📌 Contexte du Projet#

Face à l’évolution constante des menaces avancées (APT), la simple détection périmétrique n’est plus suffisante. Ce projet académique visait à renforcer les capacités de détection et d’analyse forensique au sein d’une architecture réseau sécurisée selon le modèle Zero Trust.

🦠 Analyse de Malwares (Sandbox)#

Pour comprendre et qualifier la menace avant d’y répondre :

  • Déploiement de Flare VM : Création d’un environnement d’analyse (sandbox) totalement isolé et sécurisé pour manipuler des souches malveillantes sans risque de propagation.
  • Analyse Statique & Dynamique : Rétro-ingénierie et étude comportementale des malwares (analyse des appels systèmes, modifications du registre, tentatives de connexion C2) pour extraire les indicateurs de compromission (IoC).

🛡️ Architecture Zero Trust & Détection#

L’analyse des malwares alimente directement la stratégie de défense globale :

  • Zero Trust Network Access (ZTNA) : Implémentation d’un modèle où aucune entité n’est approuvée par défaut, avec micro-segmentation stricte.
  • Détection d’anomalies par l’IA : Intégration de modèles de Machine Learning entraînés pour analyser les flux de trafic en temps réel et identifier proactivement les comportements déviants ou les exfiltrations de données au sein de l’architecture.

🎯 Résultats & Acquis#

Ce laboratoire m’a permis de développer une approche “Purple Team” (Offensif et Défensif). J’ai acquis une maîtrise technique de l’analyse forensique sous Windows et de l’intégration de mécanismes de détection intelligents dans un réseau fortement cloisonné.