L'IA dans la cybersécurité : alliée ou menace ?

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Si l'intelligence artificielle est souvent perçue comme un outil puissant dans l'arsenal des cybercriminels, la réalité est bien différente et moins spectaculaire.


Pour les attaquants, l’IA est un nouveau terrain de jeu


En plus de cibler les personnes, les cybercriminels disposent donc d’un nouveau vecteur d’attaque. Les entreprises elles-mêmes deviennent des cibles de l’IA.


 L’IA : un ennemi redoutable


Pour les hackers débutants, les services d’IA générative permettent, sans moyens financiers particuliers, d’accéder facilement à des outils, codes ou informations. Les acteurs malveillants peuvent ainsi débuter facilement par l’élaboration de documents sans fautes d’orthographe et traduits immédiatement en plusieurs langues pour opérer des campagnes de phishing performantes. Ils peuvent aussi générer des scripts malveillants en quelques instants. Les attaques par phishing ou utilisant des chatbots progressent ainsi avec une efficacité remarquable dans le cadre d’attaques par ingénierie sociale.


Utiliser l’IA pour améliorer la cybersécurité


Les entreprises qui ont recours à l’IA pour se protéger peuvent donc espérer avoir une longueur d’avance. Car face à l'évolution constante des cyberattaques, l'IA devient un allié essentiel pour anticiper, détecter et neutraliser les menaces avant qu'elles ne provoquent des dégâts importants.
La bonne nouvelle est que l’IA peut également être utilisée pour améliorer les solutions de cybersécurité et avoir un impact positif sur la protection des systèmes d’entreprise, même contre les attaques les plus évasives. 


 Détection et réponses aux incidents : les premières applications de l’IA en cybersécurité


A partir des règles établies par les analystes en gestion des informations et des événements de sécurité, les organisations ont des milliers d’incidents à traiter dans lesquels se dissimulent de véritables attaques. Les Security Operation Center (SOC) peuvent alors être submergés par des « faux positifs » qui pèsent sur la charge de travail des experts. Dans ce contexte, l’IA peut libérer du temps pour gérer et répondre aux attaques en fournissant un meilleur niveau d’analyse.
Les SOC pourraient ainsi bénéficier d’une automatisation dans le tri des alertes grâce au Robotic Process Automation (RPA) qui analyse des données en les comparant à des listes noires et autres bases de données de logiciels malveillants. Cette technique est également essentielle pour répondre aux incidents automatiquement en appliquant de nouvelles règles pour se protéger des menaces.
Toutefois, pour déterminer la gravité des incidents et trier les fausses alertes des vraies attaques, le RPA ne suffit pas car il n’apprend pas de son expérience. Pour cela, les IA basées sur l’automatisation cognitive utilisent du Machine Learning (ML) ou apprentissage automatique afin d’assurer ce tri.

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Ton article soulève un point crucial sur la dualité de l'IA en cybersécurité. C'est intéressant de voir comment cette technologie bouleverse le paysage de la sécurité informatique.

En complément de ton analyse, il faut noter que les modèles de ML actuels sont particulièrement efficaces dans la détection des patterns d'attaque émergents. Par exemple, des solutions comme Darktrace utilisent l'IA pour créer des modèles de comportement normal du réseau et détecter les anomalies en temps réel, bien avant qu'une attaque ne se concrétise.

Ce qui est fascinant, c'est que pendant que certains s'inquiètent de l'utilisation de l'IA par les cybercriminels, les outils de défense basés sur l'IA deviennent de plus en plus sophistiqués. Les systèmes de SOAR (Security Orchestration, Automation and Response) intègrent maintenant des capacités d'apprentissage qui dépassent largement le simple RPA mentionné dans l'article.