Quand les organisations luttent contre l'émergence des cyberattaques assistées par l'IA… en utilisant l'IA !

Les cybercriminels utilisent désormais l'IA pour augmenter la fréquence et l'intensité de leurs attaques mais l'IA et le Deep Learning peuvent aussi jouer un rôle essentiel dans l'analyse des menaces.

Face à une suite ininterrompue de cyberattaques aux conséquences souvent tragiques, les organisations sont en quête permanente de moyens pour renforcer la protection de leurs données. Ce combat sans fin, qui oppose acteurs légitimes et cybercriminels, a pris récemment une nouvelle tournure : les acteurs malveillants ont pris le dessus.

Ces cybercriminels utilisent désormais l’IA pour augmenter la fréquence et l’intensité de leurs attaques. 

Pire encore, de nombreux débutants se lancent dans le monde de la cybercriminalité. Même ceux que l’on appelle les « script kiddies », sans compétence en programmation, peuvent mettre la main sur des outils d’IA clés en main pour concevoir et opérer des logiciels malveillants. Ainsi, toute personne malintentionnée peut rapidement créer et diffuser des programmes nuisibles, semant ainsi le chaos au sein des entreprises.

Par exemple, des outils d’IA faciles d’accès permettent même à des acteurs peu expérimentés de mener des attaques par déni de service, de créer des campagnes de phishing et de déclencher des attaques par ransomware. Ces attaques peuvent être lancées simultanément à partir de multiples systèmes à travers le monde, ce qui rend pratiquement impossible pour les opérateurs humains de détecter manuellement tous les systèmes d’attaque qui ciblent leurs sites internet ou leurs portails.

Rendre aux hackers la monnaie de leur pièce

Cependant, le tableau n’est pas si noir pour les organisations. En effet, les technologies d’IA et de Deep Learning se révèlent être des alliées précieuses dans la lutte contre la cybercriminalité. Les solutions de sécurité pilotées par l’IA et dotées de capacités d’autoapprentissage permettent de mettre en place proactivement des stratégies de réponse aux menaces émergentes et offrent une protection contre une grande variété d’attaques, ce qui rééquilibre les forces en présence.

Par exemple, les dispositifs de sécurité fondés sur l’IA sont en mesure de repérer des anomalies et des schémas révélateurs d’une activité malveillante, ce qui permet aux équipes en charge de la sécurité d’intervenir avant que les attaques n’engendrent des dégâts. Cette approche intelligente en matière de sécurisation des données diminue la dépendance envers des mesures purement réactives et permet aux organisations de maintenir une longueur d’avance sur les cybercriminels.

En outre, ces systèmes sont conçus pour prendre des mesures proactives et automatisées, guidées par des règles prédéfinies ou des comportements assimilés. Par exemple, lorsqu’une vulnérabilité de sécurité ou une anomalie est détectée, le système peut automatiquement initier des actions telles que l’isolement des systèmes touchés ou le blocage du trafic suspect. 

Cette réponse automatisée réduit le laps de temps entre la détection et la remédiation, minimisant ainsi l’impact potentiel d’une cyberattaque.

Lorsque l’IA entre en action

Dans le secteur de la cybersécurité, le cheval de Troie d’accès à distance (RAT) est une menace bien connue. Ce type de menace peut être inséré discrètement dans un simple fichier joint à un email, comme une image au format JPEG, et permet aux cybercriminels d’entrer dans un système sans autorisation. Généralement, les moteurs antivirus détectent les RAT en se basant sur leurs signatures, puis envoient des alertes à tous les terminaux pour identifier et supprimer ces menaces. Cependant, les cybercriminels ont la possibilité de modifier légèrement leurs RAT, créant ainsi une signature différente et échappant ainsi à la détection traditionnelle basée sur les signatures.

Pour riposter, les technologies d’IA et de Deep Learning sont cruciales. Au lieu de se fier uniquement aux correspondances statiques de signatures, les outils de cybersécurité modernes motorisés par l’IA peuvent analyser le comportement des fichiers et des processus. Ils sont capables d’observer si un fichier effectue des actions spécifiques ou installe des logiciels. Ces dispositifs de sécurité basés sur l’IA peuvent signaler des comportements suspects et anticiper des actions potentiellement malveillantes en apprenant à identifier des motifs au sein de ces activités. Cette approche se révèle plus efficace pour identifier et contrer les menaces en constante évolution.

Les cybercriminels développent constamment de nouveaux stratagèmes pour échapper aux méthodes de cybersécurité conventionnelles, d’où la nécessité pour les organisations de suivre le rythme. L’IA et le Deep Learning peuvent jouer un rôle essentiel dans l’analyse des menaces réelles et en anticipant des actions potentiellement nuisibles en fonction des schémas observés. Cette approche proactive renforce la posture de sécurité des organisations et les aide à se prémunir contre les évolutions des cybermenaces.

L’IA, un outil en constante évolution

Il est important de prendre en compte les défis que présente la mise en œuvre d’outils d’IA et de Deep Learning, et de garder en tête que des erreurs sont possibles. En effet, l’IA est en constante évolution et n’est pas infaillible, elle peut interpréter de manière incorrecte une situation, engendrant ainsi des perturbations dans la disponibilité des données ou du système d'information.

Ces perturbations peuvent se produire lorsque l’IA détecte ce qu’elle pense être des activités illégitimes. Par exemple, les outils d’IA fonctionnent souvent avec un score de fiabilité. Une organisation peut prendre des mesures préventives si le score tombe en dessous d’un seuil prédéfini. Néanmoins, ces actions préventives ne sont pas toujours judicieuses et peuvent entraîner des interruptions non programmées.

En tant que technologie en constante progression, l’IA ne peut garantir un fonctionnement parfait et le risque d’erreurs existera toujours. Cependant, à mesure que de plus en plus d’individus adoptent cette technologie et font face à diverses menaces, les systèmes d’IA s’amélioreront et développeront une meilleure capacité à distinguer les véritables menaces des situations sans risque.

S’initier à l’IA : Par où commencer ?

 Nombreuses sont les entreprises qui manifestent un vif intérêt pour le potentiel de l’IA sans pour autant savoir comment s’initier à l’usage de cette technologie.

Davantage de solutions internes d’IA et de Deep Learning vont se développer à mesure que la technologie continuera d’évoluer. Cependant, en raison de la complexité inhérente à l’IA, il faudra quelques années avant que cette généralisation ne se réalise pleinement.

La démarche la plus simple consiste donc à collaborer avec des fournisseurs de solutions de sécurité éprouvées qui maîtrisent les subtilités du Deep Learning et de l’IA, et qui ont déjà intégré cette technologie dans leurs produits. Cette approche permet aux utilisateurs finaux d’adopter l’IA de manière efficace, en la mettant en œuvre pour renforcer la résilience des données et assurer une cybersécurité optimale.