforcer le besoin de transformer et adapter les approches existantes.
– Collecte et corrélation des signaux pertinents : Les évènements de sécurité doivent être collectés à partir de multiples sources, y compris les orchestrateurs de conteneurs et les charges de travail en cours d’exécution. Des outils comme Falco permettent de surveiller les activités suspectes en temps réel, comme des tentatives d’accès non autorisées à des ressources sensibles.
– Détection “as code” : La détection « as code » consiste à encoder les règles de détection des menaces sous forme de code, permettant une automatisation et une intégration fluide dans les pipelines DevOps. Cette approche facilite une réponse rapide aux incidents, essentielle pour respecter les délais de notification stricts imposés par des réglementations comme NIS2 ou CRA (24-72 heures dans les deux cas). Par exemple, une règle de détection « as code » peut identifier une activité anormale dans un cluster Kubernetes et déclencher une alerte en quelques secondes.
5 – Nouveaux défis : L’impact de l’IA
Les nouveaux paradigmes technologiques, tels que l’IA, introduisent de nouveaux défis et opportunités pour la sécurité cloud-native.
– Sécurité des modèles d’IA : Les modèles d’IA doivent être sécurisés dès leur conception. Cela inclut la protection des données d’entraînement, la prévention des attaques par injection de données et la vérification de l’intégrité des modèles. Il est possible de s’appuyer sur des ressources telles que le Top 10 OWASP pour LLM pour commencer à défricher le sujet ou d’avoir recours à des outils spécialisés pour analyser les entrées et sorties des modèles pour détecter des tentatives de manipulation malveillante.
– Sécurité des environnements cloud de déploiement des LLM (Large Language Models) : Ces modèles, souvent utilisés pour des applications critiques comme les chatbots, les assistants virtuels ou l’analyse de données, doivent être protégés contre des menaces spécifiques. Des outils spécialisés peuvent aider à détecter les comportements anormaux et à prévenir les abus, notamment financiers, tout en garantissant que les modèles respectent les exigences réglementaires en matière de confidentialité et de conformité.
Vers une sécurité et une conformité cloud-natives proactives
La sécurité cloud-native est un pilier essentiel de la résilience organisationnelle. En adoptant des solutions comme l’automatisation « as code », la sécurisation des conteneurs et la modernisation de la détection des menaces, vous pouvez répondre aux exigences réglementaires et anticiper les menaces futures.
À LIRE AUSSI :
À LIRE AUSSI :
À LIRE AUSSI :
