L’IA pour la cybersécurité, c’est partout ailleurs !

Vous pouvez utiliser l’intelligence artificielle (IA) pour automatiser des tâches répétitives complexes beaucoup plus rapidement qu’un humain. 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, je vais vous expliquer 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.

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 :

  1. Les capteurs d’entrée reçoivent des données.
  2. Les données passent par une unité centrale et sont redirigées vers un processus d’IA.
  3. 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.
  4. 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 :

  1. 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.
  2. 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 !

IA CYBERSÉCURITÉ

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.

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 cybermenaces. 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.

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