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Gestion de la cybersécurité : l’IA et le machine learning ont un rôle à jouer

Publication: 6 mai

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L’IA et le machine learning transforment la nature même de la gestion de la cybersécurité. Les entreprises tous secteurs confondus implémentent ces outils afin de renforcer la protection de leurs systèmes informatiques. Dans un contexte de pandémie où la cybercriminalité fait rage, les fonctionnalités IA et ML du moment ont le pouvoir d’améliorer la sécurité...
 

Pour toutes les entreprises qui préparent leurs systèmes à la transformation numérique et à toutes les menaces qui l’accompagnent, l’intelligence artificielle et le machine learning valent de l’or. C’est parce que ces technologies voisines permettent d’automatiser la sécurité et d’en garantir l’efficacité. Pour que votre entreprise puisse capitaliser sur les progrès technologiques, vous devrez libérer le potentiel des nouvelles tendances.

Ici, nous abordons le b.a.-ba de l’intelligence artificielle et du machine learning appliqués à la gestion de la cybersécurité. De l’automatisation de l’authentification à la coordination de la sécurité du cloud, voici les tendances qui influenceront le secteur à partir de 2022.

Automatisation de l’authentification

L’authentification fait partie des concepts clés de la cybersécurité. En effet, l’intégrité des données dépend de la capacité d’un système à vérifier l’identité d’un utilisateur. C’est là que l’IA et, plus particulièrement, le machine learning (ou « apprentissage automatique ») entrent en jeu. Appliqués à l’observation de schémas et à l’identification des menaces dans les systèmes de cybersécurité, ils renforcent la protection des plateformes numériques.

Concrètement, le machine learning est un outil puissant d’évaluation des risques. En analysant les menaces en provenance de tiers, en modélisant des schémas à partir de données et en identifiant les brèches dans vos défenses, ces fonctionnalités intelligentes garantissent l’intégrité de vos systèmes informatiques.

Les outils automatisés de sécurité des applications utilisent le machine learning pour identifier le trafic entrant et y détecter d’éventuels comportements suspects et accès non autorisés. Pour repérer les signes d’un danger, les logiciels basés sur le machine learning s’appuient sur les données qu’ils ont modélisées et générées sur les cyberattaques. Ensuite, certains systèmes vont jusqu’à neutraliser la menace à la source. De nos jours, un tel de niveau d’automatisation de la réponse s’avère indispensable pour limiter les compromissions de données.

En un an seulement, des milliers d’intrusions majeures ont permis à des utilisateurs non autorisés d’accéder à des millions d’enregistrements. Dans l’univers du numérique, l’authentification est ainsi devenue un pilier de la cybersécurité. C’est sur ce terrain que des fonctionnalités comme l’identification automatisée des points d’entrée et les pare-feux de nouvelle génération ont un rôle à jouer.

Les tests d’intrusion font partie intégrante de toute stratégie de cybersécurité. Il s’agit notamment d’explorer les points d’accès au système en vue d’identifier d’éventuelles vulnérabilités. Si les tests humains ont leur mérite, les tests automatisés basés sur le machine learning peuvent étudier les différents angles d’attaque plus rapidement et plus efficacement que n’importe quel processus manuel. À mesure que les entreprises prendront conscience des atouts de l’automatisation, elles l’intégreront toujours plus à la gestion de leur cybersécurité.

Au quotidien, nous utilisons l’IA pour l’authentification multifacteur et d’autres processus de cybersécurité. Ces méthodes permettent de garantir la propriété des données, au même titre qu’une autre technologie que le machine learning vient renforcer.

Renforcement de la blockchain

Actuellement, la blockchain anime tout le secteur de la cybersécurité. Et même tout l’univers de la tech. Ces systèmes de données ont d’abord été conçus et popularisés par des cryptomonnaies comme le bitcoin. Toutefois, l’engouement suscité par la blockchain touche désormais presque tous les domaines, surtout celui de la sécurité.

La pandémie de COVID-19 a entraîné une explosion de la cybercriminalité face à laquelle le secteur de la cybersécurité a dû se mobiliser sans tarder. C’est dans ce contexte que la blockchain a connu un regain de popularité comme moyen de protection des données. Certes, la blockchain révolutionne la cybersécurité en incarnant une première ligne de défense de nouvelle génération. Mais elle ne peut sécuriser les données à elle seule.

Pour preuve le vol de 72 millions de dollars en bitcoin sur Bitfinex, une plateforme d’échange de cryptomonnaies basée à Hong Kong. Pour y parvenir, les attaquants ont subtilisé les clés d’authentification des portefeuilles individuels de certains utilisateurs. Ils ont ainsi pu accéder aux comptes et s’emparer des fonds.

Puisque l’intelligence artificielle et le machine learning protègent efficacement les systèmes contre les accès non autorisés, la tendance consiste à associer la blockchain à des solutions de cybersécurité pilotées par IA. Les applications IA et ML pouvant renforcer l’intégrité d’un registre distribué tout en améliorant l’efficacité des chemins de partage de données, les responsables de la cybersécurité peuvent en attendre un retour sur investissement non négligeable.

En outre, l’utilisation de l’IA pour anonymiser les données stockées dans une blockchain à des fins d’analyse et de recherche constitue un véritable atout, surtout dans des secteurs comme la santé. Bref, les solutions de sécurité basées sur l’IA répondent aux impératifs de renforcement de la blockchain. Ainsi, les entreprises ont l’embarras du choix pour améliorer la sécurité de leurs données stockées de manière décentralisée.

Coordination de la sécurité du cloud

Troisième et dernière tendance IA/ML : la coordination de la sécurité des réseaux de données cloud à l’aide de ces outils intelligents. Elle permet de mieux protéger les entreprises contre la perte et le vol de données.

Plus d’un tiers des responsables de la sécurité estiment que l’expansion rapide des systèmes cloud complique la gestion de la sécurité. Dans le même temps, 73 % des entreprises ont déjà subi un incident pour cause de manque de maturité des pratiques de sécurité liées à cette infrastructure cloud de plus en plus vaste. Au vu de ces difficultés, des produits de sécurité du cloud plus adaptatifs ont vu le jour afin de prévenir et de remédier aux pertes de données.

Adaptées aux entreprises de toutes tailles, les solutions cloud permettent de stocker des données à plusieurs endroits. Ainsi, elles protègent ces données contre le vol, les attaques et les ransomwares. Toutefois, la taille et la complexité de ces réseaux en compliquent la gestion.

C’est là que l’IA et le machine learning entrent en jeu.

L’intelligence artificielle permet aux équipes de sécurité de surveiller leur système en toute transparence pendant que l’algorithme recherche d’éventuelles menaces dans les données télémétriques. Sans l’IA, impossible d’assurer une telle surveillance à grande échelle. De cette manière, le machine learning peut évaluer les risques liés à votre posture de sécurité et suggérer des pistes d’amélioration.

L’avenir de la gestion de la cybersécurité

Rien d’étonnant à ce que l’IA et le machine learning appliqués à la gestion de la cybersécurité gagnent du terrain. Lorsqu’il est possible d’analyser la data et les risques à très grande échelle, la sécurité des données atteint des niveaux inégalés. Cela deviendra d’autant plus nécessaire à mesure que notre société accroît sa dépendance aux outils virtuels de travail et de communication. À l’orée du métavers, il est temps de renforcer nos pratiques de cybersécurité.

Dans ce domaine, l’avenir de l’IA et du machine learning passera par :

1. L’automatisation de l’authentification

2. Le renforcement de la blockchain

3. La coordination de la sécurité du cloud

https://www.globalsign.com/

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