Avec la popularité croissante de l’intelligence artificielle (IA) dans la société, elle est également entrée dans le domaine de la sécurité des réseaux. L’intelligence artificielle peut contribuer à améliorer la cybersécurité de diverses manières, notamment en détectant et en répondant automatiquement aux menaces, en améliorant l’efficacité du réseau et en aidant à identifier les vulnérabilités. Dans cet article, nous aborderons certaines des façons dont l’intelligence artificielle modifie la cybersécurité et comment elle peut aider les entreprises à rester en sécurité.
L'intelligence artificielle change le paysage de la cybersécurité. Les points forts de ce document démontrent qu'en mettant en œuvre des systèmes d'intelligence artificielle, les organisations seront en mesure d'augmenter la vitesse de détection et de réponse et d'anticiper et de traiter de manière plus proactive les menaces émergentes.
L'intelligence artificielle est une intelligence affichée par les machines, plutôt que l'intelligence naturelle affichée par les humains et les autres animaux. Les applications d’IA peuvent analyser les données et prendre des décisions par elles-mêmes, sans intervention humaine.
L'intelligence artificielle est obtenue en évaluant les processus du cerveau humain et en étudiant les schémas du cerveau humain. Ces enquêtes sur les menaces conduisent à la création de logiciels, de systèmes ou de solutions d’intelligence artificielle intelligents.
Le fondement de l'intelligence artificielle est basé sur le test dit de Turing de l'intelligence artificielle. Le test de Turing en intelligence artificielle est une méthode permettant de déterminer si une machine peut présenter un comportement impossible à distinguer de celui des humains. Si la réponse à cette question est oui, alors la machine réussit le test de Turing et est considérée comme intelligente.
Les trois composantes principales de l'intelligence artificielle sont :
Le rôle de l'intelligence artificielle dans la cybersécurité est d'aider les organisations à réduire le risque d'intrusion et à améliorer leur posture de sécurité globale. L'intelligence artificielle joue un rôle dans la cybersécurité en apprenant des données passées pour identifier des modèles et des tendances. Ces informations sont ensuite utilisées pour prédire les futures attaques. Les systèmes basés sur l'IA peuvent également être configurés pour répondre automatiquement aux menaces et lutter plus rapidement contre les cybermenaces.
Alors que la surface d'attaque des entreprises continue de croître et d'évoluer, l'analyse et l'amélioration des cybermenaces et des cyberattaques ne sont plus un défi humain. Selon la taille de l'organisation, jusqu'à des centaines de milliards de signaux variant dans le temps doivent être traités pour calculer correctement le risque.
En réponse à ce défi sans précédent, les outils et méthodes d'intelligence artificielle tels que les réseaux de neurones continuent d'évoluer pour aider les équipes de sécurité de l'information à protéger les informations sensibles, à réduire le risque d'intrusion et à améliorer la sécurité grâce à une détection et une détection plus efficaces des menaces. situation des capacités d’élimination.
L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle qui utilise des algorithmes pour apprendre et s'améliorer automatiquement à partir de l'expérience sans être explicitement programmé.
Il est principalement utilisé dans la sécurité des réseaux et a deux objectifs :
Nous sommes tous favorables à l’utilisation de l’IA pour résoudre les problèmes de sécurité.
Les cybercriminels peuvent entraîner des systèmes d'IA ou introduire des données incorrectes dans les ensembles de données utilisés par l'IA. Cela leur permettra de créer des attaques plus réalistes et sophistiquées. De plus, l’intelligence artificielle peut être utilisée pour automatiser les attaques, permettant ainsi à un seul acteur de mener des attaques à grande échelle.
Les systèmes d'IA sont également susceptibles d'être trompés par ce que l'on appelle des « exemples contradictoires » – des entrées spécifiquement conçues pour inciter le système à effectuer une mauvaise classification. Par exemple, une image d’un panneau d’arrêt légèrement modifiée de sorte qu’elle ne soit plus reconnue comme un panneau d’arrêt pourrait être trompée par une voiture autonome en lui faisant croire qu’il s’agit d’autre chose, comme un panneau de passage. Cela peut avoir des conséquences désastreuses.
À mesure que l'intelligence artificielle est de plus en plus utilisée en cybersécurité, il est important de considérer les risques potentiels et la manière de les atténuer. Une façon d’y parvenir est de garantir que les systèmes d’IA sont « explicables », c’est-à-dire qu’ils peuvent justifier leurs décisions. Cela contribuera à garantir que les décisions sont transparentes et responsables, tout en évitant que des exemples contradictoires ne soient utilisés pour tromper le système.
En conclusion, les systèmes de cybersécurité basés sur l'IA présentent un grand potentiel pour aider les organisations. Il est cependant important d’être conscient des risques potentiels et de prendre des mesures pour les atténuer.
L'intelligence artificielle a plusieurs bons cas d'application dans le domaine de la sécurité des réseaux. En commençant par les chercheurs ou les groupes de réflexion, voici un excellent exemple du prisme de Gartner pour les cas d’utilisation de la cybersécurité. L’hyperautomatisation est devenue un sujet de grande préoccupation depuis les prédictions de Gartner, ce qui signifie qu’un autre niveau d’automatisation sera lancé, basé sur la prochaine génération de systèmes généraux d’intelligence artificielle. Cela implique de combiner l’IA/ML avec l’automatisation + l’assurance qualité pour rationaliser la gestion des efforts de réponse aux alertes et aux incidents. Essentiellement, cela aidera les entreprises à améliorer la sécurité sans code ou à faible code à grande échelle et à améliorer leur agilité commerciale et leurs stratégies DevOps.
Voici une liste d'exemples applicables aux services de sécurité et à la sécurité du cloud :
Voici comment l'intelligence artificielle se comporte en cybersécurité Exemples de réduire le temps nécessaire pour identifier, détecter et répondre aux menaces de cybersécurité :
(1) Détection et prévention automatisées des logiciels malveillants
L'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique peuvent aider à combattre les réseaux par rapport aux méthodes traditionnelles pilotées par logiciel ou manuelles. détecter les menaces et réagir plus efficacement. Les techniques d'apprentissage automatique améliorent la détection des logiciels malveillants en combinant de grandes quantités de données provenant de composants anti-malware sur l'hôte, le réseau et le cloud.
Des échantillons précédemment inconnus peuvent être de nouveaux fichiers dans la détection des attaques de logiciels malveillants et de ransomwares, contribuant ainsi aux mécanismes de protection des points finaux. Ses propriétés cachées peuvent être malveillantes ou non. De même, il n’est pas garanti que les logiciels malveillants capables d’échapper à la détection soient détectés à chaque fois.
Cela ne signifie pas que toutes les attaques de logiciels malveillants peuvent être stoppées grâce à l'intelligence artificielle. Le modèle est un ensemble de règles structurées mathématiquement qui prennent en charge les attributs de données.
(2) Détection de phishing et de spam
Le deep learning utilise de grandes quantités de données pour entraîner des réseaux neuronaux profonds, qui apprennent ensuite au fil du temps comment classer des images ou effectuer d'autres tâches.
Les modèles d'apprentissage profond peuvent atteindre une bonne précision même pour les opérations d'attaque avec des fonctionnalités relativement lâches. Il est utilisé pour détecter les tâches non sécurisées et autres images ainsi que les attaques de spam et de phishing.
Google exploite l'apprentissage profond pour détecter les e-mails basés sur des images difficiles à détecter, les e-mails au contenu caché et les communications provenant de domaines nouvellement créés. Cela permet de détecter les attaques de phishing sophistiquées, notamment les modèles de trafic Internet associés au spam.
(3) Détection des anomalies plus rapide et plus précise - Plateformes SIEM et SOAR
L'intelligence artificielle peut identifier les anomalies malveillantes et bénignes dans les données de trafic réseau en temps quasi réel. En appliquant des algorithmes d'apprentissage automatique aux données de trafic réseau, des attaques jusqu'alors inconnues peuvent être détectées, ainsi que des attaques connues qui ont été modifiées pour échapper à la détection.
Les systèmes SIEM et SOAR s’ajoutent à l’infrastructure de sécurité d’une organisation. Des analyses avancées et un apprentissage automatique sont utilisés pour identifier les alertes, mais cela nécessite un réglage précis en raison de l'apparition de faux positifs.
SOAR est le moteur qui gère la remédiation et la réponse aux alertes SIEM. Il est conçu pour aider les équipes de sécurité à automatiser le processus de réponse en collectant des alertes, en gérant les cas et en répondant aux notifications interminables du SIEM.
Les capacités de renseignement sur les menaces sont l'une de ses solutions, permettant aux équipes de sécurité d'obtenir des informations plus approfondies non seulement sur les systèmes informatiques, mais également sur d'autres menaces, de comprendre les appareils IoT et d'autres intégrations.
(4) À la recherche de vulnérabilités Zero Day
Dans une « attaque Zero Day », les criminels exploitent une faille logicielle qui n'a pas été corrigée par le fabricant pour infecter un ordinateur avec un logiciel malveillant. Cependant, les discussions et développements actuels en matière d’intelligence artificielle pourraient aider.
L'architecture d'apprentissage profond peut être utilisée pour découvrir des modèles cachés ou latents et devenir plus sensible au contexte au fil du temps, ce qui peut aider à identifier les vulnérabilités ou les activités du jour zéro. Le traitement du langage naturel peut analyser le code source à la recherche de fichiers dangereux et les signaler. Les réseaux adverses génératifs peuvent apprendre à imiter n’importe quelle distribution de données et peuvent également être utiles pour identifier des défauts complexes.
(5) Améliorez la vitesse de détection et de réponse
La première étape de la protection de votre réseau d'entreprise consiste à détecter les menaces. L’idéal serait de pouvoir détecter rapidement les données peu fiables. Cela protégera le réseau des dommages permanents.
Combiner intelligence artificielle et cybersécurité est le meilleur moyen de détecter et de répondre aux menaces en temps réel. L’intelligence artificielle vérifie l’ensemble du système pour détecter les risques. Contrairement à l’intelligence humaine, l’intelligence artificielle dans le cyberdomaine peut détecter les risques à un stade précoce, ce qui génère des alertes de sécurité plus rapides et plus précises, permettant ainsi aux experts en cybersécurité de travailler plus efficacement.
(6) Détecter les nouvelles menaces
L'analyse prédictive permettant d'identifier des comportements ou des modèles d'activité anormaux est l'une des principales applications de l'intelligence artificielle en cybersécurité. Les cybercriminels sont toujours à la recherche de nouvelles façons d'exploiter les systèmes. L’intelligence artificielle peut aider à identifier ces nouvelles menaces avant qu’elles ne causent des dégâts.
(7) Réduire le nombre de faux positifs
Lorsqu'il y a trop de faux positifs, cela prendra du temps qui pourrait être utilisé pour résoudre des problèmes réels. Mais l’utilisation de l’intelligence artificielle pour identifier les incidents de sécurité peut réduire le nombre de faux positifs et permettre aux équipes de reprendre rapidement le travail.
Avec l'aide de la science des données, l'intelligence artificielle peut analyser rapidement de grands volumes d'événements et identifier un large éventail de risques de sécurité, des logiciels malveillants à l'identification de menaces pouvant conduire au phishing ou à des comportements à risque tels que le téléchargement de codes malveillants. Ces systèmes s'améliorent au fil du temps, tirant parti des attaques précédentes pour identifier les attaques actuelles et nouvelles. L'historique comportemental aide l'IA à identifier et à réagir aux comportements qui s'écartent des normes établies en créant des profils d'utilisateurs, d'actifs et de réseaux.
Les systèmes d'intelligence artificielle sont formés pour détecter les logiciels malveillants, effectuer une reconnaissance de formes et utiliser des algorithmes avancés pour détecter même les plus petites signatures d'une attaque de logiciel malveillant ou de ransomware avant qu'elle n'entre dans le système.
Grâce au traitement du langage naturel, l'IA peut fournir une meilleure intelligence prédictive en récupérant des articles, des actualités et des recherches sur les cyber-dangers et en organisant le matériel lui-même. Des solutions de sécurité basées sur l'IA qui peuvent fournir les dernières connaissances sur les menaces mondiales et spécifiques à un secteur, en prenant des décisions de priorisation plus intelligentes basées sur ce qui est le plus susceptible d'être utilisé pour attaquer un système, plutôt que sur ce qui est susceptible d'être utilisé pour attaquer un système.
(8) Détecter les robots
Les robots représentent désormais une grande partie du trafic Internet, mais ils peuvent être mortels. Qu'il s'agisse de piratages de comptes utilisant des mots de passe volés, de créations frauduleuses de comptes ou de fraudes aux données, les robots peuvent constituer une menace sérieuse. Les réponses manuelles sont inefficaces contre les menaces automatisées. L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique peuvent aider à analyser le trafic d’un site Web et à différencier les bons robots, les mauvais robots et les humains.
En analysant les modèles de comportement des utilisateurs, les entreprises peuvent comprendre à quoi ressemble une expérience utilisateur typique, ainsi que à quoi ressemblent des expériences inhabituelles à haut risque. De là, nous pouvons déchiffrer le but de leurs communications réseau, nous donnant ainsi une longueur d’avance sur les robots maléfiques.
(9) Prédiction des risques d'intrusion
Le système d'intelligence artificielle aide à déterminer l'inventaire des actifs informatiques, qui est une liste complète et précise de tous les appareils, utilisateurs et applications avec différents droits d'accès à divers systèmes. Désormais, compte tenu de l’inventaire des actifs et de l’exposition aux menaces (comme mentionné ci-dessus), les systèmes basés sur l’IA peuvent prédire comment et où ils sont les plus susceptibles d’être piratés, planifiant ainsi de diriger les ressources vers les emplacements les plus faibles.
Cette prédiction des risques d'intrusion aidera les organisations à rester prêtes à limiter l'impact et à briser la chaîne d'attaque. De plus, l’exploitation des données, politiques et procédures sur les risques peut être développée et modifiée grâce à une analyse basée sur l’IA pour améliorer la cyber-résilience.
Il est évident que l'intelligence artificielle peut être un outil puissant dans la lutte contre la cybercriminalité. En automatisant les tâches actuellement effectuées par les analystes de la sécurité humaine, le nombre de faux positifs peut être réduit et le processus de détection et de réponse peut être accéléré.
Plus important encore, soyez conscient des risques potentiels associés à l'utilisation de l'intelligence artificielle et prenez des mesures pour les atténuer.
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