IA et cybersécurité : compatibles ?
Allier intelligence artificielle et cybersécurité : est-ce possible ?
Les cyberattaques sont de plus en plus nombreuses et leur complexité s’intensifie de manière fulgurante. Les spécialistes en sécurité ont besoin de ressources pour mener à bien leurs missions et garder une longueur d’avance. Avec une capacité d’analyse pouvant traiter plusieurs millions de données en un temps record, les technologies de l’IA apparaissent comme la solution. Même si elles sont présentées par les experts comme le futur de la cybersécurité, ce propos doit être nuancé. Intelligence artificielle et cybersécurité sont-elles réellement compatibles ? Découvrez le bilan objectif dressé par nos spécialistes.
L’intelligence artificielle au service de la cybersécurité
L’IA peut jouer un rôle majeur dans la lutte contre les menaces numériques. À quel niveau précisément ?
Le rôle de l’IA dans la sécurité digitale
Grâce à l’IA, les machines sont capables de prendre en charge de nombreuses tâches. C’est par exemple :
- la mise au point de logiciels sécurisés par l’analyse de leur code en temps réel ;
- la détection d’intrusions comme les malwares, les attaques de réseau et un tri automatisé des alertes ;
- la cyberanalyse avec le repérage de failles, d’anomalies et de comportements dangereux pour la sécurité d’une entreprise.
Ces applications sont possibles car l’IA combine la reconnaissance vocale, la prise de décision, la traduction et même la perception visuelle. Cette technologie, développée dès les années 50, n’avait jamais été déployée à une si grande échelle.
Cybersécurité : une seconde chance pour l’IA
Revenons un peu sur l’histoire de l’intelligence artificielle. Des années 50 aux années 90, le monde de l’informatique n’est pas encore aussi développé qu’aujourd’hui. Les projets n’ont pas d’applications concrètes et leurs budgets sont colossaux. En 1997, on assiste à l’invention de Deep Blue, premier ordinateur à battre Kasparov aux échecs, mais l’IA peine à s’imposer à grande échelle. Le défi de la cybersécurité peut être l’occasion pour l’IA de faire son grand retour.
En effet, les sociétés doivent faire face à plusieurs problématiques complexes :
- une visibilité incomplète de l’architecture de leur système d’information ;
- des montagnes de données de sécurité à traiter et à analyser ;
- le manque de compétences en cybersécurité ;
- des pirates toujours plus aguerris et qui disposent de technologies de pointe.
L’avenir de l’IA dans la cybersécurité
L’intelligence artificielle offre aux organisations une protection contre les cyberattaques et une aide précieuse dans leur transformation numérique. Dans les années qui viennent, en limitant l’intervention humaine, elle permettra de :
- comprendre les risques précisément ;
- prendre des décisions rapidement ;
- détecter les nouvelles attaques le plus tôt possible ;
- identifier la meilleure façon de se défendre ;
- développer des applications sécurisées par défaut.
Les solutions d’IA au service de la cybersécurité
L’intelligence artificielle peut aider les structures dans leur problématique de cybersécurité grâce à des solutions qui sont déjà présentes sur le marché :
- Apprentissage automatique. Les algorithmes analysent de grandes quantités de données qui renseignent sur les menaces numériques (études, blogs, articles de presse). Ils peuvent alors faire des prédictions et entraîner les dispositifs d’IA à reconnaître des attaques.
- Analyse prédictive. Grâce aux technologies d’IA, il est possible de cerner les failles d’un système et d’être proactif. Cela peut être de déterminer les comptes utilisateurs susceptibles d’être compromis ou le type d’invasion le plus probable.
- Détection automatisée des menaces. Les algorithmes identifient les problèmes de performances ou les comportements utilisateurs qui peuvent indiquer une violation de sécurité.
- Identification d’anomalies. L’IA est capable de déceler des anomalies dans le flux de données en le comparant à un modèle et en traquant les différences. Il peut ainsi détecter une conduite anormale avant que la cyberattaque survienne. C’est le cas, par exemple, d’un utilisateur qui tente d’accéder à des données confidentielles alors qu’il n’a pas les autorisations.
- Orchestration et automatisation de la sécurité. Recourir aux solutions d’IA permet aux organisations de réfléchir à leur politique de cybersécurité. Elles peuvent alors mettre en place des protocoles automatiques pour améliorer leur protection contre le phishing, le vol de données ou l’usurpation d’identité. En conséquence, elles économisent du temps et des ressources humaines tout en disposant de moyens précis et efficaces.
Cybersécurité : des problèmes générés par l’IA
L’IA et l’apprentissage automatique sont de formidables outils à la disponibilité des experts en cybersécurité, mais aussi des pirates. La question de la qualité des données est également une problématique à régler.
Des attaques complexes et ciblées
Les attaquants tentent de profiter du potentiel d’apprentissage des machines. Ils montent des stratégies pour :
- générer automatiquement des logiciels malveillants ou des attaques de phishing ;
- saturer et asphyxier les bases de données pour passer à travers les mailles du filet ;
- alimenter l’IA avec de fausses informations pour biaiser leur apprentissage.
L’IA fait gagner du temps et de la précision aux hackers. Avec elle, plus besoin d’étudier pendant des heures les habitudes numériques et les relations d’une personne pour détecter une faille. Grâce au machine learning, le pirate peut obtenir ces informations rapidement et lancer une attaque très ciblée.
En 2019, une firme allemande a perdu plus de 200 000 € à cause d’un fichier audio généré par IA.
En exploitant des enregistrements publics, les voleurs ont réussi à reproduire synthétiquement la voix du PDG de la société et réclamer un transfert de fonds. Ses collaborateurs n’y ont vu que du feu.
Biaiser l’apprentissage des IA est déjà une réalité. En 2016 et en 2021, deux géants comme Microsoft et Facebook en ont fait les frais. Le premier avait placé sur Twitter un chatbot qui est devenu raciste moins de 24 heures après son lancement. La firme de Zuckerberg disposait quant à elle d’un outil de recommandation qui proposait « plus de contenus sur les primates » sous une vidéo montrant un Afro-Américain.
La qualité des données de l’apprentissage automatique
Même si elles sont très puissantes, les machines laissent parfois passer des erreurs grossières. On le voit bien dans l’exemple de Facebook. Quel est le problème ? L’intelligence artificielle ne pense pas. Elle est basée sur deux éléments : les algorithmes et les données. Jusqu’à récemment, les experts insistaient sur les premiers, pour développer des modèles toujours plus performants. Ils réalisent maintenant que pour être réellement intelligente, l’IA a besoin d’informations variées, exploitables et de qualité.
Images, audio, textes, vidéos : nous croulons sous les données. Ceux-ci peuvent comporter des biais (volontaires ou non) et leur intégration va générer des erreurs. Par conséquent, leur préparation et leur sélection sont devenues primordiales. Dès à présent, les données doivent être au cœur de la construction des nouveaux modèles d’IA pour garantir leur efficacité future.
IA et Cybersécurité en 2024 : Toujours Compatibles ?
En 2024, l’IA et la cybersécurité sont plus compatibles que jamais, mais leur relation est en constante évolution. L’IA offre des capacités puissantes pour améliorer la détection des menaces, automatiser la réponse aux incidents, et prévoir les attaques potentielles. Cependant, elle présente également des défis importants, tels que la complexité des systèmes, les risques de biais, et les menaces adversariales.
Pour tirer pleinement parti des avantages de l’IA tout en surmontant les défis, il est essentiel d’adopter une approche équilibrée. Cela implique de combiner l’IA avec l’expertise humaine, d’investir dans la formation et la gouvernance, et de suivre les tendances émergentes et les meilleures pratiques. En fin de compte, la compatibilité entre l’IA et la cybersécurité dépendra de la capacité des organisations à s’adapter aux évolutions rapides et à intégrer les technologies de manière réfléchie et stratégique.
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