Le rythme soutenu de la numérisation s’accompagne d’une évolution à vitesse grandissante des cybermenaces. La cybersécurité est donc une course sans fin doublée d’une accélération croissante. Surtout avec l’intégration progressive de l’intelligence artificielle dans les deux camps qui s’opposent dans cette guerre numérique.
Comme protéger votre entreprise est d’une importance vitale, découvrez dans cet article les indices principaux prouvant que l’IA est en train de révolutionner la cybersécurité :
- Les raisons qui poussent la cyberdéfense à utiliser l’IA
- Comment l’IA améliore la cybersécurité
- Le rôle de l’IA dans la cybersécurité en quelques mots
L’évolution des cybermenaces pousse à utiliser l’IA
Il n’y a pas de secret, la présence de la cybercriminalité se fait de plus en plus forte à mesure que la quantité de données grossit. La criminalité informatique prend de l’ampleur dans toutes les dimensions : plus d’attaques de pirates et plus d’attaques sophistiquées. Les défenses traditionnelles tremblent devant les cybercriminels aidés de l’IA.
Explosion de l’utilisation des données
Le big data n’est plus réservé aux très grandes entreprises. Même les plus petites se numérisent et utilisent les métadonnées d’Internet. L’utilisation de plus en plus massive de données personnelles et confidentielles s’explique notamment par l’usage de plateformes mobiles, le télétravail et les autres changements organisationnels comme la santé à distance.
D’un côté, les organisations récoltant des données sensibles sont de plus en plus nombreuses. De l’autre côté, la transformation numérique multiplie les types de données : coordonnées, transactions financières, habitudes de consommation, publications sur les réseaux sociaux et leurs interactions, etc.
Sans oublier que les informations personnelles collectées sont aussi vouées à être stockées et partagées contre de l’argent ou des avantages divers. Ces nouvelles transactions créent à leur tour de nouvelles données issues d’algorithmes d’études et de valorisation. Devenir la cible des pirates informatiques est de plus en plus facile.
Gérer et protéger cette masse incroyable de données devient impossible sans l’aide des nouvelles technologies que sont l’intelligence artificielle IA, l’apprentissage automatique (machine learning) avec l’apprentissage profond (deep learning) et l’automatisation.
Intensification des cyberattaques
Les hackers sont les premiers au courant de cette tendance à l’inflation des données et intensifient leurs attaques. Et certains évènements deviennent un terreau fertile pour le piratage massif. Entre février et mars 2020, durant la première vague de COVID-19, le nombre d’attaques par ransomware a augmenté de 148 % dans le monde (VMware security blog, 2020). Les attaques par phishing (hameçonnage) ont elles augmenté de 510 % entre janvier et février 2020.
Dans son rapport semestriel de 2022 sur les tendances des cyberattaques, Check Point annonce que les cyberattaques sont en augmentation de 40 % par rapport à l’année précédente, en partie du fait de la guerre en Ukraine.
Le temps des attaques numériques par des pirates informatiques solitaires est révolu. Les notions d’attaques de masse et de cyberguerre s’imposent. Les attaques virales sont d’ailleurs devenues un élément essentiel de la préparation et de la conduite d’un conflit militaire réel. On comprend maintenant à quel point le numérique n’a rien de virtuel.
Sophistication des attaques
Le stéréotype du hacker travaillant seul n’est plus la menace informatique principale. La plupart du temps, les stratégies traditionnelles de cyberdéfense suffisent à contrer une attaque informatique classique, surtout si elles sont accompagnées d’un audit de sécurité informatique efficace. Aujourd’hui, le piratage informatique s’apparente davantage à une entreprise gérant des milliards d’euros : hiérarchie institutionnelle, budget de recherche et développement, objectifs, notion de rentabilité…
Ce nouveau type de groupe de hackers n’est cependant qu’une première étape vers la sophistication de la cybercriminalité. Les professionnels du hacking utilisent dorénavant des outils avancés tels que l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique et l’automatisation. Ils permettent de raccourcir le cycle de vie des attaques et d’en multiplier de facto le nombre.
Comme l’IA s’est insérée dans les cyberattaques, elle doit aussi s’insérer dans des stratégies de cyberdéfense.
Insuffisance des stratégies traditionnelles de défense
De manière générale, de trop nombreuses entreprises sont incapables d’identifier leurs failles critiques de sécurité et de réussir une bonne gestion des risques numériques. Les stratégies traditionnelles de cyberdéfense, essentiellement basées sur les antivirus et pare-feu, sont mises à mal face à la multiplication et la sophistication des cyberattaques.
Autre défi de taille pour les entreprises, suivre la croissance constante du paysage réglementaire dédié à la sécurité informatique. Les régulateurs renforcent sans cesse les directives de sécurité des informations et les entreprises ont du mal à suivre. Les exigences de conformité et les mesures de sécurité qui vont avec aident pourtant à contenir les attaques.
Les entreprises peuvent donc se retrouver dans l’incapacité de mettre en place les dispositions nécessaires permettant d’éviter les attaques. Ces problématiques de sécurité numérique sont essentiellement issues du manque de talents, de connaissances et d’expertise en sécurité des données. Ces lacunes peuvent être comblées grâce à un recrutement d’experts en sécurité informatique qui sauront mettre en place une politique de sécurité informatique adéquate et, en outre, mettre à profit les avantages de l’IA et autres outils modernes.
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L’IA améliore la cybersécurité
Le terme intelligence artificielle, selon Larousse, se réfère à un « ensemble de théories et de techniques mises en œuvre en vue de réaliser des machines capables de simuler l’intelligence humaine ». L’objectif est d’exploiter la capacité humaine à interagir avec des données sans intervention humaine.
Au niveau de la cybersécurité, alors que les techniques traditionnelles détectent uniquement les menaces actuelles et connues, l’IA lutte contre la cybercriminalité en se basant sur des systèmes autonomes et des modèles d’apprentissage. Son autre avantage est de ne pas subir les mêmes altérations que connaît l’intelligence humaine du fait de la fatigue ou de la subjectivité.
Prédiction, détection et réponse : les 3 fonctions principales de l’IA
Les fonctionnalités de l’intelligence artificielle se basent sur trois fonctions principales.
- La prédiction d’anomalie. La première force de l’IA est d’anticiper les menaces à la sécurité en temps réel. Elle trie les données et se base sur ses « connaissances » pour réaliser des prédictions. Cette fonction est notamment employée pour identifier les vulnérabilités des infrastructures critiques.
- La détection d’anomalie. L’IA est également capable de déceler des signes d’irrégularité dans les utilisations des réseaux, sites web ou applications. Une notification est ensuite envoyée pour lancer une investigation et empêcher une attaque de grande ampleur, comme les attaques externes de déni de service (attaques DDoS).
- La réponse d’attaque. Cette fonction complète les deux premières et permet de se défaire de l’intervention humaine : l’IA se charge de la prédiction, de la détection et de la prise de décision de l’élimination de la menace pour la sécurité.
Les applications IA les plus courantes dans la cybersécurité
Plusieurs approches sont possibles pour appliquer l’intelligence artificielle à la sécurité des systèmes d’information. Découvrez les applications IA les plus courantes dans la cybersécurité :
- Systèmes de détection des attaques basés sur l’IA. Un tel système d’IA permet de détecter les mouvements anormaux et les utilisations malveillantes, c’est-à-dire ne correspondant pas à des activités habituelles.
- Plateformes AIOps (pour artificial intelligence operations). Placé au cœur du big data, l’intelligence artificielle analyse les données massives tout en exploitant l’apprentissage automatique. Cela dans le but d’extraire du trafic les signes d’activités anormales ou malveillantes annonçant des attaques potentielles. Vous pouvez d’ailleurs combiner l’AIOps avec les pratiques DevOps.
- Analyse des logiciels malveillants assistée par machine learning. L’IA est mise à profit pour développer des outils d’analyse de malwares de haut niveau. L’apprentissage automatique permet d’engranger des données servant de source pour identifier et prévenir les attaques et différentes menaces cybernétiques. Ce type d’application est parfait pour se prémunir contre les attaques par phishing.
Le rôle de l’IA dans la cybersécurité en quelques mots
Aujourd’hui, les pirates informatiques affectionnent tout particulièrement l’intelligence artificielle et les autres technologies qui en sont issues (machine learning, deep learning, automatisation…). L’IA permet aux cybercriminels de dérober des données plus facilement et de s’adonner à de l’espionnage informatique. Ils détectent plus facilement les failles de sécurité IT pour multiplier les attaques tout en les rendant plus efficaces. L’IA a par conséquent déjà révolutionné la cybercriminalité.
Son rôle dans la cybersécurité devient donc naturel et permet d’améliorer la confiance numérique grâce à une protection avancée. Contrairement aux techniques de défense traditionnelles, l’IA permet de repérer les failles des systèmes informatiques, mais aussi de prédire les attaques, les détecter et les éliminer en utilisant une architecture de sécurité autonome et des modèles d’apprentissage. La sécurité de l’information prend une autre dimension avec l’intelligence artificielle. Elle est capable de traitements de données, générées par les objets connectés (IoT), les applications web et les sites internet, à très grande échelle et d’en gérer la défense.