Internet est un phénomène fantastique. La connaissance totale du monde est à notre portée. Vous pouvez apprendre littéralement n’importe quoi en ligne, et ce n’est qu’un exemple d’utilisation du World Wide Web. En plus d’en apprendre davantage sur des événements aléatoires, l’histoire et les faits, vous pouvez faire bien plus encore. Qu’il s’agisse d’acheter en ligne des vêtements ou des articles ménagers, de gérer vos opérations bancaires, vos impôts, votre administration de la vie et vos soins médicaux, vous pouvez utiliser Internet pour tout ce que vous devez accomplir. Il est également essentiel à la plupart des emplois et peut être utilisé pour les loisirs, comme les jeux, le streaming et la réservation de vacances.
Cependant, Internet comporte également des risques liés à son utilisation. Les virus, logiciels malveillants, ransomwares et autres applications néfastes peuvent causer des ravages sur les réseaux, affectant les systèmes commerciaux personnels, gouvernementaux ou privés. C’est pourquoi le rôle des analystes en cybersécurité, qui ont complété un master en ligne en cybersécurité, ou d’autres études spécialisées dans ce domaine, sont essentielles pour la plupart des organisations de moyenne et grande taille. Et ces rôles peuvent utiliser la technologie de l’IA pour les aider dans leurs tâches. Cet article informatif expliquera comment l’IA peut faire une différence significative dans la vie d’un analyste en cybersécurité. Continuez à lire pour en savoir plus.
Que fait un analyste en cybersécurité ?
Avant d’examiner comment l’IA peut aider ces rôles, voyons d’abord ce que fait quotidiennement un analyste en cybersécurité.
Essentiellement, un analyste en cybersécurité protège les réseaux informatiques contre les cyberattaques vicieuses et les accès non autorisés des pirates et des crackers. Pour ce faire, ils anticipent la manière dont les attaques pourraient se produire et se défendent contre les scénarios possibles. En outre, ils réagissent et gèrent également les failles de sécurité lorsqu’elles se produisent. De plus, ils jouent un rôle crucial dans la protection des données de leur employeur et des données des clients ou clients. Ils protègent tous les logiciels, matériels et réseaux (LAN et cloud) contre le vol, les violations ou l’accès de parties non autorisées. Les grandes organisations peuvent employer des équipes entières d’analystes en cybersécurité, tandis que les petites entreprises peuvent employer un ou deux rôles.
Voyons maintenant comment l’IA peut aider ces rôles essentiels à accomplir leurs tâches.
En quoi les solutions d’IA diffèrent des méthodes traditionnelles de cybersécurité
Avant que l’IA n’explose dans l’onde de choc qu’elle envoie aux entreprises technologiques, les entreprises traditionnelles la cyber-sécurité les méthodes reposaient fortement sur des « systèmes de détection basés sur les signatures ». Ces systèmes comparaient le trafic entrant vers un réseau avec une base de données de codes malveillants connus et d’activités suspectes. Lorsqu’une correspondance se produisait, le système envoyait une alerte et prenait des mesures pour bloquer, mettre en quarantaine ou neutraliser la menace. Cette méthode reposait sur une base de données de menaces à jour, ce qui constituait un défaut majeur car cela signifiait que les nouvelles (nouvelles) menaces étaient indétectables jusqu’à ce qu’elles compromettent un système.
En revanche, les solutions de cybersécurité basées sur l’IA utilisent des algorithmes d’apprentissage automatique capables de détecter et de répondre aux menaces connues et nouvelles en temps réel, empêchant ainsi les codes et applications malveillants de pénétrer et d’infecter un réseau. Ces algorithmes sont entraînés à l’aide d’énormes quantités de données, notamment des données historiques sur les menaces et d’autres données du réseau, pour reconnaître des modèles que les humains pourraient avoir du mal à repérer. Cela supprime le besoin d’intervention humaine.
Un exemple est qu’un algorithme d’apprentissage automatique peut analyser les modèles de trafic d’un réseau pour détecter un comportement qui pourrait indiquer une cyberattaque imminente. Le programme peut alors alerter un analyste humain en cybersécurité pour répondre à la menace ou même automatiser une réponse. De plus, l’aspect apprentissage automatique de l’IA signifie que le système d’IA apprend et s’adapte en permanence dans un état constant de mise à niveau et de flux.
Les systèmes d’IA peuvent détecter et prévenir les attaques de phishing
Le phishing est un cyberattaque généralisée méthode qui cible les individus souhaitant accéder aux systèmes d’une organisation. Le phishing se produit lorsque des pirates informatiques envoient un e-mail ou un SMS à quelqu’un, se faisant passer pour quelqu’un de leur organisation, un partenaire ou un client, dans l’espoir d’introduire des logiciels malveillants tels qu’un virus, un cheval de Troie ou un ransomware. Si quelqu’un ouvre une pièce jointe ou suit un lien hypertexte, le pirate informatique peut faire des ravages sur tout le réseau.
Les méthodes traditionnelles de détection du phishing reposent généralement sur des listes noires ou un filtrage basé sur des règles et présentent les mêmes limitations mentionnées ci-dessus, car elles empêchent uniquement les logiciels malveillants connus. Ils peuvent ne pas détecter les attaques nouvelles ou évoluées.
Un système de détection de phishing par IA peut utiliser des algorithmes d’apprentissage automatique pour analyser les e-mails afin d’identifier les tentatives de phishing potentielles. Encore une fois, ils apprennent cela à partir de grandes quantités de données disponibles, qui sont analysées pour détecter des anomalies ou des modèles indiquant une tentative de phishing.
De plus, l’IA peut analyser le comportement des utilisateurs, comme cliquer sur des liens suspects, saisir des informations d’identification ou répondre à un e-mail de phishing contenant des informations personnelles. L’IA peut ensuite envoyer une alerte à un analyste en cybersécurité, qui peut alors prendre les mesures appropriées.
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Analyse, prédiction et protection des risques de violation
Le risque de violation est un terme utilisé pour désigner le risque de violation des systèmes d’une organisation par des pirates informatiques. Les systèmes basés sur l’IA peuvent prédire les taux de risque de violation et les endroits où une violation est susceptible de se produire afin que l’analyste en cybersécurité puisse planifier l’allocation des outils et des ressources vers les points faibles, ce qui peut atténuer le risque de violation. De plus, les informations glanées par l’IA peuvent aider les rôles à améliorer et à configurer les mécanismes et processus de contrôle pour améliorer la cybersécurité de leur entreprise.
Prévenir les menaces internes
Les menaces internes surviennent lorsque les employés se livrent à des cyberactivités malveillantes pour permettre la fraude, le vol de données et d’autres cybercrimes. Il s’agit d’un risque important pour toutes les organisations, en tant qu’employé mécontent ou cupide ou agent d’espionnage industriel peut facilement compromettre un réseau ou des données sensibles. Les systèmes d’IA peuvent analyser le comportement des utilisateurs et identifier le personnel se livrant à des activités malveillantes. Les systèmes peuvent signaler aux analystes de cybersécurité, qui peuvent informer les autorités compétentes pour qu’elles prennent des mesures contre la menace.
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Une conclusion sur la cybersécurité
Dans cet article, nous avons expliqué comment les analystes en cybersécurité peuvent utiliser la technologie de l’IA pour rendre leur travail plus efficace. Nous avons expliqué en quoi l’IA diffère des approches traditionnelles de cybersécurité, comment l’apprentissage automatique peut détecter les menaces connues et nouvelles en temps réel, comment l’IA peut prévenir les attaques de phishing et comment les systèmes d’IA peuvent faciliter l’analyse des violations et détecter les menaces internes.
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