L’IA et la cybersécurité
L’IA a révolutionné la manière dont les professionnels de la sécurité informatique abordent la cybersécurité. Les nouveaux outils et systèmes de cybersécurité basés sur l’IA sont mieux à même de protéger les données contre les menaces en reconnaissant rapidement les modèles de comportement, en automatisant les processus et en détectant les anomalies.
L’IA et la cybersécurité
Les outils de cybersécurité fondés sur l’IA permettent de surveiller et d’analyser les cybermenaces, et d’y répondre en temps réel. Tandis que les algorithmes d’IA analysent des masses de données pour détecter des motifs caractéristiques des cybermenaces, ils peuvent également analyser l’ensemble du réseau pour en repérer les faiblesses dans l’objectif de prévenir les types de cyberattaques les plus courants.
L’IA surveille et analyse principalement des modèles de comportement. À partir de ces modèles, l’IA crée une base de référence qui lui permet de repérer les comportements inhabituels et de restreindre l’accès non autorisé aux systèmes. L’IA peut également servir à hiérarchiser les risques, à détecter instantanément les risques liés aux malwares et aux intrusions avant que ceux-ci ne se concrétisent.
Lorsqu’elle est correctement mise en œuvre, l’IA peut servir de moteur à l’automatisation des processus de sécurité, ce qui permet de libérer le temps et les ressources des employés consacrés aux tâches répétitives. L’IA contribue également à réduire le risque d’erreur humaine en excluant la présence de l’homme durant l’exécution de certaines tâches ou de certains processus.
En quoi la cybersécurité basée sur l’IA se distingue-t-elle ?
Les systèmes de protection contre les risques de cybersécurité reposant sur l’intelligence artificielle ne remplaceront jamais complètement les experts en sécurité, car il sera toujours nécessaire de résoudre des problèmes de manière créative et de relever des défis plus complexes sur le lieu de travail. Cependant, l’IA est en mesure d’aider – et de fait, aide d’ores et déjà – les professionnels de la sécurité en analysant de grandes quantités de données, en identifiant des motifs et en générant des connaissances fondées sur de grands volumes de données de sécurité. Ce type d’opération peut prendre des heures, voire des semaines, avec les procédures de sécurité traditionnelles.
Avant l’IA, les spécialistes de la sécurité faisaient appel à des outils et systèmes de détection basés sur des signatures pour identifier les cybermenaces potentielles. Ces outils de sécurité permettent de comparer le trafic réseau entrant à une base de données de menaces connues ou de signatures de codes malveillants. Lorsqu’il détecte une menace, le système déclenche une alerte et invite le professionnel de la sécurité à prendre des mesures pour la bloquer ou la mettre en quarantaine.
Cette approche de la sécurité basée sur les signatures s’est avérée raisonnablement efficace contre les menaces connues . Cependant, l’approche de détection basée sur les signatures s’est révélée inadéquate contre les nouvelles menaces (de type « Zero Day ») ou les menaces inconnues. Trop souvent, ces outils produisaient également un plus grand nombre de faux positifs, ce qui poussait les professionnels de la sécurité à se lancer dans une course-poursuite vaine.
La cybersécurité traditionnelle repose également en grande partie sur l’analyse manuelle. Les analystes de sécurité sont ainsi appelés à examiner manuellement les alertes de sécurité et les journaux d’événements dans le but de repérer des motifs identifiables pouvant signaler une violation potentielle de la sécurité. L’analyse des journaux et des événements peut prendre beaucoup de temps et le recours à un unique analyste de la sécurité est une erreur que les entreprises ne peuvent plus se permettre de commettre.
L’IA peut combler ces défauts inhérents à la cybersécurité traditionnelle et bien d’autres encore. À mesure qu’elle évolue, cette technologie est appelée à avoir un impact considérable sur les processus de cybersécurité et sur les personnes qui y travaillent.
Pourquoi l’IA est-elle essentielle dans le domaine de la cybersécurité ?
Les groupes de cybercriminels ont déjà investi dans le machine learning, l’automatisation et l’IA pour lancer des cyberattaques ciblées et à grande échelle contre les entreprises. Le nombre de menaces et de ransomwares potentiels qui pèsent sur les réseaux ne cesse de se multiplier.
L’IA et le machine learning permettent aux analystes de sécurité de jouer à armes égales en traitant des volumes massifs de données, en fournissant des connaissances rapides basées sur l’analyse et en éliminant le bruit des alertes de sécurité quotidiennes et des faux positifs. Cette technologie a permis d’améliorer considérablement l’efficacité et la productivité des équipes, leur donnant ainsi un avantage sur les cybercriminels potentiels.
Avec le développement de vecteurs d’attaque plus sophistiqués, tels que les malwares polymorphes, les scripts et les attaques « Living Off The Land », les cybercriminels parviennent plus facilement à contourner les défenses antivirus traditionnelles, basées sur l’analyse des fichiers. Pour se protéger contre cette évolution des malwares, des approches plus modernes telles que l’analyse comportementale sont de plus en plus populaires dans le domaine de la cybersécurité. Les stratégies d’analyse et de détection du comportement sont particulièrement efficaces, car tous les malwares finissent par présenter un comportement malveillant pour réussir à sévir. L’IA, lorsqu’elle est correctement entraînée, a la capacité de surveiller, de détecter et de répondre à ce type de comportements malveillants plus rapidement que les humains seuls.
Quels sont les avantages de l’IA dans la cybersécurité ?
Les systèmes basés sur l’IA actuels sont conçus pour détecter les cybermenaces potentielles, identifier les nouveaux vecteurs d’attaque et protéger les données sensibles de votre entreprise. Parmi les avantages liés à l’utilisation d’outils de cybersécurité fondés sur l’IA, on peut citer les trois points suivants :
- Analyse rapide de vastes volumes de données
- Détection des anomalies et des vulnérabilités
- Automatisation des processus répétitifs
Les perspectives offertes par l’utilisation de l’IA dans le domaine de la cybersécurité sont pour ainsi dire illimitées. Les menaces sont détectées et contrées avec une rapidité et une précision flirtant avec le temps réel. L’IA peut contribuer à réduire l’impact d’une attaque de ransomware en signalant les comportements suspects à votre équipe de sécurité dans les plus brefs délais. Enfin, l’IA renforce l’efficacité des opérations de cybersécurité grâce à l’automatisation, libérant ainsi le temps et les ressources précieuses de votre équipe de sécurité au profit d’autres tâches plus essentielles.
Qu’est-ce que le Machine Learning (ML) ?
L’apprentissage automatique (machine learning) consiste principalement à entraîner une machine afin qu’elle puisse imiter un comportement humain intelligent. Le carburant du Machine Learning, ce sont les données. Le ML utilise des modèles mathématiques de données permettant à une machine d’apprendre seule, sans instruction ou programmation directe préalable de la part d’un humain. Cela signifie qu’un système basé sur ce principe continue d’apprendre et d’améliorer ses performances sur la base de son expérience, sans intervention humaine.
L’apprentissage automatique est un type d’IA, mais les deux ne sont pas interchangeables. Le ML est une IA qui a la capacité d’apprendre et de s’adapter automatiquement avec un minimum d’intervention humaine ou de programmation.
Que sont les réseaux neuronaux profonds ?
Le Deep Learning (apprentissage profond) est un type de ML plus sophistiqué qui utilise des réseaux de neurones pour imiter le processus d’apprentissage du cerveau humain. Un réseau de neurones tire parti du Machine Learning et de l’IA pour apprendre à des ordinateurs à traiter des données d’une manière qui s’inspire du cerveau humain. Comme le cerveau humain, un réseau de neurones est constitué de couches fonctionnelles. Au sein de ces couches, certains comportements, tâches ou processus déclenchent une réponse spécifique de la part de la machine. Plus le réseau de neurones comporte de couches, plus la réponse est expressive et sophistiquée.
Les réseaux de neurones dotés de multiples couches cachées sont connus sous le nom de réseaux de neurones profonds. Les algorithmes de réseaux de neurones sont conçus pour appliquer une liste préétablie de règles consistant à prédire des solutions et à tirer des conclusions sur la base d’itérations et d’expériences antérieures. Un réseau de neurones profonds crée un système adaptatif dans lequel les machines apprennent de leurs erreurs et s’améliorent en permanence. Les réseaux de neurones profonds ont la capacité de résoudre des problèmes plus complexes que ne le permet la technologie traditionnelle de l’apprentissage automatique, par exemple en résumant des documents ou en reconnaissant des visages avec une plus grande précision.
Quels sont les risques associés à l’IA dans le domaine de la cybersécurité ?
Il ne faut pas oublier que la technologie de l’IA n’en est qu’à ses débuts. L’IA nécessite toujours une intervention humaine, non seulement pour former les moteurs d’IA, mais aussi pour intervenir lorsqu’un moteur commet une erreur. Les systèmes de sécurité utilisant l’IA reposent sur des algorithmes de Machine Learning qui s’appuient sur des données historiques. Cette méthode peut donner lieu à des faux positifs lorsque le système est confronté à des menaces nouvelles et inconnues qui ne correspondent pas aux modèles existants. Par ailleurs, la manière dont les pirates peuvent exploiter l’IA à des fins criminelles, notamment en générant des courriels de phishing convaincants et même en élaborant des malwares, suscite de plus en plus d’inquiétudes.
Quelles sont les compétences requises pour faire appel à l’IA dans le domaine de la cybersécurité ?
L’IA et la cybersécurité sont plus que jamais liées. Les personnes qui disposent de compétences et d’aptitudes dans ces deux domaines sont très recherchées par les entreprises aujourd’hui. Les entreprises et les sociétés de technologie souhaitent recruter des personnes qui connaissent suffisamment la cybersécurité et l’IA pour savoir quand et comment appliquer les techniques d’IA aux flux de travail de la cybersécurité. Les data scientists, les analystes et les ingénieurs ayant une formation en cybersécurité ont un rôle essentiel à jouer. Ces fonctions requièrent une formation et une expérience en matière de modélisation des données d’apprentissage automatique, de réseaux de neurones profonds, de modélisation du langage et d’analyse comportementale. En outre, ils doivent avoir une bonne compréhension des principes de cybersécurité. Un professionnel de la cybersécurité en IA doit avoir de solides connaissances dans les domaines de la sécurité des réseaux, de la cybercriminalité et de la cryptographie, de la détection et de la défense contre les logiciels malveillants, et de la protection des données.
Comment l’IA améliore-t-elle les services MDR (Managed Detection and Response) ?
Il est aujourd’hui impératif d’assurer des opérations de sécurité à toute heure du jour et de la nuit. Toutefois, la plupart des entreprises peinent à gérer seules la détection et la réponse aux menaces en raison de la complexité des environnements opérationnels modernes et de la vitesse à laquelle les cybermenaces se propagent dans ces environnements. C’est là que les services MDR prennent tout leur sens.
L’IA et le ML transforment déjà la façon dont les centres d’opérations de sécurité (SOC) délivrent des services MDR et d’autres services de sécurité managés. En tirant parti de ces technologies, les SOC sont en mesure de renforcer leurs capacités de MDR, opèrent avec une plus grande efficacité et font preuve d’une résilience accrue face à l’évolution constante des cybermenaces. L’IA peut contribuer à améliorer la rapidité et la précision des services MDR en prenant en charge la majeure partie des tâches de détection et d’analyse des menaces 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7.
Voici quatre domaines clés dans lesquels l’IA a déjà un impact positif sur les services MDR :
1. Chasse aux menaces et renseignements sur les menaces
Les réseaux de neurones profonds peuvent être utilisés pour entraîner des machines à détecter et à identifier des menaces telles que les malwares. L’IA peut recueillir, traiter et enrichir les données sur les menaces provenant de sources multiples au sein d’une même entreprise. Elle peut aussi mettre en corrélation et contextualiser ces données pour créer des profils de menaces, comparer avec des indicateurs et même découvrir des menaces émergentes. L’IA ouvre également la voie à la chasse aux menaces proactive, dans laquelle les professionnels de la sécurité s’appuient sur des analyses avancées et l’automatisation pour rechercher des menaces invisibles ou inconnues dans un environnement.
2. Opérations SOC
Pour les fournisseurs de services MDR, le potentiel de l’IA est d’autant plus grand qu’elle peut optimiser et améliorer les performances globales et l’efficacité opérationnelle de leur SOC. L’IA offre ainsi la possibilité aux fournisseurs de services de sécurité managés de surveiller et de mesurer les indicateurs clés de performance (KPI) de leur SOC, notamment le volume d’alertes de sécurité, les délais de réponse, les taux de résolution et les niveaux de satisfaction des clients. L’IA peut contribuer à identifier et à combler les lacunes en matière de sécurité, les goulets d’étranglement opérationnels ou les insuffisances affectant les processus, les flux de travail et les outils d’un SOC managé.
3. Formation et développement en matière de cybersécurité
L’IA peut aider à évaluer et à améliorer les aptitudes, les connaissances et les compétences des analystes SOC. L’IA étant capable d’apprendre et de s’améliorer en permanence, les fournisseurs de services MDR peuvent créer des parcours d’apprentissage hautement personnalisés pour le personnel. De plus, les organisations peuvent créer et proposer des scénarios, des simulations et des exercices de formation à la sécurité réalistes et attrayants.
4. Innovation en matière de sécurité
Compte tenu de sa fonction essentielle – l’amélioration continue –, l’IA est un outil de choix pour toutes les entreprises axées sur l’innovation. Aujourd’hui, un SOC doit pouvoir s’adapter rapidement et faire évoluer ses capacités en réponse aux besoins changeants des clients et au paysage des menaces en constante mutation. En utilisant l’IA et le ML, les fournisseurs de services MDR peuvent conserver une longueur d’avance à leurs SOC, et réduire ainsi les risques.
Dans un avenir proche, l’IA, une fois entraînée sur des données comportementales d’utilisateurs à grande échelle, sera intégrée dans les flux de travail du centre d’opérations de sécurité (SOC) afin d’améliorer la sécurité et l’efficacité des opérateurs. L’IA sera un atout inestimable pour les spécialistes des opérations de sécurité qui seront ainsi à même d’identifier les menaces en temps réel.
L’IA et la cybersécurité : ce qu’il faut retenir
Sophos Artificial Intelligence a été créée en 2017 pour produire des technologies novatrices dans le domaine de la science des données et du Machine Learning, spécifiquement pour la cybersécurité. L’équipe Sophos X-Ops, composée de data scientists, d’ingénieurs et d’experts en sécurité très expérimentés, se concentre sur le Machine Learning, l’architecture informatique scientifique à grande échelle, l’interaction entre l’homme et l’IA et la visualisation des informations. L’IA repousse les limites de l’apprentissage automatique pour débusquer les menaces et protéger vos systèmes, vos données et vos applications. Découvrez comment tirer parti de l’IA pour mieux protéger votre organisation des prochaines cyberattaques.
Sujet connexe : Qu’est-ce qu’une APT (Advanced Persistent Threat) ?
