Comment l’intelligence artificielle transforme la cybersécurité

L’intelligence artificielle (IA) est une sous-catégorie des sciences de l’informatique qui cherche à réduire la dépendance à l’intelligence humaine dans le but d’automatiser et de faciliter les opérations. À cette fin, l’IA construit des machines intelligentes pouvant réaliser certaines tâches à la place des humains.

Face aux progrès de la technologie de l’IA et au besoin croissant d’une cybersécurité intelligente et efficace, il convient d’appréhender la cybersécurité avec l’IA. Mais, bien que l’IA offre plusieurs avantages pour la cybersécurité, elle présente aussi des obstacles uniques. Cet article examine la manière dont l’IA modifie la cybersécurité et ce que vous devez regarder si vous envisagez de fusionner les deux.

L’idée derrière l’IA est de collecter et d’analyser des données pour prendre des décisions informées grâce au machine learning, sans interférence de l’homme. Lorsque les décisions sont prises, les informations réunies sont utilisées pour affiner et améliorer les décisions et les résultats futurs. Cela est possible grâce aux trois principes de l’IA : apprendre, raisonner et s’auto-corriger.

Alors que la technologie de l’IA continue de fonctionner en s’appuyant sur ces trois principes, elle reproduit une forme d’intelligence de l’être humain. La capacité à apprendre et à faire des ajustements en fonction des résultats est l’une des raisons pour lesquelles l’IA et le machine learning sont aussi prometteurs en tant qu’outil de cybersécurité.

Comparaison entre machine learning supervisé et non supervisé

L’IA ou le machine learning peuvent être réalisés de manière supervisée ou non supervisée.  

Apprentissage IA supervisé

Concernant l’IA supervisée, les humains forment la machine en utilisant des informations ayant déjà été étiquetées pour un but spécifique. On pourrait comparer l’apprentissage supervisé à un étudiant qui apprend grâce à l’aide d’un enseignant. Il peut vous donner une réponse explicite en s’appuyant sur les connaissances qu’il a déjà.

La formation supervisée aide la machine à apprendre comment détecter des schémas, et comment les étiquettes de données d’entrée et de sortie sont liées, le tout dans le but de fournir des résultats précis. L’apprentissage supervisé est performant car il permet à un être humain de classer les données. Lorsqu’un classement est nécessaire (par exemple pour filtrer des URL, détecter des antivirus ou identifier des spams), il est très efficace.

La difficulté que présente l’apprentissage de l’IA supervisé concernant la cybersécurité est le fait qu’une grande quantité de données à analyser n’a pas d’étiquette. Pour que l’apprentissage supervisé soit vraiment efficace, il faudrait que beaucoup de données soient bien étiquetées. Et, si quelqu’un décide de créer une nouvelle étiquette en fonction de certains attributs, c’est une étape supplémentaire qu’il faudra probablement réaliser encore et encore.

Apprentissage de l’IA non supervisé

Concernant l’IA non supervisée, les données non étiquetées sont présentées à l’algorithme, qui les analyse pour détecter des clusters ou des schémas sans intervention de l’homme. Comparée à l’IA supervisée, l’IA non supervisée permet de réaliser des tâches plus complexes.  

L’IA non supervisée peut trouver des schémas n’ayant jusque-là pas été reconnus. Contrairement aux données étiquetées, les données non étiquetées pour l’apprentissage non supervisé peuvent être obtenues depuis un ordinateur, sans intervention manuelle.

Si vous savez que vous voulez identifier des schémas de données mais que vous ne savez pas ce que vous cherchez, une approche par apprentissage non supervisé est particulièrement utile. Étant donné que les attaquants changent leurs méthodes en permanence, l’apprentissage non supervisé présente un grand potentiel pour être utilisé dans le but de chercher tout ce qui n’est pas ordinaire, au lieu de se concentrer uniquement sur les menaces connues.

Cybersécurité est le terme utilisé pour décrire les mesures collectives prises pour protéger les réseaux, les serveurs, les ordinateurs, les appareils et leurs données contre les accès non autorisés des potentiels acteurs malveillants. Alors que les services en ligne et l’Internet des objets (IdO) continuent de se développer, la cybersécurité est de plus en plus importante pour la réussite et la survie des entreprises, quel que soit le secteur.

Le principal objectif de la cybersécurité est de garder votre entreprise à l’abri d’interruptions de service coûteuses ou d’attaques qui affectent votre réputation, mais aussi de protéger les utilisateurs et leurs données personnelles. Face aux quantités importantes de données qui sont collectées, gérées et stockées au quotidien, la cybersécurité est essentielle pour protéger les informations sensibles telles que des secrets professionnels, des dossiers financiers et les données confidentielles des utilisateurs.

Difficultés principales de la cybersécurité

Malgré les progrès de la cybersécurité, il existe 4 difficultés permanentes auxquelles les entreprises sont confrontées pour sécuriser leurs réseaux et leurs services :

• Devoir chercher manuellement les menaces prend du temps et de l’argent, ce qui signifie que des attaques supplémentaires peuvent potentiellement ne pas être détectées.
  
  

• La propagation géographique entre les systèmes informatiques et les différences d’infrastructure rend plus difficile le suivi des incidents malveillants.
  
  

• Les attaquants utilisent des adresses IP cachées ou dynamiques pour rester anonymes en ayant recours à des outils tels que des serveurs proxy, des navigateurs Tor ou des VPN (Virtual Private Networks).
  
  

• Étant donné qu’il est très difficile de prévoir les attaques avant qu’elles ne surviennent, les organisations finissent généralement par adopter une approche réactive face à la cybersécurité, plutôt qu’une approche proactive.

L’IA procure aux organisations un ensemble d’outils supplémentaires pour les aider à faire face à ces difficultés, tout en renforçant leur sécurité et celle de leurs utilisateurs contre les cyberattaques. Si le fait d’intégrer l’IA à votre stratégie de cybersécurité ne peut pas garantir le fait qu’il n’y aura pas de failles, vous pourrez tout de même renforcer plus facilement votre sécurité. 

Les mesures traditionnelles de cybersécurité sont précieuses, surtout lorsqu’elles se cumulent. Mais bien que ces techniques soient efficaces contre les menaces déjà connues, elles ne permettront pas de repousser les menaces n’ayant pas encore été identifiées. C’est là qu’intervient l’IA.

Pourquoi intégrer l’IA à la cybersécurité ?

La meilleure manière de détecter les menaces, connues ou non, est d’intégrer une cybersécurité traditionnelle et basée sur l’IA. Voilà pourquoi :

1. Détection proactive des anomalies — Grâce à l’analyse des comportements et à l’évolution en direct des paramètres comportementaux, l’IA aide à identifier les anomalies pouvant indiquer une attaque avant qu’elle ne survienne. Cela est vrai, y compris si ce type d’attaque est inédit. L’IA peut aussi être utilisée pour trouver des attaques « basses et lentes » conçues pour contourner les systèmes basés sur des règles.
   
   

2. Réponse aux fuites en temps réel — L’IA génère immédiatement et de manière autonome un correctif de défense dès qu’une attaque a été identifiée. Donc, lorsque ces menaces sont détectées, ces correctifs permettent à l’IA et au machine learning d’entrer en action, soit en alertant votre équipe en charge de la cybersécurité soit en répondant automatiquement en temps réel, sans engagement humain.
   
   

3. Prédiction des fuites futures — Grâce à l’IA et au machine learning, de grandes quantités de types de données variés peuvent être traitées rapidement, ce qui permet d’anticiper les menaces avant qu’elles ne surviennent.

La capacité de l’IA à apprendre de manière perpétuelle est sa caractéristique la plus utile lorsqu’il s’agit de cybersécurité. Un apprentissage approfondi et automatisé permet à l’IA de comprendre les comportements des réseaux et d’identifier des schémas, ce qui vous permet de bien détecter, répondre et prévoir les cybermenaces.

Toutefois, ce ne sont pas les seuls avantages de l’IA quant à la cybersécurité. Sa capacité à apprendre, à raisonner et s’auto-corriger présente d’autres avantages qui illustrent la manière dont l’IA modifie la cybersécurité.

Tâches Simplifiées

Avec l’IA, il devient bien plus facile de maintenir constamment des procédures de sécurité qui incluaient auparavant une longue liste de tâches fastidieuses réalisées par des humains. L’IA peut aider à éliminer ces tâches, ce qui libère votre équipe informatique pour qu’elle se concentre sur autre chose.

Manipulation Simplifiée des Données

Au niveau de l’entreprise, de grandes quantités de données sont traitées et transférées tous les jours. Traditionnellement, les gens devaient les sécuriser et les évaluer manuellement. Avec l’IA, ces procédures peuvent être automatisées, y compris l’examen de ces données pour détecter d’éventuelles menaces. Cela rend la détection et la réponse aux menaces beaucoup plus efficaces.

Réduction des coûts informatiques

Étant donné qu’il faut moins d’efforts humains pour détecter et répondre aux attaques, la cybersécurité devient moins coûteuse. Selon Capgemini, la réduction moyenne du coût est de 12 %. Certaines organisations peuvent réduire leurs coûts de plus de 15 %.

Une sécurité globalement « plus intelligente »

Plus la quantité de données collectées et analysées sur le temps est grande, plus l’IA apprendra à partir des schémas et des décisions. Au fur et à mesure que sa capacité à détecter et à répondre aux activités malveillantes s’améliore, votre sécurité générale s’améliore aussi.

Outre la prédiction, la détection et la réponse rapide aux menaces, l’IA et les technologies automatisées peuvent être appliquées à plusieurs fonctions de cybersécurité, notamment :

• Détection des fraudes — réduire les risques financiers pour les utilisateurs et les entreprises en prédisant les comportements inhabituels

   

• Détection des malwares — prédire de futures infections en utilisant les schémas connus depuis de précédents malware

   

• Évaluation des risques du réseau — qu’il s’agisse des risques affectant divers segments du réseau en analysant les données de précédentes menaces ou d’identifier quelles parties sont les cibles les plus probables

   

• Remédiation des vulnérabilités — apprendre à faire la différence entre les comportements types et anormaux des utilisateurs, qui pourraient être le signe d’une attaque, en mettant proactivement en lumière les vulnérabilités pour les combattre

   

• Filtrage des spams — utiliser les algorithmes pour savoir si les emails entrants sont légitimes ou non

   

• Détection des botnet — identifier une invasion potentielle de botnet en s’appuyant sur les comportements légitimes et illégitimes des utilisateurs et sur les schémas de trafic

   

• Authentification de l’utilisateur — garantir la légitimité des utilisateurs en cherchant les comportements bizarres et en appliquant l’identification biométrique

   

• Protection des endpoints — combiner la géolocalisation et les fuseaux horaires avec les schémas comportementaux attendus pour identifier les activités suspectes concernant les ressources de l’entreprise dans le monde

   

S’il est désormais clair que l’intégration de l’IA à votre posture de cybersécurité générale présente de nombreux avantages, il existe également des inconvénients dont il faut avoir conscience.

Ajouter l’IA et le machine learning peut être la meilleure chose à faire pour améliorer votre profil de cybersécurité. Mais il existe de potentiels obstacles qu’il faut surmonter avant de décider quand, où et comment intégrer l’IA à votre plan général de sécurité.

Biais potentiel

L’une des qualités innées de l’être humain est la formation de biais, qu’il n’est pas toujours facile d’identifier. Malheureusement, l’IA est aussi sujette aux biais, mais il est plus difficile de les identifier dans la technologie que chez les gens.

En matière de cybersécurité, les informations humaines, le contexte et les connaissances sont transmis à l’IA pour aider à gérer les risques et les zones d’ombres que nous constatons. Donc, si l’IA est un excellent outil de cybersécurité pour les raisons précédemment mentionnées, elle peut aussi refléter les biais des humains qui lui ont été intentionnellement ou involontairement transmis, notamment les idéologies, le genre, la race, l’âge, les handicaps et autres.

Alors que l’IA est de plus en plus présente en cybersécurité, il deviendra de plus en plus important de faire confiance au fait que les résultats obtenus par l’IA soient dépourvus de tout biais. S’il n’y a pas de vérifications, l’IA biaisée pourrait engendrer des problèmes importants en termes de diversité et de cybersécurité. Si vous choisissez d’intégrer l’IA à votre posture de cybersécurité, votre équipe devra être consciente des risques potentiels, notamment :

• Règles commerciales biaisées — Les algorithmes sont créés pour s’aligner aux règles de la logique commerciale, lesquelles sont rédigées par des êtres humains ayant leurs propres biais (souvent inconscients). Pour cette raison, l’IA peut refléter les hypothèses de risques de sécurité inconscients de ceux qui les ont émises.

 

• Données de formation étroites — L’IA ne peut prendre des décisions qu’à partir des données de formation qu’elle a reçues, lesquelles sont par essence neutres jusqu’à ce qu’elles soient filtrées par des humains et leurs biais. Le temps d’élaborer les algorithmes, le biais de l’homme a affecté les décisions des échantillons, des classeurs de données et la valeur apportée aux données de formation.

 

• Collaborateurs non variés — Lorsque ceux qui contribuent à la formation de l’IA sont trop similaires, il devient très difficile de s’assurer de la diversité des algorithmes, ce qui est pourtant nécessaire pour procurer de l’équilibre et de l’équité lors de leur application.

Construire des équipes variées qui comprennent l’importance de la diversité et les risques de biais de l’IA peut permettre de garantir des algorithmes équitables et des données de formation équilibrées.

Ensembles de données

Les modèles de cybersécurité avec l’IA sont formés à l’aide d’ensembles de données d’apprentissage. Cela signifie que votre équipe devra obtenir plusieurs ensembles différents de données précises sur les malwares et les codes malveillants, et autres anormalités. Pour plusieurs organisations, mettre la main sur ces données est un vrai défi.

Dépenses

Adopter l’IA et le machine learning coûte cher et prend du temps. Une puissance de calcul, des données et une expertise supplémentaire sont nécessaires pour construire et entretenir un système d’IA.

L’IA dans de mauvaises mains

Les cybercriminels testent en permanence leurs capacités à rendre leurs outils résistants à la sécurité de l’IA. Les attaquants apprennent en continu à partir des outils d’IA existants pour les aider à élaborer des attaques complexes contre les systèmes de cybersécurité traditionnels et les systèmes ayant intégré l’IA.

Cela inclut le potentiel du neural fuzzing. On parle de fuzzing quand de grandes quantités de données aléatoires sont testées par un logiciel pour identifier des faiblesses. Avec le neural fuzzing, l’IA est utilisée pour le faire très rapidement. Depuis la perspective d’un hacker, le neural fuzzing permet de cibler plus facilement un système en identifiant ses faiblesses.

Le rôle de l’intelligence artificielle dans la cybersécurité continuera de se développer, ce qui aidera les entreprises à améliorer leur profil de sécurité. Par exemple, PingOne API Intelligence utilise l’IA pour suivre le trafic de votre API, examiner les comportements anormaux des API mais aussi détecter et protéger contre les menaces potentielles.

Si elle se trouve entre de mauvaises mains, l’IA peut faciliter les cybercrimes et les rendre plus automatiques, ce qui rend les solution de cybersécurité complètes encore plus essentielles. Étant donné qu’aucune solution de cybersécurité n’est blindée à 100 %, votre meilleure chance est d’associer les technologies de cybersécurité traditionnelles et celles basées sur l’IA. Ping peut vous aider à concevoir la meilleure stratégie pour votre entreprise.