NGSOTI : un Ă©cosystĂšme intĂ©grĂ© open source pour former la nouvelle gĂ©nĂ©ration d’analystes SOC

Source : MISP project — annonce d’initiative. NGSOTI (Next Generation Security Operator Training Infrastructure) vise Ă  combler le fossĂ© entre apprentissage des outils et workflows SOC rĂ©els, en mettant l’accent sur des opĂ©rations centrĂ©es sur l’humain. Le projet s’appuie sur des collaborations avec CIRCL, Restena, Tenzir et l’UniversitĂ© du Luxembourg pour proposer un environnement modulaire, interopĂ©rable et fidĂšle aux contraintes opĂ©rationnelles. Au cƓur de l’écosystĂšme, MISP sert d’ossature pour le partage de renseignement sur les menaces et l’enrichissement contextuel, en abordant la gestion du cycle de vie, les politiques de partage et les modĂšles de confiance. Les autres briques viennent Ă©tendre ce noyau pour reflĂ©ter un SOC complet et collaboratif. ...

4 janvier 2026 Â· 2 min

IA dans les SOC : adoption, confiance conditionnelle et impact sur les analystes

Selon CEUR Workshop Proceedings (STPIS25), une Ă©tude de l’UniversitĂ© de Portsmouth analyse l’intĂ©gration de l’IA (machine learning appliquĂ©) dans les Security Operations Centres (SOC) via une enquĂȘte mixte auprĂšs de 58 professionnels de la cybersĂ©curitĂ©. Le travail se concentre sur l’IA pour la dĂ©tection d’anomalies et le tri des alertes, en excluant les modĂšles gĂ©nĂ©ratifs (LLM). Principaux constats quantitatifs: 68% dĂ©clarent utiliser au moins une technologie d’IA en opĂ©rations SOC. Les cas d’usage dominants sont le tri/dĂ©tection des menaces, l’analyse de trafic rĂ©seau, l’identification de comportements, la dĂ©tection de phishing et l’automatisation de tickets/rĂ©ponse. 84% jugent l’IA efficace pour rĂ©duire les alertes non pertinentes et l’alert fatigue. La confiance reste conditionnelle: 19% dĂ©clarent une forte confiance, 34% une confiance partielle, avec une prĂ©fĂ©rence pour l’IA en corrĂ©lation/enrichissement plutĂŽt qu’en scorage de sĂ©vĂ©ritĂ©. ...

3 janvier 2026 Â· 2 min

MITRE met à jour la liste 2025 des faiblesses matérielles les plus importantes (CWE MIHW)

SecurityWeek rapporte que la MITRE Corporation a publiĂ© une version rĂ©visĂ©e de la liste « CWE Most Important Hardware Weaknesses (MIHW) », alignĂ©e sur l’évolution du paysage de la sĂ©curitĂ© matĂ©rielle. Initialement publiĂ©e en 2021, la liste MIHW recense des erreurs frĂ©quentes menant Ă  des vulnĂ©rabilitĂ©s matĂ©rielles critiques, afin de sensibiliser et d’éliminer ces dĂ©fauts dĂšs la conception. La version 2025 compte 11 entrĂ©es, introduit de nouvelles classes, catĂ©gories et faiblesses de base, tout en conservant 5 entrĂ©es de 2021. Elle met particuliĂšrement l’accent sur la rĂ©utilisation de ressources, les bogues de mode debug et l’injection de fautes. ...

24 aoĂ»t 2025 Â· 2 min
Derniùre mise à jour le: 26 Jan 2026 📝