Prédiction incidents cyber par ML

Contexte

Assureur (6 000 employés, 3 Mds€ CA). Incidents cybersécurité en hausse de 40%/an. SOC (Security Operations Center) submergé : 10 000 alertes/jour, 95% de faux positifs. Temps moyen de détection d'un vrai incident : 72h. RSSI veut un modèle prédictif pour prioriser les menaces.

Problème & Défi

10 000 alertes cyber/jour dont 95% de faux positifs : SOC de 8 analystes submergé Temps moyen de détection d'un vrai incident : 72h – bien au-delà du benchmark de 4h Incidents cyber en hausse de 40%/an – capacité du SOC non extensible au même rythme Aucune corrélation intelligente des alertes, chaque alerte traitée isolément Coût des incidents non détectés : 5M€/an (ransomware, exfiltration, downtime) RSSI veut diviser le temps de détection par 10 sans tripler l'équipe SOC

Solution & Livrables

- Modèle ML prédictif de priorisation des menaces cyber opérationnel (gradient boosting + graph analysis) - Faux positifs tombés de 95% à 15% – SOC focalisé sur les 500 alertes pertinentes/jour vs 10 000 - Temps de détection moyen tombé de 72h à 6h : trajectoire vers le benchmark de 4h - Corrélation intelligente des alertes : patterns d'attaque identifiés automatiquement - Scoring de criticité en temps réel – priorisation automatique des incidents par impact potentiel - Coût des incidents ramené de 60% (5M€ → 2M€/an), ROI du projet en 5 mois Résultats mesurables dès le premier mois.

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