Cybersécurité : comment l’Intelligence Artificielle change la donne ?

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Rédigé par Numeryx , 1 juillet 2024

Phishing, ransomware, Distributed Denial of Service (DDoS), Man-in-the-Middle (MitM), et autres malwares… il n’est plus à démontrer que la cybersécurité est devenue un enjeu majeur pour les entreprises, les gouvernements et les particuliers. Avec l’explosion des cyberattaques et des menaces en ligne, on estime que les actes cybercriminels ont augmenté de 67 % au cours des cinq dernières années. Fort heureusement, de nouvelles technologies sont développées chaque jour pour protéger et sécuriser les données sensibles. 

Parmi ces innovations, l’intelligence artificielle (IA) émerge comme un levier technologique des plus prometteur. Les dernières projections prévoient que le marché de l’IA dans le monde de la cybersécurité devrait passer de plus d’1 milliard de dollars en 2022 (selon le Groupe OnePoint) à 34,8 milliards de dollars d’ici 2025. Aussi, l’IA apparait comme une solution clef lorsque l’on sait qu’il est de plus en plus difficile de trouver des professionnels qualifiés en cybersécurité. En effet, on estime qu’il y aura 3,5 millions de postes non pourvus dans ce domaine d’ici 2025 (selon Cybersecurity For Me).

L’IA est-elle réellement le levier le plus adapté ? Les enjeux ne sont-ils pas trop élevés compte tenu du manque de perspectives sur cette technologie ? La solution n’est-elle pas aussi une partie du problème ? 

L’émergence de l’IA dans la cybersécurité 

L’IA est désormais une réalité intégrée dans de nombreux domaines, y compris la cybersécurité. Les capacités de l’IA à analyser de vastes quantités de données à une vitesse inégalée et à apprendre de ces analyses font d’elle un outil précieux pour détecter et prévenir les cybermenaces. Selon un rapport de Capgemini, 69 % des entreprises reconnaissent que sans IA, elles ne seraient pas en mesure de répondre aux cyberattaques dans les délais nécessaires.  

Comment l’IA améliore la cybersécurité ?

  1. La détection des logiciels malveillants (malwares) : l’IA peut analyser des modèles de comportement et détecter des anomalies qui pourraient indiquer une tentative de cyberattaque. Grâce à l’apprentissage automatique, ces systèmes peuvent identifier des menaces inconnues qui n’ont pas encore été cataloguées par les méthodes de sécurité traditionnelles. 
  1. La réponse automatisée aux incidents : en cas de détection d’une menace, l’IA peut agir automatiquement pour contrer l’attaque. Cela peut inclure l’isolement des systèmes compromis, le blocage des adresses IP suspectes, et la mise en œuvre de correctifs sans intervention humaine. Selon le Ponemon Institute, les entreprises utilisant l’IA pour la réponse aux incidents ont pu réduire de 74 jours en moyenne le temps nécessaire pour identifier et contenir une violation de données. 
  1. La prévention proactive : l’IA peut anticiper les menaces potentielles en analysant les tendances et en prévoyant les vecteurs d’attaque possibles. Cela permet aux équipes de cybersécurité de renforcer les défenses avant même que les attaques ne se produisent.  
  1. L‘analyse de comportements utilisateurs : en surveillant continuellement les comportements des utilisateurs, l’IA peut identifier des actions suspectes qui pourraient signaler un piratage de compte ou une activité malveillante interne. 
  1. Décharger l’humain des tâches chronophages : l’une des contributions les plus significatives de l’intelligence artificielle à la cybersécurité est sa capacité à automatiser les tâches chronophages, permettant ainsi aux professionnels de se concentrer sur des activités plus stratégiques. Cela limite aussi les risques sachant que 90% des incidents de cybersécurité sont causées par des erreurs humaines, selon le Groupe One Point

Les défis de l’IA en cybersécurité 

Cependant, l’intégration de l’IA dans la cybersécurité n’est pas sans défis. 

  1. Des données biaisées : les systèmes d’IA dépendent de données pour apprendre. Si les données utilisées pour former ces systèmes sont biaisées ou incomplètes, les résultats peuvent être inefficaces ou même nuisibles. Selon une étude de MIT technology review, 60 % des entreprises ont rencontré des problèmes avec des données biaisées dans leurs projets d’IA, ce qui a conduit à des résultats erronés et à des décisions inadéquates en matière de cybersécurité. L’ajustement des seuils de détection et l’amélioration des algorithmes sont essentiels pour minimiser ces erreurs et garantir une surveillance efficace. 
  1. Lévolution des menaces : le remède peut s’avérer être également le poison. En effet, les cybercriminels utilisent également l’IA pour créer des attaques plus sophistiquées. La course entre les défenseurs et les attaquants est donc continue, chaque partie améliorant ses techniques grâce à l’IA. Ainsi, l’IA elle-même peut devenir une cible pour les attaquants. En utilisant par exemple les techniques d’empoisonnement de données (data poisoning), qui cherchent à corrompre l’ensemble des données d’entraînement pour altérer les performances des modèles d’IA. 
  1. Les faux positifs et faux négatifs : un autre défi est de minimiser les faux positifs (menaces détectées à tort) et les faux négatifs (menaces non détectées). Un système de cybersécurité basé sur l’IA doit être finement calibré pour maintenir un équilibre entre la vigilance et la précision. 

L’avenir de la cybersécurité avec l’IA 

Il ne fait aucun doute que l’avenir de la cybersécurité est étroitement lié à celui de l’intelligence artificielle. Avec le développement de technologies comme l’apprentissage profond (deep learning) et les réseaux de neurones artificiels (artificial neural networks), c’est la promesse de systèmes de cybersécurité de plus en plus autonomes et précis qui s’ouvre. 

De grandes avancées sont déjà en cours, à l’instar des « systèmes immunitaires numériques », qui imitent le fonctionnement du système immunitaire humain pour détecter et neutraliser les menaces. Associé à cela, la collaboration entre les spécialistes en cybersécurité et les experts en IA sera essentielle pour développer des solutions complètes et robustes. 

Si l’on pensait la détection prédictive cantonnée au cinéma hollywoodien et aux films de science-fiction tels que Minority Report, il semble pourtant de plus en plus probable que l’IA permette dans un futur plus ou moins proche de prédire et de prévenir les cyberattaques avant même qu’elles ne se produisent.

Une enquête de Capgemini révèle que 48 % des entreprises utilisant l’IA pour la cybersécurité ont observé une réduction de 12 % des incidents de sécurité. En analysant les tendances et en identifiant les points faibles potentiels, les systèmes de sécurité pourront se renforcer de manière proactive. Cette capacité prédictive transformera la cybersécurité en une discipline non seulement réactive mais aussi anticipative.  

L’introduction de l’IA dans le domaine de la cybersécurité marque un tournant décisif. En combinant la rapidité et la précision des algorithmes d’IA à l’expertise humaine, nous pouvons développer des systèmes de défense plus efficaces et résilients. Grâce à une innovation continue et à une collaboration étroite, nous pouvons espérer bâtir un avenir numérique plus sûr. En fusionnant l’innovation technologique avec l’expertise humaine, nous croyons en un avenir où la cybersécurité est non seulement réactive, mais aussi proactive et prédictive. 

Avec une approche intégrée et dynamique de la cybersécurité, il est possible de relever les défis du monde numérique moderne et de garantir un environnement sécurisé pour tous. 

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