Étude de cas 03 / 05
Sécurité & supervision
Détecter, bannir, tracer
En production
- surveillance active
- 24/7
- actions journalisées
- 100 %
- obligatoire
- 2FA
- Alerte vers le panneau
- Requête / authentification
- Périmètre de défense
Étude de cas détaillée
01 — Contexte
La situation de départ
Un serveur exposé sur Internet doit savoir ce qui est normal — et ce qui ne l’est pas.
02 — Problème
Ce qui coinçait
Les journaux existaient mais rien ne les analysait : une intrusion se remarquait au bout de plusieurs jours, quand l'usage d'un service changeait. Les alertes arrivaient trop tard, et la réponse dépendait entièrement de ma disponibilité immédiate.
03 — Solution
Ce que j’ai mis en place
- CrowdSec pour la détection comportementale, Fail2Ban en complément.
- Agent de sécurité piloté par IA : analyse des alertes et réponse automatique.
- Authentification renforcée : 2FA TOTP, clés WebAuthn, OAuth2, codes de secours.
- Journal d'audit complet et exportable de toutes les actions d'administration.
- Métriques CPU, RAM, disque et réseau en direct, alertes sur conteneur arrêté.
04 — Résultat
Ce que ça change
- Les comportements anormaux sont détectés et bloqués automatiquement, sans intervention humaine.
- Chaque action sensible est journalisée et traçable jusqu’à l’administrateur qui l’a faite.
- Les alertes remontent dans le panneau plutôt que dans un e-mail oublié.
Stack technique
- CrowdSec
- Fail2Ban
- WebAuthn
- OAuth2
- systemd