Qu’est-ce que l’IA pour la cybersécurité ?

L’IA est un terme générique qui fait référence aux systèmes informatiques qui exécutent des fonctions cognitives telles que la reconnaissance de la parole, la réalisation de prédictions et l’analyse de données complexes. Plusieurs branches de l’IA sont utilisées dans la cybersécurité.

L’apprentissage automatique est un sous-ensemble de l’IA qui utilise des algorithmes pour apprendre à partir de données et faire des prédictions. Cette capacité est utilisée dans la cybersécurité pour découvrir et répondre automatiquement aux menaces potentielles sur les appareils, les utilisateurs et les réseaux.

Dans l’apprentissage profond, une branche plus sophistiquée de l’apprentissage automatique, les systèmes d’IA traitent des structures de données complexes à l’aide de réseaux neuronaux multicouches, qui imitent les voies neuronales du cerveau humain. L’apprentissage profond et les réseaux neuronaux ont tendance à être plus efficaces que l’apprentissage automatique traditionnel pour analyser de grands ensembles de données de grande dimension et sont utilisés dans la cybersécurité pour détecter et répondre aux menaces sophistiquées.

Les professionnels de la sécurité utilisent également des outils d’IA générative pour faciliter les enquêtes et les interventions. Étant donné que ces outils utilisent la technologie de traitement du langage naturel, les individus peuvent interagir avec eux en utilisant le langage humain plutôt que le code. Comme leur nom l’indique, ces outils sont également capables de générer du contenu, ce qui leur permet de produire des rapports, de résumer les informations et les conclusions en matière de sécurité et de fournir des réponses détaillées aux questions.

Les agents alimentés par l'IA gèrent de manière autonome les tâches de sécurité et informatiques à volume élevé, permettant aux utilisateurs de se concentrer sur la sécurité proactive. Ces agents peuvent trier les alertes de phishing, de prévention des pertes de données et de risques internes, qui sont des tâches extrêmement chronophages pour les humains. Les agents peuvent également optimiser les politiques d’accès conditionnel en fonction des données utilisateur. De nombreuses équipes utilisent des agents basés sur l’IA pour identifier et hiérarchiser les vulnérabilités et les menaces qui doivent être traitées.

Il est important de faire la distinction entre deux concepts associés, bien que différents : L'IA pour la cybersécurité et la sécurité pour l'IA.

L'IA pour la cybersécurité fait référence à l'utilisation d'outils d'IA pour améliorer la capacité d'une organisation à détecter, répondre et atténuer les menaces pesant sur l'ensemble de son environnement. Parce que l’IA pour la cybersécurité peut analyser et corréler des événements provenant de plusieurs sources, elle aide les organisations à identifier des modèles qui indiquent des menaces potentielles.

La sécurité de l’IA, quant à elle, se concentre sur la protection des systèmes d’IA eux-mêmes. Il englobe des stratégies, des outils et des pratiques visant à protéger les modèles, les données et les algorithmes d’IA contre les menaces. Cela implique de garantir que les systèmes d’IA fonctionnent comme prévu et que les attaquants ne peuvent pas exploiter les vulnérabilités pour manipuler les résultats ou voler des informations sensibles.

En résumé, l’IA pour la cybersécurité fait référence à l’utilisation de systèmes d’IA pour améliorer la posture de sécurité globale d’une organisation, tandis que la sécurité de l’IA consiste à protéger les systèmes d’IA.

L’IA a véritablement changé la donne en matière de cybersécurité, permettant aux professionnels de la sécurité de répondre plus facilement à un nombre croissant de cybermenaces, à des quantités croissantes de données et à une surface de cyberattaque en expansion. Voici quelques-unes des façons dont l’IA pour la cybersécurité aide les équipes à être plus efficaces :

Détection plus rapide des menaces
De nombreuses solutions de sécurité, telles que SIEM ou XDR, enregistrent des milliers et des milliers d'événements indiquant un comportement potentiellement anormal. Même si la grande majorité de ces événements sont inoffensifs, certains ne le sont pas, et le risque de rater une cybermenace potentielle peut être énorme. L’IA aide à identifier les incidents qui comptent vraiment. Il met également en corrélation des activités apparemment sans rapport avec des incidents qui indiquent une cybermenace potentielle.

Rapports simplifiés
Les outils qui utilisent l’IA générative peuvent corréler et analyser les informations provenant de plusieurs sources de données pour créer des rapports faciles à comprendre que les professionnels de la sécurité peuvent rapidement partager avec d’autres membres de l’organisation.

Identification des vulnérabilités
L’IA permet de détecter les faiblesses de l’environnement global, telles que les appareils et applications cloud inconnus, les systèmes d’exploitation obsolètes ou les données sensibles non protégées.

Amélioration des compétences
Étant donné que l’IA générative permet de traduire les données et les analyses de cybermenaces en langage naturel, les analystes n’ont pas besoin de savoir écrire des requêtes pour être productifs. Cela aide les analystes juniors à entreprendre des tâches plus complexes. De plus, l’IA générative fournit des étapes de correction et d’autres recommandations qui aident les nouveaux membres de l’équipe à apprendre rapidement comment répondre efficacement aux cyberattaques.

Informations exploitables
En agrégeant et en analysant des données provenant de diverses sources telles que les journaux de sécurité, le trafic réseau et les flux de menaces externes, l'IA fournit une vue complète du paysage de sécurité et révèle des modèles d'attaque cachés.

Réduction des faux positifs et des faux négatifs.
L’IA permet de réduire les faux positifs et les faux négatifs en utilisant des techniques avancées telles que la reconnaissance de formes, la détection d’anomalies, la connaissance contextuelle et l’apprentissage continu. Ces systèmes permettent une prise de décision plus nuancée et évitent de surcharger les équipes de sécurité avec des alertes non pertinentes.

Scalabilité
L’IA améliore considérablement l’évolutivité de la cybersécurité en automatisant les tâches, en traitant de grandes quantités de données en temps réel et en apprenant en continu. À mesure que le volume et la complexité des cybermenaces augmentent, la capacité de l’IA à évoluer et à s’adapter garantit que les systèmes de cybersécurité restent résilients, efficaces et capables de répondre aux exigences des infrastructures informatiques modernes.

L’IA a été intégrée à plusieurs outils de cybersécurité pour contribuer à améliorer leur efficacité. Voici quelques exemples :
 

• Pare-feu et IA de nouvelle génération. Les pare-feu traditionnels prennent des décisions concernant l'autorisation ou le blocage du trafic en fonction de règles définies par un administrateur. Les pare-feu de nouvelle génération vont au-delà de ces capacités, en utilisant l’IA pour exploiter les données de renseignement sur les menaces afin d’aider à identifier les nouvelles cybermenaces.

• Solutions de sécurité des terminaux améliorées par l’IA. Les solutions de sécurité des terminaux utilisent l’IA pour identifier les vulnérabilités des terminaux, comme un système d’exploitation obsolète. L’IA peut également aider à détecter si un logiciel malveillant a été installé sur un appareil ou si des quantités inhabituelles de données sont exfiltrées vers ou depuis un point final. Lors d’une attaque en cours, l’IA peut automatiquement isoler le point de terminaison du reste de l’environnement numérique.

• Systèmes de détection et de prévention des intrusions réseau basés sur l'IA. Ces outils surveillent le trafic réseau pour détecter les utilisateurs non autorisés qui tentent d'infiltrer l'organisation via le réseau. Grâce à l’IA, ces systèmes traitent rapidement de grands volumes de données pour identifier et bloquer les cyberattaquants avant qu’ils ne causent des dommages.

• Solutions d'IA et de sécurité cloud. Étant donné que de nombreuses organisations utilisent plusieurs clouds pour leur infrastructure et leurs applications, il peut être difficile de suivre les cybermenaces qui se déplacent entre différents clouds et applications. L’IA contribue à la sécurité du cloud en analysant les données de toutes ces sources pour identifier les vulnérabilités et les cyberattaques potentielles.

• Sécurité de l’Internet des objets (IoT). Tout comme les points de terminaison et les applications, les organisations disposent généralement de nombreux appareils IoT qui constituent des vecteurs potentiels de cyberattaques. L’IA permet de détecter les cybermenaces contre n’importe quel appareil IoT et de découvrir des modèles d’activité suspecte sur plusieurs appareils IoT.

• XDR et SIEM. Les solutions XDR et SIEM extraient des informations de plusieurs produits de sécurité, fichiers journaux et sources externes pour aider les analystes à comprendre ce qui se passe dans leur environnement. L’IA permet de synthétiser toutes ces données en informations claires.

L’utilisation de l’IA pour soutenir les opérations de sécurité nécessite une planification et une mise en œuvre minutieuses, mais avec la bonne approche, vous pouvez introduire des outils qui apportent des améliorations significatives en termes d’efficacité opérationnelle et de bien-être de votre équipe.

Développer une stratégie
Il existe de nombreux produits et solutions d’IA à utiliser en matière de sécurité, mais tous ne conviendront pas à votre organisation. Il est important que vos solutions d’IA s’intègrent bien entre elles et avec votre architecture de sécurité, sinon elles risquent de créer davantage de travail pour votre équipe. Considérez d’abord vos plus grands défis en matière de sécurité, puis identifiez les solutions d’IA qui vous aideront à résoudre ces problèmes. Prenez le temps d’élaborer un plan pour intégrer l’IA dans vos processus et systèmes actuels.

Intégrer vos outils de sécurité
L’IA pour la cybersécurité est plus efficace lorsqu’elle est capable d’analyser les données de l’ensemble de l’organisation. C’est un défi si vos outils fonctionnent en silos. Investissez dans des outils qui fonctionnent ensemble et avec votre environnement actuel de manière transparente, tels que des solutions XDR et SIEM intégrées. Ou, si nécessaire, allouez du temps et des ressources à votre équipe pour intégrer des outils, afin d'obtenir une visibilité complète sur l'ensemble de votre parc numérique.

Gérer la confidentialité et la qualité des données
Les systèmes d’IA prennent des décisions et fournissent des informations basées sur les données utilisées pour les former et les exploiter. Si les données contiennent des erreurs ou si elles sont corrompues, l’IA fournira de mauvaises informations et prendra de mauvaises décisions. Lors de votre planification, assurez-vous d'avoir mis en place des processus pour nettoyer les données et protéger la confidentialité.

Utiliser l'IA de manière éthique
Une grande partie des données accumulées au fil des années sont inexactes, biaisées ou obsolètes. De plus, les algorithmes et la logique de l’IA ne sont pas toujours transparents, ce qui rend difficile de savoir exactement comment ils génèrent des informations et des résultats. Il est important de veiller à ce que l’IA ne soit pas le décideur final s’il existe un risque qu’elle traite certaines personnes de manière injuste en raison de données biaisées. En savoir plus sur l’IA responsable.

Tester continuellement vos systèmes d'IA
Après la mise en œuvre, testez régulièrement vos systèmes pour identifier les problèmes de biais ou de qualité à mesure que de nouvelles données sont générées.

Définir des politiques d'utilisation de l'IA générative
Assurez-vous que les employés et les partenaires comprennent les politiques de votre organisation concernant l’utilisation des outils d’IA générative. Il est particulièrement important que les gens ne collent pas de données confidentielles et sensibles dans les invites d’IA génératrices, car il existe un risque que les données deviennent publiques.