L’IA pour la cybersécurité, c’est partout ailleurs !
Aujourd’hui vous pouvez utiliser l’intelligence artificielle (IA) pour automatiser des tâches répétitives complexes.
Elles sont alors traitées infiniment plus rapidement qu’un humain ne pourrait le faire. La technologie de l’IA peut trier de manière logique les entrées complexes et répétitives.
C’est pourquoi l’IA est utilisée pour la reconnaissance faciale et les voitures à conduite autonome.
Mais cette capacité a également ouvert la voie à la cybersécurité de l’IA. Celle-ci est particulièrement utile pour évaluer les menaces dans les organisations complexes. Lorsque les structures commerciales changent continuellement, les administrateurs ne peuvent pas identifier les faiblesses de manière traditionnelle.
En outre, la structure des réseaux des entreprises devient de plus en plus complexe. Cela signifie que les cybercriminels ont plus d’exploits à utiliser contre vous. On peut le constater dans les entreprises de fabrication 3.0 hautement automatisées ou dans les entreprises intégrées comme l’industrie pétrolière et gazière. À cette fin, diverses entreprises de sécurité ont développé des outils de cybersécurité par IA pour aider à protéger les entreprises.
Dans cet article, nous allons partager ce qu’est l’IA et comment elle s’applique à la cybersécurité.
Vous découvrirez également les avantages et les inconvénients de cette technologie prometteuse. N’hésitez pas à découvrir notre offre cybersécurité, mais tout d’abord, voyons ce qu’est l’IA !
Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ?
L’intelligence artificielle est une méthode de rationalisation utilisant une matrice statistiquement pondérée. Cette matrice est également appelée réseau neuronal. Vous pouvez considérer ce réseau comme une matrice de décision dont les nœuds ont un biais pondéré pour chaque processus de filtrage. Le réseau neuronal reçoit une base de données précompilées. Ces données contiennent également les réponses à la question sous-jacente que l’IA résout. De cette façon, l’IA créera un biais.
Par exemple, considérons une base de données contenant différentes images. Disons qu’elle contient des images du visage d’une personne et d’autres images de pastèques. De plus, chaque image possède une étiquette permettant de vérifier chaque élément. À mesure que l’IA « apprend » si elle a deviné correctement ou non, le système augmente la pondération des nœuds. Ce processus se poursuit jusqu’à ce que le système atteigne un pourcentage d’erreur prédéfini. On parle souvent d’apprentissage profond, qui fait référence aux couches de décision créant la profondeur.
Comprendre les bases de l’IA
L’IA fait référence aux technologies capables de comprendre, d’apprendre et d’agir sur la base d’informations acquises et dérivées. Aujourd’hui, l’IA fonctionne de trois manières :
- L’intelligence assistée , largement disponible aujourd’hui, améliore ce que les gens et les organisations font déjà.
- L’intelligence augmentée , qui émerge aujourd’hui, permet aux personnes et aux organisations de faire des choses qu’elles ne pourraient pas faire autrement.
- L’intelligence autonome , en cours de développement pour l’avenir, comprend des machines qui agissent par elles-mêmes. Un exemple de cela sera les véhicules autonomes, lorsqu’ils seront largement utilisés.
On peut dire que l’IA possède un certain degré d’intelligence humaine : une réserve de connaissances spécifiques à un domaine ; mécanismes pour acquérir de nouvelles connaissances; et des mécanismes pour mettre ces connaissances en pratique. L’apprentissage automatique, les systèmes experts, les réseaux de neurones et l’apprentissage en profondeur sont tous des exemples ou des sous-ensembles de la technologie de l’IA aujourd’hui.
- L’apprentissage automatique utilise des techniques statistiques pour donner aux systèmes informatiques la capacité «d’apprendre» (par exemple, d’améliorer progressivement les performances) en utilisant des données plutôt que d’être explicitement programmés. L’apprentissage automatique fonctionne mieux lorsqu’il est destiné à une tâche spécifique plutôt qu’à une mission de grande envergure.
- Les systèmes experts sont des programmes conçus pour résoudre des problèmes dans des domaines spécialisés. En imitant la pensée d’experts humains, ils résolvent des problèmes et prennent des décisions en utilisant un raisonnement basé sur des règles floues grâce à des ensembles de connaissances soigneusement organisés.
- Les réseaux de neurones utilisent un paradigme de programmation d’inspiration biologique qui permet à un ordinateur d’apprendre à partir de données d’observation. Dans un réseau de neurones, chaque nœud attribue un poids à son entrée représentant son degré d’exactitude ou d’inexactitude par rapport à l’opération en cours. La sortie finale est alors déterminée par la somme de ces poids.
- L’apprentissage en profondeur fait partie d’une famille plus large de méthodes d’apprentissage automatique basées sur l’apprentissage de représentations de données, par opposition aux algorithmes spécifiques à une tâche. Aujourd’hui, la reconnaissance d’images via l’apprentissage en profondeur est souvent meilleure que celle des humains, avec une variété d’applications telles que les véhicules autonomes, les analyses de numérisation et les diagnostics médicaux.
Voyons maintenant les étapes du traitement des données.
Étapes critiques du traitement des données de l’IA
Nous pouvons condenser le flux de données global dans le processus suivant :
- Les capteurs d’entrée reçoivent des données.
- Les données passent par une unité centrale et sont redirigées vers un processus d’IA.
- Les données entrent dans la matrice statistiquement pondérée de la solution d’IA. Chaque nœud traite ces informations. Puis, il prend une décision en utilisant chaque filtre respectif.
- Les données atteignent le nœud final de la matrice statistiquement pondérée. Cela détermine la décision finale.
Cependant, ce processus est légèrement différent avec l’apprentissage profond. La première étape consiste à inclure des données provenant d’une base de données précompilée et étiquetées avec la bonne réponse. De plus, l’apprentissage profond répétera les étapes 1 à 4 pour atteindre une valeur de tolérance d’erreur prédéfinie.
Voyons cela à l’aide d’un exemple de traitement des données de l’IA.
Exemple de filtrage de données d’IA
Disons qu’une image a atteint un nœud d’IA. Le nœud va filtrer les données dans un format utilisable, comme 255 niveaux de gris. Ensuite, il exécutera un script pour identifier des caractéristiques, par exemple. Si ces caractéristiques correspondent à celles d’un filtre, le nœud peut prendre une décision. Par exemple, il dira s’il a trouvé un visage ou une pastèque.
Ensuite, les données sont transmises au nœud suivant. Ce nœud spécifique pourrait avoir un filtre de couleur pour confirmer la première décision. Le processus se poursuit jusqu’à ce que les données atteignent le dernier nœud. À ce moment-là, l’IA aura pris une décision finale, assurant qu’elle a trouvé un visage ou une pastèque.
Il est important de noter que les systèmes d’IA comporteront toujours un certain degré d’erreur. Aucun n’est infaillible, et ils ne le seront jamais. Mais parfois, les pourcentages d’erreur peuvent être acceptables.
Maintenant que vous savez comment fonctionne l’IA, examinons les solutions de cybersécurité de l’IA.
L'intelligence artificielle au service de la cybersécurité
Un réseau possède une base de référence nominale qui peut être utilisée pour identifier les menaces !
La cybersécurité par l’IA répond au besoin d’automatiser l’évaluation des menaces dans des environnements complexes. Plus précisément, voici deux cas d’utilisation de l’IA dans la cybersécurité :
- Détecter les anomalies. L’IA détectera souvent des anomalies dans le fonctionnement quotidien d’un réseau. Cela vous aide à voir quand et où vos utilisateurs accèdent au réseau. Les dispositifs de passerelle disposent également d’une intégration de l’IA pour l’analyse. En cas de comportement inhabituel, certaines solutions verrouillent les utilisateurs. D’autres solutions se contentent d’envoyer des alertes.
- Classifier les données. L’IA est effectivement un outil de classification. Cela permet d’accélérer le processus de dépistage des logiciels malveillants ou des mauvais acteurs. Cela est utile dans les organisations qui ont beaucoup de données.
Maintenant que vous connaissez les deux principales utilisations de l’IA en matière de cybersécurité, examinons ses avantages et ses inconvénients !
Avantages et inconvénients de l’IA
Comme nous l’avons mentionné, l’IA présente de nombreux avantages. Elle exécute des tâches répétitives pour identifier des anomalies ou pour classer des données en particulier dans votre entreprise. Cela dit, quelques gros inconvénients peuvent contrebalancer ses avantages. Nous allons nous pencher sur ces inconvénients.
Précision de l’IA et demande de ressources
Le premier inconvénient est la précision de la solution de cybersécurité par l’IA. Cette précision dépend également de nombreux facteurs. Il s’agit notamment de la taille du réseau neuronal et des décisions définies pour le filtrage. Elle dépend également du nombre d’itérations utilisées pour atteindre le pourcentage d’erreur prédéfini.
Imaginez que vous avez un arbre de décision avec trois couches. Et chaque couche comporte plusieurs nœuds pour chaque voie de décision. Même s’il s’agit d’une matrice assez simple, elle nécessite beaucoup de calculs. Les ressources limitées de votre système vont compromettre l’intelligence de votre solution.
Un fournisseur de solutions de cybersécurité par IA peut réduire l’intelligence/la précision de sa solution pour répondre à la cible démographique. Mais parfois, le problème n’est pas l’intelligence. Il s’agit plutôt d’une faible latence et de failles de sécurité. Lorsque vous recherchez une solution de cybersécurité de l’IA, tenez compte de son degré de sécurité dans votre réseau.
Formation statique et continue
Une fois entraînée, une matrice statistique pondérée de l’IA n’est souvent pas ré-entraînée en service. Cela s’explique par le manque de ressources de traitement disponibles dans le matériel. Parfois, le système apprend quelque chose qui le rend moins performant, ce qui réduit son efficacité. À l’inverse, les humains apprennent de manière itérative. Cela signifie qu’ils causent beaucoup d’accidents. Par conséquent, les fournisseurs de solutions doivent s’assurer que le logiciel répond aux exigences des spécifications pendant son utilisation.
La cybersécurité nécessite souvent des mises à jour pour contrer les nouveaux exploits. À cette fin, il faut beaucoup d’énergie pour former votre IA. En outre, le fournisseur de cybersécurité de votre IA devra effectuer des mises à jour régulières pour faire face aux cybermenaces.
Pour ce faire vous pouvez consulter notre offre cybersécurité !
Cela dit, le composant IA d’une solution de cybersécurité IA sert à classer les données et à évaluer les anomalies dans les données de base. Par conséquent, elle ne pose pas de problème pour les mises à jour de la liste des logiciels malveillants. Cela signifie que vous pouvez toujours utiliser la cybersécurité par IA.
Maintenant que vous connaissez les avantages et les inconvénients de la cybersécurité par l’IA, examinons quelques utilisations de cette technologie !
Où trouver l'IA Cybersécurité
Comme mentionné, les entreprises hautement automatisées ont la cybersécurité la plus faible. En général, les environnements automatisés chevaucheront les technologies de l’information (TI), les technologies opérationnelles (TO) et l’Internet des objets (IoT). Il s’agit d’améliorer la productivité, de réduire le coût unitaire d’un produit et de sous-coter la concurrence.
Mais cela crée aussi des vulnérabilités. À cette fin, la cybersécurité de l’IA est excellente pour trouver des exploits potentiels dans ces entreprises. Les solutions informent l’administrateur ou appliquent automatiquement des correctifs.
Cependant, cela pourrait ne pas être suffisant. Les cybercriminels s’attaquent actuellement aux grandes entreprises hautement intégrées. Pour ce faire, ils exploitent l’OT, qui ne dispose d’aucune sécurité. Cet OT était destiné aux réseaux câblés pour envoyer des commandes à du matériel comme des équipements d’usine. Cela signifie qu’il n’a jamais posé de problème de sécurité. Mais aujourd’hui, les attaquants utilisent l’OT pour accéder au reste d’un réseau ou mettre hors service des équipements d’usine.
Gestion des risques d’OT pour les usines de fabrication et les usines automatisées
Les outils de gestion des risques OT deviennent populaires pour les raisons mentionnées ci-dessus. Ces systèmes prennent effectivement un clone en temps réel de l’environnement de production. Ensuite, ils exécutent d’innombrables simulations pour trouver des exploits.
La partie IA du système trouve généralement des exploits. Dans ce cas, un administrateur fournit une solution. Le logiciel de gestion des risques d’OT fonctionne en permanence, à mesure que les dispositions des usines de fabrication changent pour répondre aux commandes, aux projets ou aux demandes d’approvisionnement.
Dans ce scénario, les systèmes d’IA utilisent des logiciels malveillants connus provenant de listes d’antivirus pour tenter de trouver une voie d’entrée dans le système. Cette tâche requiert des fonctions répétitives automatisées d’un système complexe. Et c’est ce qui rend le système parfait pour l’IA
Alors, quand devriez-vous mettre en œuvre la cybersécurité de l’IA ? C’est ce que nous allons voir.
Quand utiliser l’IA pour la cybersécurité
Comme nous l’avons vu plus haut, les entreprises qui utilisent des équipements de fabrication et d’usine devraient utiliser la cybersécurité de l’IA. Dans la plupart des cas, vous devrez également rechercher une solution de gestion des risques liés à l’OT pour réduire les risques associés à l’OT.
Vous pouvez également utiliser la cybersécurité de l’IA si votre entreprise utilise l’IdO et l’informatique. De cette façon, vous pouvez réduire le risque d’exploits sur le réseau. Les dispositifs IoT sont généralement moins chers que les concurrents, ce qui vous permet de contourner le coût de l’ajout de mesures de sécurité adéquates.
Enfin, vous pouvez utiliser l’IA même si votre entreprise n’utilise que l’informatique. L’IA aide à évaluer le trafic irrégulier, de sorte qu’elle protège vos passerelles. En outre, vous pouvez tirer parti de l’analyse des données de l’IA. Ainsi, vous saurez si quelqu’un utilise votre matériel à des fins malveillantes.
Application de l’IA à la cybersécurité
L’IA est parfaitement adaptée pour résoudre certains de nos problèmes les plus difficiles, et la cybersécurité entre certainement dans cette catégorie. Avec les cyberattaques en constante évolution et la prolifération des appareils d’aujourd’hui, l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle peuvent être utilisés pour « suivre le rythme des méchants », automatiser la détection des menaces et réagir plus efficacement que les approches logicielles traditionnelles.
Dans le même temps, la cybersécurité présente des défis uniques :
- Une vaste surface d’attaque
- Des dizaines ou des centaines de milliers d’appareils par organisation
- Des centaines de vecteurs d’attaque
- Déficit important dans le nombre de professionnels de la sécurité qualifiés
- Des masses de données qui ont dépassé un problème à échelle humaine
Un système de gestion de la posture de cybersécurité basé sur l’IA et auto-apprenant devrait être en mesure de résoudre bon nombre de ces défis. Des technologies existent pour former correctement un système d’auto-apprentissage afin de collecter en continu et de manière indépendante des données provenant de tous les systèmes d’information de votre entreprise. Ces données sont ensuite analysées et utilisées pour effectuer une corrélation des modèles sur des millions à des milliards de signaux pertinents pour la surface d’attaque de l’entreprise.
Il en résulte de nouveaux niveaux d’intelligence alimentant les équipes humaines dans diverses catégories de cybersécurité, notamment :
- Inventaire des actifs informatiques – obtenir un inventaire complet et précis de tous les appareils, utilisateurs et applications ayant accès aux systèmes d’information. La catégorisation et la mesure de la criticité de l’entreprise jouent également un rôle important dans l’inventaire.
- Exposition aux menaces – les pirates suivent les tendances comme tout le monde, donc ce qui est à la mode chez les pirates change régulièrement. Les systèmes de cybersécurité basés sur l’IA peuvent fournir des connaissances à jour sur les menaces mondiales et spécifiques à l’industrie pour aider à prendre des décisions critiques de hiérarchisation basées non seulement sur ce qui pourrait être utilisé pour attaquer votre entreprise, mais sur ce qui est susceptible d’être utilisé pour attaquer votre entreprise.
- Efficacité des contrôles – il est important de comprendre l’impact des divers outils de sécurité et processus de sécurité que vous avez utilisés pour maintenir une posture de sécurité solide. L’IA peut aider à comprendre où votre programme infosec a des points forts et où il a des lacunes.
- Prévision des risques de violation – En tenant compte de l’inventaire des actifs informatiques, de l’exposition aux menaces et de l’efficacité des contrôles, les systèmes basés sur l’IA peuvent prédire comment et où vous êtes le plus susceptible d’être violé, afin que vous puissiez planifier l’allocation des ressources et des outils vers les zones de faiblesse. Les informations prescriptives dérivées de l’analyse de l’IA peuvent vous aider à configurer et à améliorer les contrôles et les processus pour améliorer le plus efficacement possible la cyber-résilience de votre organisation.
- Réponse aux incidents – Les systèmes alimentés par l’IA peuvent fournir un contexte amélioré pour la hiérarchisation et la réponse aux alertes de sécurité, pour une réponse rapide aux incidents et pour identifier les causes profondes afin d’atténuer les vulnérabilités et d’éviter les problèmes futurs.
- Explicabilité – La clé pour exploiter l’IA pour augmenter les équipes humaines d’infosec est l’explicabilité des recommandations et des analyses. Ceci est important pour obtenir l’adhésion des parties prenantes de l’ensemble de l’organisation, pour comprendre l’impact des divers programmes de sécurité informatique et pour rapporter les informations pertinentes à toutes les parties prenantes concernées, y compris les utilisateurs finaux, les opérations de sécurité, le CISO, les auditeurs, le CIO, le PDG et le conseil d’administration. directeurs.
Quelques premiers utilisateurs de l’IA
Google : Gmail utilise des techniques d’apprentissage automatique pour filtrer les e-mails depuis son lancement il y a 18 ans. Aujourd’hui, il existe des applications d’apprentissage automatique dans presque tous ses services, notamment grâce à l’apprentissage en profondeur , qui permet aux algorithmes de faire des ajustements et une autorégulation plus indépendants au fur et à mesure qu’ils s’entraînent et évoluent.
« Avant, nous étions dans un monde où plus vous aviez de données, plus vous aviez de problèmes. Maintenant, avec l’apprentissage en profondeur, plus il y a de données, mieux c’est. Elie Bursztein , responsable de l’équipe de recherche anti-abus chez Google
IBM/Watson : L’équipe d’IBM s’est de plus en plus appuyée sur sa plateforme d’apprentissage cognitif Watson pour les tâches de « consolidation des connaissances » et la détection des menaces basées sur l’apprentissage automatique.
« Une grande partie du travail qui se déroule aujourd’hui dans un centre d’opérations de sécurité est routinier ou répétitif, alors que se passerait-il si nous pouvions automatiser une partie de cela à l’aide de l’apprentissage automatique ? » – Koos Lodewijkx , vice-président et directeur de la technologie des opérations de sécurité et de la réponse chez IBM Security.
Juniper Networks : la communauté des réseaux a soif d’idées perturbatrices pour faire face à l’économie non durable des réseaux actuels. Juniper voit la réponse à ce problème prendre forme sous la forme d’un Self-Driving Network ™ prêt pour la production et économiquement réalisable .
« Le monde est prêt pour les réseaux autonomes . Les progrès de l’intelligence artificielle, de l’apprentissage automatique et de la mise en réseau axée sur l’intention nous ont amenés au seuil où l’automatisation cède la place à l’autonomie. » Kevin Hutchins, vice-président principal de la stratégie et de la gestion des produits.
Maintenant que vous savez tout ce dont vous avez besoin pour vous lancer dans la cybersécurité de l’IA, concluons !
Réflexions finales
Vous utiliserez probablement l’IA lorsque vous aurez besoin d’automatiser des tâches répétitives. L’IA aide également à prendre des décisions sur des tâches complexes. C’est pourquoi de nombreux fournisseurs de solutions de cybersécurité utilisent l’IA. En fait, les outils de ces fournisseurs aident à relever le défi des systèmes très complexes dont la sécurité est très faible.
Vous pouvez toujours bénéficier de la cybersécurité de l’IA. Peu importe le degré d’intégration de la technologie de votre entreprise. Les fonctionnalités de l’IA sont également excellentes pour classer les données à l’aide d’opérations intelligentes. Ainsi, vous pouvez accélérer la recherche de logiciels malveillants. La cybersécurité de l’IA est également bénéfique pour trouver une utilisation anormale du réseau.
Vous avez d’autres questions sur la cybersécurité de l’IA ? Consultez les sections FAQ et Ressources ci-dessous !
FAQ
Qu’est-ce qu’un réseau neuronal d’IA ?
Un réseau neuronal d’IA est une matrice statique pondérée. Cette matrice permet de traiter les données d’entrée en fonction des décisions prises aux nœuds avec un biais calibré. Pour optimiser ce biais, les données sont passées de manière itérative dans la matrice. Ensuite, le taux de réussite est évalué, et chaque valeur de pondération apporte des changements incrémentiels. Ce processus est appelé apprentissage profond.
Dans quelle mesure les solutions de cybersécurité de l’IA peuvent-elles être intelligentes ?
L’intelligence de l’IA fait référence à la tolérance aux erreurs et aux couches de décision de l’IA. En théorie, vous pouvez avoir autant de couches que nécessaire pour créer une IA intelligente. Toutefois, l’entraînement de l’IA à l’aide de données pour atteindre un niveau élevé de tolérance aux erreurs pourrait exiger beaucoup de processeurs. Cette formation peut également prendre trop de temps à produire. Par conséquent, la solution devient inefficace.
Comment décidez-vous de la tolérance d’erreur de l’IA ?
L’IA est entraînée à l’aide de données pour atteindre un niveau de tolérance d’erreur prédéfini. Par exemple, une voiture à conduite autonome dure, par conception, 1 000 000 de kilomètres. Dans ce cas, la durée de vie de la voiture détermine la tolérance d’erreur de l’IA. La précision de l’IA doit probablement être de 99,99 % lors de la prise de décision pour respecter la durée de vie.
Qu’est-ce qu’un logiciel d’évaluation des risques d’OT ?
Le logiciel d’évaluation des risques liés aux technologies d’exploitation (OT) permet d’évaluer les risques de sécurité des équipements des usines. Les usines, les chaînes d’approvisionnement pétrolières intégrées et la fabrication 3.0 ou plus sont également des cibles de choix pour les attaques. La cybersécurité par IA peut aider à évaluer les menaces en utilisant un clone du système de production. Cela permet de vérifier les voies d’accès des systèmes OT au reste du système.
Les solutions de cybersécurité basées sur l’IA peuvent-elles être utilisées en temps réel ?
Oui, la cybersécurité par IA fonctionne en temps réel. Cela permet de détecter les faiblesses de votre réseau ou les cyber menaces. Par exemple, vous pouvez trouver des faiblesses en évaluant les données de trafic à travers les passerelles et autres matériels. Vous pouvez également utiliser l’IA comme un logiciel centralisé d’évaluation des risques OT. Cela vous permettra d’évaluer la structure du réseau à la recherche de menaces.
