Ces dernières années, l'intelligence artificielle (IA) s'est imposée comme une force de transformation dans le domaine de la cybersécurité.
Pour les administrateurs informatiques et les chefs d'entreprise, il est essentiel de comprendre le double rôle de l'IA, à la fois dans la défense contre les cybermenaces et dans la facilitation potentielle de celles-ci.
Le pouvoir de l'IA dans la cyberdéfense
Comment l'IA renforce-t-elle la cybersécurité ? En réalité, l'IA est devenue un allié indispensable dans la lutte contre les cybermenaces. En voici quelques exemples :
1. Détection avancée des menaces :
L'IA peut traiter de grandes quantités de données en temps réel, en identifiant des modèles et des anomalies signalant des menaces potentielles. En analysant le trafic réseau, le comportement des utilisateurs et les journaux système, les systèmes d'IA peuvent détecter des activités inhabituelles susceptibles d'indiquer une cyberattaque. Les modèles d'IA sont formés à partir de divers ensembles de données et de télémétrie, ce qui leur permet de reconnaître les menaces connues et nouvelles. Cette capacité d'analyse approfondie de ces dernières permet d'identifier les attaques « zero-day », qui sont de nouveaux dangers exploitant des vulnérabilités inconnues jusqu'alors.
2. Renseignements et analyse des menaces :
Les grands modèles de langage (LLM) peuvent distiller des informations complexes sur les menaces pour les rendre facilement compréhensibles. Ces modèles peuvent analyser de vastes référentiels de données sur les menaces et résumer les dernières tendances, tactiques et techniques utilisées par les cybercriminels. En automatisant l'analyse des rapports sur les menaces, l'IA aide les équipes de cybersécurité à se tenir au courant sans avoir à passer au crible des documents volumineux. Cela accélère le processus de prise de décision et améliore la stratégie de réponse globale.
3. Assistants d'IA intégrés au produit :
Les assistants dotés d'IA peuvent aider à optimiser les configurations des systèmes, en veillant à ce que les solutions de sécurité soient correctement paramétrées. Ces assistants peuvent guider les utilisateurs à travers les meilleures pratiques, recommander des ajustements de paramètres et fournir un retour d'information en temps réel sur les détections, par exemple. Ils peuvent également surveiller le système en permanence et signaler toute mauvaise configuration ou tout écart par rapport aux protocoles de sécurité standard. Cela minimise le risque d'erreur humaine, qui est un point d'entrée courant pour les attaquants.
4. Sandbox augmentée par IA :
En utilisant l'IA pour analyser le comportement dans les environnements de sandbox, les équipes de sécurité peuvent obtenir des informations plus approfondies sur le fonctionnement des logiciels malveillants. L'IA peut détecter des changements subtils dans les modèles de comportement qui peuvent indiquer une intention malveillante, même si le malware est conçu pour échapper à la détection traditionnelle de la sandbox. Cette analyse détaillée permet de créer des signatures et des heuristiques plus efficaces pour les détections futures, améliorant ainsi la capacité de l'entreprise à prévenir des attaques similaires.
5. Amélioration des mesures anti-spam et anti-phishing :
L'IA peut s'appuyer sur les communications électroniques précédentes pour détecter les anomalies susceptibles d'indiquer des tentatives d'hameçonnage. En analysant les en-têtes, le contenu et le comportement de l'expéditeur, l'IA peut identifier les e-mails suspects et les signaler avant qu'ils n'atteignent la boîte de réception. Aujourd'hui, l'IA est même capable de comprendre le contexte et l'intention des messages, ce qui améliore la détection des tentatives de phishing sophistiquées qui utilisent des tactiques d'ingénierie sociale.
L'Histoire d'ESET avec l'IA
Comment ESET exploite l'IA pour assurer votre sécurité ? Découvrez la chronologie et comment l’IA a rythmé nos progrès au fil des années.
Même les inventions les plus remarquables ont leurs limites
L'IA est une puissance en matière de cybersécurité, mais cela ne signifie pas qu'elle est exempte de vulnérabilités. Elle peut être trompée par des pirates malins qui utilisent des attaques adverses, et son efficacité dépend fortement de la qualité des données qu'elle reçoit. Si les données sont biaisées, l'IA risque de passer à côté de menaces réelles ou de déclencher de fausses alertes. En outre, l'IA a besoin de beaucoup de puissance de calcul et de l'aide d'experts pour rester performante, ce qui peut s'avérer difficile pour les petites entreprises. L'IA est donc un allié fantastique, mais il est préférable de l'associer à la sensibilisation humaine et aux bonnes vieilles pratiques de sécurité éprouvées pour assurer la sécurité de votre forteresse numérique.
Le côté obscur de l'IA : la cybercriminalité avancée
Evidemment, les experts en cybersécurité ne sont pas les seuls à être conscients des possibilités offertes par l'IA. L'intelligence artificielle est devenue une sorte d'agent double, qui aide à la fois les bons et les méchants. Mais comment les cybercriminels utilisent-ils l'IA pour atteindre leurs objectifs malveillants ?
- En créant des logiciels malveillants : L'IA générative sous la forme de « Dark LLMs », par exemple, peut être utilisée pour écrire des logiciels malveillants. Ces derniers, générés par l'IA, peuvent apprendre des défenses existantes et s'adapter pour les contourner, ce qui les rend très efficaces et difficiles à contrer. En parallèle, ces outils pourraient servir de rampe d'accès pour les novices de la cybercriminalité, en les aidant à mener des attaques de plus en plus fréquentes, grâce à l'aide de l'IA pour le codage.
- Pour améliorer les attaques de phishing : L'IA peut améliorer la qualité et la crédibilité des e-mails d'hameçonnage, les rendant plus convaincants et plus difficiles à détecter. Les algorithmes d'IA peuvent personnaliser les tentatives de phishing en analysant le comportement en ligne de la cible et en élaborant des messages plus susceptibles de la tromper. De même, les campagnes de désinformation à l'aide de fausses photos ou vidéos sont désormais beaucoup plus faciles à concevoir pour les criminels.
- En automatisant les attaques : L'IA peut rationaliser le processus d'identification et d'exploitation des vulnérabilités. Les outils automatisés alimentés par l'IA peuvent rechercher des faiblesses en permanence et lancer des attaques à grande échelle, augmentant ainsi l'efficacité et la fréquence des cyberattaques.
Exploiter l'IA et l'expertise humaine
Les cybercriminels pourraient trouver des moyens plus élaborés d'utiliser l'IA - par exemple, pour améliorer la sélection des victimes ou pour imiter les campagnes typiques d'autres acteurs de la menace afin d'éviter d'être identifiés et arrêtés avec précision. L'IA continuera d'évoluer, tout comme son utilisation. C'est pourquoi la prévention est plus importante que jamais. Des formations régulières, des mesures de sécurité actualisées et l'utilisation de logiciels de sécurité fiables qui exploitent l'IA pour empêcher la cybercriminalité de nuire à votre entreprise sont essentielles pour maintenir une posture de cybersécurité saine à l'ère de l'IA.
Pour les administrateurs informatiques, naviguer dans le paysage de la protection implique une synergie entre l'intelligence humaine et l'intelligence artificielle. L'IA peut aider à identifier des modèles et des anomalies qui pourraient échapper à l'œil humain, mais ce sont les experts informatiques qui interprètent ces résultats et prennent les mesures appropriées. En combinant les forces de l'IA et l'expertise des professionnels de l'informatique, les organisations peuvent garder une longueur d'avance sur les cybercriminels.
Nous utilisons l'IA depuis plus de 25 ans
Notre principale technologie multicouche, ESET LiveSense®, intègre l'IA pour augmenter les différentes couches de défense développées en interne et faciliter la supervision de nos experts. ESET LiveGuard protège contre les menaces zero-day et les ransomwares grâce à une sandbox en cloud privé et à une détection alimentée par l'IA. ESET Inspect intègre l'IA dans notre module XDR, en automatisant la création d'incidents et en corrélant les indicateurs pour une meilleure défense.
