By Pierre Baltazar, rédacteur technique chez MalwareFox

Les progrès techniques modernes changent rapidement le monde. Il y a vingt ans, Internet n’était rien comparé à aujourd’hui. Comme Internet, la prochaine grande nouveauté censée révolutionner le monde est Intelligence artificielle (AI).

Lorsque vous entendez Intelligence Artificielle, la première chose qui vous vient probablement à l’esprit est probablement le robot intelligent qui peut prendre sa propre décision en fonction de la situation. En réalité, l’IA a bien plus d’applications que la simple création d’un robot. Bien que les films de science-fiction et l'incident effrayant de l'IA sur Facebook ont donné une image négative de l'intelligence artificielle dans l'esprit du grand public, en réalité, l'IA a bien plus d'usages positifs que d'usages négatifs, seulement si elle est utilisée de manière judiciaire.

Un autre terme généralement utilisé à côté de l’IA est Apprentissage Machine (ML). De nombreuses personnes utilisent les termes IA et ML comme synonymes, ce qui est factuellement incorrect, même si ces deux termes sont étroitement liés l'un à l'autre. Alors que l'IA est un concept visant à concevoir un système intelligent capable de reproduire l'intelligence humaine et de prendre ses propres décisions, le ML est en réalité un sous-ensemble de l'IA qui aide les machines à apprendre des données pour améliorer et amplifier leur prise de décision.

L'IA et le ML ont des tonnes d'applications dans divers domaines tels que l'industrie médicale, la finance, les jeux, la sécurité des données, les réseaux sociaux, etc. L'un des domaines dans lesquels ils peuvent être utilisés progressivement est Cybersécurité.

Faites-nous savoir comment l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique peuvent contribuer à renforcer la cybersécurité.

Quels sont les défis rencontrés en matière de cybersécurité ?

 
 
Avec les progrès des technologies de sécurité, les cyberattaquants développent de nouvelles techniques pour violer la sécurité stricte de l’organisation et attaquer leurs systèmes avec des codes et programmes malveillants. Les menaces telles que les ransomwares, les spywares, attaques d'ingénierie sociale, chevaux de Troie, etc., ne cessent de croître et font d'Internet un endroit effrayant pour l'utilisateur général.

Les changements réguliers dans la méthode des cyberattaques rendent difficile la gestion des experts en cybersécurité. En plus de cela, la réticence des utilisateurs à mettre régulièrement à jour leurs appareils aggrave la situation. Ces derniers temps, l’évolution de l’IA et du Machine Learning a également aidé les cybercriminels. Ces technologies sont utilisées illicitement pour découvrir les vulnérabilités du système et planifier rapidement une attaque appropriée. Grâce à l’apprentissage automatique, les cyberattaquants sont capables de trouver la cible de grande valeur dans une base de données composée de milliers et de millions de personnes.

Comment l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique peuvent-ils bénéficier à la cybersécurité ?

 
 
En matière de cybersécurité, l’IA et le ML peuvent s’avérer très utiles pour faire face aux menaces modernes. De nombreux fournisseurs de programmes de sécurité utilisent déjà ces technologies modernes dans leurs moteurs de détection des menaces afin de rendre la cybersécurité plus automatisée et sans risque humain. Vous trouverez de nombreux domaines de la cybersécurité qui peuvent utiliser la puissance de l’IA et du ML pour plus d’efficacité. Le principe de base de la technologie de l’IA est le regroupement, la catégorisation, le traitement, le filtrage et la gestion des données. Les applications de sécurité comme les antivirus et les antimalware utilisent presque la même règle.

Voici comment Intelligence artificielle et l’apprentissage automatique peut bénéficier à la cybersécurité :

1. L’apprentissage automatique peut être utilisé pour analyser l’ensemble de données précédent sur les menaces et développer un modèle. Grâce à ce modèle, le système d’intelligence artificielle peut détecter efficacement les dangers à venir et bloquer leur entrée dans le système.
2. En analysant le schéma des failles de sécurité précédentes, l’IA peut aider à stopper de telles menaces futures. Vous pouvez obtenir un aperçu détaillé des problèmes potentiels et vous préparer à l’avance à de tels événements.
3. Le ML et l’IA peuvent être utilisés pour prévoir toute attaque possible en préparant une analyse prédictive sur un ensemble de données précédent.
4. Grâce au ML et à l'IA, les organisations peuvent créer un mécanisme rapide et efficace pour protéger les données influentes sans affecter les performances du système. Cela aidera les experts en cybersécurité à réduire les dépenses inutiles liées à la mise à niveau du matériel.
5. L'IA et le ML peuvent également être utilisés pour détecter avec précision les vulnérabilités du système afin que les cyber-attaquants ne puissent pas les exploiter et les utiliser à leur avantage.
6. L’IA peut vous aider à améliorer vos mesures de sécurité en détectant leurs lacunes et en améliorant ainsi la résilience aux cybermenaces.
7. La dernières cybermenaces comme les attaques Zero Day, les attaques DDoS et autres attaques avancées similaires ne peuvent pas être empêchées par le programme de sécurité traditionnel. Pour eux, vous avez besoin de solutions de sécurité modernes connues sous le nom d’antivirus de nouvelle génération (NGAV). NGAV est un programme de sécurité basé sur l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle qui peut prédétecter toute menace potentielle et en informer les utilisateurs.
8. La plupart des programmes de sécurité traditionnels et actuels prennent beaucoup de temps pour analyser et détecter les menaces dans le système. Le NGAV moderne peut analyser une grande quantité de données rapidement et efficacement.

Quels sont les défis liés à l’utilisation du ML et de l’IA en cybersécurité ?

 
 
Utiliser l'intelligence artificielle et Machine Learning Les technologies de cybersécurité présentent de nombreux avantages, mais leur mise en œuvre est un défi car elles nécessitent une bonne infrastructure et de bonnes conditions préalables. Voici quelques défis auxquels les experts en cybersécurité sont confrontés lorsqu’ils utilisent le ML et l’IA :

1. Pour afficher un résultat précis, la combinaison de l’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle nécessite une énorme quantité de données passées. Plus il y en a, mieux c'est. Le ML alimentera ces données, les analysera et développera une solution efficace aux problèmes actuels et futurs. Accumuler de telles données constitue un défi de taille.
2. L'apprentissage automatique peut prendre du temps dans la phase initiale. Les attaquants pourraient en profiter et voler les informations essentielles.
3. Les organisations devront peut-être modifier leur infrastructure actuelle afin d'accumuler le ML et l'IA dans leur système de travail. Cela peut entraîner des dépenses élevées, que de nombreuses petites organisations ne peuvent pas se permettre.
4. L’IA et le ML en sont encore à leurs débuts dans le domaine de la cybersécurité. Ainsi, actuellement, vous ne pouvez pas dépendre entièrement d’eux pour les aspects critiques tels que la sécurité.

résumer

 
 
Bien que l’IA et le ML soient aujourd’hui utilisés dans divers domaines, seule la pointe de l’iceberg est touchée, et il reste encore beaucoup à explorer dans ces technologies. Dans le domaine de la cybersécurité, ces technologies avancées sont une nécessité du moment, car les cybercriminels ont toujours une longueur d’avance sur les experts en sécurité. Nous espérons que la mise en œuvre de l’intelligence artificielle aidera à prédire les stratégies des infiltrés et à réduire les attaques.

 
Bio: Pierre Baltazar est un passionné de technologie à l'affût des nouvelles tendances technologiques. Il travaille comme consultant en cybersécurité et écrivain chez MalwareFox.com. Vous pouvez le trouver en train d'élaborer une théorie MCU lorsqu'il n'écrit pas de procédures pas à pas pour les débutants dans le domaine informatique. Trouvez-le sur Quora ainsi que LinkedIn.

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