Avantages de l’intelligence artificielle pour la cybersécurité
L'intelligence artificielle (IA) est passée du croquis à la pratique pour tout, du service client aux soins de santé, en passant par la cybersécurité et la robotique. Bien qu'elle n'en soit encore qu'à ses débuts, l'IA en matière de cybersécurité a été au centre de cette discussion car elle devient le nouveau fabuleux jouet des experts en sécurité et des cybercriminels.
Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ?
Le terme intelligence artificielle évoque des images de robots et d'ordinateurs intelligents ayant leur propre volonté, mais la réalité de l'IA est beaucoup moins dramatique. En termes simples, l'intelligence artificielle combine l'informatique et de grands ensembles de données pour automatiser la résolution de problèmes et la prise de décision. Un traitement plus rapide et une capacité de mémoire élevée ont donné le coup d'envoi à la révolution de l'IA à laquelle nous assistons aujourd'hui. Les notions d'IA les plus importantes comprennent :
- Le machine learning (ML) est la méthode utilisée pour entraîner des programmes informatiques en leur fournissant des ensembles de données d'entrées et de sorties prédéfinies jusqu'à ce qu'ils puissent reconnaître eux-mêmes des modèles et des connexions.
- Le deep learning (DL) est une forme avancée de machine learning qui peut engranger des ensembles de données plus grands et non structurés avec moins d'intervention humaine pendant le processus de formation.
- L'IA générative fait référence aux modèles de deep learning qui utilisent des données brutes et génèrent de nouveaux résultats similaires, mais légèrement différents du contenu original, y compris le texte, l'audio, le code informatique et les images. Les réseaux neuronaux analysent des modèles complexes qui ne peuvent pas être déchiffrés par le machine learning traditionnel.
L'intelligence artificielle est déjà utilisée en pratique depuis des décennies pour différentes applications, y compris les services de traduction, la robotique et les jeux informatiques, pour n'en nommer que quelques-unes.
Utilisations actuelles de l'IA en matière de cybersécurité
L'intelligence artificielle en matière de cybersécurité nous accompagne également depuis des années. Les experts en sécurité ont rapidement tiré parti des avantages de l'IA pour trier de grands ensembles de données et rechercher des modèles inhabituels ou des comportements malveillants. Les applications actuelles d'IA en matière de cybersécurité comprennent des systèmes de détection et de réponse aux menaces en temps réel, des activités de gestion des risques qui analysent de grands volumes de données et une gestion automatisée des correctifs. Les outils de sécurité basés sur l'IA aident à accélérer les temps de réponse et à réduire les temps de latence.
Avec de nombreuses entreprises traitant plus de 1 000 alertes de sécurité chaque jour, l'intelligence artificielle en matière de cybersécurité est un moyen efficace de s'assurer que les problèmes de sécurité reçoivent l'attention qu'ils méritent tout en évitant de fatiguer les équipes informatiques.
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Les avantages de l'IA en matière de cybersécurité
Alors que la technologie de l'IA progresse rapidement, les avantages et les inconvénients de l'intelligence artificielle font l'objet de discussions dans les salles de réunion, les conseils d'administration et même les couloirs du Congrès des États-Unis. L'intelligence artificielle est-elle une menace ou un atout ? Jusqu'à présent, l'IA s'est révélée être un atout pour les équipes de cybersécurité qui se sont basées sur les avantages que présente l'intelligence artificielle, notamment :
- Capacité de données élevée : la quantité de données traitées par les réseaux d'entreprise ne cesse d'augmenter et il est donc difficile de surveiller manuellement le trafic et de passer en revue les activités du réseau. La capacité de traitement des données élevée offerte par l'IA est un avantage significatif, car elle permet aux entreprises de se décharger des données fastidieuses, des processus d'examen et d'une surveillance de la sécurité 24 heures sur 24, 7 jours sur 7 sans augmenter les risques de sécurité.
- L'apprentissage au fil du temps : les processus de machine learning et de deep learning permettent aux logiciels de cybersécurité d'apprendre des expériences passées et de s'améliorer au fil du temps. Cette capacité d'apprentissage aide les applications de cybersécurité à identifier les tendances et à relier les points entre les incidents passés et les informations disponibles sur les menaces. Les algorithmes de deep learning peuvent également analyser les modèles de mots de passe et les tendances pour identifier les mots de passe faibles ou faciles à deviner et alerter les employés concernés.
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- Amélioration de la détection des menaces : lorsque les systèmes de cybersécurité basés sur l'IA surveillent les réseaux et les appareils en permanence, ils peuvent détecter des menaces potentielles ou des signes de compromission en temps réel. L'IA peut automatiser les décisions prises en réponse à une menace, comme le blocage du trafic malveillant, l'isolation des appareils et l'envoi d'alertes pour gagner un temps précieux et minimiser la quantité de données compromises.
- Réduction de l'erreur humaine : des processus fastidieux, monotones et chronophages et qui sont ennuyeux peuvent également être sujets à une erreur humaine. L'IA réduit le risque de fautes de frappe et d'erreurs de formatage trouvées dans les ensembles de données saisis manuellement et détecte les indices et les anomalies dans les données que les analystes humains pourraient manquer L'utilisation de l'IA en matière de cybersécurité réduit également les biais ou les préjugés que les humains pourraient montrer lors de l'analyse, bien que l'IA puisse toujours être soumise à d'autres sources de biais en fonction de la nature des données ou des algorithmes utilisés.
- Processus automatisés : l'automatisation est devenue synonyme d'intelligence artificielle, car la combinaison de l'analyse des données et de la prise de décision limite la nécessité d'une intervention humaine. L'automatisation de la cybersécurité est essentielle à la surveillance 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, ainsi qu'à la gestion rationalisée des correctifs, à la surveillance de la conformité et aux processus de réponse aux incidents.
- Dépannage accéléré : le dépannage rapide des problèmes est essentiel, et l'IA en matière de cybersécurité améliore la vitesse de dépannage en utilisant des algorithmes pour mesurer la gravité de l'incident et localiser dans quel domaine (utilisateur, serveur ou réseau) le problème est situé. L'analyse automatique des journaux de données permet de déterminer la cause profonde et de corriger le problème rapidement.
- Capacité de blocage des bots : les programmes logiciels automatisés (bots) sont utilisés pour fournir des services légitimes comme l'indexation Web et l'assistance client, mais peuvent également être utilisés par les pirates informatiques à des fins malveillantes comme les attaques par déni de service distribué (DDoS) qui submergent un site Web ou un réseau de trafic jusqu'à ce qu'il tombe en panne. L'IA est un outil utile pour reconnaître et bloquer les bots en fonction d'un comportement ou d'adresses IP incompatibles avec le comportement humain.
- Meilleure expérience utilisateur : le dépannage automatisé, la surveillance et la réponse aux incidents aident à atteindre l'objectif d'un plus grand nombre de clients satisfaits. L'IA générative arrive en première ligne de l'assistance client avec des fonctionnalités comme les options de chat interactif pour collecter les retours des clients de manière plus efficace. L'IA améliore également l'utilisabilité de nombreux outils et fonctionnalités de cybersécurité pour améliorer leurs niveaux d'acceptation.
Les limites de l'IA en matière de cybersécurité
Comme la plupart des avancées techniques révolutionnaires, les avantages de l'intelligence artificielle sont contrebalancés par quelques inconvénients. Les préoccupations relatives au déploiement de l'IA sont basées sur des faiblesses, notamment :
- Le manque de jugement humain. Si l'IA possède une telle intelligence, pourquoi le jugement humain est-il toujours important ? Peu importe à quel point l'IA en matière de cybersécurité devient sophistiquée, les résultats ne sont puissants que proportionnellement par rapport aux données et algorithmes informatiques dont ils découlent Le fait de s'appuyer sur l'IA laisse entièrement la porte ouverte à des préjugés involontaires et à un manque de responsabilité qui peuvent avoir un impact préjudiciable sur la sécurité et la perception des clients.
- Potentiel de faux positifs. Un faux positif est une alerte qui indique de manière incorrecte la présence d'une vulnérabilité. Cela peut se produire lorsque les systèmes basés sur l'IA font face à de nouveaux problèmes, mais ne disposent pas de l'historique ou du contenu nécessaire pour les analyser correctement. Trop de faux positifs ont le potentiel de submerger les équipes informatiques humaines ou de les amener à rejeter les menaces réelles en leur sein. Les réactions automatisées à des faux positifs peuvent également bloquer les utilisateurs ou les clients inutilement.
- Il n'est pas toujours possible de suivre les nouvelles menaces. Les cybercriminels révisent leurs méthodes tout le temps, avec le potentiel de dépasser les capacités défensives de l'IA. L'intelligence artificielle en matière de cybersécurité nécessite une sensibilisation et des données de formation pour se préparer aux derniers vecteurs d'attaque. Les pirates informatiques sont en permanence à l'affût de faiblesses, telles que les vulnérabilités zero-day qui peuvent être exploitées avant que les systèmes basés sur l'IA ne soient prêts à les résoudre.
- Aspects éthiques. L'utilisation généralisée de l'IA en matière de cybersécurité et des dizaines d'autres applications soulève des préoccupations éthiques. Les facteurs de confidentialité, les biais algorithmiques et les pertes d'emplois sont les problèmes éthiques à l'ordre du jour. La transparence des pratiques de collecte de données d'IA aide à atténuer les préoccupations en matière de confidentialité. Les prédictions de pertes d'emplois généralisées en matière de cybersécurité peuvent être infondées, car l'IA crée également de nouvelles opportunités pour les professionnels de l'informatique dotés d'une expertise pertinente.
- Les cybercriminels sont au courant des actualités en matière d'IA. Dans le cycle en cours, les cybercriminels ont reconnu la valeur de l'IA en créant de nouvelles escroqueries ou en améliorant celles qui existent. L'automatisation participe aux attaques DDoS et aux tactiques de credential-stuffing qui saisissent les identifiants pour tenter d'obtenir un accès non autorisé. Voici d'autres manières d'exploiter l'IA à des fins malveillantes :
—Les nouvelles souches de logiciels malveillants créées à l'aide de l'IA sont plus évasives et capables d'évoluer même après le déploiement pour infliger des dommages plus importants.
—Les e-mails de phishing qui tentent de tromper des destinataires peu méfiants en leur fournissant des données personnelles étaient autrefois facilement identifiables en fonction d'une grammaire et d'une orthographe médiocres, mais l'IA générative peut améliorer dramatiquement la qualité et la crédibilité de ces messages. - Facteurs de coûts. De nombreuses solutions de sécurité basées sur l'IA nécessitent du matériel, des logiciels et une expertise technique spécialisés, ce qui suppose un coût prohibitif pour les petites organisations. À mesure que de plus en plus de produits de sécurité intègrent l'IA à des options abordables et basées sur le cloud, les avantages de l'IA devraient devenir plus disponibles universellement.
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Références
- Investopedia, « Generative AI: How It Works, History, and Pros and Cons and Cons », mai 2023.
- Silicone Angle, « IBM debuts automated, AI-powered platform QRadar Security Suite to accelerate threat detection and response », avril 2023.
- Venture Beat, « 5 ways AI-driven patch management is driving the future of cybersecurity », mai 2023.
- Field Effect, « Alert fatigue: 8 ways to avoid cybersecurity threat overload », avril 2023.
- The New Yorker, « Congress Really Wants to Regulate A.I., but no one looks to know how », mai 2023.
- Forbes, « How AI Is Disrupting And Transforming The Cybersecurity Landscape », mars 2023.
- Center for Internet Security, « What is Cyber Threat Intelligence? » 2023.
- Inside Big Data, « How AI Helps Prevent Human Error In Data Analytics », mars 2023.
- Risk Optics, « What is Cybersecurity Automation? » février 2023.
- Amazon, « Qu'est-ce qu'un bot ? » 2023.
- Dashlane, « Balancing Usability & Security in a Remote Office », mai 2023.
- Dashlane, « How AI Chatbots Like ChatGPT Could Impact Jobs », février 2023.
- NIST, « False Positive », 2023.
- Medium, « Pros and Cons of AI in Cybersecurity: Balancing Benefits and Ethical Conerns », février 2023.
- Dashlane, « 5 Key Cybersecurity Predictions Based on New Survey Data », août 2022.
- Dashlane, « What the Hack Is Malware? », février 2020.
- Dashlane, « Pourquoi Dashlane ne vous demandera jamais d’identifiants dans un e-mail ? (parce qu’il s’agit là d’une technique d’hameçonnage) », novembre 2021.
- IBM, « What is artificial intelligence? » 2023.
- Ntrinsic, « The Impact of AI on Cybersecurity: Advantages and Disadvantages », mai 2023.
- Dashlane, « What Major Tech Companies Are Doing to Support Passkeys », décembre 2022.
- Dashlane, « Se connecter à Dashlane sans mot de passe », 2023.
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