Comment l'intelligence artificielle modifie le paysage de la cybersécurité et prévient les cyberattaques

Le monde passe au numérique à un rythme sans précédent, et le changement ne fera que s'accélérer. Bien que les avantages de cette ère numérique sont nombreux, elle comporte également plusieurs inconvénients. L'une des menaces les plus importantes et destructrices qu'elle représente est que nos informations privées sont en danger comme jamais auparavant. La dernière décennie environ a vu des centaines de cas de vol d'identité, de perte d'argent et de violations de données. Les cyberattaques dans la nature sont très répandues et affectent tous les individus, les entreprises et les organismes gouvernementaux. Nous nous dirigeons vers une ère où les cybercriminels peuvent atteindre leurs cibles dans n'importe quelle partie du monde à tout moment; le besoin de cybersécurité n'a jamais été aussi critique que maintenant.

Une cyberattaque typique est une tentative par des adversaires ou des cybercriminels qui tentent d'accéder, de modifier ou d'endommager le système ou le réseau informatique d'une cible de manière non autorisée. Il s'agit d'une exploitation pour affecter les réseaux et les systèmes informatiques afin de perturber les organisations et les opérations qui en dépendent. 

L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique sont-ils un problème pour la cybersécurité ?

Avec les potentiels véritablement importants de l'intelligence artificielle, la probabilité que les attaquants la militarisent et l'utilisent pour stimuler et étendre leurs attaques est une énorme menace. L'une des plus grandes préoccupations est que les pirates peuvent utiliser l'IA pour automatiser les cyberattaques à grande échelle. Maintenant, nos adversaires comptent sur les ressources humaines pour concevoir et coordonner leurs attaques. Le paysage de la cybercriminalité et de la cybersécurité va changer - pas pour le mieux - s'ils apprennent à utiliser l'IA et l'apprentissage automatique pour faire le sale boulot.

Un autre problème important est que, tout comme nous pouvons déployer l'IA et l'apprentissage automatique pour compléter la pénurie de ressources humaines et pour réduire les coûts en matière de cybersécurité, nos adversaires peuvent également l'utiliser pour la même chose. Les finances et les ressources nécessaires pour lancer et coordonner de telles attaques diminueront massivement - plus de menace pour la cybersécurité à un investissement relativement inférieur pour le cyber-attaquant.

De nouveaux progrès dans l'IA peuvent également donner naissance à de nouveaux types de cybermenaces. L'IA peut également pirater la vulnérabilité d'un système beaucoup plus rapidement et mieux qu'un humain. L'IA peut être utilisée pour masquer les attaques de manière si efficace que l'on pourrait ne jamais savoir que leur réseau ou leur appareil a été affecté. 

Ainsi, les trois principales implications de l'intelligence artificielle sur le paysage des menaces sont l'augmentation des menaces et des attaques d'aujourd'hui, le développement de nouvelles menaces et la variation de la nature des menaces existantes.

Comment l'intelligence artificielle est-elle une aubaine pour la cybersécurité ?
 

Bien que l'avenir semble sombre, des développements technologiques ont également eu des répercussions importantes sur la cybersécurité. L'un de ces grands changements dans le domaine de la cybersécurité est les outils et techniques développés et pris en charge par l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) en tant que sous-ensemble. 

L'intelligence artificielle n'est plus seulement un mot à la mode et est largement utilisée dans les industries de toutes sortes. Le service client, l'éducation, l'automatisation, etc. ne sont que quelques-uns des nombreux secteurs où l'IA a incité à l'avancement à pas de géant. Elle joue également un rôle important dans la lutte en cours contre la cybercriminalité. 

Voici quelques-unes des façons dont l'intelligence artificielle (AI) et l'apprentissage automatique (ML) font la différence en donnant l'élan indispensable à la cybersécurité. 

1. Apprentissage automatique dans la détection des menaces cybernétiques

Les organisations doivent être en mesure de détecter une cyberattaque à l'avance pour pouvoir contrecarrer tout ce que les adversaires tentent de réaliser. L'apprentissage automatique est la partie de l'intelligence artificielle qui s'est avérée extrêmement utile lorsqu'il s'agit de détecter des cybermenaces basées sur l'analyse des données et l'identification d'une menace avant d'exploiter une vulnérabilité de vos systèmes d'information. 

Le Machine Learning permet aux ordinateurs d'utiliser et d'adapter des algorithmes basés sur les données reçues, d'en tirer des enseignements et de comprendre les améliorations qui en découlent. Dans un contexte de cybersécurité, cela signifie que le machine learning permet à l'ordinateur de prédire les menaces et d'observer les anomalies avec beaucoup plus de précision que n'importe quel humain. 

La technologie traditionnelle repose trop sur les données passées et ne peut pas improviser comme le peut l'IA. La technologie conventionnelle ne peut pas suivre les nouveaux mécanismes et astuces des pirates comme le peut l'IA. De plus, le volume de cybermenaces que les gens doivent affronter quotidiennement est trop lourd pour les humains et est mieux géré par l'IA.
 
2. AI, protection par mot de passe et authentification

Les mots de passe ont toujours été un contrôle très fragile en matière de sécurité. Et ils sont souvent la seule barrière entre les cybercriminels et nos comptes. Faisons face à la réalité, la plupart d'entre nous sont assez paresseux avec nos mots de passe - utilisant souvent le même sur plusieurs comptes, s'appuyant sur le même mot de passe depuis des siècles, en les tenant soigneusement pour un brouillon de message dans notre appareil, etc. L'authentification biométrique a été testé comme une alternative aux mots de passe, mais ce n'est pas très pratique, et les pirates peuvent facilement le contourner également. Par exemple, un système de reconnaissance faciale peut être irritant à utiliser lorsqu'il ne peut pas vous reconnaître à cause d'une nouvelle coiffure ou lorsque vous portez un chapeau. Les attaquants peuvent également y accéder en utilisant vos images de Facebook ou IG.

Les développeurs utilisent l'IA pour améliorer l'authentification biométrique et se débarrasser de ses imperfections pour en faire un système fiable. La technologie de reconnaissance faciale d'Apple, utilisée sur ses appareils iPhone X, en est un exemple. Appelée «Face ID», la technologie fonctionne en traitant les traits du visage de l'utilisateur via des capteurs infrarouges intégrés et des moteurs neuronaux. Le logiciel d'IA crée un modèle sophistiqué du visage de l'utilisateur en identifiant les corrélations et les modèles clés. Apple affirme qu'avec cette technologie, il n'y a qu'une chance sur un million de tromper l'IA et d'ouvrir votre appareil avec un autre visage. L'architecture logicielle de l'IA peut également fonctionner dans différentes conditions d'éclairage et compenser les changements tels que l'obtention d'une nouvelle coiffure, la croissance des poils du visage, le port d'un chapeau, etc.
 
3. AI-ML dans le contrôle de détection et de prévention du phishing

L'une des méthodes de cyberattaque les plus utilisées, où les pirates tentent de livrer leur charge utile à l'aide d'une attaque de phishing, est le phishing. Les e-mails de phishing sont extrêmement répandus; un e-mail sur 99 est une attaque de phishing. Heureusement, AI-ML peut jouer un rôle important dans la prévention et la dissuasion des attaques de phishing. 

AI-ML peut détecter et suivre plus de 10 000 sources de phishing actives et réagir et corriger beaucoup plus rapidement que les humains. En outre, AI-ML analyse les menaces de phishing du monde entier et sa compréhension des campagnes de phishing n'est pas limitée à une zone géographique spécifique. L'IA a permis de faire rapidement la différence entre un faux site Web et un site légitime.

4. Utilisation d'AI-ML dans la gestion des vulnérabilités

Au cours de cette seule année, plus de 2 000 vulnérabilités uniques ont été signalées. Il est extrêmement difficile de gérer tout cela avec les ressources humaines ou la technologie traditionnelle. L'IA, cependant, peut y faire face avec beaucoup plus de facilité. 

Les systèmes basés sur AI-ML n'attendent pas qu'une vulnérabilité soit exploitée par des menaces en ligne. Au lieu de cela, ces systèmes basés sur l'IA recherchent de manière proactive les vulnérabilités potentielles dans les systèmes d'information organisationnels, et ils le font en combinant efficacement plusieurs facteurs, tels que les discussions des pirates sur le dark web, la réputation du pirate, les modèles utilisés, etc. Ces systèmes peuvent analyser ces facteurs et utiliser les informations pour déterminer quand et comment la menace pourrait se diriger vers des cibles vulnérables.
 
5. Sécurité des réseaux et intelligence artificielle

La création d'une politique de sécurité et la détermination de la topographie du réseau d'une organisation sont deux éléments importants de la sécurité du réseau. En règle générale, ces deux activités prennent beaucoup de temps. Maintenant, nous pouvons utiliser l'IA pour accélérer ces processus, ce qu'elle fait en observant et en apprenant les modèles de trafic réseau ainsi qu'en suggérant des politiques de sécurité. Cela permet non seulement d'économiser du temps, mais aussi beaucoup d'efforts et de ressources que nous pouvons plutôt appliquer aux domaines du développement et du progrès technologiques. 

6. Analyse comportementale avec l'IA

Une autre amélioration prometteuse de la sécurité par l'IA vient de sa capacité d'analyse comportementale. Cela signifie que les algorithmes ML peuvent apprendre et créer un modèle de votre comportement en analysant la façon dont vous utilisez généralement votre appareil et les plateformes en ligne. Les détails peuvent inclure tout, de vos heures de connexion et adresses IP typiques à vos schémas de saisie et de défilement. 

Si, à tout moment, les algorithmes d'IA remarquent des activités inhabituelles ou tout comportement qui ne correspond pas à vos modèles standard, il peut le signaler comme étant effectué par un utilisateur suspect ou même bloquer l'utilisateur. Les activités qui cochent les algorithmes d'IA peuvent être n'importe quoi, des achats en ligne importants expédiés à des adresses autres que la vôtre, un pic soudain de téléchargement de documents à partir de vos dossiers archivés ou un changement soudain de votre vitesse de frappe.

 

Alors, l'IA est-elle une réponse à tous les problèmes de cybersécurité ?

Alors que l'idée de laisser entièrement le contrôle de l'IA est très tentante, nous devons nous rappeler que l'IA se compose de beaucoup de choses et, par conséquent, est très polyvalente. Alors que l'IA fait des merveilles pour la cybersécurité, elle fait également son chemin dans l'utilisation de pirates à des fins malveillantes. Entre de mauvaises mains, il peut causer des dommages exponentiels et devenir une menace encore plus forte pour la cybersécurité. 
 
 
À mesure que la technologie évolue, les adversaires améliorent également leurs méthodes, outils et techniques d'attaque pour exploiter les individus et les organisations. Il ne fait aucun doute que l'intelligence artificielle est incroyablement utile, mais il s'agit en quelque sorte d'une épée à double tranchant. AI-ML peut être utilisé pour détecter et prévenir les attaques avant qu'elles ne se produisent. Alors que l'IA voit de plus en plus de progrès, nous serons témoins de jusqu'où nous pouvons faire de cette technologie une aubaine et un fléau pour la cybersécurité et la société en général. 
 

Malick K. ALASSANE,
IT Security Analyst