L'intelligence artificielle (IA) dans la cybersécurité

Les technologies de sécurité assistées par l'IA aident les entreprises à combattre de manière proactive les cybermenaces en constante évolution et à protéger leurs opérations, leurs innovations et leurs données.

Points essentiels à retenir

  • Pour combattre la sophistication croissante des cybermenaces, les entreprises doivent adopter de nouvelles approches de sécurité afin de protéger l'ensemble de leur organisation.

  • Les solutions de cybersécurité assistées par l'IA peuvent améliorer la protection des données, des modèles d'IA et des appareils physiques.

  • Les capacités de sécurité matérielle assistées par l'IA ajoutent une couche de défense directement au matériel des appareils afin de détecter les menaces plus rapidement et à un niveau plus profond.

  • Les solutions d'informatique confidentielle peuvent aider les entreprises à protéger leurs initiatives d'IA et les données utilisées grâce à l'isolation, au chiffrement et au contrôle basés sur le matériel.

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Pourquoi utiliser l'IA dans la cybersécurité ?

Les équipes informatiques sont chargées d'une tâche ardue : protéger les données opérationnelles et la propriété intellectuelle stockées sur un nombre croissant d'appareils et d'endroits, notamment des terminaux tels que des PC, des tablettes, des téléphones, des périphériques de l'Internet des objets (IoT), le centre de données, le Cloud et à l'Edge du réseau, où les données sont créées et traitées, dans un environnement de menaces en évolution rapide.

On estime que les terminaux sont la source de 90 % des cyberattaques réussies1 qui visent maintenant sous le système d'exploitation (OS) pour accéder à l'ensemble de la pile système. En 2023, 39 % des violations de données ont affecté des données stockées dans plusieurs environnements, y compris sur site et dans des Clouds publics et privés, le coût moyen d'une violation atteignant 4,45 millions de dollars en moyenne2.

La cybersécurité a évolué au-delà de l'échelle et de la capacité des êtres humains à trier des attaques de plus en plus sophistiquées, et les centres d'opérations de sécurité, éprouvés par les alertes, cherchent de meilleurs outils pour automatiser l'analyse et la réparation sur une infrastructure qui s'étend de l'Edge au Cloud. En outre, 47 % des professionnels de la sécurité interrogés dans le cadre de l'étude Anomali 2024 Cybersecurity Priorities ont déclaré que leurs centres d'opérations de sécurité n'offraient pas la visibilité nécessaire sur leur infrastructure3.

Pour résoudre ces problèmes, les entreprises adoptent des stratégies de défense en profondeur, composées de solutions de sécurité qui contribuent à isoler et à protéger les données contre les attaques, et des technologies basées sur l'IA qui peuvent détecter plus rapidement et réagir automatiquement aux anomalies et aux comportements suspects.

Avantages de l'IA dans la cybersécurité

La puissance de l'IA réside dans sa capacité à traiter rapidement des ensembles de données volumineux et diversifiés et à fournir des insights en temps quasi réel. Lorsqu'elles sont appliquées à la cybersécurité, les solutions de sécurité basées sur l'IA permettent aux entreprises de surveiller les systèmes, d'identifier et de réagir aux attaques potentielles et réelles, souvent sans intervention humaine, ce qui se traduit par des avantages tangibles.
 

  • Le rapport 2023 d'IBM Security sur le coût d'une violation de données a déterminé que les organisations qui utilisent largement l'IA pour la sécurité et des capacités de détection et d'investigation automatisées étaient en mesure de réduire le coût d'une violation de données de 1,76 million de dollars2.
  • Morgan Stanley Research estime que les entreprises du monde entier peuvent économiser 112 milliards de dollars par an en utilisant l'IA pour automatiser des tâches effectuées généralement par les analystes de la sécurité, notamment la surveillance et l'analyse des journaux, la synthèse des alertes, la gestion des correctifs et le reporting4.

Cas d'utilisation de l'IA dans la cybersécurité

Bien que de nombreux cas d'utilisation de l'IA dans la cybersécurité soient encore à l'étude, voici des exemples d'utilisation courante des technologies de sécurité basées sur l'IA :
 

  • Surveillance et analyse du comportement des systèmes et des appareils permettant d'établir une ligne de référence des activités.
  • Détection des menaces, à l'aide du Machine Learning et de la télémétrie du CPU pour découvrir les attaques les plus difficiles à détecter, identifier les comportements anormaux, interpréter les schémas et fournir des alertes en temps quasi réel.
  • Recherche de menaces en surveillant les schémas de menaces connus afin de détecter les indicateurs d'attaque sur les systèmes.
  • Réparation automatisée permettant d'agir de manière préventive face à de nouvelles menaces ou attaques à l'aide d'algorithmes d'IA de Deep Learning entraînés pour réagir en fonction des mesures prises antérieurement dans des situations similaires.
  • Gestion des vulnérabilités, dans laquelle l'analyse assistée par l'IA des systèmes et des applications d'une entreprise identifie les zones à risque potentielles nécessitant des mesures d'assainissement.

Détection des menaces sur les appareils

Bien que les capacités de sécurité basées sur l'IA puissent être appliquées à n'importe quelle couche de la pile technologique, l'IA intégrée au niveau matériel permet d'améliorer la protection des appareils des utilisateurs contre les cybermenaces ciblées sous le système d'exploitation qui échappent aux solutions de sécurité uniquement logicielles.

Par exemple, la télémétrie du CPU et la surveillance du comportement basée sur l'IA peuvent contribuer à établir le profil et à détecter les logiciels malveillants, tels que les rançongiciels et le cryptojacking, complétant ainsi les solutions logicielles.

En outre, les capacités d'IA intégrées aux appareils offrent une moindre latence, un contrôle amélioré des données et un coût inférieur à celui des solutions basées sur le Cloud, car toutes les données résident sur l'appareil, tandis que le traitement et l'analyse assistés par l'IA sont effectués localement.

Pour tirer parti des capacités d'IA intégrées sans nuire à l'expérience de l'utilisateur final, les entreprises peuvent envisager de moderniser leur parc avec des PC accélérés par l'IA, équipés de processeurs spécialement conçus pour optimiser le placement et les performances des charges de travail de l'IA.

Protection des charges de travail de l'IA et des données sensibles

Pour améliorer la protection et la confidentialité des modèles et des charges de travail d'IA propriétaires et des données sensibles, confidentielles ou réglementées, les entreprises doivent également envisager d'utiliser des solutions de sécurité avancées qui protègent les données à chaque étape de leur parcours (au repos, en transit et en cours d'utilisation).

Les options de sécurité des données courantes comprennent le calcul multipartite sécurisée, la tokenization des données et le chiffrement homomorphe. Malgré leur efficacité, ces technologies peuvent également donner le jour à de nouvelles difficultés. L'informatique confidentielle offre une alternative à ces options.

L'informatique confidentielle renforce la protection des données sensibles sans qu'il soit nécessaire de les transformer ni d'utiliser un codage ou des outils inhabituels. Elle utilise à la place l'isolation, la vérification, le chiffrement et le contrôle au sein d'un environnement d'exécution de confiance (TEE) pour protéger la confidentialité et l'intégrité des données.

La mise en œuvre de solutions d'informatique confidentielle permet aux entreprises de :

 

  • Isoler les applications des données utilisées activement, ce qui minimise considérablement la surface d'attaque et l'accès aux données sensibles.
  • Fournir une isolation matérielle des données au sein d'une machine virtuelle afin de limiter l'accès protégé aux seuls logiciels ou administrateurs disposant d'une autorisation explicite. Cela permet de réduire les risques d'exposition, de violation, d'altération ou de vol des données.
  • Établir un SaaS d'attestation Zero Trust qui vérifie la fiabilité des ressources informatiques au niveau du réseau, à l'Edge et dans le Cloud.

L'avenir de l'IA dans la cybersécurité

L'utilisation de l'IA dans le but d'améliorer la cybersécurité grâce à l'automatisation de la surveillance, des prévisions, de la détection et des réactions intelligentes contre les menaces va continuer de se développer, ce qui permettra d'accroître la robustesse des solutions de sécurité.

Parallèlement, les solutions basées sur l'IA seront mises à l'épreuve, par des acteurs malveillants qui s'efforcent d'attaquer les entreprises et les outils qui les protègent.

Comme dans toute approche de la sécurité, les entreprises doivent continuer d'évaluer et d'ajuster leur approche afin de profiter des progrès réalisés dans la protection et de garder une longueur d'avance sur l'évolution des menaces.

Foire aux questions

Grâce à l'analyse de grands ensembles de données, les technologies de sécurité basées sur l'IA aident les entreprises à surveiller les systèmes et les appareils à la recherche d'anomalies et de comportements suspects, et à prévoir, détecter et réagir plus rapidement aux menaces.

Les entreprises utilisent actuellement l'IA dans toute une gamme d'activités liées à la sécurité, notamment la surveillance et l'analyse du comportement des systèmes et des appareils, la recherche et la détection des menaces, la remédiation automatisée des menaces et des attaques, et la gestion des vulnérabilités.

L'utilisation de l'IA dans le but d'améliorer la cybersécurité grâce à l'automatisation de la surveillance, des prévisions, de la détection et des réactions intelligentes contre les menaces va continuer de se développer.