L’explosion de l’intelligence artificielle dans la cybersécurité est la conséquence de ses puissantes fonctionnalités, telles que ses facultés d’apprentissage et d’adaptation en continu ainsi que sa capacité à résoudre des problèmes et à traiter d’énormes quantités de données . Ces fonctionnalités avancées permettent à l’IA de traiter et d’analyser d’immenses volumes de données à des vitesses encore inégalées, en détectant des anomalies et des menaces potentielles passant habituellement inaperçues. Avec l’apport de l’intelligence artificielle, les solutions de cybersécurité offrent aujourd’hui une protection plus efficace que jamais.
Pour l’entreprise moderne, gérer manuellement la gouvernance des identités est une option ni sécurisée, ni évolutive. Découvrez les dessous d’une solution de sécurité des identités assistée par l’intelligence artificielle.
Dans le même temps, les protections contre les cybermenaces rendues possibles par l’intelligence artificielle sont quasi-instantanément contrées par l’utilisation de l’IA par les cybercriminels. En effet, ces derniers se sont emparés de toute la puissance et des capacités de l’IA pour développer de nouveaux vecteurs d’attaque encore plus sophistiqués. Cela leur permet d’automatiser leurs activités malveillantes et d’augmentation la sévérité de leurs attaques, ainsi que développer de nouveaux modèles d’attaque dynamiques plus efficaces et plus difficiles à détecter.
Bien qu’abondamment utilisée par les cybercriminels, l’intelligence artificielle reste un élément essentiel d’une solution de cybersécurité sophistiquée. En effet, l’intelligence artificielle permet aux équipes de sécurité de garder une longueur d’avance sur les activités malveillantes des cybercriminels et sur les menaces internes.
Cet article passe en revue les principaux apports de l’intelligence artificielle en matière de cybersécurité. Découvrez comment l’IA est désormais utilisée pour détecter les menaces de cybersécurité, identifier la présence de bots, prédire les violations de données et sécuriser les équipes en télétravail. L’article traite également des inconvénients de l’intelligence artificielle dans la cybersécurité, notamment la manière dont les cybercriminels l’utilisent.
Apports de l’intelligence artificielle dans la cybersécurité
Davantage d’évolutivité
En exploitant l’intelligence artificielle dans le domaine de la cybersécurité, les systèmes informatiques peuvent évoluer plus rapidement et plus facilement pour répondre aux demandes de traitement et d’analyse d’ensembles de données générés par des sources disparates. Il s’agit notamment des données provenant des capteurs de l’Internet des objets (IoT), des journaux de trafic réseau, des journaux système, des flux de renseignements sur les menaces et des données sur le comportement des utilisateurs.
Grâce à leur propension à évoluer rapidement, les solutions de cybersécurité assistées par l’IA sont plus à même de détecter les vulnérabilités et les menaces dissimulées.
En outre, l’intégration de l’IA dans les solutions de cybersécurité permet aux entreprises de mieux faire face à la croissance des volumes de données provenant d’autres systèmes de sécurité et d’autres sources de données. Les systèmes de cybersécurité assistés par l’IA ont la faculté d’apprendre et de s’adapter de manière dynamique, ce qui leur permet d’améliorer leurs capacités de détection des menaces au fil du temps.
Augmenter la visibilité sur les menaces
L’intelligence artificielle permet d’augmenter la portée et la précision des solutions de cybersécurité traditionnelles. Les vastes volumes d’informations que les solutions assistées par l’IA peuvent traiter permettent aux entreprises de détecter certains comportements indiquant une activité inhabituelle, alors que les systèmes traditionnels ne les auraient probablement pas détectés.
En analysant en temps réel les données provenant de sources multiples, l’IA est capable d’identifier des anomalies subtiles laissant présager une menace imminente; ce qui permet d’intervenir plus rapidement. De plus, les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent prédire les violations de sécurité potentielles en reconnaissant des tendances et des comportements types qui précèdent une attaque, permettant ainsi aux entreprise de garder une longueur d’avance.
La capacité des solutions de cybersécurité assistées par l’IA à apprendre et à s’adapter en permanence permet aux mesures de sécurité d’évoluer à mesure que de nouvelles menaces sont détectées. Cette visibilité accrue contribue non seulement à réduire le nombre de faux positifs, mais aussi à accroître l’efficacité des systèmes de détection et de réponse aux menaces cyber.
L’intelligence artificielle permet d’augmenter la portée et la précision des solutions de cybersécurité traditionnelles. Les vastes volumes d’informations que les solutions assistées par l’IA peuvent traiter permettent aux entreprises de détecter certains comportements indiquant une activité inhabituelle, alors que les systèmes traditionnels ne les auraient probablement pas détectés.
Optimiser la gestion des risques
Lintelligence artificielle permet d’améliorer et d’optimiser la gestion des risques cyber. En effet, les capacités de détection et de traitement de l’IA permettent de parcourir des ensembles de données précédemment opaques pour y dénicher des risques et des lacunes de sécurité auparavant invisibles. En identifiant davantage de vulnérabilités, les solutions de cybersécurité assistées par l’IA permettent de gérer les risques de manière proactive, en neutralisant ou en atténuant les risques avant même qu’un incident ne se produise.
Les solutions de cybersécurité assistées par l’IA ont cette capacité unique d’apprendre et de s’adapter en permanence. Cela leur permet de prédire les menaces futures en se basant sur l’historique des données et des comportements observés, permettant ainsi la mise en oeuvre de stratégies d’atténuation des risques plus dynamiques et plus avant-gardistes. Dans cette course contre la montre, ce mode de fonctionnement proactif permet d’identifier et de traiter les vulnérabilités potentielles avant que les cybercriminels ne puissent les exploiter.
La gestion des risques est encore plus optimisée par la capacité des outils de cybersécurité assistée par l’IA à automatiser la hiérarchisation des menaces. Cela permet de réduire la charge de travail des analystes de sécurité afin qu’ils puissent traiter en priorité les problèmes les plus critiques.
Soulager les équipes de sécurité
Nombre de tâches de sécurité fastidieuses et d’opérations gourmandes en ressources (ex : analyse des journaux, gestion des correctifs, évaluations de vulnérabilité) peuvent être prises en charge par l’intelligence artificielle dans le cadre de la cybersécurité. Cela permet aux équipes de sécurité, aux effectifs réduits et aux compétences précieuses, de consacrer leur temps et leur énergie à d’autres domaines où le jugement nuancé des humains surpasse (pour l’instant) celui des machines. Cela permet également d’éviter les erreurs humaines qui peuvent s’avérer coûteuses et accroître le risque.
Accélérer la détection et la réponse aux menaces
Avec la récente intégration de l’intelligence artificielle dans les solutions de cybersécurité, ces dernières sont désormais capables d’identifier et de répondre en temps réel aux anomalies, aux modèles comportementaux et aux autres indicateurs de compromission dans les appareils, les terminaux, les réseaux et autres systèmes. Le large éventail et l’ampleur des menaces pouvant être détectées en temps réel permettent désormais de contrer des attaques zero-day auparavant indétectables.
Dès qu’un indicateur de menace est identifié, les solutions de cybersécurité assistées par l’IA sont capables d’automatiser les procédures de réponse aux incidents, telles que le blocage du trafic malveillant, l’isolement des systèmes infectés et la redirection du trafic des systèmes sensibles. Cette capacité de réponse ultra rapide permet non seulement d’atténuer les dommages potentiels, mais aussi de réduire les périodes d’arrêt de l’activité et de contenir les coûts de reprise.
Rationaliser la mise en conformité
Le niveau d’automatisation qu’apporte l’intelligence artificielle à la cybersécurité permet aux entreprises de rationaliser leurs efforts de mise en conformité en prenant en compte les obligations de protection et de confidentialité des données énoncées notamment dans le Règlement général sur la protection des données (RGPD) européen et la loi américaine sur la portabilité et la responsabilité en matière d’assurance maladie(HIPAA). Ces solutions sont également en mesure d’automatiser la production de rapports et la surveillance.
Apports de l’intelligence artificielle dans la cybersécurité
Utilisée en cybersécurité, l’intelligence artificielle permet la mise en oeuvre de différentes approches et tactiques pour détecter les cybermenaces :
IA générative et grands modèles de langage (LLM)
Les systèmes d’IA générative sont alimentés par de grands modèles de langage, qui sont des algorithmes d’apprentissage profond utilisant le traitement automatique du langage naturel (NLP) et sont entraînés sur d’immenses volumes de données. Lorsqu’elle est utilisée conjointement avec l’intelligence artificielle en cybersécurité, l’IA générative peut fournir une analyse contextuelle des attaques qui permet d’optimiser les défenses de manière préventive.
Ces différents modèles sont désormais capables d’analyser des schémas d’attaques et de générer des réponses qui s’adaptent aux tactiques évolutives des cybercriminels. En apprenant constamment à partir de vastes volumes de données, les systèmes d’IA générative sont en mesure d’identifier de nouvelles menaces et même de prédire les vecteurs d’attaque potentiels, permettant ainsi aux entreprises de renforcer leurs défenses de manière préventive.
IA et apprentissage automatique
L’IA auto-apprenante est l’intelligence artificielle optimale en cybersécurité. Contrairement aux algorithmes traditionnels, qui nécessitent des paramètres prédéfinis et des ensembles de données étiquetés, les solutions de cybersécurité basées sur l’IA peuvent s’entraîner elles-mêmes à l’aide de données non étiquetées, peaufinant ainsi continuellement leurs mécanismes de défense. Cela permet à ces solutions d’apprendre à combler les lacunes lorsque les données d’apprentissage disponibles sont limitées, comme c’est le cas pour les attaques naissantes et de type zero-day, les menaces internes et les attaques élaborées par des IA génératives.
Apprentissage automatique supervisé avec des données d’attaque connues
De vastes quantités d’informations relatives à des attaques connues sont utilisées pour entraîner des modèles d’apprentissage automatique supervisés. En utilisant des renseignements sur la manière dont les attaques ont été perpétrées et en analysant les comportements des attaquants, les modèles d’apprentissage automatique supervisés sont optimisés pour prédire et « tuer dans l’œuf » les futures attaques.
Les systèmes de détection et de réponse étendus (XDR) utilisent ce type d’intelligence artificielle en cybersécurité. Ces systèmes sont capables d’exploiter un historique de données pour identifier les schémas indiquant des menaces potentielles et améliorer ainsi leur capacité à détecter et à atténuer les risques en temps réel. En apprenant continuellement à partir de données récentes, les systèmes XDR alimentés par l’IA sont toujours plus efficaces contre des menaces en constante évolution, offrant ainsi aux entreprises une couche de protection dynamique.
Cette capacité de prédiction introduite par les modèles d’apprentissage automatique supervisé est fondamentale car elle permet aux entreprises non seulement de réagir, mais également de mieux anticiper et de neutraliser les menaces avant qu’elles ne causent des dommages importants. En outre, les modèles d’apprentissage automatique supervisé peuvent automatiser les tâches de cyberdéfense de routine, libérant ainsi des ressources précieuses et permettant aux équipes de cybersécurité de se concentrer sur des problèmes plus complexes nécessitant une intervention humaine.
Comment l’IA est-elle intégrée à la cybersécurité ?
L’IA est devenue une composante incontournable des solutions de cybersécurité. Voici quelques cas d’usage de l’IA dans la cybersécurité.
Apport de l’IA dans le recueil de renseignements sur les cybermenaces
Les opérations de traque et de recueil de renseignements sur les cybermenaces se sont considérablement améliorés grâce à l’intelligence artificielle. Notons par exemple l’utilisation de réseaux neuronaux profonds pour découvrir des cybermenaces telles que les messages de phishing, les ransomware et autres malwares.
L’IA peut être utilisée pour faciliter la collecte, le traitement et l’enrichissement des données relatives aux menaces en provenance de systèmes internes et de sources tierces (par exemple, les flux de renseignements sur les menaces). Elle peut également être utilisée pour identifier les menaces émergentes et créer des profils de menaces en corrélant et en contextualisant les données sur les menaces.
Les opérations de traque des menaces tirent également profit de l’intelligence artificielle. Grâce aux facultés d’analyse avancée et d’automatisation de l’IA, les analystes peuvent identifier plus efficacement les menaces et les vulnérabilités inconnues ou cachées. Ces outils peuvent également aider à hiérarchiser les menaces afin d’optimiser les réponses.
Détection des anomalies
L’observation de séquences inhabituelles dans tout type de données allant des journaux au trafic réseau, en passant par le comportement des utilisateurs et les appels d’API, est un cas d’utilisation idéal de l’intelligence artificielle. Les outils de cybersécurité assistés par l’IA excellent dans la surveillance en temps réel et la détection de toute activité anormale.
Si l’intelligence artificielle est capable d’isoler des séquences répétitives dans des volumes massifs de données, elle est également capable de les catégoriser et de les hiérarchiser. En attribuant automatiquement des niveaux de priorité aux événements de sécurité, les solutions assistées par l’IA évitent le surmenage des équipes de sécurité généré par la profusion d’alertes, avec pour conséquence la négligence d’incidents potentiels ou en cours de traitement.
Formation et développement en cybersécurité avec l’IA
L’intelligence artificielle est de plus en plus utilisée pour développer la formation à la cybersécurité basée sur des scénarios et des menaces réelles. Grâce à l’IA générative, il est possible de créer des parcours de formation proposant des simulations réalistes basées sur des scénarios dynamiques. Ces scénarios générés par l’IA s’adaptent en temps réel, reflétant la nature évolutive des cybermenaces, offrant ainsi une expérience de formation à la sécurité pratique, immersive et très motivante pour les participants.
Cette formation à la cybersécurité assistée par l’IA peut par exemple être utilisée pour apprendre aux équipes de sécurité à répondre aux cybermenaces dynamiques. Les participants peuvent se familiariser avec divers vecteurs d’attaque et stratégies de défense, ce qui leur permet de mieux comprendre leur fonctionnement, d’acquérir une expertise technique approfondie et d’améliorer leur capacité à faire preuve d’esprit critique et à réagir rapidement sous la pression.
Ce type de formation peut également être adapté aux utilisateurs finaux. Il est possible de créer des parcours de formation à la sécurité qui simulent des scénarios réels et qui peuvent également être utilisés pour élaborer des tests pour évaluer la capacité des utilisateurs finaux à détecter les menaces, telles que les e-mails de phishing.
Identification des bots avec l’intelligence artificielle
L’intelligence artificielle des systèmes de cybersécurité utilisés pour la détection des bots a pour objectif de distinguer l’activité générée par l’homme de l’activité automatisée exécutée par les machines. Pour faire cette distinction, les tactiques basées sur l’IA utilisent notamment :
L’identification des modèles de bot
Les défis associés aux CAPTCHA (Test de Turing public entièrement automatisé pour distinguer les ordinateurs et les humains).
L’analyse du protocole Internet (IP)
L’analyse du trafic
L’analyse du comportement des utilisateurs
Parmi les avantages potentiels de l’utilisation de l’intelligence artificielle dans les solutions de cybersécurité visant à détecter les bots, notons les éléments suivants :
Capacité à détecter les menaces très sophistiquées et les menaces zero-day
Réponse aux incidents automatisée et en temps réel
Adaptabilité dynamique
Analyse holistique en temps réel
Augmentation de la puissance et de l’efficacité avec l’apprentissage et l’évolution continus
Détection proactive
Réduction des faux positifs
Évolutivité
Parmi les méthodes d’utilisation de l’intelligence artificielle dans les solutions de cybersécurité visant à détecter, notons les éléments suivants :
Surveillance automatisée des menaces et réponse aux incidents
Prédiction des cybermenaces
Prise de décision s’appuyant sur les données pour la gestion des risques et les politiques avancées de cybersécurité
Prédiction des violations de données grâce à l’intelligence artificielle
L’utilisation de l’intelligence artificielle dans les solutions de cybersécurité visant à prévoir et à prévenir les violations de données permet de détecter les menaces plus efficacement et plus rapidement. Les solutions assistées par l’IA réduisent considérablement les risques de violation de données grâce à la possibilité de prévoir, d’identifier et de répondre aux menaces de manière proactive, pour minimiser l’impact des attaques par violation de données.
L’utilisation de l’analyse prédictive pilotée par l’IA permet d’identifier de manière proactive les vecteurs d’attaque de violation de données par les actions suivantes :
Analyser de grandes quantités de données en temps réel, y compris les donnés transitant sur le réseau, les données analysant le comportement des utilisateurs et les données issues des journaux des différents systèmes
Apprendre et évoluer en fonction des profils de menaces et des comportements émergeant
Surveiller en permanence l’activité du réseau pour détecter les menaces
Utiliser des algorithmes sophistiqués d’apprentissage automatique pour permettre aux systèmes d’IA d’apprendre à partir d’anomalies, de scénarios et d’activités suspectes
L’intelligence artificielle pour sécuriser la pratique du télétravail
Les deux plus grands apports de l’intelligence artificielle dans les fonctions liées au télétravail résident dans la cybersécurité et la surveillance de la conformité.
En effet, les solutions de cybersécurité assistées par l’IA ayant été déployées dans l’entreprise sont étendues aux utilisateurs nomades, en prenant en compte certaines particularités du télétravail comme l’utilisation intensive des appareils mobiles et la nécessité d’utiliser des connexions sécurisées.
Les puissantes capacités de surveillance et de détection des solutions assistées par l’IA sont particulièrement efficaces pour assurer la mise en conformité aux exigences tant internes que réglementaires.
Analyse des journaux de sécurité
Lors de l’analyse des données extraites des journaux de sécurité, l’intelligence artificielle utilise des algorithmes d’apprentissage automatique pour traiter de grandes quantités d’informations brutes et les transformer en informations exploitables. L’analyse des journaux de sécurité basée sur l’IA détecte les schémas suspects et les anomalies parmi les signatures de menaces connues. Grâce à cette utilisation de l’intelligence artificielle dans la cybersécurité, les données relatives au comportement des collaborateurs peuvent être ingérées à partir de multiples applications afin d’identifier les menaces d’initiés potentielles.
Une solution de cybersécurité assistée par l’IA est capable d’apprendre en permanence des données de journaux qu’elle analyse, améliorant ainsi sa capacité à reconnaître et à anticiper des types d’attaques inédits. De plus, ces outils savent corréler les informations en provenance de différents journaux et sources, fournissant ainsi une vue d’ensemble de la sécurité de l’entreprise. Cette approche globale permet de s’assurer que même les indicateurs de menace les plus anodins ne se retrouvent pas noyés dans d’immenses volumes de données au milieu des fichiers journaux.
Détection et prévention des menaces
L’intelligence artificielle est largement utilisée dans le domaine de la cybersécurité pour détecter et prévenir les menaces comme par exemple les malwares ou le phishing. Grâce à leur capacité à analyser les données et à identifier des modèles récurrents, les outils basés sur l’IA peuvent déceler des menaces de manière proactive et déclencher des alertes automatisées pour les neutraliser.
S’améliorant avec le temps, ces puissantes solutions sont capables d’évoluer et de s’adapter pour reconnaître les signes avant-coureurs d’attaques sophistiquées (ex : hameçonnage ciblé) ou de nouvelles attaques émergentes. Les outils de détection des menaces exploitant l’IA sont en mesure de distinguer plus précisément les activités bénignes des activités malveillantes en croisant de vastes ensembles de données et en relevant les anomalies anodines pouvant laisser présager une menace potentielle, ainsi qu’en filtrant les faux positifs.
Inconvénients de l’intelligence artificielle dans la cybersécurité
Dans les solutions de cybersécurité, l’efficacité de l’intelligence artificielle est indéniable. Cependant, il existe plusieurs inconvénients notables dont il faut être conscient afin d’atténuer les risques associés. Il s’agit notamment des éléments suivants :
Le déficit actuel de compétences en IA sur le marché peut rendre difficile le recrutement de personnel qualifié pour piloter les systèmes.
L’incapacité à expliquer comment les résultats ont été générés limite leur pertinence.
Le bias et la discrimination dus aux données introduites peuvent influencer négative la prise de décision.
Les outils d’IA générative peuvent entraîner une perte involontaire de propriété intellectuelle ou une fuite de données sensibles, ce qui entraînerait des risques pour la sécurité et la confidentialité des données.
Les modèles basés sur les invites de LLM sont sensibles aux attaques par injection.
L’intelligence artificielle intégrée à la cybersécurité renforce les défenses de sécurité
La puissance de l’intelligence artificielle dans les solutions de cybersécurité, associée à ses capacités d’apprentissage et d’évolution, permet aux entreprises d’adopter une approche proactive de la sécurité. Qu’il s’agisse de repousser les menaces persistantes avancées (APT) et les attaques zero-day ou d’empêcher les attaques de phishing et de malware d’atteindre les e-mails, les solutions de cybersécurité basées sur l’IA parviennent souvent à déjouer les failles. Malgré les défis qu’elle pose, l’IA occupe une place légitime dans l’éventail des solutions de cybersécurité de chaque entreprise.
