Le rôle de l’apprentissage automatique dans la cybersécurité

Les équipes informatiques deviendront-elles bientôt inutiles, remplacées par des outils de sécurité utilisant l’IA et capables de tout faire ? En un mot : non. Mais pour une réponse plus détaillée, il faut d’abord comprendre ce qu’est l’apprentissage automatique en cybersécurité et ce que l’avenir de cette technologie réserve aux entreprises.

Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ?

L’apprentissage automatique fait référence à la capacité des algorithmes à apprendre des modèles à partir de données existantes et à utiliser ces connaissances pour prédire des résultats sur de nouvelles données inconnues, sans être programmés à proprement dit. Plus vous fournissez d’informations au moteur d’apprentissage automatique, plus il peut analyser de données et, par conséquent, devenir plus précis.

Mais en quoi consiste l’apprentissage d’une machine à partir de données existantes ? Alors que la programmation traditionnelle exécute des tâches simples et prévisibles en suivant strictement des instructions détaillées, l’apprentissage automatique permet à l’ordinateur d’apprendre par lui-même grâce à l’expérience. En d’autres termes, il imite le comportement humain dans la manière de résoudre les problèmes.

Toutefois, le fait que l’apprentissage automatique puisse s’améliorer lui-même n’est pas la seule raison pour laquelle il est si facile de trouver ses modèles dans la jungle d’Internet. La quantité d’informations que les entreprises de différents secteurs doivent actuellement gérer est devenue trop importante pour que l’homme puisse s’y attaquer seul. En conséquence, les entreprises s’appuient sur l’apprentissage automatique pour traiter ces données et générer rapidement des informations exploitables.

Par exemple, une technique de ML appelée arbre de décision résout les dilemmes de classification et utilise certaines conditions ou règles dans le processus de prise de décision. Cette technique particulière est largement utilisée dans la fintech (pour l’approbation des prêts et l’évaluation du crédit) et le marketing.

Les solutions d’apprentissage automatique sont également utiles aux entreprises pour la collecte, l’organisation et l’analyse de grands volumes de données sur les clients. Il s’agit par exemple d’utiliser l’historique des achats ou le comportement type d’un client, comme ses habitudes de navigation en ligne. Grâce à ces données analysées, les entreprises peuvent ensuite recommander des produits adaptés aux préférences de leurs clients. Pensez à Netflix : avec un modèle basé sur le ML, il analyse l’historique de ses utilisateurs sur la plateforme pour compiler des recommandations de contenu appropriées. Les utilisateurs passent ainsi plus de temps à regarder le contenu de Netflix et sont plus satisfaits. De la même manière, les modèles de ML récupèrent des informations pertinentes pour un utilisateur donné sur le fil d’actualité de Facebook. Ils sont même capables de modérer le contenu sur Instagram.

L’apprentissage automatique peut également renforcer la cybersécurité d’une entreprise en détectant les menaces et en y répondant plus rapidement que les analystes humains. C’est ainsi qu’est née l’expression « sécurité par apprentissage automatique » qui, bien qu’encore un peu nébuleuse, décrit la manière dont l’apprentissage automatique est utilisé pour des tâches de sécurité telles que la détection de logiciels malveillants ou d’activités inhabituelles sur le réseau. Grâce à sa capacité à traiter des quantités très importantes de données, l’apprentissage automatique est devenu un outil essentiel pour assurer la sécurité des systèmes.

En outre, dans la plupart des outils d’assistance à la clientèle en libre-service, les utilisateurs interagissent généralement avec une machine plutôt qu’avec un être humain. Ces chatbots sont capables de répondre à des questions de base et de guider une personne vers un contenu pertinent sur le site web.

Enfin, même dans le domaine médical, l’apprentissage automatique joue un rôle important. Les modèles sont entraînés à analyser des images médicales ou d’autres informations, puis à rechercher les caractéristiques d’une maladie.

L’importance de la qualité des données dans la sécurité de l’apprentissage automatique

Pour tirer le meilleur parti de l’apprentissage automatique, vous devez lui fournir des données de grande qualité. L’apprentissage automatique ne peut analyser et apprendre que de ce que vous lui apportez, donc si les données sont erronées, les informations le seront aussi. C’est particulièrement important pour les entreprises qui utilisent l’apprentissage automatique pour faciliter la prise de décision. Sans données de qualité, les modèles de ML peuvent conduire à des décisions erronées.

Outre la précision, la sécurité de l’apprentissage automatique est également un élément essentiel de la qualité des données. Les informations sensibles doivent être préparées et protégées avant d’être introduites dans les modèles de ML. Certaines plateformes de ML, bien que puissantes, présentent des vulnérabilités qui pourraient exposer les données si elles ne sont pas gérées avec soin. En bref, les données de qualité doivent être à la fois précises et sécurisées.

Les quatre types d’apprentissage automatique

L’apprentissage automatique se divise traditionnellement en quatre grandes sous-catégories qui sont définies par la manière dont la machine apprend :

• Les modèles d’apprentissage automatique supervisé s’appuient fortement sur des « enseignants », c’est-à-dire des modèles formés à l’aide d’ensembles de données étiquetées, qui leur permettent d’apprendre et de devenir plus précis au fil du temps. Par exemple, si vous voulez apprendre à l’algorithme à identifier les chats, vous devrez lui fournir des images de chats et d’autres objets, tous étiquetés par des humains.

• L’apprentissage automatique non supervisé recherche des modèles et des éléments communs dans les données. Ce type d’apprentissage automatique permet de trouver des similitudes et des tendances que les humains ne recherchent pas explicitement.

• L’apprentissage automatique semi-supervisé se situe entre l’apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé. Dans ce cas, le modèle est formé à partir d’une petite quantité de données étiquetées et d’un grand nombre de données non étiquetées. Cette méthode d’apprentissage est utile lorsqu’il y a beaucoup de données non étiquetées et qu’il est trop difficile (ou trop coûteux) de les étiqueter toutes.

• L’apprentissage automatique par renforcement consiste pour un algorithme à apprendre de nouvelles tâches en interagissant avec un environnement dynamique. Ici, il est récompensé pour les actions correctes, qu’il s’efforce de maximiser, et puni pour les actions incorrectes. Ce type d’apprentissage automatique est largement utilisé dans le domaine de la cybersécurité, car il permet de détecter un plus grand nombre de cyberattaques.

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Cas d’utilisation de l’apprentissage automatique dans le domaine de la cybersécurité

La cybersécurité étant un environnement dans lequel les menaces, les technologies et les réglementations évoluent sans cesse, l’agilité de l’apprentissage automatique s’avère très utile.

Les modèles alimentés par le ML sont capables de traiter d’énormes quantités de données et, par conséquent, de détecter rapidement les incidents critiques. Ainsi, l’apprentissage automatique permet aux organisations de détecter différents types de menaces, comme les malwares, les manquements aux politiques ou les menaces internes, en surveillant constamment le réseau pour détecter les anomalies. En effet, les algorithmes basés sur le ML apprennent à identifier, par exemple, de nouveaux fichiers malveillants ou activités suspectes sur la base des attributs et des comportements des malwares précédemment détectés.

En outre, l’utilisation de l’apprentissage automatique s’avère être une bonne méthode pour filtrer la boîte de réception de votre entreprise en écartant les e-mails non sollicités, indésirables et infectés par des virus, susceptibles de contenir des pièces jointes pernicieuses telles que des malwares ou des rançongiciels. Par exemple, le modèle d’apprentissage automatique utilisé par Gmail ne se contente pas de passer au crible les spams, il génère également de nouvelles règles basées sur ce qu’il a appris par le passé. Les méthodes de ML, associées à des techniques de traitement du langage naturel, sont également capables de détecter les domaines d’hameçonnage en s’appuyant sur les caractéristiques qui distinguent des domaines d’hameçonnage des domaines légitimes.

Enfin, l’apprentissage automatique contribue de manière significative à la détection et à la prévention des fraudes en ligne. En utilisant des algorithmes de ML, les entreprises parviennent à identifier des activités suspectes dans les données transactionnelles. Ces algorithmes sont formés pour reconnaître les processus de paiement normaux et signaler les processus suspects. En outre, les moteurs basés sur le ML peuvent être entraînés à repérer les changements de tactique des cybercriminels, car ils s’entraînent automatiquement à reconnaître de nouveaux schémas de fraude.

Ces exemples illustrent quelques cas d’utilisation de l’apprentissage automatique dans le domaine de la cybersécurité. Mais il en existe bien d’autres, comme la gestion des vulnérabilités, qui améliorent considérablement la cybersécurité des entreprises.

Alors, s’agit-il d’IA, d’apprentissage automatique ou d’apprentissage profond ?

Ces termes (intelligence artificielle, apprentissage automatique et apprentissage profond) sont souvent utilisés de manière interchangeable. Nous avons déjà défini l’apprentissage automatique, voyons maintenant comment il est lié à l’intelligence artificielle et à l’apprentissage profond.

L’intelligence artificielle, au sens large, est un ensemble de technologies qui permettent aux ordinateurs d’effectuer diverses tâches avancées d’une manière similaire à celle dont les humains résolvent les problèmes. L’apprentissage automatique est donc un sous-domaine de l’intelligence artificielle.

L’apprentissage profond est quant à lui un sous-ensemble de l’apprentissage automatique. Il imite la structure et les fonctions du cerveau humain. Ces systèmes utilisent des réseaux neuronaux artificiels qui fonctionnent comme les neurones du cerveau. Ces neurones, également appelés nœuds, sont utilisés dans les chatbots ou les véhicules autonomes.

Différence entre l’apprentissage automatique, l’intelligence artificielle, l’apprentissage profond et la cybersécurité

Même si l’apprentissage automatique pose certains problèmes lorsqu’il est appliqué à la cybersécurité (par exemple, la difficulté de collecter de grandes quantités d’échantillons de certains malwares pour que l’apprentissage automatique puisse en tirer des enseignements), il reste l’approche la plus courante et le terme le plus utilisé pour décrire les applications d’IA dans ce secteur.

Dans les cas où l’apprentissage superficiel (ou apprentissage automatique traditionnel) ne suffit pas, il convient d’utiliser l’apprentissage profond. Par exemple, lorsqu’il s’agit de traiter des données très complexes telles que des images et des textes non structurés ou lorsque des dépendances temporelles doivent être prises en compte.

L’avenir de l’apprentissage automatique dans la cybersécurité

Compte tenu de l’abondance d’outils d’IA, il est facile de comprendre comment cette technologie peut devenir plus performante que nous, les humains, pour certaines tâches. Heureusement (ou non), l’apprentissage automatique n’est pas la panacée en matière de cybersécurité. Cependant, il apporte et continuera d’apporter une aide considérable aux équipes chargées de la cybersécurité ou des technologies de l’information en réduisant la charge de travail.

Étant donné que de nombreux appareils (comme les téléphones et les ordinateurs portables) se connectent quotidiennement aux réseaux de l’entreprise, il est pratiquement impossible pour les équipes informatiques de contrôler chaque dispositif. Grâce au profilage des appareils basé sur l’IA, vous pouvez améliorer l’empreinte digitale des terminaux et mieux comprendre le type et la quantité de terminaux qui se connectent à votre réseau. Cela vous aidera à créer des règles de segmentation efficaces et à empêcher les appareils indésirables (y compris, potentiellement, les pirates) de se connecter.

De plus, l’utilisation de l’apprentissage automatique peut améliorer votre stratégie de cybersécurité en aidant votre équipe informatique à élaborer des recommandations de politique pour les dispositifs de sécurité tels que les pare-feu. Dans ce cas, l’apprentissage automatique apprend quels appareils sont connectés au réseau et ce qui constitue un comportement normal de l’appareil. Par ailleurs, les systèmes dotés de la technologie ML sont en mesure de faire automatiquement des suggestions spécifiques, évitant à votre équipe de consulter manuellement différentes listes de contrôle d’accès conflictuelles pour chaque appareil et chaque segment de réseau.

Ainsi, l’intégration de l’intelligence artificielle dans la sécurité, en particulier grâce à l’apprentissage automatique, peut améliorer considérablement la façon dont votre cadre de cybersécurité s’adapte à l’évolution du paysage informatique. Avec l’augmentation quotidienne du nombre d’appareils et de menaces en ligne, les ressources humaines disponibles pour y faire face se raréfient. Dans un tel environnement, l’apprentissage automatique aide à résoudre diverses situations et scénarios complexes de cybersécurité à grande échelle, tout en assurant une surveillance constante 24 h/24 et 7 j/7.

Les défis de l’apprentissage automatique dans le domaine de la cybersécurité

Comme dans la vie, les choses qui nous apportent le plus de valeur ajoutée s’accompagnent de leurs défis. Après tout, on ne peut pas s’attendre à de bons résultats sans y consacrer quelques efforts. Il en va de même pour l’utilisation de l’apprentissage automatique dans le domaine de la cybersécurité. Il peut être incroyablement puissant, mais pour en tirer le meilleur parti, il faut franchir quelques obstacles. Voici donc quelques défis que vous pourriez rencontrer en appliquant le ML à la sécurité des données :

• Adaptation aux menaces : Les cybermenaces deviennent de plus en plus complexes, ce qui oblige les modèles de ML à se perfectionner en permanence pour identifier efficacement les nouvelles vulnérabilités. Cette adaptation permanente est essentielle pour garantir que les systèmes de sécurité des ML restent capables de contrer les dernières tactiques employées par les pirates.

• Attaques adverses (ML poisoning, ou falsification de l’apprentissage automatique) : En manipulant les données d’entrée ou en introduisant des données trompeuses, les attaquants peuvent compromettre l’efficacité d’un modèle de ML, ce qui réduit la fiabilité du système et met en péril les opérations en rendant plus difficile l’identification précise des activités malveillantes.

• Problèmes opérationnels : L’intégration de l’apprentissage automatique dans un cadre de cybersécurité établi n’est pas toujours simple. Il y a quelques défis à relever, comme la complexité du processus de mise en œuvre, le risque de faux positifs qui peut alourdir la charge de travail des analystes, les exigences en matière de conformité réglementaire et la disponibilité limitée de professionnels compétents à la fois dans le domaine du ML et de la cybersécurité.

Comment NordPass utilise-t-il l’apprentissage automatique ?

L’apprentissage automatique offre un large éventail d’applications pour les entreprises, qu’il s’agisse de la cybersécurité ou simplement pour améliorer la satisfaction des clients. L’intelligence artificielle faisant toujours la une des journaux, il est probable que les cas d’utilisation se multiplient à l’avenir. Toutefois, l’apprentissage automatique dans le domaine de la sécurité informatique sera l’un des domaines clés qui continueront d’évoluer.

NordPass est l’une des entreprises qui utilisent l’apprentissage automatique. Notre objectif est d’offrir plus de précision et de commodité à nos clients. Notre moteur de remplissage automatique s’appuie fortement sur l’apprentissage automatique pour catégoriser avec précision le champ qu’il doit remplir sur un site web ou une application, qu’il s’agisse d’un formulaire d’inscription, de carte bancaire ou d’informations personnelles. Vous vous souvenez des réseaux neuronaux artificiels abordés précédemment ? C’est exactement ce qu’il a appris à faire !

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