La digitalisation du travail, l’industrie 4.0 et la croissance des flux sur le Net des professionnels comme des particuliers induit que les entreprises renforcent leur niveau de cybersécurité. En parallèle, pirates et cybercriminels rivalisent d’ingéniosité et de technicité afin de percer les boucliers numériques mis en place. Le recours à l’IA pour protéger les systèmes informatiques semble devenu inévitable : pourquoi et comment ?
Pourquoi doit-on recourir à l’Intelligence Artificielle en matière de cybersécurité ?
La pandémie de la Covid 19 a multiplié par deux le nombre de cyberattaques visant les professionnels. La cybersécurité est donc devenue un enjeu de taille pour les entreprises. Désormais, la grande majorité des applications professionnelles sont hébergées dans le Cloud. Cette présence en ligne offre de nombreuses opportunités d’intrusion aux cybercriminels qui agissent en ligne.
Le recours à l’IA en cybersécurité offre, en dotant les applications des méthodes du Machine Learning, de diminuer la part d’erreur humaine. En matière de sécurité informatique, la faille de l’informaticien ou une mauvaise configuration du système peut avoir des conséquences désastreuses. Pire, il peut s’avérer très complexe de solutionner ces erreurs ou de trouver le point d’ancrage et les modifications à effectuer. De plus, l’efficacité humaine est mise à mal face aux tâches répétitives. La configuration des terminaux d’une entreprise, en plus d’être répétitive, est une tâche chronophage qui induit régulièrement des erreurs graves.
L’erreur humaine est aussi induite par la fatigue. En termes de cybersécurité, de nombreuses alertes ou notifications d’intrusion saturent les services informatiques. La fatigue décisionnelle peut alors avoir un impact colossal sur la sécurité des infrastructures. En prenant des décisions seules ou en sélectionnant les alertes importantes, l’IA effectue un premier travail de filtre qui offre aux ingénieurs informatiques de se concentrer sur les événements majeurs. Ils peuvent aussi s’intéresser uniquement aux problèmes conséquents, en laissant l’IA auto-apprenante prendre en charge des incidents de niveau inférieur.
L’IA, avec sa force de calcul et son extrême rapidité, vient pallier les longs délais de réponses que peut parfois rencontrer l’être humain. L’automatisation et la réduction colossale des temps d’échanges offrent de mieux gérer les intrusions et d’intervenir avant qu’un virus n’ait contaminé l’intégralité du système par exemple.
L’IA offre aussi d’identifier et d’anticiper les nouvelles menaces. L’application va moduler des schémas d’attaque et d’événements afin, grâce au Machine Learning, de reconnaître les prémices d’une attaque et d’ainsi y répondre très rapidement.
Malheureusement, sur ce point, les cybercriminels sont eux aussi en mesure d’exploiter l’IA à leur avantage. On voit ainsi l’automatisation se répandre dans les processus structurels des incidents, comme c’est l’exemple du ransomeware LockBit, avec qui il suffit d’une demi-heure pour lancer une attaque.
Intelligence Artificielle et cybersécurité : l’âge de la Cyber-IA
D’excellentes entreprises se spécialisent dans la Cyber IA, à l’instar de Darktrace, qui protège plus de 6 000 structures professionnelles. Ces spécialistes ont choisi d’adopter un concept révolutionnaire : leur IA auto-apprenante offre aux systèmes de sécurité de comprendre l’entreprise et de la défendre avec efficacité de manière autonome.
Idéalement, une IA utilisée en cybersécurité se concentre sur l’interprétation des schémas qui illustrent les attaques type dont l’organisation a déjà été victime ou est susceptible de l’être. Ainsi, en cybersécurité, l’IA permet de déterminer si un événement se produira probablement ou non.
En parallèle, le Machine Learning permet d’optimiser une tâche à son niveau maximal de performance. Ainsi, l’analyse et l’interprétation des données restent à la charge des humains, tandis que le Machine Learning structure et rend lisible les données de cybersécurité.
Ainsi, l’IA en cybersécurité permet de :
- Classifier les données en affectant des catégories.
- La recommandation d’actions à effectuer. Ces recommandations améliorent les mesures d’un système de sécurité.
- Proposer une synthèse des possibilités d’actions offertes aux équipes de sécurité informatique.
- Effectuer des prévisions prédictives fiables.
Cybersécurité : exemples d’utilisation de l’IA
L’IA contribue, pour une entreprise, à s’assurer de la conformité aux réglementations en matière de protection des données. En classifiant les informations et en appliquant à chaque catégorie un protocole sécuritaire spécifique, l’entreprise incrémente considérablement son niveau sécuritaire. Pour aller plus loin, une IA dotée des processus du Machine Learning peut analyser le profil comportemental des utilisateurs et alerter les équipes en cas d’internaute suspect. Il en va de même pour le profil type des performances des postes de travail : un ordinateur au comportement suspect peut ainsi être rapidement analysé afin de détecter la présence éventuelle d’un virus.
À ce titre, l’IA est très utilisée dans les processus de tests d’intrusions. Ces tests offrent de trouver des vulnérabilités et d’y appliquer des techniques et des outils sécuritaires afin de déterminer si leur niveau de cybersécurité est implémenté. Or, dans ce processus, l’arborescence des choix à suivre ou à exploiter devient vite énorme et difficile à traiter pour l’esprit humain. Ceci explique que l’IA a fait ses preuves dans le secteur de la détection des fraudes en ligne, domaine très lié à la cybersécurité.
On voit donc que l’utilisation de l’IA en cybersécurité doit être soutenue par des opérations de contextualisation des algorithmes. L’intervention des équipes techniques est capitale dans le cadre de la cybersécurité, mais aussi face à des questions plus éthiques auxquelles l’IA ne peut pas encore totalement répondre. En recherchant les solutions constamment plus performantes et optimisées, le Machine Learning peut parfois faire des choix qui ne sont pas viables écologiquement ou humainement, par exemple.
Désormais, c’est dans la gestion de la blockchain que les professionnels de l’IA cherchent à lui faire assurer des missions de cybersécurité. L’ESGI offre à ce titre à ses étudiants de se former au plus haut niveau académique et technique en ingénierie de l’informatique. Grâce à leur parcours en alternance, les diplômés de l’établissement bénéficient d’une solide culture de l’entreprise et développent en parallèle de leur diplôme leurs compétences métiers. Ils sont donc parfaitement en mesure d’intégrer l’IA dans les processus de cybersécurité de leur future entreprise, en l’adaptant à ses spécificités et à son secteur d’activité.
Les entreprises qui misent sur l’IA pour assurer une partie de leurs opérations de cybersécurité en dotent l’intégralité de leur chaîne de travail.
