Autrefois considérée comme un ennemi par les auteurs de science-fiction, l’IA est devenue un puissant allié en matière de cybersécurité. Apprenez à tirer parti de cet outil de la bonne manière en renforçant les compétences de votre équipe, en mettant en œuvre de meilleures politiques et en restant vigilant.
Dans le monde de la cybersécurité, la perception de l’intelligence artificielle (IA) reflète souvent l’image du piratage dans la culture populaire : une force mystérieuse et potentiellement malveillante. Les médias ont alimenté cette perception, décrivant l’IA comme une création à la fois merveilleuse et effrayante, à l’instar de l’amour de Pygmalion pour Galatée et de l’horreur de Victor Frankenstein pour son propre monstre. Des films emblématiques tels que « 2001 : l’Odyssée de l’espace » et « WarGames » illustrent la transformation de l’IA d’une intelligence bienveillante en une menace, en exploitant nos peurs de l’inconnu et les conséquences de l’orgueil humain.
Des films comme « Terminator », « Ex Machina » et « Matrix » explorent la rébellion de l’IA contre l’oppression humaine, renforçant ainsi l’image d’une IA inhumaine et dangereuse. Au milieu de ces représentations, les préoccupations bien réelles de déplacement d’emplois et de perturbation technologique ajoutent à la menace perçue de l’IA.
Les récentes cyberattaques impliquant des logiciels malveillants pilotés par l’IA et des attaques d’ingénierie sociale n’ont fait qu’intensifier ce malaise. Une enquête du Pew Research Center révèle que plus de la moitié des Américains se disent préoccupés par l’IA.
Dans cet article, nous nous penchons sur la nécessité de modifier ces perceptions et de faire de l’IA un allié essentiel de la cybersécurité. Nous démontrons que l’IA, dont l’utilité est prouvée depuis des décennies, peut renforcer la sécurité numérique et nous permettre de réaliser des exploits autrefois considérés comme impossibles. Il ne s’agit là que de quelques exemples des utilisations de l’IA dans le domaine de la cybersécurité.
Nous avons vu des cas où les capacités d’apprentissage automatique de l’IA ont été utilisées à mauvais escient pour lancer des cyberattaques avancées. Prenons par exemple le cas tristement célèbre de « DeepLocker ». DeepLocker était un logiciel malveillant piloté par l’IA qui dissimulait ses intentions jusqu’à ce qu’il atteigne sa cible spécifique, ce qui rendait les logiciels antivirus traditionnels inefficaces contre lui.
De même, nous avons été témoins de cas où l’IA a été utilisée pour automatiser des tâches telles que la recherche de vulnérabilités dans les réseaux ou la création de courriels d’hameçonnage à grande échelle, ce qui constitue une menace sérieuse pour notre infrastructure numérique.
En outre, avec le perfectionnement des grands modèles de langage (LLM), nous devons nous inquiéter de l’utilisation potentielle de l’IA dans les attaques d’ingénierie sociale. En s’appuyant sur le traitement du langage naturel (NLP), les cybercriminels pourraient créer de faux courriels ou messages plus convaincants, conçus pour inciter les individus à révéler des informations sensibles en une fraction de temps.
Tout cela s’inscrit dans un contexte d’anxiété palpable à l’égard de l’IA. Une enquête menée par le Pew Research Center a révélé que 52 % des Américains sont plus inquiets qu’enthousiastes à l’égard de l’IA, tandis que 36 % d’entre eux ont des sentiments mitigés à ce sujet. Cela signifie que plus de la moitié de l’un des plus grands marchés du monde ne sera pas très enthousiaste à l’idée d’inclure l’IA dans nos produits et services.
Par conséquent, toute stratégie qui implique de travailler avec l’IA exige que le marketing se concentre sur la rupture avec ces croyances. Nous devons montrer à nos clients que les algorithmes d’IA sont des outils sûrs qui existent depuis des décennies et qui nous ont aidés à réaliser des choses que nous pensions impossibles il y a quelques décennies.
La place de l’IA dans la cybersécurité.
L’un des principaux rôles de l’IA est la détection des menaces. Les systèmes de sécurité traditionnels ne parviennent souvent pas à identifier les cybermenaces avancées et sophistiquées en raison de leur nature subtile. Les cybercriminels utilisent toutes les astuces de l’ingénierie sociale pour éviter la détection humaine.
Toutefois, grâce à la capacité de l’IA à traiter rapidement de grandes quantités de données, ces systèmes peuvent repérer les anomalies susceptibles d’indiquer des risques ou des violations potentiels. Par exemple, les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent analyser les schémas du trafic réseau ou le comportement des utilisateurs afin de détecter toute activité anormale pouvant suggérer une menace imminente.
Prenons l’exemple d’une entreprise qui reçoit des millions de courriels par jour. Il serait pratiquement impossible pour des humains d’analyser chaque courriel à la recherche de liens ou de pièces jointes malveillants. Toutefois, grâce aux outils de sécurité alimentés par l’IA, ces courriels peuvent être analysés rapidement et toute menace potentielle peut être signalée instantanément.
Les applications de l’IA vont au-delà de la détection des menaces. Elles jouent également un rôle dans la prévention, en prédisant les attaques futures sur la base de modèles et de tendances existants. Par exemple, si nous remarquons que la plupart des cyberattaques proviennent d’une région particulière ou suivent un calendrier, elles peuvent signaler des menaces potentielles qui pourraient autrement passer inaperçues.
Lorsqu’une menace est détectée, il est essentiel de réagir rapidement pour limiter les dégâts. Et rien n’est plus rapide qu’un ordinateur. L’IA, avec sa capacité de réaction en temps réel, peut prendre des mesures immédiates, telles que l’envoi d’emails, la mise en place d’un verrouillage du système, la création d’instances isolées, la mise hors tension automatique des appareils infectés, ou même la détection d’une tentative de chiffrement (comme dans le cas d’un ransomware) et le verrouillage immédiat des fichiers.
En ce qui concerne le chiffrement, les algorithmes d’apprentissage profond et les réseaux neuronaux permettent de développer des protocoles de chiffrement plus robustes, ce qui accroît la sécurité globale du système.
Enfin, nous ne pouvons pas parler des avantages des services d’IA sans mentionner l’apprentissage non supervisé. Habituellement, pour former un modèle d’IA, nous avons besoin de données étiquetées – par exemple un ensemble de courriels qui ont été précédemment signalés comme suspects. La simple constitution d’une base de données suffisamment importante pour entraîner un modèle est un processus long et coûteux. Si l’on ajoute à cela l’étiquetage manuel de chaque entrée, on voit où cela nous mène.
Heureusement, certains algorithmes d’IA peuvent détecter des modèles à partir de données non étiquetées. C’est ce qu’on appelle l’apprentissage non supervisé ; en d’autres termes, nous transmettons un ensemble d’informations et laissons l’IA trouver des corrélations qui pourraient nous échapper. S’agit-il d’une méthode infaillible ? Bien sûr que non. De nombreuses corrélations se produisent naturellement dans le monde, par simple hasard.
Mais d’un autre côté, s’il y a quelque chose que nous n’avons pas remarqué, il y a de fortes chances que le modèle le signale, ce qui nous permet de concentrer notre analyse et d’évaluer si la relation mathématique trouvée par le modèle a un fondement dans la réalité.
Comment se préparer à un avenir de cybersécurité piloté par l’IA ?
Alors que nous nous rapprochons d’un avenir où l’intelligence artificielle jouera un rôle essentiel dans la cybersécurité, il est impératif que nous nous préparions et que nous préparions nos organisations en conséquence. Voici quelques étapes clés que nous recommandons :
Se renseigner sur l’IA : Nous devons d’abord nous familiariser avec les capacités de l’IA et de l’apprentissage automatique dans le domaine de la cybersécurité. Si vous ne savez pas par où commencer, vous pouvez commencer par contacter des développeurs et des experts en IA.
Formation et perfectionnement : Il est essentiel pour nous d’investir dans des programmes de formation axés sur l’IA et la cybersécurité. Ces programmes nous permettent d’acquérir des connaissances sur les dernières menaces et de comprendre comment l’IA peut être utilisée pour les combattre.
Investir dans des solutions de cybersécurité basées sur l’IA : Les outils de sécurité pilotés par l’IA peuvent considérablement améliorer notre capacité à détecter les cybermenaces et à y répondre. Par exemple, des solutions telles que Deep Instinct utilisent l’apprentissage en profondeur pour détecter les menaces en temps réel.
Mettre en œuvre des politiques nouvelles et améliorées : Nous devons créer des politiques qui répondent à une stratégie orientée vers l’IA dans la gestion de la cybersécurité. Il s’agit notamment d’établir des lignes directrices sur la manière de traiter les menaces détectées et d’assurer une bonne gouvernance des données.
S’allier avec les leaders de la technologie : S’engager avec les leaders technologiques qui exploitent déjà la technologie de l’IA nous permet d’apprendre de leurs expériences et de leurs meilleures pratiques.
Maintenir une vigilance constante : Alors que nous évoluons vers un monde de plus en plus numérique, les pirates informatiques continuent eux aussi d’améliorer leurs techniques. Il est donc nécessaire d’actualiser en permanence nos connaissances sur les menaces potentielles et de rester vigilant à tout moment.
Tenir compte des implications éthiques : Nous devons également prendre en compte les implications éthiques, telles que les préoccupations en matière de protection de la vie privée ou l’utilisation abusive potentielle de la technologie.
En suivant ces étapes, nous pouvons mieux nous équiper pour une ère où la cybersécurité est largement pilotée par l’intelligence artificielle.
Nouvelles technologies de cybersécurité basées sur l’IA.
Alors que la troisième décennie du XXIe siècle est déjà bien entamé, de nouvelles technologies de cybersécurité basées sur l’IA font leur apparition. Les leaders de l’industrie investissent des millions dans ces solutions qui constituent une défense solide contre les cybermenaces. Grâce à l’IA, nous pouvons améliorer les mesures de sécurité traditionnelles et protéger plus efficacement notre environnement numérique.
Tout d’abord, nous disposons de systèmes de renseignement sur les menaces alimentés par l’IA. Ces technologies peuvent analyser de grandes quantités de données à des vitesses incroyables pour identifier les menaces potentielles. Un exemple est IBM Watson pour la sécurité du cloud, qui s’appuie sur l’apprentissage automatique et le traitement du langage naturel pour détecter, prédire et atténuer les menaces de sécurité.
L’analyse du comportement des utilisateurs et des entités (User and Entity Behavior Analytics – UEBA) vient ensuite sur notre liste. Ces systèmes utilisent des algorithmes d’apprentissage automatique pour apprendre et comprendre les comportements normaux des utilisateurs au sein du réseau d’une organisation. En cas d’anomalie, par exemple lorsqu’un utilisateur accède à des données sensibles auxquelles il n’a normalement pas accès, le système émet une alerte. Splunk User Behavior Analytics est un outil qui utilise la technologie de l’IA de cette manière.
Troisièmement, nous disposons d’outils de gestion des risques automatisés qui surveillent divers facteurs de risque dans le paysage numérique d’une organisation en utilisant l’IA. Par exemple, la plateforme de gestion des cyberrisques de Brinqa utilise des algorithmes d’apprentissage automatique pour prédire les vulnérabilités futures en analysant les incidents passés.
Enfin, et ce n’est pas le moins important, il y a le concept d’outils de détection de deepfake basés sur l’IA qui aident à identifier les contenus médiatiques manipulés. Les deepfakes devenant de plus en plus sophistiqués, ces outils sont essentiels pour détecter toute altération des fichiers audio ou vidéo. L’un de ces outils est le Video Authenticator de Microsoft, qui permet de déterminer en pourcentage si un contenu numérique a été manipulé artificiellement. Sam Altman et de nombreux autres experts ont déclaré au Congrès américain que l’IA devait être réglementée. Malheureusement, le chat est déjà sorti du sac. Nous sommes maintenant dans une course aux armements entre la génération de faux contenus et les détecteurs de contenus, chacun essayant de surpasser l’autre. Nous parlerons des implications éthiques une autre fois, mais pour l’instant, il suffit de dire que l’IA s’est avérée inestimable pour détecter les contenus générés.
Inconvénients et défis potentiels de la cybersécurité pilotée par l’IA.
Malgré les nombreux avantages de l’utilisation de l’IA dans la cybersécurité, nous devons également garder à l’esprit plusieurs inconvénients et défis potentiels.
Tout d’abord, l’utilisation des technologies d’IA nécessite des quantités substantielles de données pour une formation efficace. Les organisations peuvent éprouver des difficultés à rassembler suffisamment de données ou à gérer les problèmes de protection de la vie privée qui découlent de la manipulation de quantités aussi importantes d’informations sensibles.
Deuxièmement, les systèmes d’IA ne sont pas entièrement exempts de manipulation ou d’exploitation. Tout comme ils peuvent apprendre à identifier les menaces et à y répondre, ils peuvent également être amenés à adopter un comportement incorrect par des attaques adverses sophistiquées. Par exemple, un adversaire peut introduire des données trompeuses dans un système d’IA afin qu’il déclenche de fausses alarmes ou qu’il néglige des menaces réelles.
Troisièmement, on s’inquiète de plus en plus de la dépendance excessive à l’égard des systèmes automatisés en matière de sécurité. Si l’IA peut considérablement améliorer notre capacité à détecter les cybermenaces et à y répondre rapidement, elle n’est pas infaillible. Des erreurs potentielles ou des défaillances du système pourraient avoir de graves conséquences si la surveillance humaine n’est pas maintenue.
Enfin, la mise en œuvre de solutions de cybersécurité pilotées par l’IA entraîne souvent des coûts élevés de développement, de maintenance et de formation continue. Toutes les organisations ne disposent pas des ressources nécessaires à cet investissement.
En conclusion, nous sommes convaincus que l’IA s’est imposée comme un allié puissant dans le paysage de la cybersécurité. Non seulement elle offre des capacités de détection améliorées et des réponses plus rapides, mais elle fournit également des solutions proactives pour atténuer les cybermenaces potentielles.
Nous devons reconnaître le rôle transformateur que joue l’IA dans l’amélioration des mesures de cybersécurité. Toutefois, il est tout aussi important de veiller à ce qu’elle soit utilisée et mise en œuvre de manière responsable afin d’éviter toute utilisation abusive ou manipulation de cette technologie. En effet, comme tout autre outil, son efficacité dépendra en grande partie de la manière dont nous l’utiliserons. L’intégration de ce nouvel allié dans notre arsenal de cybersécurité promet non seulement une meilleure sécurité de nos actifs numériques, mais ouvre également la voie à un avenir plus sûr dans notre monde de plus en plus connecté. La fusion de l’expertise humaine et des capacités avancées de l’IA sera essentielle pour renverser la vapeur face à des cyber adversaires implacables.