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Vous avez dû voir que l'intelligence artificielle est rapidement devenue une technologie incontournable, révolutionnant des secteurs allant de la santé à la finance en passant bien évidemment par l’informatique.
En cybersécurité les entreprises adoptent l'IA pour automatiser la détection et la réponse aux cybermenaces. Les cybercriminels, eux, exploitent les mêmes avancées pour rendre leurs attaques plus furtives, plus rapides et plus dévastatrices.
Le mois de la cybersécurité est l'occasion de mettre en avant cette course aux armements IA, où les capacités d'apprentissage automatique et d'analyse de données sont devenues des enjeux stratégiques pour les deux camps. Qu'il s'agisse de deepfakes trompant les systèmes de reconnaissance ou de malwares contournant les défenses, les exemples récents montrent combien l'IA peut amplifier les capacités des attaquants.
Face à ces nouvelles menaces, des solutions émergent. Les entreprises peuvent utiliser l'IA pour renforcer leur posture de sécurité, anticiper les attaques et automatiser les réponses à incident pour minimiser les impacts.
L’IA au service des cybercriminels
L'un des principaux atouts de l'IA pour les cybercriminels est l’automatisation des attaques. Grâce à des algorithmes de Machine Learning, il est possible de développer des outils capables de lancer des attaques à grande échelle en très peu de temps. Le phishing en est un parfait exemple : des milliers de mails frauduleux sont envoyés chaque jour à des entreprises en personnalisant les messages pour chaque victime. Les IA peuvent analyser en temps réel les informations publiques disponibles sur les réseaux sociaux pour ajuster les messages et maximiser les chances de succès.
Le Machine Learning est également utilisé pour créer des attaques brute force plus sophistiquées et efficaces. Notamment en devinant des mots de passe complexes ou en créant des wordlists intelligentes adaptées à la cible plutôt que de tester aléatoirement des combinaisons username/password.
Les deepfakes, ces contenus audio et vidéo générés par IA qui imitent de manière convaincante la voix et le visage de n'importe qui, sont devenus populaires chez les cybercriminels. En 2024, ces technologies sont devenues très accessibles, rendant la création de faux contenus plus rapide et plus simple. Ils sont utilisés pour des attaques de type ingénierie sociale, comme des arnaques téléphoniques où la voix synthétique d'un dirigeant d'entreprise peut être utilisée pour inciter un collaborateur à effectuer un virement bancaire.
Les deepfakes sont de plus en plus employés dans la diffusion de fausses informations, visant à déstabiliser des organisations ou à porter atteinte à la réputation de certaines entreprises. Bien réalisés, ils peuvent non seulement tromper les individus, mais aussi les systèmes de reconnaissance faciale et vocale (pourtant censés renforcer la sécurité). Les conséquences peuvent être dévastatrices pour les entreprises, entre détournement de fonds, chantage, ou encore manipulation…
L’IA une arme de défense pour les entreprises
L'intelligence artificielle est devenue un atout pour les entreprises désireuses de renforcer leur sécurité. Que ce soit pour détecter, analyser ou réagir aux menaces, les organisations peuvent mieux se protéger.
L'un des principaux avantages pour les entreprises va être dans l’analyse en temps réel de volumes massifs de données pour repérer les comportements anormaux. Les Security Information and Event Management (SIEM) peuvent utiliser des algorithmes d'apprentissage automatique pour identifier des schémas suspects parmi les logs réseau, les activités de connexion ou les mouvements de fichiers.
Par exemple, l’IA est capable d’effectuer des analyses de menaces complexes, en regroupant les données de diverses sources (réseaux, endpoints, cloud). Cela permet d'identifier des attaquants essayant de pénétrer discrètement un système.
Au-delà de la détection, l’IA permet aux entreprises d’automatiser une partie de leurs réponses aux cyberattaques. Les plateformes de SOAR (Security Orchestration, Automation, and Response) peuvent utiliser l'intelligence artificielle pour orchestrer des actions de remédiation. Par exemple, lorsqu'un comportement suspect est détecté, le système peut automatiquement bloquer l'accès à une adresse IP, isoler un poste de travail infecté ou déclencher des procédures de vérification pour certains utilisateurs.
Cette capacité de réaction quasi instantanée est un véritable atout. Plutôt que d'attendre qu'un expert analyse les événements et prenne des décisions, les systèmes basés sur l'IA permettent de réduire le temps de réponse à quelques millisecondes, limitant ainsi la propagation de la menace.
Néanmoins, il est important de noter que cette automatisation doit être manipulée avec attention afin d’éviter les faux positifs. Un système trop sensible pourrait bloquer des activités légitimes. Comme d'habitude, le mieux est l'ennemi du bien, les meilleures stratégies combinent l’automatisation avec la supervision humaine.
La protection des données sensibles, qu'elles soient personnelles, financières ou industrielles est au cœur des préoccupations de beaucoup d’entreprises. Les systèmes de Data loss prevention (DLP) et SIEM intelligents sont capables d'identifier les flux de données anormaux et de détecter les tentatives de transfert non autorisées en dehors du réseau de l’entreprise. En utilisant des algorithmes de Machine Learning, ces solutions peuvent reconnaître les schémas typiques de fuite de données et déclencher des alertes ou bloquer les transferts en temps réel.
Les limites et les enjeux éthiques de l’IA en cybersécurité
L’utilisation de l’intelligence artificielle en cybersécurité représente une avancée majeure, mais elle soulève également des interrogations. Si l'IA peut renforcer la protection des systèmes, elle n’est pas sans failles et pose des questions en termes d’éthique.
L'un des principaux défis dans l'utilisation de l’IA est la gestion des biais présents dans les algorithmes. L'efficacité repose sur la qualité et la diversité des données sur lesquelles le modèle a été entraîné. Si les données sont incomplètes ou incomplètes, on peut vite se retrouver avec des faux positifs ou au contraire, manquer des attaques réelles.
Par exemple, si un modèle de détection d'intrusion a été principalement entraîné sur des tentatives d'attaque provenant d'une région ou d'une typologie de comportement particulier, il pourrait ne pas reconnaître une nouvelle méthode d'attaque venant d’un autre contexte. Les cybermenaces évoluent rapidement, les modèles d'IA doivent être régulièrement entraînés pour rester efficaces face aux nouvelles techniques.
Les faux positifs représentent un autre problème majeur. Un système trop sensible pourrait générer de nombreuses alertes inutiles, ce qui entraînerait une surcharge des équipes de sécurité et un risque de désensibilisation face aux alertes légitimes. Les entreprises doivent trouver le bon équilibre en affinant au fur et à mesure et obtenir un taux de détection des anomalies efficace sans créer de bruit excessif.
La mise en œuvre de l'IA en cybersécurité soulève aussi des questions éthiques, notamment sur la protection de la vie privée et la responsabilité des actions automatiques prises par les systèmes.
L’IA permet d’analyser en détail les comportements des utilisateurs pour détecter des menaces potentielles. Les systèmes d’IA peuvent collecter et analyser des données sensibles, telles que les habitudes de connexion, les communications ou les activités sur le réseau. Pour concilier efficacité et respect de la vie privée, les entreprises doivent privilégier des techniques d'anonymisation des données. Cela permet de suivre les comportements suspects sans nécessairement connaître l'identité exacte des personnes. En parallèle, les entreprises doivent s’assurer que ces analyses sont conformes aux réglementations comme le RGPD, qui impose des restrictions strictes sur la collecte et l’utilisation des données personnelles. Elles doivent également informer leur personnel de l’usage de ces technologies à travers une charte informatique claire.
Il faut trouver un équilibre entre la nécessité de surveiller les activités pour détecter les menaces et le respect de la vie privée mais aussi former et sensibiliser ses collaborateurs. Une surveillance excessive pourrait nuire à la confiance des employés et des clients.
L’automatisation des réponses par l'IA pose la question de la responsabilité en cas de mauvaise décision. Par exemple, si un système d'IA décide de bloquer un utilisateur légitime ou d’interrompre un service suite à une fausse alerte, cela peut engendrer des pertes financières ou une atteinte à la réputation de l'entreprise. Qui est responsable ? l’équipe qui a mis en place le système d’IA, les concepteurs de l’algorithme, ou la direction de l'entreprise qui l’a adoptée ?
Conclusion
Aujourd’hui, l'intelligence artificielle est capable de détecter les menaces, d'automatiser les réponses et de renforcer la protection des données sensibles. Elle aide les entreprises à lutter contre la cybercriminalité. Cependant, tout n’est pas rose : les biais des algorithmes, la course technologique avec les cybercriminels et les questions d'éthique imposent aux entreprises d’utiliser ces technologies avec discernement.
Pour tirer parti des avantages de l’IA, il faut la considérer comme un complément aux compétences humaines et non comme une solution autonome.
