L’IA et l’apprentissage automatique ont bouleversé de nombreux secteurs d’activité. De la logistique à la finance en passant par le marketing, les applications possibles de l’IA sont infinies. Récemment, l’IA s’est également fait remarquer dans le domaine de la cybersécurité. Découvrez ci-dessous les principales applications de l’IA et de l’apprentissage automatique dans le domaine de la cybersécurité, ainsi que certains de ses avantages et inconvénients.
Qu’est-ce que l’IA ?
L’intelligence artificielle désigne un programme informatique imitant l’intelligence humaine dans l’exécution de diverses tâches. L’objectif de ces logiciels est d’automatiser les tâches et de favoriser la productivité. Grâce à l’apprentissage automatique (la capacité d’utiliser les données accumulées pour améliorer les performances), l’IA devient de plus en plus performante au fil du temps, souvent même davantage qu’avec une intervention humaine et une reprogrammation constante.
En quoi l’IA diffère-t-elle d’une approche traditionnelle de la cybersécurité ?
Bien entendu, les solutions de cybersécurité traditionnelles et celles basées sur l’IA diffèrent considérablement dans leur approche de la gestion des menaces, en particulier des cyberattaques utilisant elles-mêmes l’IA.
La principale différence est évidente : les solutions traditionnelles s’appuient principalement sur des systèmes de détection basés sur les signatures. Elles ne peuvent donc reconnaître que les menaces déjà identifiées. En revanche, les solutions basées sur l’IA utilisent l’apprentissage automatique pour analyser les modèles dans les ensembles de données, ce qui leur permet d’identifier les menaces connues et inconnues.
Les solutions traditionnelles utilisant des règles et des comportements prédéfinis pour identifier les menaces, elles ne détectent pas certaines anomalies ou dérives. Les solutions basées sur l’IA, en revanche, apprennent des schémas et identifient facilement les activités inhabituelles, ce qui les rend particulièrement efficaces pour détecter les menaces internes et les nouvelles méthodes d’attaque.
De plus, les solutions traditionnelles peuvent générer un grand nombre de faux positifs, mettant à rude épreuve les équipes de sécurité et engendrant une baisse de la vigilance. Parce que les outils basés sur l’IA analysent et donc comprennent mieux le contexte de chaque activité, ils parviennent non seulement à réduire le nombre de faux positifs, mais aussi à améliorer la précision des alertes face aux menaces.
Il convient bien sûr de préciser que les solutions traditionnelles, en raison de leur faible puissance de traitement, sont susceptibles de se heurter à des difficultés dans le traitement de grandes quantités de données en temps réel, en particulier dans les grands réseaux. Les solutions basées sur l’IA excellent dans le traitement rapide de très grandes quantités de données, ce qui les rend parfaitement adaptées à la cybersécurité professionnelle.
Les avantages de l’IA dans le domaine de la cybersécurité
L’IA étant capable de travailler de manière autonome et de s’améliorer au fil du temps, elle s’est avérée extrêmement utile pour les entreprises de tous les secteurs. Les avantages sont particulièrement visibles dans le secteur de la cybersécurité. Les cyberattaques sont malheureusement devenues de plus en plus sophistiquées au cours de ces dernières années. Toute omission d’une information cruciale liée à la cybersécurité peut être préjudiciable à une entreprise.
Les mesures de cybersécurité conventionnelles basées sur des algorithmes ordinaires ne faisant pas appel à l’IA ne suffisent pas toujours à empêcher les cyberattaques. Voici les principaux avantages de l’IA dans le domaine de la cybersécurité :
Détection des nouvelles menaces
Les hackers inventent sans cesse de nouveaux moyens de pénétrer dans les systèmes et de causer des dommages. De nombreux outils de cybersécurité permettent d’identifier ces menaces et de les éliminer immédiatement. Cependant, il est pratiquement impossible de faire face à toutes les nouvelles menaces sans l’aide de l’IA.
L’intelligence artificielle ne s’appuie pas sur une base de données déterminée de menaces de cybersécurité connues, comme le font souvent les logiciels traditionnels. En analysant les programmes malveillants antérieurs, en recherchant sur le Web des informations sur les nouvelles menaces et en analysant en profondeur toute l’activité d’un système donné, elle parvient à identifier des menaces jusqu’alors inconnues et elle avertit immédiatement l’utilisateur du système.
Meilleure gestion de la vulnérabilité
Plus l’organisation est grande et plus il y a d’appareils et d’utilisateurs connectés à une base de données spécifique, plus il est difficile de déterminer les vulnérabilités les plus critiques. L’intelligence artificielle peut analyser en permanence tous les appareils, les autorisations, les habitudes des utilisateurs et les logiciels. Elle peut ensuite croiser ces informations avec ses connaissances sur les menaces de cybersécurité les plus graves.
L’IA parvient ainsi à déterminer quels systèmes, appareils ou utilisateurs sont les plus vulnérables à une cyberattaque. Les solutions d’IA les plus perfectionnées sont même en mesure d’indiquer les pertes financières potentielles résultant d’une vulnérabilité spécifique.
Amélioration de la sécurité des terminaux
Un terminal désigne tout dispositif connecté à un réseau donné. Par exemple, les entreprises ont souvent des centaines d’appareils connectés à leur réseau. Chacun de ces appareils est susceptible d’être piraté. De nombreuses entreprises ont mis en place diverses solutions de cybersécurité, telles que des logiciels antivirus et des pare-feu.
La plupart des logiciels de cybersécurité classiques s’appuient sur des signatures pour détecter les menaces. Ces signatures sont mises à jour en permanence, au fur et à mesure que de nouvelles menaces sont détectées et enregistrées dans le système. Cependant, si les utilisateurs ne mettent pas à jour les logiciels ou si les développeurs ne repèrent pas les nouvelles menaces, de nombreux appareils continuent à utiliser des logiciels de cybersécurité obsolètes.
La protection des terminaux basée sur l’IA et l’apprentissage automatique plutôt que sur les signatures est nettement plus sûre. Les logiciels basés sur l’IA parviennent à repérer les comportements suspects en se basant sur des modèles et des signes subtils. Comme indiqué précédemment, ils peuvent même découvrir des menaces et des vulnérabilités totalement nouvelles grâce à leur réseau neuronal. Cette capacité les rend beaucoup plus autonomes et moins dépendants des développeurs et de la bonne volonté des utilisateurs en ce qui concerne l’installation des mises à jour.
L’apprentissage dans la durée
Les logiciels de cybersécurité traditionnels nécessitent des mises à jour pour fonctionner correctement. D’une certaine manière, ces logiciels deviennent plus limités au fil du temps si l’utilisateur n’installe pas les mises à jour. C’est exactement le contraire pour les logiciels basés sur l’IA : plus ils sont exposés à davantage de données, plus ils deviennent intelligents. L’IA est capable d’identifier des modèles en analysant de nouvelles données et d’utiliser ces informations pour construire en permanence son réseau neuronal, ce qui la rend de plus en plus performante.
Amélioration de l’expérience utilisateur
L’IA peut être extrêmement utile pour améliorer l’expérience utilisateur. Par exemple, ici chez NordPass, nous avons intégré l’apprentissage automatique dans notre solution de remplissage automatique, ce qui rend le nouveau système de remplissage automatique amélioré beaucoup plus précis et plus rapide que n’importe quelle solution basée sur la signature.
Les inconvénients de l’IA dans le domaine de la cybersécurité
Les avantages de l’IA en cybersécurité sont indéniables. Toutefois, certains défis en matière de cybersécurité doivent également être pris en compte :
L’IA peut également être utilisée par des acteurs malveillants
Les hackers peuvent, eux aussi, utiliser l’IA. Plus précisément, ils peuvent la manipuler. Lors de la création de nouveaux logiciels malveillants et de l’écriture de codes malveillants, les pirates peuvent analyser les réactions de l’IA. Ils peuvent ensuite modifier le logiciel malveillant de manière à ce que l’IA ne puisse plus le détecter correctement. Au contraire, l’IA agira en faveur du pirate et contribuera même à l’attaque.
Elle nécessite des ressources importantes
L’IA est compliquée et nécessite des ressources considérables. Par le terme « ressources », on entend des moyens financiers, du talent et le plus grand nombre possible de données sur la cybersécurité et les logiciels malveillants. (Plus les données fournies à l’IA sont nombreuses, plus l’IA est précise). Une IA manquant de données essentielles et n’étant pas mise en œuvre par un expert ne parviendra probablement pas à détecter les menaces. En définitive, une IA mal exécutée fera plus de mal que de bien.
Bien entendu, toutes les entreprises de cybersécurité n’ont pas les moyens d’intégrer l’IA dans leurs pratiques. Il va sans dire que les entreprises qui n’ont pas recours à l’IA ne sont pas nécessairement mauvaises ou peu fiables. Toutefois, lorsque vous choisissez une solution de cybersécurité basée sur l’IA pour votre entreprise, assurez-vous que le fournisseur maîtrise son sujet et que l’outil vous permettra de relever les défis de cybersécurité cités plus haut.
Types d’outils de cybersécurité basés sur l’IA
Les solutions d’IA en matière de cybersécurité peuvent être divisées en plusieurs types, notamment :
- Les outils de détection des anomalies permettent d’identifier les variations par rapport au comportement normal du réseau ou de l’utilisateur. Ils analysent des modèles afin de détecter des activités inhabituelles qui pourraient indiquer une faille, une menace interne ou d’autres activités malveillantes.
- Les outils d’analyse comportementale permettent d’identifier les comportements habituels des utilisateurs, des appareils et des entités au sein d’un réseau. Ils parviennent à identifier des actions anormales, détectant ainsi des menaces avancées dont les signatures ne sont pas toujours reconnaissables.
- Les outils d’analyse prédictive utilisent des données historiques et des algorithmes d’apprentissage automatique pour prédire les cybermenaces, les vulnérabilités ou les attaques potentielles. Cette approche proactive permet aux organisations de prendre des mesures préventives.
- Les outils de sécurité réseau surveillent le trafic réseau en temps réel, en identifiant les schémas anormaux qui pourraient indiquer une faille ou une intrusion. Ils accélèrent la détection et la réponse aux menaces.
- Les outils de détection des menaces basés sur l’apprentissage profond analysent et comprennent les relations complexes au sein des données, détectant ainsi des menaces sophistiquées qui pourraient être trop sophistiquées pour les solutions traditionnelles.
- Les outils de gestion des informations et des événements de sécurité analysent les données de sécurité provenant de diverses sources afin de fournir une vue d’ensemble de la posture de sécurité d’une organisation et d’identifier les menaces potentielles.
Conclusion
De nouvelles cybermenaces apparaissent chaque jour et les entreprises sont plus vulnérables que jamais face aux hackers. L’IA et l’apprentissage automatique sont probablement la meilleure solution pour aider les entreprises à toujours conserver la maîtrise de la situation. Avec une meilleure prédiction des menaces, une meilleure sécurité des terminaux et différents autres avantages, les solutions de cybersécurité basées sur l’IA sont certainement en passe de devenir incontournables.