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.

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.

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 logiciels malveillants 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 ?

Souvent, ces termes (intelligence artificielle, apprentissage automatique et apprentissage profond) sont 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.

Il semble donc essentiel d’intégrer des pratiques de cybersécurité davantage basées sur le ML dans les processus quotidiens de votre entreprise si vous souhaitez améliorer votre cybersécurité. 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.

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, nous verrons probablement encore plus de cas d’utilisation à l’avenir, qui bénéficieront également à la cybersécurité de l’entreprise.

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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