Nous pouvons utiliser l’intelligence artificielle pour automatiser des tâches répétitives complexes plus rapidement que les humains.
La technologie de l'intelligence artificielle peut trier logiquement les entrées complexes et répétées. C’est pourquoi l’intelligence artificielle est utilisée dans la reconnaissance faciale et les voitures autonomes. Mais cette capacité ouvre également la voie à la cybersécurité de l’IA. Ceci est particulièrement utile pour évaluer les menaces dans les organisations complexes. Lorsque les structures d’entreprise évoluent constamment, les administrateurs ne parviennent souvent pas à identifier les faiblesses.
De plus, la structure du réseau des entreprises devient de plus en plus complexe. Cela signifie qu’il existe davantage de vulnérabilités que les cybercriminels peuvent exploiter contre nous. Nous pouvons le constater dans les entreprises hautement automatisées de la fabrication 3.0 ou dans les entreprises intégrées telles que l’industrie pétrolière et gazière. À cette fin, diverses sociétés de sécurité ont développé des outils de cybersécurité IA pour aider à protéger les entreprises.
Cet article examinera en profondeur ce qu'est l'intelligence artificielle et comment elle est appliquée à la cybersécurité. Nous examinerons également les avantages et les inconvénients de cette technologie prometteuse. Ensuite, voyons d'abord ce qu'est l'intelligence artificielle !
L'intelligence artificielle est une méthode de rationalisation qui utilise des matrices de pondération statistique. Cette matrice est aussi appelée réseau de neurones. Vous pouvez d’abord considérer ce réseau comme une matrice de décision, dans laquelle les nœuds ont des biais pondérés pour chaque processus de filtrage. Le réseau neuronal recevra une base de données de données précompilées. Les données contiendront également des réponses aux questions potentielles que l’IA peut résoudre. De cette façon, l’IA peut devenir biaisée.
Par exemple, une base de données contenant différentes images. Supposons qu'il ait une image de visage et d'autres images de pastèque. De plus, chaque image possède une balise pour vérifier chaque élément. Au fur et à mesure que l'IA « apprend » si ses suppositions sont correctes, le système augmente le poids des nœuds. Ce processus se poursuit jusqu'à ce que le système atteigne un taux d'erreur prédéfini. C'est ce que l'on appelle souvent l'apprentissage profond, qui fait référence à la création de couches profondes de prise de décision.
Ensuite, regardez les étapes utilisées pour traiter les données.
L'ensemble du flux de travail des données peut être condensé dans le processus suivant :
1. Saisissez le capteur pour recevoir les données.
2. Les données transitent par le CPU et sont redirigées vers le processus d'intelligence artificielle.
3. Les données entrent dans la matrice de pondération statistique de la solution d'intelligence artificielle. Chaque nœud traite ces informations puis prend une décision en utilisant chaque filtre respectif.
4. Les données atteignent le dernier nœud de la matrice de pondération statistique. Cela détermine la décision finale.
Cependant, ce processus est légèrement différent du deep learning. L'étape 1 inclura les données de la base de données précompilée, étiquetées avec la réponse correcte. De plus, l'apprentissage profond répétera les étapes 1 à 4 pour atteindre une valeur de tolérance aux pannes prédéfinie.
Ci-dessous, jetez un œil à cela à travers un exemple de la façon de traiter les données de l'IA.
Supposons qu'une image arrive à un nœud AI. Ce nœud filtrera les données dans un format utilisable, tel que 255 niveaux de gris. Ensuite, un script est exécuté pour identifier les caractéristiques. Si ces caractéristiques correspondent à d'autres caractéristiques du filtre, le nœud peut prendre une décision. Par exemple, il indiquera s’il a trouvé un visage ou une pastèque.
Ensuite, les données vont au nœud suivant. Ce nœud particulier peut avoir un filtre de couleur confirmant la première décision. Ce processus se poursuit jusqu'à ce que les données atteignent le dernier nœud. À ce stade, l’IA prendra la décision finale pour s’assurer qu’elle trouve un visage ou une pastèque.
L'important est que les systèmes d'intelligence artificielle auront toujours un certain degré d'erreur. Rien n’est absolument correct, jamais. Mais parfois, le pourcentage d’erreur est acceptable.
Après avoir compris le fonctionnement de l’intelligence artificielle, examinons les solutions de sécurité réseau de l’intelligence artificielle.
L'intelligence artificielle pour la cybersécurité répond au besoin d'évaluer automatiquement les menaces dans des environnements complexes. Concrètement, voici deux cas d'usage de l'IA en cybersécurité :
1. Détecter les anomalies. L’intelligence artificielle détecte souvent des anomalies dans les opérations quotidiennes d’un réseau. Cela permet de comprendre quand et où les utilisateurs accèdent au réseau. Le dispositif de passerelle intègre également l'IA pour l'analyse. Certaines solutions verrouillent les utilisateurs en cas de comportement inhabituel. D'autres solutions envoient uniquement des alertes.
2. Données classifiées. L'intelligence artificielle est en réalité un utilitaire de classification. Cela accélère le processus de détection des logiciels malveillants ou des mauvais comportements. Ceci est utile dans les organisations disposant de grandes quantités de données.
Ce sont les deux principales utilisations de l'intelligence artificielle en cybersécurité, jetons un coup d'œil à ses avantages et inconvénients
Comme mentionné précédemment, l'intelligence artificielle présente de nombreux avantages ! Il peut exécuter des tâches répétitives pour identifier des anomalies ou classer des données. Cela dit, certains inconvénients majeurs peuvent contrebalancer ses avantages. Voyons donc les lacunes.
Le premier inconvénient est la précision des solutions de cybersécurité de l'IA. Cette précision dépend également de nombreux facteurs. Cela inclut la taille du réseau neuronal et les décisions définies pour le filtrage. Cela dépend également du nombre d'itérations nécessaires pour atteindre un taux d'erreur prédéfini.
Supposons qu'il existe un arbre de décision à trois niveaux. Chaque couche possède plusieurs nœuds pour chaque chemin de décision. Même s’il s’agit d’une matrice assez simple, elle nécessite de nombreux calculs. Les ressources limitées du système compromettent l'intelligence de la solution.
Les fournisseurs de solutions de cybersécurité IA peuvent entraver l’intelligence/précision de leurs solutions pour satisfaire la population cible. Mais parfois, le problème n’est pas le QI. Au lieu de cela, il présente une faible latence et des vulnérabilités en matière de sécurité. Lorsque vous recherchez des solutions de cybersécurité IA, pensez à sa sécurité au sein du réseau.
Les matrices de pondération statistique de l'IA, une fois entraînées, ne sont généralement pas recyclées dans le service. Cela s'est avéré être dû à un manque de ressources de traitement disponibles dans le matériel. Parfois, le système apprend quelque chose qui aggrave la situation et le rend moins efficace. En revanche, les humains apprennent de manière itérative. Cela signifie beaucoup d'accidents. Par conséquent, les fournisseurs de solutions doivent s’assurer que le logiciel répond aux exigences des spécifications lors de son utilisation.
La cybersécurité doit souvent être mise à jour pour faire face aux nouvelles attaques. Pour ce faire, il faut beaucoup de puissance pour entraîner l’IA. De plus, les fournisseurs de cybersécurité IA auront besoin de mises à jour régulières pour faire face aux cybermenaces.
C'est-à-dire que le composant IA d'une solution de cybersécurité IA est utilisé pour classer les données et évaluer les anomalies dans les données de base. Par conséquent, cela ne pose pas de problèmes avec les mises à jour de la liste des logiciels malveillants. Cela signifie que la cybersécurité de l’IA peut toujours être utilisée.
Après avoir lu les avantages et les inconvénients de la cybersécurité de l'intelligence artificielle, examinons également quelques utilisations de cette technologie
Comme mentionné précédemment, la cybersécurité d'entreprise hautement automatisée est la plus faible ! De manière générale, les environnements d'automatisation chevauchent les technologies de l'information (TI), les technologies opérationnelles (OT) et l'Internet des objets (IoT). Il s’agit d’augmenter la productivité, de réduire le coût unitaire du produit et de sous-coter la concurrence.
Mais cela crée aussi des failles. À cette fin, la cybersécurité de l’IA peut être utile pour découvrir les vulnérabilités potentielles de ces entreprises. La solution consiste soit à avertir l'administrateur, soit à appliquer le correctif automatiquement.
Cependant, cela pourrait ne pas suffire. Les cybercriminels ciblent actuellement les grandes entreprises hautement intégrées. Pour ce faire, ils exploitent l’OT sans sécurité. Cet OT est destiné aux réseaux câblés pour envoyer des commandes au matériel, tel que les équipements d'usine. Cela signifie qu’il n’a jamais constitué une faille de sécurité. Mais aujourd’hui, les attaquants utilisent l’OT pour accéder au reste du réseau ou mettre hors ligne les équipements des usines.
Les outils de gestion des risques OT deviennent de plus en plus populaires pour les raisons ci-dessus. Ces systèmes prennent effectivement un clone réel de l'environnement de production, puis exécutent d'innombrables simulations pour détecter les vulnérabilités.
Les vulnérabilités se trouvent souvent dans la partie IA du système. Dans ce cas, l'administrateur proposera une solution. Le logiciel de gestion des risques OT fonctionne en permanence à mesure que les calendriers des usines de fabrication changent pour répondre aux besoins des commandes, des projets ou des approvisionnements.
Dans ce cas, le système d'IA utilise des logiciels malveillants connus de la liste des antivirus pour tenter de trouver le chemin d'entrée dans le système. Cette tâche nécessite les capacités automatisées et répétitives de systèmes complexes, ce qui convient parfaitement à l'intelligence artificielle.
Alors, quand devriez-vous mettre en œuvre la cybersécurité de l'IA ?
Comme mentionné ci-dessus, les entreprises utilisant des équipements de fabrication et d'usine devraient utiliser la cybersécurité de l'IA. Dans la plupart des cas, il faut également rechercher une solution de gestion des risques OT pour réduire les risques associés à l’OT.
Si les entreprises utilisent l'IoT et l'informatique, elles peuvent également utiliser la sécurité des réseaux par intelligence artificielle. De cette façon, le risque d’attaques réseau peut être réduit. Les appareils IoT sont souvent vendus à un prix inférieur à celui de leurs concurrents, ce qui élimine également le coût lié à l'ajout de mesures de sécurité adéquates.
Enfin, même les entreprises qui n'utilisent que l'informatique peuvent également utiliser l'IA. L'intelligence artificielle peut aider à évaluer le trafic irrégulier pour protéger les passerelles. De plus, l’analyse des données de l’IA peut également être utilisée. De cette façon, vous pouvez savoir si quelqu'un utilise le matériel de manière malveillante.
En résumé, tout est question de cybersécurité par l'intelligence artificielle, un bref résumé !
Nous pouvons utiliser l'intelligence artificielle partout où des tâches répétitives doivent être automatisées. L’intelligence artificielle aide également à la prise de décision sur des tâches complexes. C’est pourquoi de nombreux fournisseurs de solutions de cybersécurité font appel à l’intelligence artificielle. En fait, les outils de ces fournisseurs aident à relever les défis des systèmes très complexes et mal sécurisés.
Nous pouvons toujours bénéficier de la cybersécurité de l’IA, quel que soit le degré d’intégration de la technologie de l’entreprise. Les capacités de l’IA sont également idéales pour classer les données à l’aide d’opérations intelligentes. De cette façon, vous pouvez accélérer votre recherche de logiciels malveillants. La cybersécurité de l’IA peut également aider à détecter une utilisation anormale du réseau.
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