Implémentation de l’Intelligence Artificielle dans la Cybersec

L’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique ont été les principaux mots à la mode au cours de la dernière décennie de 2010, et il est indéniable que les progrès de l’IA seront certainement au centre de notre avenir et affecteront divers secteurs, y compris la cybersécurité.

L’IA, dans le monde de la cybersécurité, est une épée à double tranchant. Alors que, d’une part, nous pouvons utiliser diverses technologies d’IA et d’apprentissage automatique pour aider à protéger nos appareils, systèmes et réseaux, d’autre part, les cybercriminels peuvent également utiliser ces technologies d’IA pour lancer des attaques plus sophistiquées contre lesquelles il est beaucoup plus difficile de défendre. .

Cela étant dit, pour Security Forward, nous examinerons ici de plus près comment les technologies d’intelligence artificielle affecteront le paysage de la cybersécurité de manière positive et négative.

Qu’est-ce que l’IA vraiment ? Terminologies et idées fausses

Étant donné que l’IA est un mot à la mode si populaire, le terme est malheureusement souvent utilisé à mauvais escient en ce moment.

Il existe actuellement plusieurs implémentations technologiques qui prétendent être de l’IA, alors qu’en réalité il ne s’agit que d’une simple analyse de données :

• L’analyse des données est statique: examine les ensembles de données (il peut s’agir d’ensembles de données volumineux comme dans les implémentations d’IA, d’où la confusion) pour trouver des modèles et tirer des conclusions à partir des ensembles de données. cependant, il est Non auto-apprentissage ou itératif.
• L’IA, en revanche, est à la fois itératif et Avec les implémentations d’apprentissage automatique, l’IA deviendra plus intelligente au fur et à mesure qu’elle analysera et améliorera automatiquement les données.

Ainsi, l’IA fait référence à un programme/logiciel qui peut comprendre, apprendreOui Loi sur la base des données acquises et analysées, et à l’heure actuelle, il existe trois types différents d’implémentations d’IA

1. IA assistée : améliore ce que les personnes, les logiciels ou les organisations font déjà (aider)
2. IA augmentée : permettre aux personnes et aux organisations de faire des choses qu’elles ne pouvaient pas faire auparavant (augmentation)
3. IA autonome : Une IA qui agit par elle-même. Les machines autonomes et les véhicules autonomes sont des exemples d’IA autonome.

Alors, qu’est-ce que l’apprentissage automatique ? L’apprentissage automatique est en fait l’un des sous-ensembles de la technologie de l’IA, et à l’heure actuelle, il existe trois principaux sous-ensembles de l’IA que nous devons comprendre :

1. Apprentissage automatique : l’IA utilise des techniques statistiques pour « apprendre », c’est-à-dire améliorer progressivement les performances. L’IA analyse les données pour apprendre par elle-même plutôt que d’être explicitement programmée par des utilisateurs humains. Pour le moment, du moins, l’apprentissage automatique est généralement utilisé pour effectuer des tâches très spécifiques plutôt que des opérations de bout en bout.
2. L’apprentissage en profondeur: un sous-type d’apprentissage automatique basé sur l’apprentissage de représentations de données qui utilise une architecture de réseau neuronal artificiel pour effectuer un apprentissage beaucoup plus approfondi que l’apprentissage automatique traditionnel. Vous pouvez effectuer des processus décisionnels très complexes tels que la conduite de véhicules autonomes et la réalisation de diagnostics médicaux de haute précision.
3. Systèmes experts: programmes conçus pour résoudre des problèmes dans un domaine spécifique en imitant les schémas d’action d’experts humains. Basé sur un raisonnement basé sur des règles floues pour résoudre des problèmes et prendre des décisions.

Mise en œuvre de l’IA dans la cybersécurité

Maintenant que nous avons compris que le principal avantage de l’IA est sa capacité à « apprendre » et à s’améliorer, l’apprentissage automatique et l’IA dans la cybersécurité sont couramment utilisés pour automatiser la détection des menaces et analyser le comportement des attaquants afin d’avoir toujours une longueur d’avance sur les autres. les cybercriminels

Les implémentations d’IA dans la cybersécurité sont utiles pour résoudre les problèmes suivants :

• Surface d’attaque massive et toujours croissante, tandis que la protection des actifs numériques devient beaucoup plus difficile.
• Déploiements IoT où les organisations doivent protéger des milliers, voire des centaines de milliers d’appareils
• Pénurie de professionnels qualifiés en cybersécurité
• La quantité croissante de données devenues de plus en plus ingérables

Au lieu de cela, une IA auto-apprenante peut résoudre ces problèmes en collectant et en analysant continuellement des données pour trouver des modèles pertinents pour la surface d’attaque de l’organisation. L’IA peut améliorer la cybersécurité sur les backlogs suivants :

1. Améliorez la détection des menaces grâce au machine learning

détection d’attaque avant de l’attaque elle-même atteint la cible est un atout de cybersécurité extrêmement précieux : plus tôt elle est détectée, plus l’organisation dispose de temps pour atténuer et neutraliser les menaces entrantes. Les implémentations d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique peuvent contribuer de manière significative à atteindre cet objectif.

Comme indiqué, l’apprentissage automatique peut analyser de grandes quantités de données et trouver des modèles pertinents. Les mesures de cybersécurité peuvent ensuite ajuster et affiner les algorithmes basés sur ces données pour améliorer leurs performances, permettant au système de détecter les vecteurs d’attraction et les menaces potentielles plus rapidement et plus précisément que jamais.

Les mesures de cybersécurité traditionnelles sont basées sur Résultats précédents (c’est-à-dire qu’un logiciel antivirus s’appuie sur sa base de données de logiciels malveillants connus auparavant), il est donc tout simplement impossible de détecter et d’atténuer une nouvelle attaque (zero-day). Ce n’est pas le cas des solutions basées sur l’IA qui peuvent s’adapter et prédire en fonction des données.

2. Réponse plus rapide

Un autre avantage clé des déploiements d’IA dans la cybersécurité est leur identification et leur réponse en (presque) temps réel. Il peut réagir beaucoup plus rapidement que les solutions de sécurité traditionnelles, empêchant les attaques potentielles d’affecter le système ou le réseau.

Avec une solution d’IA entièrement automatisée, nous minimisons également le besoin de surveillance humaine avant que la solution puisse agir, ce qui à son tour minimisera les erreurs humaines. Il est tout simplement impossible pour les humains de tout contrôler à la fois, ce qui, à son tour, entraînera des retards dans la prise de décision.

Une solution d’IA peut aider à résoudre ce problème.

3. Détection des attaques alimentées par l’IA

Comme indiqué au début de cet article, les cybercriminels peuvent également utiliser des technologies basées sur l’IA pour lancer leurs attaques, qui peuvent être beaucoup plus difficiles à détecter et à atténuer.

Par exemple, les pirates peuvent créer des bots sophistiqués avec des technologies d’intelligence artificielle afin qu’ils puissent imiter avec précision les comportements humains, tels que les mouvements de souris non linéaires, les modèles de clics aléatoires, etc. Ces bots sont très difficiles à détecter avec des moyens traditionnels, et une solution de détection de bot alimentée par l’IA comme DataDome est nécessaire pour bloquer ces bots.

4. Détection et prévention du phishing

L’hameçonnage est un type de cyberattaque dans laquelle l’attaquant se fait passer pour quelqu’un que la victime peut connaître ou comme une organisation légitime afin de tromper la victime pour qu’elle transmette des informations sensibles. Ou la victime peut être amenée à cliquer sur un lien contenant des logiciels malveillants.

Ces dernières années, diverses technologies d’IA et d’apprentissage automatique ont été déployées pour atténuer les attaques de phishing, capables de détecter automatiquement plus de 10 000 sources de phishing. Ces technologies permettent une détection plus précise des faux sites Web, empêchant de nombreuses attaques de phishing d’affecter plusieurs organisations.

conclusion

L’IA et l’apprentissage automatique peuvent améliorer considérablement les mesures de cybersécurité pour une détection meilleure et plus rapide et une prise de décision plus précise. Cependant, même si, comme nous pouvons le constater, l’IA présente de nombreux avantages en matière de cybersécurité, il reste encore beaucoup à faire.

Par exemple, alors que l’IA peut effectuer une détection prédictive avant l’exécution de l’attaque, elle peut également générer des faux positifs. Sans oublier que les cybercriminels peuvent également utiliser l’IA pour modifier leurs bots afin de lancer des attaques plus dangereuses.

Cependant, si les technologies de l’IA en général ont encore un long chemin à parcourir, on ne peut nier qu’elles commencent à avoir un réel impact sur la cybersécurité, et il ne fait aucun doute qu’elles continueront de s’améliorer dans un avenir proche.

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