Threat Landscape

📋 Contexte : L’ENISA (Agence de l’Union européenne pour la cybersécurité) a publié en septembre 2026 son rapport annuel ETL 2026 (ENISA Threat Landscape 2026), couvrant la période du 1er janvier au 31 décembre 2025. Le rapport repose sur l’analyse de 8 257 incidents collectés depuis des sources ouvertes et des informations anonymisées partagées par les États membres de l’UE. 🎯 Principaux types d’incidents : Les attaques DDoS représentent 51,3 % des incidents enregistrés, suivies des accès non autorisés (39,5 %). Parmi les techniques d’ingénierie sociale, le phishing domine à 77,8 %, suivi du malspam (13 %). L’exploitation de vulnérabilités (N-day et 0-day) constitue 60,4 % des vecteurs d’intrusion identifiés dans les cas d’accès non autorisé. ...

🌐 Contexte Source : Check Point Research, publié le 16 avril 2026. Ce rapport mensuel dresse un bilan statistique du paysage des cybermenaces en mars 2026, couvrant les volumes d’attaques globaux, les tendances ransomware, les risques liés à l’IA générative, ainsi que les disparités sectorielles et régionales. 📊 Volumes d’attaques globaux En mars 2026, la moyenne hebdomadaire d’attaques par organisation s’établit à 1 995, soit une baisse de 4 % par rapport à février et de 5 % par rapport à mars 2025. Malgré cette modération, les niveaux restent historiquement élevés, portés par l’automatisation, l’expansion des surfaces d’attaque et l’adoption du cloud et de la GenAI. ...

📋 Contexte : Le CERT-EU, service de cybersécurité des institutions, organes et agences de l’Union européenne, publie le 8 avril 2026 son rapport annuel sur le paysage des menaces cyber pour l’année 2025 (TLP:CLEAR). Ce rapport s’appuie sur l’analyse des activités malveillantes d’intérêt (MAI) collectées tout au long de 2025, avec une expansion significative de l’usage de l’automatisation et de l’IA dans les processus de surveillance. 🎯 Acteurs et origines : En 2025, 174 acteurs malveillants distincts ont été identifiés (contre 110 en 2024). Les activités liées à la Chine représentent 37% des MAI attribuées, suivies par la Russie (32%), la Corée du Nord (11%) et l’Iran (7%). Les acteurs liés à la Chine ont principalement exploité des vulnérabilités et des compromissions de chaîne d’approvisionnement. Les acteurs liés à la Russie ont ciblé prioritairement les entités soutenant l’Ukraine. ...