L'avènement de l'IA change l'informatique et continuera de changer à l'avenir.
Les principes de base des programmes basés sur l'IA sont qu'ils peuvent collecter des données, les analyser, prendre une décision en comprenant les résultats et tirer des leçons des résultats. C'est pourquoi l'application de l'IA à la cybersécurité apporte de nouvelles promesses défensives et des défis offensifs à la cybersécurité.
Cybersécurité occupe le devant de la scène car l'augmentation exponentielle des données (consommateurs et entreprises) a rendu les violations de données plus courantes. Certaines des causes les plus courantes de violation de données sont:
- Identifiants de sécurité faibles ou volés, comme les mots de passe
- Logiciels malveillants sous forme de virus, ransomwares, escroqueries par hameçonnage.
- Ingénierie sociale
- Menaces internes
- Mauvaise configuration du système informatique et erreur de l'utilisateur
- Portes dérobées à travers des applications vulnérables et
- Mauvaise administration des autorisations
Le nombre croissant d'attaques a encouragé l'adoption de l'IA dans la cybersécurité pour apporter des défenses de données efficaces et précises. Comme on pouvait s'y attendre, l'IA a également donné de nouvelles capacités aux mauvais acteurs.
L'IA facilite la construction défenses et menaces intelligentes.
Dans le passé, les pirates étaient des programmeurs hautement qualifiés qui pouvaient coder leurs logiciels malveillants et naviguer dans des protocoles de sécurité sophistiqués. Ce n'est plus le cas; les logiciels malveillants peuvent désormais être vendus comme une solution intelligente qui ne nécessite qu'un plug and play. Cela met dans la mêlée des pirates non experts en informatique et augmente finalement le nombre de pirates.
Pour se défendre contre des menaces intelligentes aussi simples à utiliser, il faut une solution intelligente. Par exemple, en utilisant un outil de surveillance de réseau basé sur l'IA, les failles de sécurité peuvent être identifiés rapidement en analysant les comportements des utilisateurs, en reconnaissant les modèles et en identifiant les irrégularités dans le réseau, et en réagissant en conséquence. Il peut détecter, surveiller et fermer plus de vecteurs de cyberattaques qu'il n'est humainement possible.
Voilà comment cela fonctionne: Modèles AI ingérera des données à volume élevé de chaque application de l'organisation à tous les points de terminaison pour développer un profil. Cela aide à établir une ligne de base de comportement, donc s'il y a un écart statistiquement significatif par rapport à la norme, l'algorithme le signalera pour une enquête plus approfondie.
L'IA peut également booster authentification biométrique.
L'un des problèmes pour les utilisateurs numériques a été de concevoir, de se souvenir et de changer régulièrement mots de passe. Ce problème a été utilisé par des pirates informatiques pour infiltrer et compromettre des données sécurisées. Cette faille peut être comblée par des connexions biométriques qui utilisent soit la numérisation des empreintes digitales, des rétines ou des empreintes de paume. Les identifiants biométriques peuvent être utilisés seuls ou avec un mot de passe pour contrôler et surveiller l'accès.
L'automatisation est maintenant appliquée aux logiciels malveillants. Plutôt que d'être personnellement attaqués par un pirate informatique, ils peuvent désormais disposer de logiciels malveillants automatisés fonctionnant avec une intervention humaine minimale. L'automatisation des logiciels malveillants les rend plus fréquents, sophistiqués et implacables.
Les logiciels malveillants automatisés constituent une menace pour Appareils IoTet les failles de sécurité devraient augmenter de façon exponentielle avec une utilisation accrue. Les appareils IoT sont une préoccupation particulière car les fabricants ne donnent pas la priorité à la sécurité lors de la fabrication du produit, et les consommateurs pensent rarement à la sécurité lors de la connexion des appareils. Cela a fait Les appareils IoT, une cible prioritaire pour le trafic d'attaque Internet.
L'automatisation peut faire gagner du temps et de l'argent aux équipes de cybersécurité. Les équipes de cybersécurité exécutent de nombreuses tâches de routine qui doivent être automatisées. Les administrateurs informatiques sont continuellement inondés d'incidents récurrents, de menaces internes et de responsabilités de gestion des appareils qui réduisent le temps des tâches plus critiques. L'automatisation de ces tâches banales permettra non seulement de libérer des ressources en capital humain, mais permettra d'obtenir des résultats en une fraction du temps et avec une plus grande précision.
Apprentissage automatique rendra la chasse aux menaces adaptable à malware en évolution.
Les logiciels malveillants sont généralement un programme avec un objectif ou un protocole rigide. Les pirates peuvent appliquer l'IA à leur programmation pour s'adapter et apprendre de chaque attaque. Le logiciel malveillant activé par l'IA pourrait également imiter des éléments humains ou de confiance du système informatique pour entrer. Cela facilite la création de logiciels malveillants polymorphes avec des fonctionnalités d'obfuscation.
Les définitions de virus ou les bases de données contenant des identifiants et des modèles de logiciels malveillants qui aident à reconnaître les menaces constituent un atout clé dans la détection des logiciels malveillants. L'apprentissage automatique peut être utilisé par de mauvais acteurs pour échapper à la détection, mais il peut également être utilisé par le service informatique pour identifier rapidement les risques.
Les cybercriminels modifient généralement leur code malveillant pour passer outre les logiciels de sécurité. Il est difficile d'identifier chaque variante de malware délibérément déguisé. Une base de données de logiciels malveillants avec apprentissage automatique peut détecter les logiciels malveillants, qu'il s'agisse d'un logiciel malveillant existant ou modifié, et le système peut le bloquer en fonction d'événements précédents jugés malveillants.
Identifier les menaces en constante évolution est plus facile avec l'IA. Les systèmes d'IA peuvent être formés pour détecter ransomware et les attaques de logiciels malveillants avant leur entrée dans le système. Une fois découverts, ils peuvent ensuite être isolés du système. Les fonctions prédictives de l'IA dépassent la vitesse des approches traditionnelles.
L'utilisation de l'apprentissage automatique dans la cybersécurité peut apporter des avantages tels que:
- Surveillance et analyse de plusieurs critères pour les cybermenaces
- Détecter les activités malveillantes avant qu'elles ne se transforment en une attaque à part entière
- Automatisation des tâches de sécurité de routine
- Éliminer les vulnérabilités du jour zéro
La cybersécurité activée par l'IA est essentielle.
Institut de recherche Capgemini ont constaté que les deux tiers (69%) des organisations reconnaissent qu'elles ne seront pas en mesure de répondre aux menaces critiques sans l'IA. Plus de la moitié (56%) des dirigeants affirment que leurs analystes en cybersécurité sont submergés par le vaste éventail de points de données qu'ils doivent surveiller pour détecter et prévenir les intrusions. En outre, le type de cyberattaques qui nécessitent une intervention immédiate ou qui ne peuvent pas être corrigées assez rapidement par les cyber-analystes ont considérablement augmenté, notamment:
- Les cyberattaques affectent les applications sensibles au facteur temps (42% déclarant qu'elles avaient augmenté, de 16% en moyenne).
- Attaques automatisées à la vitesse de la machine qui mutent à un rythme qui ne peut être neutralisé par les systèmes de réponse traditionnels (43% ont signalé une augmentation, en moyenne de 15%).
L'IA est déjà appliquée à la cybersécurité. Certaines des applications de cybersécurité de l'IA actuellement utilisées comprennent:
- Applications de filtre anti-spam
- Détection et prévention des intrusions sur le réseau
- Détection de fraude
- Détection de botnet
- Authentification utilisateur sécurisée
- Prévision des incidents de piratage
Bien que le système de sécurité d'une organisation puisse être sécurisé, puisqu'il interagit avec des tiers (clients, régulateurs, fournisseurs, etc.), il est vulnérable à travers ces voies. Selon Accenture, 40% des failles de sécurité sont indirectes, car les acteurs de la menace ciblent les maillons faibles de la chaîne d'approvisionnement ou de l'écosystème commercial. C'est pourquoi les entreprises ont besoin d'une solution intelligente automatisée prédire les attaques et répondez rapidement.
