Qu’est-ce que l’IA pour la cybersécurité ?
Définition de l'IA pour la cybersécurité
L'IA pour la cybersécurité utilise l'IA pour analyser et corréler les données sur les événements et les cybermenaces provenant de plusieurs sources, les transformant en informations claires et exploitables que les professionnels de la sécurité utilisent pour des enquêtes, des réponses et des rapports plus approfondis. Si une cyberattaque répond à certains critères définis par l’équipe de sécurité, l’IA peut automatiser la réponse et isoler les actifs concernés. L'IA générative va encore plus loin en produisant du texte, des images et d'autres contenus originaux en langage naturel basés sur des modèles de données existantes.
Évolution de l’IA pour la cybersécurité
Les communautés de sécurité utilisent l’IA pour la cybersécurité depuis au moins la fin des années 1980 avec les avancées technologiques clés suivantes :
- Au début, les équipes de sécurité utilisaient des systèmes basés sur des règles qui déclenchaient des alertes en fonction des paramètres qu'elles définissaient.
- Depuis le début des années 2000, les progrès de l'apprentissage automatique, un sous-ensemble de l'IA qui analyse et apprend à partir de grands ensembles de données, ont permis aux équipes opérationnelles de comprendre les modèles de trafic typiques et les actions des utilisateurs au sein d'une organisation afin d'identifier et de réagir lorsque quelque chose d'inhabituel se produit.
- L’amélioration la plus récente de l’IA est l’IA générative, qui crée un nouveau contenu basé sur la structure des données existantes. Les gens interagissent avec ces systèmes en utilisant le langage naturel, ce qui permet aux professionnels de la sécurité d'approfondir des questions très spécifiques sans utiliser de langage de requête.
Mais les équipes de sécurité ne sont pas les seules à utiliser l’IA. Les cyberattaquants, qu’il s’agisse d’acteurs étatiques, de grandes entreprises criminelles ou d’individus, peuvent également exploiter l’IA à leur avantage. Les acteurs malveillants infectent les systèmes d’IA, utilisent l’IA pour usurper l’identité de personnes légitimes, automatisent leurs cyberattaques et déploient l’IA pour faciliter la recherche et l’identification des cibles de cyberattaques. Il existe également un risque que des personnes collent des données sensibles dans des invites d’IA et divulguent accidentellement des données au public.
Impact de l'IA générative sur la cybersécurité
L'IA générative en est encore à ses débuts et n'a été introduite que récemment dans la sécurité avec l'annonce de Copilot pour la sécurité. Il a le potentiel de simplifier radicalement la sécurité pour les analystes et autres professionnels de la sécurité en :
- Synthétiser les données en recommandations et informations exploitables avec un contexte approprié pour aider à guider les enquêtes sur les incidents.
- Créer des rapports et des présentations lisibles par l'homme que les analystes peuvent utiliser pour aider les autres membres de l'organisation à comprendre ce qui se passe.
- Répondre aux questions sur un incident ou une vulnérabilité en langage naturel ou graphique.
À mesure que la communauté de la sécurité intègre l’IA générative dans ses produits et solutions de sécurité, il sera important de la développer de manière responsable. Les gens doivent savoir que les nouveaux systèmes respectent la vie privée et sont fiables et sûrs. La précision et la véracité sont des problèmes connus avec les modèles d’IA générative actuels, mais à mesure que la technologie s’améliore, elle aidera les organisations à garder une longueur d’avance sur les cybermenaces basées sur l’IA.
Comment fonctionne l’IA pour la cybersécurité ?
L'IA pour la cybersécurité fonctionne en évaluant d'énormes quantités de données provenant de plusieurs sources pour identifier les modèles d'activité au sein d'une organisation, tels que le moment et l'endroit où les personnes se connectent, les volumes de trafic et les appareils et applications nuage utilisés par les employés. Une fois qu’il comprend ce qui est typique, il peut identifier un comportement anormal sur lequel il faudra peut-être enquêter. Pour préserver la confidentialité, les données d’une organisation ne sont pas utilisées pour les résultats de l’IA dans d’autres organisations. Au lieu de cela, l’IA utilise des renseignements sur les menaces mondiales synthétisés par plusieurs organisations.
L'IA utilise des algorithmes d'apprentissage automatique pour apprendre en continu en fonction des données évaluées par le système. Lorsque l’IA générative identifie certaines cybermenaces connues, telles que les logiciels malveillants, elle peut aider à contextualiser l’analyse des menaces et à la rendre plus facile à comprendre en générant de nouveaux textes ou images pour décrire ce qui se passe.
Les individus jouent toujours un rôle d’une importance vitale pour la cybersécurité, mais l’IA les aide à accroître leurs compétences et à identifier et résoudre les menaces plus rapidement.
Cas d’utilisation de la sécurité de l’IA
Plutôt que de remplacer les professionnels de la sécurité, l’IA est plus efficace lorsqu’elle est utilisée pour les aider à faire leur travail plus efficacement. Voici quelques cas d’utilisation courants de la sécurité de l’IA :
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Gestion des identités et des accès
L'IA est utilisée pour la gestion des identités et des accès (IAM) afin de comprendre les modèles de comportement de connexion des utilisateurs et de détecter et de révéler les comportements anormaux pour que les professionnels de la sécurité puissent en assurer le suivi. Il peut également être utilisé pour forcer automatiquement une authentification à deux facteurs ou une réinitialisation du mot de passe lorsque certaines conditions sont remplies. Et si nécessaire, il peut empêcher un utilisateur de se connecter s’il y a des raisons de croire qu’un compte a été compromis.
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Sécurité et gestion des terminaux
L'IA aide les professionnels de la sécurité à identifier tous les points de terminaison utilisés au sein de l'organisation et à les maintenir à jour avec les derniers systèmes d'exploitation et solutions de sécurité. L’IA peut également aider à découvrir des logiciels malveillants et d’autres preuves d’une cyberattaque contre les appareils d’une organisation.
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Sécurité du Nuage
La plupart des organisations investissent massivement dans le nuage. Ils gèrent l'infrastructure d'un ou plusieurs fournisseurs de service dans le nuage et utilisent des applications nuage de différents fournisseurs. L'IA aide les équipes à gagner en visibilité sur les risques et les vulnérabilités dans leur parc multicloud.
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Détection des cybermenaces
https://www.microsoft.com/fr-ca/security/business/security-101/what-is-xdrsolutions de détection et de réponse étendues (XDR) et les informations de sécurité et la gestion des événements (SIEM) aident les équipes de sécurité à détecter les cybermenaces au sein de toute l’entreprise. Pour ce faire, les deux solutions s’appuient fortement sur l’IA. Les solutions XDR surveillent les points de terminaison, les courriels, les identités et les applications nuage pour détecter tout comportement anormal et signalent les incidents à l'équipe ou répondent automatiquement en fonction des règles définies par les opérations de sécurité. Les solutions SIEM utilisent l’IA pour regrouper les signaux provenant de toute l’entreprise, offrant ainsi aux équipes une meilleure visibilité sur ce qui se passe.
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Protection des informations
Les équipes de sécurité utilisent l’IA pour identifier et étiqueter les données sensibles dans tout l’environnement, qu’elles soient hébergées sur l’infrastructure de l’organisation ou dans une application nuage. L’IA peut également aider à détecter quand quelqu’un tente de déplacer des données hors de l’entreprise et soit à bloquer l’action, soit à signaler le problème à l’équipe de sécurité.
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Enquête sur les incidents et réponse
Lors de la réponse aux incidents, les professionnels de la sécurité doivent trier des montagnes de données pour découvrir des cyberattaques potentielles. L'IA aide à identifier et à corréler les événements les plus utiles sur plusieurs sources de données, ce qui permet aux professionnels de gagner un temps précieux. L'IA générative simplifie encore davantage l'enquête en traduisant l'analyse en langage naturel et en répondant aux questions, également en langage naturel.
Avantages de la sécurité de l'IA
Avec un nombre croissant de cybermenaces, des quantités croissantes de données et une surface de cyberattaque croissante, l’IA aide les équipes chargées des opérations de sécurité à être plus efficaces de plusieurs manières.
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Détecte plus rapidement les cybermenaces critiques
De nombreuses solutions de sécurité, telles que SIEM ou XDR, enregistrent des milliers et des milliers d'événements indiquant un comportement potentiellement anormal. Même si la grande majorité de ces événements sont inoffensifs, certains ne le sont pas, et le risque de rater une cybermenace potentielle peut être énorme. L’IA aide à identifier les incidents vraiment importants. Il permet également de détecter des comportements qui ne semblent pas suspects en soi, mais qui, lorsqu'ils sont corrélés à d'autres activités, indiquent une cybermenace potentielle.
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Simplifie les rapports
Les outils qui utilisent l'IA générative peuvent extraire des informations de plusieurs sources de données pour créer des rapports faciles à comprendre que les professionnels de la sécurité peuvent partager rapidement avec d'autres membres de l'organisation.
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Identifie les vulnérabilités
L'IA aide à détecter les risques potentiels tels que les appareils et applications nuage inconnus, les systèmes d'exploitation obsolètes ou les données sensibles non protégées.
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Aide les analystes à développer leurs compétences
L’IA générative aidant à traduire les données et analyses sur les cybermenaces en langage naturel, les analystes ayant moins de compétences techniques peuvent être plus productifs. L'IA générative aide à identifier les étapes correctives, permettant aux nouveaux membres de l'équipe d'apprendre rapidement comment répondre efficacement aux cyberattaques.
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Fournit des analyses et des insights sur les cybermenaces
Les cyberattaquants sophistiqués tentent généralement d’échapper à la détection en se déplaçant entre différentes identités, appareils, applications et infrastructures. Étant donné que l’IA peut traiter rapidement de nombreuses données provenant de diverses sources, elle peut aider à identifier ce comportement suspect et à prioriser les cybermenaces auxquelles les professionnels de la sécurité doivent prêter attention.
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Sécurité de l'IA pour la détection et la prévention des cybermenaces
L’une des utilisations les plus critiques de l’IA pour la cybersécurité est la détection et la prévention des cybermenaces. Les algorithmes d’apprentissage automatique et l’IA aident à identifier et à prévenir les cybermenaces de plusieurs manières :
- Les modèles d'apprentissage supervisé utilisent des données étiquetées et classifiées pour aider à former un système. Par exemple, certains logiciels malveillants connus possèdent des signatures uniques qui les distinguent des autres types de cyberattaques.
- Dans l’apprentissage non supervisé, les algorithmes d’apprentissage automatique identifient des modèles dans les données qui n’ont pas été étiquetés. C’est ainsi que l’IA détecte les cybermenaces avancées ou émergentes qui n’ont pas de signature connue. Ils recherchent des activités qui sortent de la norme ou des modèles qui imitent d’autres cyberattaques.
- Grâce à l'analyse du comportement des utilisateurs et des entités, les systèmes évaluent les modèles de trafic des utilisateurs pour comprendre les comportements connus afin de pouvoir identifier lorsqu'un utilisateur fait quelque chose d'inattendu ou de suspect, ce qui pourrait indiquer une compromission du compte.
- Les systèmes d'IA utilisent également le traitement du langage naturel pour analyser des sources de données non structurées telles que les médias sociaux afin de générer des renseignements sur les menaces.
Que sont les outils de cybersécurité basés sur l’IA ?
L’IA a été intégrée à plusieurs outils de cybersécurité pour contribuer à améliorer leur efficacité. Quelques exemples sont :
- Pare-feu et IA de nouvelle génération : Les pare-feu traditionnels prennent des décisions concernant l'autorisation ou le blocage du trafic en fonction de règles définies par un administrateur. Les pare-feu de nouvelle génération vont au-delà de ces capacités, en utilisant l’IA pour exploiter les données de renseignement sur les menaces afin d’aider à identifier les nouvelles cybermenaces.
- Solutions de sécurité des points de terminaison améliorées par l'IA : Les solutions de sécurité des points finaux utilisent l’IA pour identifier les vulnérabilités des points finaux, telles qu’un système d’exploitation obsolète. L’IA peut également aider à détecter si un logiciel malveillant a été installé sur un appareil ou si des quantités inhabituelles de données sont exfiltrées vers ou depuis un point final. Et l’IA peut contribuer à stopper les cyberattaques sur les terminaux en isolant ces derniers du reste de l’environnement numérique.
- Systèmes de détection et de prévention des intrusions sur les réseaux basés sur l'IA : Ces outils surveillent le trafic réseau pour détecter les utilisateurs non autorisés qui tentent d'infiltrer l'organisation via le réseau. L’IA aide ces systèmes à traiter les données plus rapidement pour identifier et bloquer les cyberattaquants avant qu’ils ne causent trop de dégâts.
- Solutions d’IA et de sécurité infonuagique : Étant donné que de nombreuses organisations utilisent plusieurs nuage pour leur infrastructure et leurs applications, il peut être difficile de suivre les cybermenaces qui se déplacent entre différents nuage et applications. L'IA contribue à la sécurité du nuage en analysant les données de toutes ces sources pour identifier les vulnérabilités et les cyberattaques potentielles.
- Sécuriser les appareils Internet des objets (IoT) avec l’IA : Tout comme les points de terminaison et les applications, les organisations disposent généralement de nombreux appareils IoT qui constituent des vecteurs potentiels de cyberattaques. L’IA aide à détecter les cybermenaces contre n’importe quel appareil IoT et découvre également des modèles d’activités suspectes sur plusieurs appareils IoT.
- XDR et SIEM : Les solutions XDR et SIEM extraient des informations de plusieurs produits de sécurité, fichiers journaux et sources externes pour aider les analystes à comprendre ce qui se passe dans leur environnement. L’IA aide à synthétiser toutes ces données en informations claires.
Meilleures pratiques d’IA pour la cybersécurité
L’utilisation de l’IA pour soutenir les opérations de sécurité nécessite une planification et une mise en œuvre minutieuses, mais avec la bonne approche, vous pouvez introduire des outils qui apportent des améliorations significatives en termes d’efficacité opérationnelle et de bien-être de votre équipe.
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Élaborer une stratégie
Il existe de nombreux produits et solutions d’IA à utiliser en matière de sécurité, mais tous ne conviendront pas à votre organisation. Il est important que vos solutions d’IA s’intègrent bien les unes aux autres et à votre architecture de sécurité, sinon elles pourraient finir par créer plus de travail pour votre équipe. Considérez d’abord vos plus grands défis en matière de sécurité, puis identifiez les solutions d’IA qui vous aideront à résoudre ces problèmes. Prenez le temps d’élaborer un plan pour intégrer l’IA dans vos processus et systèmes actuels.
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Intégrez vos outils de sécurité
L’IA pour la sécurité est plus efficace lorsqu’elle est capable d’analyser les données dans l’ensemble de l’organisation. Cela s’avère difficile si vos outils fonctionnent en silos. Investissez dans des outils qui fonctionnent avec votre environnement actuel et fonctionnent ensemble de manière transparente, tels que les solutions XDR et SIEM intégrées. Ou, si nécessaire, allouez du temps et des ressources à votre équipe pour intégrer des outils, afin d'obtenir une visibilité complète sur l'ensemble de votre parc numérique.
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Gérer la confidentialité et la qualité des données
Les systèmes d’IA prennent des décisions et fournissent des informations basées sur les données utilisées pour les former et les exploiter. Si les données contiennent des erreurs ou si elles sont corrompues, l’IA fournira de mauvaises informations et prendra de mauvaises décisions. Lors de votre planification, assurez-vous d'avoir mis en place des processus pour nettoyer les données et protéger la confidentialité.
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Testez en continu vos systèmes IA
Après la mise en œuvre, tester régulièrement vos systèmes vous aidera à identifier les biais ou les problèmes de qualité à mesure que de nouvelles données sont générées.
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Utiliser l’IA de manière éthique
Une grande partie des données accumulées au fil des années sont inexactes, biaisées ou obsolètes. De plus, les algorithmes et la logique de l’IA ne sont pas toujours transparents, ce qui rend difficile de savoir exactement comment ils génèrent des informations et des résultats. Il est important de garantir que l’IA ne soit pas le décideur final dans les cas où elle pourrait traiter injustement certaines personnes en raison de la partialité des données qu’elle utilise. Apprenez-en davantage sur l’IA responsable.
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Définir des politiques d'utilisation de l'IA générative
Assurez-vous que les employés et les partenaires comprennent les politiques de votre organisation concernant l’utilisation des outils d’IA générative. Il est particulièrement important que les gens ne collent pas de données confidentielles et sensibles dans des invites d’IA générative, car il existe un risque que les données deviennent publiques.
L’avenir de l’IA pour la cybersécurité
Le rôle de l’IA en matière de sécurité ne fera que croître. Dans les années à venir, les professionnels de la sécurité peuvent anticiper que :
- L’IA améliore la détection des cybermenaces avec moins de faux positifs.
- Les équipes chargées des opérations de sécurité automatiseront leur travail plus fastidieux à mesure que l’IA s’améliorera pour répondre et atténuer une plus grande variété de types de cyberattaques.
- Les organisations utiliseront l’IA pour remédier aux vulnérabilités et améliorer leur posture de sécurité.
- Les professionnels de la sécurité seront toujours très demandés.
- Les personnes assumeront des rôles plus stratégiques, tels que la gestion des incidents de sécurité les plus complexes et la chasse proactive aux cybermenaces.
Ce n’est pas seulement la communauté de la sécurité qui deviendra plus efficace grâce à l’IA. Les cyberattaquants investissent également dans l’IA et utiliseront probablement cette technologie pour :
- Déchiffrez un grand nombre de mots de passe à la fois.
- Créez des campagnes de phishing sophistiquées, difficiles à distinguer des véritables courriels.
- Développez des logiciels malveillants incroyablement difficiles à détecter.
À mesure que les acteurs malveillants intègrent une IA plus sophistiquée dans leurs méthodes de cyberattaque, il deviendra encore plus impératif pour la communauté de la sécurité d’investir dans l’IA pour garder une longueur d’avance sur ces cybermenaces.
Solutions de sécurité d’IA
Les organisations sont confrontées à un nombre croissant de cybermenaces avec une surface de cyberattaque croissante. Suivre le rythme peut être difficile pour les professionnels de la cybersécurité, surtout compte tenu de la pénurie de talents. En assumant davantage de tâches fastidieuses et peu qualifiées, l’IA promet de rendre le travail des professionnels de la sécurité plus satisfaisant et plus stratégique. Les organisations peuvent commencer à se préparer à un avenir marqué par davantage de cyberattaques basées sur l’IA en intégrant dès maintenant l’IA dans les opérations de sécurité. Commencez par une stratégie, puis investissez dans les outils les plus susceptibles de vous aider à relever vos plus grands défis de sécurité actuels.
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Questions fréquemment posées
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L'IA pour la cybersécurité utilise l'IA pour analyser et corréler les données sur les événements et les cybermenaces provenant de plusieurs sources, les transformant en informations claires et exploitables que les analystes de sécurité utilisent pour des enquêtes plus approfondies et l'atténuation des cyberattaques. Si une cyberattaque répond à certains critères définis par l’équipe de sécurité, l’IA peut automatiser la réponse et isoler et supprimer le cyberattaquant ou le virus.
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L'IA est utilisée dans de nombreux aspects de la sécurité, notamment la protection de l'identité, la protection des points finaux, la sécurité du nuage, la protection des données, la détection des cybermenaces, ainsi que les enquêtes et réponses aux incidents.
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Un bon exemple d’IA pour la sécurité est l’utilisation d’algorithmes d’apprentissage automatique pour analyser le comportement des utilisateurs afin d’identifier des modèles. En comprenant ce qui est normal, ces systèmes peuvent détecter un comportement anormal pouvant être un indicateur d’une cyberattaque. Dans un autre exemple, les professionnels de la sécurité utilisent l'IA générative pour poser une question sur un incident ou un environnement spécifique et obtenir un diagramme ou un texte en langage naturel qui fournit plus de contexte et d'informations à partir de plusieurs sources de données.
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L’apprentissage automatique est un sous-ensemble de l’IA qui détecte des modèles à partir d’énormes quantités de données. Les systèmes de sécurité qui utilisent l'apprentissage automatique sont, au fil du temps, capables d'apprendre quels sont les modèles de trafic et les actions des utilisateurs typiques au sein d'une organisation et d'identifier quand quelque chose d'inhabituel se produit. Ils peuvent également évaluer des événements provenant de plusieurs systèmes différents qui peuvent sembler inoffensifs en eux-mêmes, mais qui, ensemble, représentent un risque.
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L’IA pour la sécurité offre de nombreux avantages aux entreprises, notamment :
Réduction des temps de réponse aux incidents.
Détection des cybermenaces plus tôt et avec plus de précision.
Automatisation de la réponse pour certaines cybermenaces connues.
Libérez les professionnels de la sécurité pour qu’ils se concentrent sur des tâches proactives.
Amélioration de la posture de sécurité.
Simplification de la création de rapports.
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