L’IA prend rapidement sa place sur le marché, pénétrant de nouveaux domaines d’application d’une manière que nous ne pouvions imaginer, y compris les solutions de cybersécurité par l’IA. Le battage médiatique ne montre aucun signe de déclin. En fait, cette approche prend véritablement de l’ampleur, même parmi les cadres supérieurs. La raison est claire : le potentiel de l’IA pour améliorer l’efficacité est presque illimité.
Mais son potentiel de perturbation l’est également. Dans le domaine de la cybersécurité, les enjeux sont toujours aussi importants. L’utilisation de l’IA est évidente des deux côtés des barricades : par les attaquants comme par les défenseurs.
Dans cet article, j’explore l’impact de l’IA sur le domaine de la cybersécurité, décris les cas d’utilisation potentiels et leur efficacité probable, discute des défis liés aux technologies d’IA elles-mêmes et réfléchis aux menaces que l’IA fait peser sur les emplois des professionnels de la cybersécurité.
Les défis de la cybersécurité de l’IA
La cybersécurité est un domaine qui suscite le buzz, non pas tant pour son efficacité que pour ses défis. Alors que le nombre de cyberattaques réussies continue d’augmenter, l’Agence américaine pour le développement international estime le coût mondial de la cybercriminalité à 8 000 milliards de dollars en 2023qui devrait atteindre 27 000 milliards de dollars d’ici 2027. Dans le même temps, le monde est confronté à une grave pénurie de professionnels de la cybersécurité.
Cependant, on s’inquiète de plus en plus du fait que les organisations légitimes et les cybercriminels adoptent les technologies de l’IA. Selon une enquête menée par Sapio Research et Deep Instinct, 75% des professionnels de la cybersécurité ont constaté une augmentation des cyberattaques, et 85 % pensent que les technologies d’IA contribuent probablement à cette poussée.
En effet, les attaquants exploitent de plus en plus l’IA pour collecter et traiter efficacement des informations sur leurs cibles, préparer des campagnes de phishing et développer de nouvelles versions de logiciels malveillants, améliorant ainsi la puissance et l’efficacité de leurs opérations malveillantes. Parallèlement, la croissance des données dans le monde numérique dépasse la capacité cognitive humaine, et les talents en cybersécurité ne peuvent pas évoluer assez rapidement en raison des exigences élevées en matière d’expertise. À mesure que des facteurs externes remodèlent le secteur, les défis existants s’intensifient sous l’effet de l’afflux de données et d’attaques.
Le contexte humain
Présentation de la faiblesse la plus importante des systèmes de cybersécurité : l’erreur humaine. À maintes reprises, nous avons été témoins de violations de données dans lesquelles des systèmes conçus pour traiter et stocker des informations précieuses au sein d’un réseau protégé n’étaient pas sécurisés et étaient exposés au public en raison d’erreurs de configuration du personnel.
L’efficacité est un autre problème de la cybersécurité. Les spécialistes ne peuvent pas gérer de manière cohérente et parfaite des centaines d’alertes quotidiennes, et la gestion des processus manuels devient de plus en plus difficile à mesure que les réseaux d’entreprise deviennent plus complexes et plus diversifiés, comme c’est le cas aujourd’hui.
Comme dans d’autres secteurs, la cybersécurité repose fortement sur l’intervention humaine. Les professionnels de la cybersécurité valident les configurations des bases de données avant de traiter des données précieuses, analysent la base de code des nouvelles applications avant leur publication, enquêtent sur les incidents et identifient les causes profondes, entre autres tâches. Mais il est également temps pour nous d’adopter l’IA pour améliorer l’efficacité et donner un avantage aux défenseurs de la cybersécurité.
Cas d’utilisation de l’IA en cybersécurité
Avant d’aborder des cas d’utilisation spécifiques, définissons brièvement les technologies mentionnées afin d’établir une base pour discuter de leurs cas d’utilisation.
Intelligence artificielle (IA) est un domaine de l’informatique axé sur la création de systèmes qui exécutent des tâches nécessitant l’intelligence humaine, telles que le traitement du langage, l’analyse de données, la prise de décision et l’apprentissage. Il constitue la discipline globale, d’autres domaines relevant de son égide.
Apprentissage automatique (ML)un sous-ensemble de l’IA, permet aux systèmes d’apprendre et de s’améliorer à partir des données sans programmation explicite, en prenant des décisions basées sur des modèles et de grands ensembles de données. Il s’agit actuellement du domaine le plus pertinent en matière de cybersécurité.
Apprentissage profond (DL)une branche du ML, utilise des réseaux de neurones artificiels pour modéliser des relations complexes et résoudre des problèmes avec de grands ensembles de données. Étant donné que DL relève du ML, cette discussion se concentrera principalement sur l’apprentissage automatique.
- Abaisser la barrière à l’entrée
La barrière à l’entrée dans ce domaine est connue pour ses exigences élevées en matière d’expertise technique. Les premiers outils tels que les pare-feu utilisaient des règles de trafic simples, mais à mesure que les réseaux devenaient plus complexes, la création et la validation de ces règles devenaient de plus en plus difficiles.
L’IA peut simplifier ce processus en écrivant des règles précises tout en fournissant aux spécialistes une interface, telle qu’un système de discussion en langage naturel. Un professionnel de la cybersécurité pourrait décrire le trafic à autoriser ou bloquer et les conditions dans lesquelles des règles spécifiques devraient s’appliquer, et l’IA générerait des politiques lisibles par machine, garantissant une syntaxe et une sémantique appropriées. Cela rationalise le développement de règles, rendant le domaine plus accessible et réduisant les efforts requis pour la gestion de la sécurité.
- Inventaire des actifs et cartographie des chemins d’attaque
À mesure que les réseaux d’entreprise deviennent plus complexes et évoluent vers des environnements hybrides et multi-cloud avec des points de présence mondiaux, leur gestion et leur sécurisation deviennent très difficiles. Les réseaux modernes peuvent également évoluer automatiquement en fonction de la demande, ce qui ajoute à la difficulté d’inventorier les actifs, d’identifier les menaces et de modéliser les chemins d’attaque potentiels.
L’IA peut vous aider dans ces tâches en analysant en permanence les réseaux, en cataloguant les actifs et en ajoutant des informations contextuelles. Grâce à sa capacité à apprendre des données, l’IA surpasse déjà les humains en matière de prévision et peut analyser les architectures de réseau pour identifier les chaînes d’attaque potentielles. Cela aide les équipes de cybersécurité à prioriser leurs efforts, en passant des mesures réactives à une défense proactive. Grâce à l’IA, il devient plus clair quelles vulnérabilités les attaquants pourraient exploiter et comment les renforcer efficacement.
- Gestion des vulnérabilités
La complexité de la gestion des vulnérabilités augmente parallèlement à la taille et à la complexité croissantes des réseaux d’entreprise, au nombre de vulnérabilités identifiées, aux exploits disponibles et aux mesures d’évaluation des vulnérabilités. Lancer un programme de gestion des vulnérabilités dans un grand réseau peut donner l’impression de chercher une aiguille dans une botte de foin pour les spécialistes de la cybersécurité. Les scanners de vulnérabilités traditionnels produisent souvent des rapports massifs contenant des milliers de vulnérabilités de gravité variable, accompagnés de recommandations de correction qui peuvent manquer de pertinence sans contexte métier et applicatif.
L’IA peut jouer plusieurs rôles clés dans cette démarche pour accompagner les professionnels :
- Corréler les données de vulnérabilité avec les informations sur les exploits et les attaques associées.
- Enrichissement des données de vulnérabilité du système avec le contexte métier.
- Prioriser les vulnérabilités pour la correction et automatiser le déploiement des correctifs.
Les vulnérabilités Zero Day constituent un défi supplémentaire, mais l’IA peut aider en analysant de grands volumes d’informations pour identifier et suivre les vulnérabilités Zero Day dans différentes technologies.
4. Détection et analyse des logiciels malveillants
Les logiciels malveillants constituent l’épine dorsale des cyberattaques modernes, leur volume augmentant parallèlement aux groupes de cybercriminels, au nombre d’attaques et aux budgets des attaquants. Les cybercriminels utilisent des techniques avancées pour améliorer les logiciels malveillants et échapper à la détection. Certains exploitent même l’IA pour développer de nouveaux échantillons de logiciels malveillants plus rapidement et plus efficacement.
L’IA peut aider en identifiant les logiciels malveillants grâce à une analyse comportementale et en aidant à l’ingénierie inverse, où des spécialistes analysent les logiciels malveillants pour améliorer les défenses. Dans le cadre de l’ingénierie inverse, l’IA peut agir en tant que consultant, expliquant les segments de code et les intentions possibles derrière les choix des développeurs de logiciels malveillants, rationalisant ainsi le processus d’analyse pour les professionnels de la cybersécurité.
5. Surveillance des menaces et des attaques
Les cyberattaques sont de plus en plus fréquentes, complexes et rapides. Ce qui prenait autrefois des mois prend désormais quelques secondes. Les attaquants modernes se déplacent latéralement, volent des données et effacent des traces, ce qui leur permet de cibler davantage de victimes et de maximiser leur impact. Ce comportement inonde les équipes de cybersécurité d’alertes, faisant de la rapidité de réponse un facteur décisif dans ce jeu complexe.
Cependant, beaucoup d’entre eux sont des faux positifs, ce qui entraîne une lassitude des professionnels. À mesure que les réseaux et les données se développent, l’analyse manuelle des journaux n’est plus réalisable, notamment en raison de la pénurie persistante de spécialistes qualifiés en cybersécurité.
C’est pourquoi déléguer la surveillance continue du réseau et la détection des menaces à l’IA et automatiser les réponses aux indicateurs d’attaque sont la meilleure voie à suivre. Heureusement, la plupart des cyberattaques suivent des schémas courants que l’IA peut apprendre, ce qui permet des réponses ultra-rapides pour garder une longueur d’avance sur les attaquants. L’IA fonctionne 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7 sans fatigue, s’adapte rapidement aux nouvelles données, réduit les faux positifs et peut générer des recommandations de mesures préventives lorsque des traces d’attaque sont détectées, comblant ainsi les lacunes que les spécialistes humains pourraient négliger. Un partenaire de rêve, au mieux.
6. Protection contre le phishing
Un trait humain qui affaiblit les systèmes de cybersécurité des entreprises est notre tendance à agir sur la base de nos émotions. Les cybercriminels exploitent cette vulnérabilité via l’ingénierie sociale, notamment le phishing, en utilisant les employés comme points d’entrée dans les réseaux d’entreprise.
Pour rendre les attaques plus efficaces, les attaquants intègrent de plus en plus l’IA pour créer des e-mails de phishing plus convaincants et cibler davantage de victimes. En réponse, les professionnels de la cybersécurité peuvent protéger les employés contre les attaques de phishing en entraînant des modèles d’IA sur de vastes ensembles de données de techniques d’ingénierie sociale connues.
7. Surveillance des comportements et détection des menaces internes
La protection contre les menaces internes reste l’un des plus grands défis en matière de cybersécurité. Les initiés ont un accès légitime aux systèmes de l’entreprise, ce qui rend leur détection plus difficile.
Les systèmes basés sur l’IA peuvent identifier automatiquement les actions suspectes, telles qu’un accès non autorisé à des données sensibles ou des tentatives de vol de données. Grâce à l’apprentissage automatique, l’IA s’adapte aux changements de comportement des employés, réduisant ainsi les faux positifs. De plus, l’IA aide à prédire les risques en analysant les données historiques et en identifiant les modèles qui signalent des actions potentiellement malveillantes de la part des employés.
8. Recherche améliorée d’événements de cybersécurité
Google est un incontournable dans le monde des moteurs de recherche, offrant des résultats sur lesquels nous comptons tous. Cependant, ses résultats de recherche ressemblent souvent plus à une table des matières qu’à un résumé concis des points critiques. Pour les professionnels de la cybersécurité, disposer d’un outil de recherche amélioré peut faire toute la différence dans la lutte contre les cybermenaces.
Une simple « table des matières » ne suffit pas lorsque les spécialistes ont besoin d’informations détaillées sur l’état d’un réseau d’entreprise protégé. Les systèmes basés sur l’IA peuvent intervenir pour améliorer les capacités de recherche traditionnelles, en fournissant le contexte critique nécessaire pour prendre des décisions éclairées et répondre efficacement aux menaces.
9. Minimiser l’erreur humaine
Gérer des milliers d’hôtes tout en respectant les règles de sécurité peut s’avérer fastidieux. C’est là que l’IA peut aider en apprenant des configurations correctes et des erreurs passées, en identifiant les erreurs et en les signalant en temps réel. De plus, l’IA pourrait générer de manière proactive des configurations d’hôtes basées sur des descriptions de fonctionnalités fournies par l’homme.
Acceptez le changement
Bien qu’un saut vers des systèmes d’IA entièrement autonomes semble relativement improbable, l’IA a le potentiel de compléter l’expertise humaine, permettant aux professionnels de gérer les problèmes les plus urgents dans ce domaine. La clé pour libérer le potentiel de l’IA réside dans la présence de spécialistes qualifiés qui comprennent son fonctionnement et appliquent leur créativité et leur esprit critique pour rendre la technologie encore plus efficace.
Tout au long de l’histoire, chaque avancée technologique majeure a suscité peur et incertitude. Pourtant, au fil du temps, nous avons appris à nous adapter, à adopter ces outils et à les utiliser efficacement, en équilibrant leurs capacités avec nos limites. Il est temps de faire de même avec l’IA : l’intégrer à la cybersécurité et déléguer des tâches pour lesquelles l’IA est plus performante que nous.
