Comprendre l’analyse de la surface d’attaque dans les environnements modernes
L’analyse de la surface d’attaque consiste à découvrir et à évaluer en continu tout ce que vous exposez à Internet. Autrement dit, vous surveillez en permanence chaque domaine public, chaque adresse IP, chaque API et chaque point de terminaison cloud qu’un attaquant tenterait d’atteindre.
Pratiques avancées recommandées pour la sécurité dans le cloud
La fiche de bonnes pratiques de sécurité cloud vous donne des repères pour renforcer la protection des ressources qui composent votre surface d’attaque.
Dans les anciens environnements sur site, vous connaissiez généralement votre périmètre. La liste de vos systèmes exposés à Internet se dressait à la main. Aujourd’hui, vous créez et supprimez des ressources cloud, des applications SaaS et des services d’IA si vite que les listes statiques ne suffisent plus. Selon l’enquête Global Digital Trust Insights 2025 de PwC, 67 % des responsables sécurité constatent que la GenAI a élargi leur surface d’attaque au cours de l’année écoulée.
Une analyse moderne de la surface d’attaque doit découvrir les actifs que vous n’aviez pas prévus. Elle couvre les projets de shadow IT, les environnements de test oubliés et les espaces de stockage cloud présentant une erreur de configuration, jamais recensés par la gestion d’actifs traditionnelle. En 2025, selon des analyses sectorielles, 20 % des organisations ont signalé des violations liées au « shadow AI ». Ces incidents ont alourdi le coût moyen d’une violation d’environ 670 000 dollars.
Concrètement, l’analyse prend la forme d’un sondage continu depuis l’extérieur. Vous envoyez des requêtes simples aux services externes. Vous voyez ainsi ce qui est ouvert, comment c’est configuré et quelles faiblesses évidentes corriger.
Quelques termes reviennent souvent dans ce domaine :
La surface d’attaque externe : l’ensemble des actifs accessibles depuis l’Internet public ;
Les actifs exposés à Internet : les systèmes qui acceptent directement du trafic provenant de l’extérieur de votre réseau ;
Le shadow IT : les systèmes créés ou déployés en dehors de vos processus standard ;
L’empreinte numérique : l’ensemble des domaines, des adresses IP et des services qui vous représentent en ligne.
La découverte de la surface d’attaque revient à dresser une carte vivante de cette empreinte. L’analyse de la surface d’attaque externe et la gestion de la surface d’attaque des cyberactifs sont simplement des méthodes structurées. Elles gardent cette carte exacte et exploitable.
Découverte des actifs et gestion de l’inventaire
La découverte des actifs répond à une première grande question. « Qu’avons-nous réellement d’exposé en ce moment ? » Vous commencez par cartographier chaque actif visible de l’extérieur sur l’ensemble de votre patrimoine numérique, sans vous limiter à ceux de votre CMDB.
Ce périmètre couvre généralement :
Les domaines et sous-domaines : tous les noms DNS, y compris les anciens et les délégués ;
Les adresses IP et plages d’adresses : statiques comme dynamiques, dans vos datacenters comme dans vos clouds ;
Les ressources cloud : équilibreurs de charge, points de terminaison de stockage, services managés avec accès public ;
Les API et applications web : tout point de terminaison qui accepte du HTTP ou d’autres protocoles depuis Internet ;
Les certificats : les certificats TLS qui révèlent des noms d’hôtes et des services cachés.
Des techniques passives collectent une première liste de candidats. L’énumération DNS, les enregistrements WHOIS/RDAP et les journaux Certificate Transparency font remonter des noms et des adresses. Leur impact sur les systèmes de production est quasi nul.
Vous croisez ensuite ces résultats avec une analyse active afin de voir ce qui est réellement en ligne. Vous sondez ces adresses. Vous vérifiez quels ports répondent, quels services y tournent et s’ils vous appartiennent toujours.
Les actifs fantômes réservent souvent des surprises. On y trouve des serveurs de test gérés par des développeurs, des déploiements de preuve de concept ou des ressources issues d’une acquisition jamais totalement intégrée.
Les API des fournisseurs cloud sont de précieux alliés dans cette tâche. En interrogeant AWS, Azure, GCP et les autres, vous listez les adresses IP publiques, les points de terminaison et les ressources actuels. Vous les voyez même si aucun enregistrement DNS ne pointe vers eux.
Voici un schéma courant :
L’énumération des actifs : construire la liste complète à partir du DNS, des certificats et des API cloud ;
La découverte des sous-domaines : recenser tous les noms d’hôtes sous vos domaines ;
Les vérifications Certificate Transparency : repérer les noms d’hôtes cachés grâce aux certificats émis ;
L’inventaire des actifs fantômes : signaler tout ce qui n’est rattaché à aucun propriétaire officiel ni à aucun système de référence.
Lorsqu’une faille majeure comme Log4j apparaît, les organisations qui disposent déjà de cet inventaire lancent une seule recherche. Elles savent aussitôt où elles sont exposées. C’est bien plus simple que de construire la liste dans l’urgence, après coup.
Mettre en place une stratégie d’analyse continue
Une fois vos actifs identifiés, une autre question se pose. « À quelle fréquence les examiner ? » Dans les environnements qui évoluent vite, une analyse trimestrielle, voire mensuelle, ne suffit pas.
L’analyse continue vous donne une vue raisonnablement à jour de votre surface d’attaque. Vous n’analysez pas forcément tout chaque minute. Vous définissez plutôt une cadence adaptée au niveau de risque et au dynamisme de chaque actif.
Voici un schéma simple :
Les applications de production critiques : des vérifications en quasi temps réel ou très fréquentes ;
Les services de production standard : des analyses quotidiennes ou espacées de quelques jours ;
Les environnements de développement et de test : des analyses quotidiennes ou hebdomadaires, tant qu’ils ne risquent pas de devenir publics à votre insu.
La détection des changements est l’idée centrale. Vous surveillez surtout l’apparition de nouveaux services, l’ouverture de ports, le renouvellement de certificats ou l’écart des paramètres de sécurité par rapport à votre référence.
Les événements déclenchent les analyses au bon moment. Prenons deux cas : votre plateforme cloud alloue une nouvelle adresse IP publique, ou votre pipeline CI/CD déploie un nouveau service exposé à Internet. Dans les deux cas, vous lancez immédiatement une analyse ciblée.
Quelques termes utiles :
La surveillance continue : l’exécution régulière des scanners plutôt que des tests ponctuels ;
La cadence d’analyse : le calendrier choisi pour chaque groupe d’actifs ;
La dérive par rapport à la référence : les changements de configuration progressifs qui éloignent vos systèmes de l’état sécurisé prévu ;
L’analyse événementielle : le lancement d’une analyse lorsqu’un élément change, plutôt qu’à heure fixe.
Cette approche vous aide à repérer les changements risqués peu après leur introduction. Elle garde aussi le volume de données d’analyse sous contrôle, car vous vous concentrez sur ce qui a réellement changé.
Évaluation et hiérarchisation des risques fondées sur le contexte
Une fois les expositions identifiées, une nouvelle question se pose. « Lesquelles corriger en premier ? » Tous les ports ouverts et tous les points de terminaison publics ne présentent pas le même danger.
Avec une évaluation fondée sur le contexte, vous n’examinez jamais une exposition isolément. Vous la reliez à ce qu’elle peut atteindre, aux données qu’elle touche, aux identités et aux privilèges qui se trouvent derrière elle.
Prenons un exemple simple. Un petit site de test ouvert sur Internet pose moins de problèmes s’il est totalement isolé de la production et ne contient aucune donnée sensible. À l’inverse, une API d’administration restreinte, sans page de connexion mais reliée directement à vos systèmes de paiement, est bien plus grave, même si elle n’a rien d’« évident » au premier abord.
Pour intégrer le contexte interne à vos décisions, corrélez :
Les données d’identité et d’accès : qui ou quoi peut effectuer des actions dangereuses derrière ce point de terminaison ;
La segmentation réseau : les réseaux et les services que l’actif exposé peut atteindre ;
La classification des données : la présence de données sensibles ou réglementées accessibles depuis cet actif ;
Les vulnérabilités existantes : les failles exploitables connues dans la charge de travail sous-jacente.
Quand plusieurs de ces facteurs s’alignent, vous obtenez une combinaison toxique. Un attaquant passe alors d’un point d’entrée public à un système ou à un dataset critique en enchaînant une série de faiblesses.
En pratique, concentrez la remédiation sur les expositions qui créent des chemins d’attaque complets. Ce sont elles qui représentent un risque réel pour votre surface d’attaque, au-delà des erreurs de configuration théoriques.
Les défis de la surface d’attaque cloud-native
Les architectures cloud-native rendent votre surface d’attaque plus dynamique et moins visible. Les ressources ne sont plus des serveurs statiques. Ce sont des conteneurs, des fonctions et des services managés qui apparaissent et disparaissent rapidement.
L’infrastructure éphémère y contribue largement. Certains conteneurs et certaines instances en autoscaling n’existent que quelques minutes. S’ils sont exposés à Internet pendant ce laps de temps, ils ajoutent tout de même du risque.
Les fournisseurs cloud attribuent aussi les adresses IP et les noms DNS à leur manière. Un bucket de stockage public, par exemple, est parfois accessible via un nom d’hôte appartenant au fournisseur (comme s3.amazonaws.com/bucket-name). Ce nom n’est pas rattaché à vos domaines principaux. Une découverte fondée uniquement sur le DNS risque donc de le manquer.
Le multicloud ajoute une couche de complexité supplémentaire. AWS, Azure et GCP ont chacun leurs noms de services, leurs schémas d’exposition et leurs paramètres par défaut.
Pour suivre le rythme, normalisez vos résultats d’un cloud à l’autre. Un bucket de stockage présentant une erreur de configuration chez un fournisseur doit être traité comme un compte de stockage ouvert chez un autre.
La gestion de la surface d’attaque cloud-native doit comprendre les problèmes propres à chaque fournisseur :
Expositions AWS :
des buckets S3 dotés d’ACL ou de stratégies de bucket autorisant la lecture ou l’écriture publique ;
des instances EC2 avec adresses IP publiques et groupes de sécurité permissifs ;
des URL de fonctions Lambda sans authentification ;
des bases de données RDS dont l’accessibilité publique est activée ;
un service de métadonnées IMDSv1 accessible depuis des instances compromises.
Expositions Azure :
des conteneurs Blob Storage avec accès anonyme ;
des machines virtuelles avec adresses IP publiques et règles NSG ouvertes ;
des Azure Functions avec déclencheurs HTTP anonymes ;
des bases de données SQL dont l’option « Allow Azure services » est activée ;
des identités managées dotées d’attributions de rôles excessives.
Expositions GCP :
des buckets Cloud Storage avec autorisations allUsers ou allAuthenticatedUsers ;
des instances Compute Engine avec adresses IP externes et règles de pare-feu permissives ;
des Cloud Functions autorisant l’invocation non authentifiée ;
des instances Cloud SQL avec adresses IP publiques ;
des comptes de service dotés de liaisons IAM trop larges.
Chaque fournisseur utilise sa propre terminologie et ses propres paramètres par défaut. Rangez donc vos résultats dans des catégories de risque cohérentes, quel que soit le cloud.
Quelques termes clés :
L’infrastructure éphémère : des ressources de calcul de courte durée, comme les conteneurs et les instances spot ;
Les ressources en autoscaling : des systèmes qui s’agrandissent et se réduisent automatiquement selon la charge ;
Les API des fournisseurs cloud : les API natives que vous interrogez afin de trouver et surveiller vos ressources ;
L’exposition du service de métadonnées : la situation où du code contrôlé par un attaquant atteint le point de terminaison de métadonnées d’une instance.
Si votre analyse ignore ces schémas, des angles morts subsistent, même avec un périmètre traditionnel irréprochable en apparence. La gestion de la surface d’attaque cloud sert justement à combler ces lacunes.
Intégration aux workflows et aux outils de sécurité
Une fois les expositions détectées, reste une question. « Comment les faire réellement corriger ? » Si les résultats dorment dans une console séparée dont personne n’est responsable, ils y resteront.
Le Guide Pratique Pour Des Responsables De La Sécurité
La correction des expositions de votre surface d’attaque nécessite des responsabilités et des processus clairs, à structurer avec le guide pratique des workflows de sécurité cloud.
L’analyse de la surface d’attaque doit se brancher sur les outils que vos équipes utilisent déjà. Il s’agit généralement des systèmes de ticketing, du SIEM, du SOAR et de votre plateforme de vulnerability management existante.
Un workflow type ressemble à ceci :
La création de tickets : les expositions prioritaires génèrent automatiquement des tickets dans votre outil de suivi ;
Le contexte de responsabilité : chaque ticket est associé à l’application, à l’équipe ou au service propriétaire ;
La synchronisation des statuts : la clôture d’une exposition dans votre plateforme met à jour le ticket et inversement.
Les API font le lien entre ces outils. Elles permettent aux plateformes d’analyse de pousser leurs résultats vers d’autres outils et d’en récupérer du contexte supplémentaire.
Vous croiserez aussi STIX et TAXII. Ces standards définissent des formats et des méthodes de transport afin de partager la threat intelligence et des indicateurs entre outils. Pour normaliser les expositions et la télémétrie, de nombreuses équipes adoptent des schémas comme OCSF (Open Cybersecurity Schema Framework).
Ce type d’orchestration de la sécurité automatise les tâches fastidieuses. Ansarada, par exemple, s’en est servi pour acheminer les nouvelles expositions directement vers les responsables d’applications concernés. L’équipe a ainsi supprimé le tri manuel et réduit ses temps de réponse.
Les plateformes qui associent l’analyse au contexte du graphe et au routage par propriétaire attribuent automatiquement les expositions aux responsables de service via Jira ou ServiceNow. Elles suivent aussi de bout en bout le délai moyen de remédiation (MTTR). Le tri manuel et les retards de routage disparaissent.
Surveiller les ressources éphémères et dynamiques
Une grande partie de votre surface d’attaque moderne provient d’éléments à durée de vie courte. Conteneurs, fonctions serverless ou environnements à la demande n’existent parfois que le temps d’un seul test.
Le défi est simple. Si vous analysez uniquement selon un calendrier strict, ces ressources vous échappent. Or un attaquant n’a besoin que de cette courte fenêtre pour tenter sa chance.
L’analyse par snapshot répond à ce problème. Vous capturez la configuration et l’état d’une ressource (ports ouverts, versions logicielles, autorisations) dès sa création. Vous l’analysez ensuite, même si la ressource a disparu entre-temps.
Les API cloud natives et les flux d’événements sont tout aussi utiles. Vous vous abonnez à des événements comme « nouvelle fonction déployée », « nouveau conteneur poussé » ou « nouvelle IP publique allouée ». Chaque événement déclenche alors une analyse.
Pensez aussi à analyser plus tôt dans le cycle de vie. Vérifiez les images de conteneurs dans les registres, les packages serverless avant leur déploiement et les modèles d’infrastructure as code (IaC) dans vos dépôts. Vous repérez ainsi les expositions avant qu’elles ne deviennent des points de terminaison accessibles depuis Internet.
Les concepts clés dans ce domaine :
Le suivi des ressources éphémères : la conservation d’un historique des ressources de courte durée et de leur configuration ;
L’analyse par snapshot : la capture de l’état à un instant donné en vue d’une analyse ultérieure ;
La surveillance des flux d’événements : l’observation des événements cloud et CI/CD afin de déclencher des contrôles en quasi temps réel ;
L’analyse des registres de conteneurs : l’examen des images avant qu’elles n’exécutent des charges de travail.
Cette combinaison rend la gestion continue de la surface d’attaque réaliste, même dans des environnements très dynamiques. Vous gardez une longueur d’avance sur les expositions au lieu de leur courir après.
Workflows de réponse et de remédiation automatisées
Vient ensuite une question pratique. « Comment corriger rapidement les expositions sans épuiser l’équipe ? » Inutile de répéter manuellement les mêmes étapes pour chaque problème similaire.
Les workflows de remédiation automatisés, ou playbooks, répondent à ce besoin. Ils définissent précisément ce qui se passe lorsqu’un type d’exposition donné est détecté.
Quelques exemples courants :
Les problèmes réseau : fermer les ports ouverts inutiles ou durcir les règles des groupes de sécurité ;
L’accès public : retirer les adresses IP publiques des services censés rester internes ;
Les identifiants : faire tourner les clés ou les jetons exposés dans du code public ou dans des réponses. Le point est critique, car le vol d’identifiants a bondi de 160 % en 2025 et serait à l’origine d’environ une violation de données sur cinq, selon des analyses sectorielles.
Vous lancez ces playbooks directement depuis votre plateforme de gestion de la surface d’attaque ou via votre outil SOAR. Pour les changements à haut risque, gardez un humain dans la boucle afin d’approuver le correctif avant son exécution.
Les contrôles préventifs constituent l’étape suivante. Si vous analysez votre IaC et bloquez les déploiements qui ouvriraient une exposition dangereuse, vous évitez d’emblée de nombreux problèmes.
Sur Kubernetes, les contrôleurs d’admission rejettent les pods qui enfreignent vos règles de sécurité. Sont concernés, par exemple, les charges de travail dotées de capacités dangereuses, ceux qui utilisent le réseau de l’hôte ou ceux qui présentent une exposition publique non approuvée.
Mesurer l’efficacité de l’analyse de la surface d’attaque
Vous améliorez ce que vous mesurez. Encore faut-il savoir si votre travail sur la surface d’attaque porte ses fruits. Choisissez un petit nombre d’indicateurs utiles et suivez-les dans le temps.
Parmi les plus utiles :
Délai moyen de détection (MTTD) : le temps nécessaire pour repérer de nouveaux actifs exposés à Internet après leur apparition ;
Couverture : le pourcentage de vos adresses IP, domaines et comptes connus soumis à une analyse active ;
MTTR : le délai de correction des expositions à haut risque confirmées ;
Taux de faux positifs : la fréquence à laquelle des résultats se révèlent sans objet après un examen rapide ;
Réduction des chemins d’attaque : le nombre de chemins complets et validés entre Internet et vos actifs critiques que vous avez supprimés ;
Respect des SLA par propriétaire : le pourcentage d’expositions à haut risque corrigées dans les SLA des équipes lorsqu’elles sont routées avec le contexte du propriétaire.
Ces indicateurs révèlent les goulets d’étranglement. Un bon MTTD associé à un mauvais MTTR, par exemple, signale généralement un problème de processus ou de responsabilité plutôt qu’un manque d’outillage.
Observez aussi la fréquence à laquelle vos expositions apparaissent dans des incidents réels. Moins de violations, moins de changements d’urgence et moins de constats tiers liés à l’exposition sur Internet : c’est le signe que votre programme d’analyse fonctionne.
Ces mesures justifient la poursuite de l’investissement. Elles indiquent également où ajuster la configuration de vos analyses afin de réduire le bruit et d’améliorer la couverture.
Construire un programme complet d’analyse de la surface d’attaque
À ce stade, vous disposez des briques « quoi », « à quelle fréquence » et « comment corriger ». Reste la dernière grande question. « Comment en faire un vrai programme partagé entre les équipes ? »
Commencez par clarifier les responsabilités. Décidez qui pilote la plateforme d’analyse et qui traite les résultats. Précisez comment les équipes sécurité, IT et développement se répartissent les rôles.
Définissez ensuite le périmètre d’analyse. Listez les domaines, les plages d’adresses IP, les comptes cloud et les unités métier couverts aujourd’hui. Indiquez comment ce périmètre s’étendra dans le temps.
Il vous faut aussi des politiques sur le risque acceptable et les délais de remédiation. Par exemple, les expositions critiques sur les systèmes d’administration de production doivent être corrigées dans une fenêtre courte et définie. Les problèmes moins risqués sur les systèmes de test bénéficient de délais plus longs.
Les exceptions font partie de la réalité de la plupart des organisations. Une exposition risquée est parfois nécessaire temporairement pour un projet ou une intégration.
Dans ce cas :
Documentez-la : consignez la raison de l’exception et la personne qui l’a approuvée ;
Limitez-la dans le temps : fixez une date d’expiration à laquelle elle sera réexaminée ou supprimée ;
Auditez-la : assurez-vous de pouvoir montrer la situation aux auditeurs et à la direction.
Cette démarche s’inscrit dans une gouvernance de programme plus large. Documentez également vos méthodes d’analyse, les paramètres de vos outils et vos playbooks de réponse. Les nouveaux membres de l’équipe les appliqueront ainsi de manière cohérente.
Enfin, clarifiez les liens entre la gestion de la surface d’attaque, le vulnerability management et la gestion continue de l’exposition aux menaces (CTEM). La gestion de la surface d’attaque se concentre sur les expositions externes. Le vulnerability management traite les faiblesses partout. La CTEM fournit le cadre de programme qui hiérarchise les risques en continu sur ces deux volets.
Techniques d’analyse avancées pour les environnements complexes
À mesure que votre environnement et vos applications se complexifient, des techniques d’analyse plus avancées deviennent nécessaires. Une analyse limitée au périmètre et non authentifiée risque de manquer des problèmes importants. Ils se cachent derrière des écrans de connexion ou des protocoles complexes.
L’analyse authentifiée est une option. Avec les autorisations adéquates et le principe du moindre privilège (PoLP), vous confiez au scanner des identifiants limités. Il imite ainsi un utilisateur ou un compte de service standard et vérifie sans risque les erreurs de configuration invisibles depuis l’extérieur.
Gardez ces comptes au strict minimum. Leurs droits doivent suffire à une évaluation utile, sans créer de nouveau risque.
Les applications modernes reposent souvent largement sur les API, GraphQL et les WebSockets. Les scanners web standard ne les gèrent pas toujours bien.
Les défis de la découverte des API sont les suivants :
Les API non gérées et les API fantômes apparaissent lorsque des développeurs déploient des points de terminaison hors de la passerelle API officielle. On y trouve des API de test, des intégrations héritées ou des communications entre microservices exposées par erreur à Internet.
La dérive des spécifications survient lorsque le comportement réel de l’API s’écarte de sa documentation OpenAPI/Swagger. Les scanners qui s’appuient uniquement sur les spécifications ratent les points de terminaison et les paramètres non documentés.
Les angles morts des passerelles apparaissent lorsque les passerelles API routent le trafic sans appliquer l’authentification ou la limitation de débit de façon homogène sur tous les chemins.
L’introspection GraphQL expose l’intégralité de votre schéma si elle reste activée en production. Elle révèle aux attaquants toutes les requêtes, les mutations et les relations entre données.
Les failles d’authentification WebSocket sont fréquentes. Après la poignée de main initiale, les connexions WebSocket contournent souvent l’authentification HTTP standard.
Pour couvrir ces cas correctement, combinez les logs de la passerelle API, l’analyse du trafic, l’analyse des dépôts de code et l’énumération active des points de terminaison. Testez ensuite les risques de l’OWASP API Security Top 10. Ils incluent notamment l’autorisation défaillante au niveau des objets (BOLA), l’authentification défaillante et l’exposition excessive de données.
Une approche hybride donne les meilleurs résultats. Vous associez le sondage actif depuis l’extérieur, la surveillance passive du trafic et l’analyse de la configuration de vos passerelles et de vos applications.
On vous demande ce que la gestion de la surface d’attaque vous apporte vraiment ? Voici la réponse. Elle réunit ces différentes techniques et réduit le nombre de chemins qu’un attaquant peut emprunter entre Internet et les actifs qui comptent pour vous.
Comment Wiz simplifie l’analyse de la surface d’attaque grâce au contexte
Wiz adopte une approche centrée sur le contexte pour l’analyse de la surface d’attaque. Vous n’obtenez pas une simple liste interminable d’actifs exposés. Vous voyez clairement quelles expositions comptent le plus et pourquoi.
Wiz ASM découvre les actifs connus et fantômes dans les environnements multicloud, sur site, hybrides, SaaS et d’IA grâce à une analyse externe unifiée.
Le Graphique de sécurité Wiz relie chaque exposition externe au contexte interne (vulnérabilités, identités, données, chemins réseau) et révèle les combinaisons toxiques et les véritables chemins d’attaque. Il rattache aussi les expositions aux projets, aux services et aux équipes, qui les reçoivent instantanément pour correction.
L’analyse agentless construit un inventaire complet des ressources cloud exposées à Internet, sans impact sur les performances. Cette découverte non intrusive s’accompagne d’une validation sûre et non destructive qui confirme l’exploitabilité réelle.
La traçabilité du code au cloud relie les expositions aux modèles IaC, aux dépôts et aux équipes propriétaires. Vous corrigez les causes racines et évitez les régressions.
L’analyse dynamique des API détecte les API gérées, non gérées et fantômes, puis les évalue face aux risques API courants (authentification défaillante, exposition excessive de données, injection). Les résultats s’alignent sur l’OWASP API Security Top 10 pour standardiser la remédiation et le reporting.
Vous passez ainsi de « nous avons un point de terminaison ouvert » à « nous savons exactement quel risque il présente, qui en est responsable et comment le corriger ». Le tout sur une seule plateforme. C’est le cœur d’une gestion moderne de la surface d’attaque, guidée par le contexte.
Une surface d’attaque mieux comprise permet de concentrer les efforts sur les risques prioritaires. Découvrez en démo comment Wiz relie les expositions externes au contexte de votre cloud. Voir Wiz en action
Démo
La démo Wiz montre comment relier les expositions de votre surface d’attaque aux vulnérabilités, aux identités et aux données pour hiérarchiser les risques.
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