Comment l’IA et le machine learning améliorent la cybersécurité

Aujourd’hui, les entreprises ont du mal à se protéger d’un nombre croissant de cybermenaces. Mais l’intelligence artificielle (IA) et le machine learning sont bien placés pour renforcer leur dispositif de sécurité.

Avec l’IA et le machine learning, il est possible de connaître une cybermenace et de l’analyser en temps réel. Elles emploient des algorithmes pour créer des modèles de comportements, qui servent à faire des prédictions sur les cyberattaques au fur et à mesure que de nouvelles données apparaissent. Ensemble, ces technologies renforcent les défenses des entreprises en prenant les menaces de vitesse et à y réagissant avec plus de précision.

Un outil performant pour lutter contre les cyberattaques.

Plus les entreprises opèrent leur transformation numérique et plus les cyberattaques se multiplient. Aux États-Unis par exemple, l’année 2021 a battu tous les records : le nombre de violation de données à la fin du troisième trimestre a dépassé la totalité de celles de 2020, soit plus 17 %, d’après le Centre de recherches sur les vols d’identité (ITRC, Identity Theft Research Center).[i] En même temps, les attaques par ransomwares ont augmenté à un taux alarmant, un incident coûtant en moyenne plus de 700 000 dollars.[ii] Aujourd’hui, les piratages avec demande de rançon se produisent toutes les 11 secondes[iii] et entraînent une interruption de l’activité d’une durée moyenne de 21 jours.[iv]

Si les pirates lancent des attaques de plus en plus sophistiquées pour faire tomber les réseaux professionnels, l’IA et le machine learning peuvent les en prémunir. En effet, ces technologies deviennent des outils répandus à la disposition des spécialistes de la cybersécurité dans leur combat incessant contre les malfaiteurs.

D’après le Capgemini Research Institute, 61 % des organisations disent qu’elles ne pourront pas identifier des menaces sérieuses sans l’AI, 69 % estiment que l’IA sera nécessaire pour faire face aux cyberattaques.[v] En effet, le marché de l’IA dans la cybersécurité devrait atteindre 46,3 milliards de dollars d’ici à 2027.[vi]

Voici trois façons d’utiliser l’IA et le machine learning dans la cybersécurité :

1. La détection des anomalies: L’AI et le machine learning utilisent l’analyse des comportements et des paramètres sans cesse révisés pour détecter les anomalies susceptibles d’être des signes d’attaque.
2. La prévision de futures violations de données: Avec l’IA et le machine learning, il devient possible de traiter de grandes quantités de données de toutes sortes pour prédire les cybermenaces avant qu’elles soient mises à exécution.
3. La réaction en temps réel aux violations de données : L’IA et le machine learning peuvent envoyer des alertes lorsqu’une cybermenace est détectée, ou répondre de façon autonome, sans intervention humaine, en créant automatiquement et sur le champ des correctifs défensifs quand une attaque est détectée.

Les avantages de l’IA et du machine learning

Les organisations qui intègrent l’IA et le machine learning dans leur programme de cybersécurité engrangent des bénéfices substantiels. En voici quelques-uns :

• Une plus grande vitesse de détection et de réaction : L’IA et le machine learning permettent l’analyse d’énormes quantités de données en quelques secondes et, de ce fait, elles détectent les menaces bien plus vite qu’avec un traitement manuel. Qui plus est, elles peuvent mettre en œuvre des correctifs et remédier aux menaces quasiment en temps réel, ce qui réduit considérablement les temps de réaction. Face à la vitesse de pénétration des cybercriminels dans l’infrastructure d’une organisation, il est capital de pouvoir détecter les attaques et d’y répondre instantanément.
• La réduction des coûts informatiques : Il est bien moins difficile de détecter les cybermenaces et d’y réagir grâce à l’IA et au machine learning, ce qui en fait des technologies rentables. Selon le rapport de Capgemini, la réduction moyenne des coûts est de 12 %, certaines entreprises allant jusqu’à 15 % d’économies.[vii]
• Une plus grande efficacité pour les cyberanalystes : Avec l’IA et le machine learning, les cyberanalystes voient leur charge de travail diminuer, car ils n’ont plus à passer en revue des montagnes de données. Ces technologies peuvent les alerter en cas d’attaque et les renseigner sur le type d’attaque, ce qui les prépare à apporter la réponse qui convient. Disposant en permanence d’une analyse complète des comportements, ils sont mieux armés pour gérer les menaces les plus complexes avec moins de travail manuel.
• Un meilleur dispositif de sécurité global : Grâce à l’IA et au machine learning, plus il y a de données analysées et plus ces technologies apprennent des modèles précédents, plus la cybersécurité se renforce et plus elles sont compétentes pour repérer l’activité suspecte. En outre, comme leur protection s’étend au macro-niveau comme au micro-niveau, cela crée des défenses plus efficaces que celles que l'on obtiendrait avec des méthodes manuelles.

Diverses possibilités d’utilisation

Certes l’IA et le machine learning ne sont pas exempts de risques, mais on ne peut que s’attendre à ce que leur utilisation se perfectionne au fil du temps. Déjà, ces technologies se sont avérées d’une grande efficacité dans toutes sortes de cas d’usage. Parmi les plus courants, où des sociétés font un usage effectif de l’IA et du machine learning on peut citer :

• La notation des risques réseau : Nombreuses sont les entreprises qui utilisent l’IA et le machine learning pour classer les risques auxquels les exposent différents segments de leur réseau. Le machine learning sert à analyser des ensembles de données avant une cybermenace pour savoir quelles parties de leur réseau ont été le plus ciblées. Elle sert aussi à déterminer quelles parties du réseau, s’il était compromis, porteraient le plus atteinte à la société. Après avoir attribué une note à chaque partie du réseau de l’entreprise, les cyberanalystes affectent leurs ressources en priorité sur les risques les plus élevés.
• Détecter rapidement les intrusions : Les sociétés utilisent aussi l’IA pour obtenir des renseignements précis et automatiques sur toute activité malveillante. Avec le machine learning, les organisations sont en mesure de détecter et analyser les cyberattaques et s’en défendre en temps réel, de sorte qu’elles répondent aux intrusions dès qu’elles se produisent.
• Identifier les comportements suspects : On utilise également l’IA et le machine learning pour repérer un comportement suspect de la part d’un utilisateur. En surveillant les agissements inattendus, par exemple des connexions à des heures inhabituelles de la journée ou un nombre de téléchargements inhabituellement élevé, les organisations parviennent à distinguer, à l’aide du machine learning, les comportements normaux des comportements aberrants qui peuvent indiquer une cyberattaque. Ainsi, elles sont en mesure de remédier aux failles avant qu’une violation de données ait lieu.
• Détecter la fraude : De nombreuses sociétés se protègent de la fraude financière grâce à des algorithmes de machine learning pour prédire des comportements inhabituels de la part de leurs clients. En effet, ces technologies ont la capacité de reconnaître les comportements qui sortent de l’ordinaire, ce qui permet aux entreprises de détecter des fraudes avant qu’elles ne se produisent et de réduire leurs pertes financières.
• Découvrir les logiciels malveillants : Avec l’IA et le machine learning, les organisations peuvent également prédire de futures infections par des malwares. Utiliser des modèles trouvés dans l’apprentissage automatique de précédents logiciels malveillants permet aux cyberanalystes de prédire les attaques de malware et de remédier au risque à une vitesse inatteignable avec des processus manuels.

Comment planifier votre mise en œuvre.

Intégrer l’IA et le machine learning dans une stratégie de cybersécurité peut être compliqué, et souvent les organisations ont du mal à savoir par où commencer. Voici quelques conseils pour vous aider à obtenir les meilleurs résultats quand vous vous attelez à votre projet d’implémentation :

• Embauchez des cyberanalystes qui connaissent l’utilisation de l’IA et du machine learning sur le bout des doigts, et déterminez les tâches que vous envisagez d’automatiser et celles que vous préférez confier à des êtres humains.
• Veillez à avoir les ensembles de données dont vous avez besoin à l’aide d’algorithmes d’IA, que ces données sont complètes et à jour et qu’elles sont bien intégrées à votre infrastructure et à vos applications.
• Pour commencer, limitez-vous à un ou deux cas faciles à mettre en œuvre et qui offrent des bénéfices tangibles à votre organisation, et définissez des indicateurs clairs pour mesurer la réussite de ces projets tests.
• Planifiez clairement les tâches qui vous permettent de valider d’éventuelles menaces, de définir des priorités et d’analyser les menaces potentielles.
• Créez des processus de contrôle pour déterminer si un algorithme d’IA ne se comporte pas comme prévu, de façon à pouvoir parer rapidement à tous problèmes.
• Évaluez les résultats de vos projets tests et mettez en œuvre les changements à apporter à d’autres parties de votre stratégie de cybersécurité tandis que vous y incorporez l’IA et le machine learning.

De puissants outils pour faire remonter les problèmes.

Pour vous prémunir contre des cyberattaques de plus en plus nombreuses et sophistiquées, l’IA et le machine learning sont un moyen très puissant. Si elle a mis les bons outils en place, votre organisation peut détecter une cyberattaque et y réagir en temps réel, tout en déjouant les menaces avant qu’elles ne se transforment en problèmes graves. Capable de détecter les dangers plus vite et à moindre frais grâce à un dispositif de sécurité renforcé, vous ne risquez pas d’être dépassé par la vitesse et l’ampleur des risques d’aujourd’hui.

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[i]Identity Theft Resource Center to Share Latest Data Breach Analysis with U.S. Senate Commerce Committee; Number of Data Breaches in 2021 Surpasses all of 2020 - Identity Theft Resource Center (idtheftcenter.org)

[ii]Understanding the true, hidden costs of ransomware attacks on the business (acronis.com)

[iii]Global Ransomware Damage Costs Predicted To Reach $20 Billion (USD) By 2021 (cybersecurityventures.com)

[iv]Ransomware Payments Decline in Q4 2020 (coveware.com)

[v]AI-in-Cybersecurity_Report_20190711_V06.pdf (capgemini.com)

[vi]Artificial Intelligence (AI) in Cybersecurity Market | Meticulous Market Research Pvt. Ltd. (meticulousresearch.com)

[vii] AI-in-Cybersecurity_Report_20190711_V06.pdf (capgemini.com)