Pillola estratta del Disruptive Talks S01E04. Ascolta l’episodio in format audio su Spotify, Apple Podcasts, Deezer, TuneIn…

Aujourd'hui, nous vivons constamment connectés en ligne, pour le travail, les études, les divertissements. Nos vies sont immergées dans le numérique. Malheureusement, cela attire aussi les pirates informatiques. Rien qu'en Italie, les cyberattaques graves ont augmenté de 169% en 2022 (Rapport Clusit 2023) !

Pour nous protéger, nous devons utiliser les outils les plus avancés. Et c’est là que l’intelligence artificielle fait la différence, avec sa capacité à traiter rapidement de grandes quantités de données et à repérer les anomalies.

Comment l'IA peut nous aider

Des milliers d’informations sont générées dans nos systèmes chaque seconde. Il est impossible pour un humain de tout surveiller et de comprendre s’il y a une attaque. L’IA, cependant, réussit.

Grâce à des algorithmes d'apprentissage automatique entraînés sur des modèles de réseau normaux, l'IA peut identifier rapidement le trafic anormal, les accès suspects et les fichiers infectés. Et ainsi bloquer une attaque dans l'œuf, avant qu'elle ne provoque des dégâts !

Mais pas seulement. Aujourd’hui, l’IA est également utilisée pour analyser en profondeur les logiciels et les applications, à la recherche de failles dans les codes qui pourraient être exploitées par des pirates informatiques. En trouvant ces vulnérabilités, les systèmes peuvent être renforcés.

Détection des menaces et évaluation de la vulnérabilité

Examinons plus en détail deux manières principales dont l'IA est utilisée en cybersécurité :

Détection des menaces

Il threat detection, ovvero l’individuazione delle minacce informatiche, è uno degli utilizzi più diffusi dell’IA in ambito di cyber-security.

Les algorithmes d’intelligence artificielle sont entraînés sur de grandes quantités de données pour apprendre à reconnaître les « signatures » typiques de différents types de cyberattaques et de malwares. Cela leur permet d'analyser le trafic réseau en temps réel et d'identifier des modèles anormaux qui pourraient indiquer une attaque en cours.

Par exemple, s’ils détectent un pic anormal de trafic provenant d’une certaine adresse IP, ou s’ils remarquent des tentatives répétées d’accès à un serveur avec des mots de passe différents, ils peuvent classer ces activités comme suspectes et envoyer une alerte en temps réel aux analystes de sécurité.

Les systèmes de détection des menaces basés sur l'IA intègrent des techniques d'apprentissage automatique supervisées, non supervisées et d'apprentissage profond pour traiter des téraoctets de données réseau, détectant ainsi des menaces de plus en plus rapides et sophistiquées.

Par rapport aux systèmes traditionnels basés sur les signatures, l’IA peut également identifier les attaques Zero Day et les logiciels malveillants inconnus, grâce à sa capacité à reconnaître les anomalies dans les modèles de trafic.

L’évaluation de la vulnérabilité

L’évaluation des vulnérabilités, quant à elle, vise à identifier les failles et les faiblesses latentes des systèmes avant qu’elles ne soient exploitées lors d’une attaque.

Là encore, l’IA est utilisée pour analyser de grandes quantités de données relatives aux configurations réseau, au code source des applications, aux versions de logiciels installés, etc., à la recherche de vulnérabilités connues ou inconnues.

Par exemple, les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent analyser des millions de lignes de code pour identifier les bugs, les failles logiques, les portes dérobées ou d’autres failles qui pourraient être exploitées par des pirates. Tandis que les techniques d’apprentissage profond permettent d’analyser les configurations du système et du réseau pour détecter les faiblesses en termes d’autorisations, d’authentification et de cryptage.

En identifiant ces vulnérabilités de manière proactive, les organisations peuvent les corriger avant qu'elles ne soient exploitées, réduisant ainsi considérablement la surface d'attaque. L’automatisation de l’évaluation des vulnérabilités à l’aide de l’IA accélère et améliore considérablement ce processus crucial de cybersécurité.

L'avenir de l'IA dans la cybersécurité

L’IA sera de plus en plus intégrée aux infrastructures informatiques en tant qu’élément central de la sécurité. Les algorithmes de machine learning permettront de traiter et de croiser d’énormes quantités de données en temps réel, identifiant ainsi des menaces de plus en plus rapides et sophistiquées.

L'automatisation des réponses deviendra plus avancée, avec des agents IA capables d'appliquer des correctifs, d'isoler les composants compromis, de modifier les configurations pour arrêter les attaques en temps réel.

Les pirates informatiques utiliseront également l’IA, les experts en sécurité devront donc constamment se mettre à jour sur les nouvelles techniques. Des systèmes d’IA éthiques, transparents et inclusifs seront nécessaires pour éviter les préjugés et les abus.

En conclusion, l’avenir de l’IA en cybersécurité est plein d’opportunités mais aussi de défis complexes. Avec un esprit avant-gardiste et un cœur ouvert, nous pouvons construire un avenir numérique plus sûr et plus prospère pour tous.


Connaissances

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