Compte tenu des progrès de cette technologie et du besoin croissant de cybersécurité intelligente et efficace, il est logique de tirer parti de la cybersécurité avec l'IA. Mais si cette dernière offre un certain nombre d'avantages pour la cybersécurité, elle présente également des défis uniques.

Dans l'IA dite supervisée, les humains forment la machine en utilisant des informations qui ont déjà été étiquetées pour un résultat spécifique. Le Machine Learning supervisé peut vous donner une réponse explicite sur la base de ses connaissances antérieures et permet à la machine d'apprendre à détecter des modèles et à comprendre comment les données d'entrée et les étiquettes de sortie sont liées les unes aux autres. L’objectif final est d’apprendre à celle-ci à produire des résultats précis.

Dans l'IA non supervisée, des données non étiquetées sont présentées à l'algorithme, qui les analyse ensuite pour découvrir des clusters ou des modèles sans intervention humaine. L'IA non supervisée permet de traiter des tâches plus complexes. Elle se révèle capable de trouver des modèles non encore reconnus. Compte tenu du fait que les attaquants modifient constamment leurs méthodes, le Machine Learning non supervisé peut être utilisé pour rechercher tout ce qui sort de l'ordinaire, plutôt que de se limiter aux menaces connues.

Défis courants en matière de cybersécurité

Actuellement, de plus en plus de données sont collectées, manipulées et stockées quotidiennement. La cybersécurité est ici essentielle pour protéger les informations sensibles telles que les secrets commerciaux, les dossiers financiers et les données privées des utilisateurs. Malgré les progrès de la technologie de cybersécurité, les organisations sont confrontées à des défis constants pour sécuriser leurs réseaux et services : la chasse manuelle aux menaces nécessite d’abord du temps et de l'argent, ce qui signifie que davantage d'attaques peuvent passer inaperçues.

Ensuite, la dispersion géographique des systèmes informatiques et les différences d'infrastructure entre les sites rendent le suivi des incidents malveillants plus difficile. Dans le même temps, les attaquants utilisent des adresses IP cachées ou dynamiques pour rester anonymes en utilisant des outils tels que les serveurs proxy, les navigateurs Tor ou les réseaux privés virtuels (VPN).

Le rôle de l'IA dans la cybersécurité

Dans un tel contexte, l’IA offre aux organisations un ensemble d'outils supplémentaires pour les aider à relever ces défis, en les protégeant davantage (ainsi que leurs utilisateurs) contre les cyberattaques. Si l'intégration de l'IA dans votre stratégie de cybersécurité ne peut garantir qu'il n'y aura pas de violation, elle peut en revanche faciliter le renforcement de la sécurité.

Les mesures traditionnelles de cybersécurité sont précieuses, surtout lorsqu'elles se chevauchent. Mais si ces techniques sont efficaces pour les menaces déjà connues, elles ne pourront pas écarter les menaces qui n'ont pas encore été identifiées. C'est là que l'IA entre en jeu.

Pourquoi intégrer l'IA dans la cybersécurité ?

ntégrer la cybersécurité traditionnelle et celle basée sur l'IA est le meilleur moyen de détecter les menaces à la fois connues et inconnues. L'IA aide à identifier les anomalies qui pourraient démasquer une attaque avant que celle-ci n'ait une chance de s'installer. L'IA peut également être utilisée pour trouver les attaques « faibles et lentes » qui sont conçues pour contourner les systèmes basés sur des règles. L'IA génère immédiatement et de manière autonome un correctif défensif dès qu'une attaque est identifiée. Lorsque des menaces sont détectées, ces correctifs permettent à l'IA et au Machine Learning d'entrer en action, soit en alertant votre équipe de cybersécurité, soit en répondant automatiquement en temps réel sans intervention humaine.

Grâce à l'IA et au Machine Learning, des quantités massives de données de types variés peuvent être traitées rapidement, ce qui permet d'anticiper les menaces avant qu'elles ne se produisent. L'apprentissage profond et le Machine Learning permettent à l'IA de comprendre les comportements des réseaux et d'identifier des modèles, ce qui vous permet de détecter, de répondre et de prévoir les cybermenaces avec succès.

Ces éléments ne constituent pas les seuls avantages de l'IA en matière de cybersécurité. La capacité de l’Intelligence Artificielle à apprendre, à raisonner et à s'autocorriger présente d'autres atouts qui illustrent la façon dont l'IA modifie la cybersécurité. Grâce à l'IA, il devient beaucoup plus facile de maintenir des procédures de sécurité constantes qui nécessitaient auparavant une longue liste de tâches fastidieuses effectuées par des humains. L'IA peut contribuer à éliminer ces tâches, ce qui permet à votre équipe informatique de se consacrer à d'autres tâches.

Le traitement rationalisé des données au niveau de l'entreprise ainsi que des quantités massives de données sont traitées et transférées chaque jour. Avec l'IA, ces processus peuvent être automatisés, et dédiés à la recherche de toutes les menaces éventuelles. La détection et la réponse sont ainsi beaucoup plus efficaces. De plus comme, la détection et la réponse aux menaces nécessitent moins d'efforts humains, la cybersécurité devient moins coûteuse.

Enfin, plus les données sont collectées et analysées au fil du temps, plus l'IA tirera des enseignements des modèles et des décisions du passé. À mesure que sa capacité à détecter les activités malveillantes et à y répondre s'améliore, votre sécurité globale progresse.

Par Laurent Szpirglas, Regional Sales Manager France, Ping Identity