L’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (AA) vont de pair, ce dernier étant un outil fondamental utilisé pour développer des systèmes d’IA afin de les rendre plus intelligents, adaptatifs et capables de gérer des tâches complexes. Les technologies ont un impact significatif sur la cybersécurité, car elles permettent une détection plus rapide des menaces, des réponses automatisées aux incidents et une meilleure protection contre les attaques malveillantes.
L’IA génère actuellement plus de 3 milliards de livres pour l’économie britannique, et au niveau mondial, le marché de l’IA dans la cybersécurité devrait croître à un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 21,63 %, atteignant une valeur de plus de 79 milliards de dollars américains d’ici 2029. Il existe de grandes opportunités pour les organisations de renforcer leurs mesures de sécurité à l’aide de l’IA et de l’AA, en particulier dans les domaines suivants :
Sécurité défensive
Contrairement aux systèmes traditionnels, l’IA peut détecter et analyser de grandes quantités de données en temps réel et identifier des anomalies qui pourraient être le signe d’une cybermenace. Les systèmes de sécurité basés sur l’IA utilisent des algorithmes d’AA pour identifier les activités malveillantes comme les tentatives d’hameçonnage ou les logiciels malveillants non reconnus, en notifiant les équipes et les systèmes de sécurité, qui peuvent alors réagir rapidement pour atténuer la menace. La réponse à une cybermenace peut impliquer l’arrêt de systèmes entiers, ce qui donne aux équipes de sécurité le temps de remédier au problème sans craindre le vol de données ou l’endommagement du réseau.
Prévision de la vulnérabilité
Les systèmes de prédiction des vulnérabilités utilisent l’IA et l’AA pour détecter les brèches potentielles et les classer par ordre de priorité en fonction de la gravité du risque. Contrairement au suivi en temps réel des sources et des renseignements dans le cadre de la sécurité défensive, la prévision des vulnérabilités implique de comprendre les faiblesses avant qu’elles ne se produisent.
Une plateforme comme HackerOne alerte les chercheurs en sécurité sur des vulnérabilités spécifiques dans des systèmes spécifiques. Grâce à la collecte continue de données et à l’analyse des rapports soumis, la plateforme peut identifier les ressemblances entre les actifs présents dans différents programmes de « prime à la faille détectée » et qui peuvent présenter les mêmes vulnérabilités. En identifiant ces actifs, les chercheurs peuvent facilement prouver l’existence de vulnérabilités dans différents programmes, ce qui permet aux entreprises de se préparer de manière proactive à des attaques potentielles et de renforcer leurs systèmes en conséquence. Ces systèmes se sont avérés efficaces pour découvrir des vulnérabilités qui auraient pu rester inaperçues pendant longtemps et constituent un cas d’utilisation intéressant de l’IA dans une perspective offensive.
Réponse aux incidents
En tirant parti de l’IA et de l’AA, les équipes de réponse aux incidents peuvent améliorer leurs capacités à détecter, répondre et récupérer des incidents de sécurité plus efficacement. Ces outils automatisent les processus de triage des incidents, dans lesquels les données sont classées et hiérarchisées en fonction de l’impact potentiel et de l’urgence. Cela permet aux équipes de sécurité de se concentrer sur les incidents critiques et d’allouer les ressources de manière efficace. Certaines actions de réponse aux incidents, comme l’isolement des systèmes affectés ou le blocage du trafic malveillant, peuvent être automatisées, ce qui réduit le risque d’erreur humaine et accélère les délais de réponse à d’autres incidents.
Il est important de noter qu’à mesure que les équipes de sécurité innovent, les cybercriminels font de même. Pour garder une longueur d’avance, les mises à jour continues et le perfectionnement des modèles d’IA ouvriront la voie à un secteur de la cybersécurité plus intelligent et plus sûr.
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