Avec les progrès technologiques, les menaces de sécurité deviennent courantes et plus difficiles à détecter, car les acteurs malveillants/attaquants trouvent de nouveaux moyens de commettre des cybercrimes. Si les méthodes traditionnelles sont assez efficaces pour détecter ces menaces, elles ne permettent pas d'identifier et d'atténuer les menaces de sécurité sophistiquées.
Vous avez peut-être remarqué que l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) sont appliquées à divers domaines, tels que la génération de nouvelles images et de nouveaux textes, l'écriture de code, etc. De même, l'IA peut également être utilisée pour identifier les menaces de sécurité en temps réel afin que les organisations puissent renforcer leurs défenses contre toutes sortes de fraudes et de menaces.
Cet article traite de la détection des menaces par l'IA, de son fonctionnement, de ses avantages et de ses défis. Il présente également quelques cas d'utilisation concrets de la détection des menaces par l'IA.
Introduction à la détection des menaces par l'IA
La détection des menaces par l'intelligence artificielle consiste à utiliser des algorithmes d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond (DL) pour aider à identifier les menaces de cybersécurité. La sécurité basée sur l'IA de SentinelOne’s exploite une technologie d'IA avancée pour améliorer la protection des terminaux en détectant et en atténuant les menaces de manière autonome. Dans cette approche, les algorithmes d'IA sont entraînés sur une quantité colossale de données relatives aux menaces de sécurité courantes. Cela leur permet de reconnaître en temps réel les menaces qui pourraient passer inaperçues avec une approche manuelle ou conventionnelle.
Idéalement, la détection des menaces de cybersécurité par l'IA est utilisée pour identifier les types de menaces connus que les organisations identifient à l'aide de méthodes traditionnelles. Cependant, grâce aux progrès des algorithmes d'IA, les organisations peuvent désormais suivre en continu les données réseau, le comportement des utilisateurs et l'activité du système. Et si un écart par rapport à la normale est détecté, ces algorithmes classent cet événement comme une menace inconnue.
Contrairement à l'approche traditionnelle de détection des menaces, l'approche basée sur l'IA permet de détecter les menaces plus tôt dans le cycle d'attaque. Cela permet de minimiser les dommages et de prévenir les violations. L'une des caractéristiques les plus intéressantes de la détection des menaces par l'IA est qu'elle permet d'automatiser l'ensemble du processus de détection des menaces, d'alerte des équipes de sécurité et de prévention des menaces supplémentaires.
Types de menaces ciblées par l'IA
L'IA dans la détection des menaces a transformé l'ensemble du domaine de la cybersécurité en fournissant une gamme robuste et étendue de solutions. Grâce à divers algorithmes d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond, l'IA peut détecter plusieurs types de menaces afin de renforcer la surveillance et d'améliorer le contrôle d'accès.
Examinons quelques-unes des principales menaces que les systèmes d'IA peuvent détecter et aider à atténuer.
1. Cybermenaces
À mesure que les organisations migrent vers le cloud et que la quantité de données augmente chaque jour, les menaces telles que les accès non autorisés, les violations de données et les intrusions réseau deviennent courantes. Les outils de sécurité traditionnels ne parviennent généralement pas à détecter ces problèmes sophistiqués, mais les systèmes d'IA excellent dans l'identification et l'atténuation de ces cybermenaces. Les systèmes basés sur l'IA analysent le trafic réseau en temps réel afin de détecter tout comportement inhabituel ou tout problème potentiel susceptible de nuire au réseau.
2. Détection des logiciels malveillants
3. Hameçonnage et ingénierie sociale
L'hameçonnage est l'une des menaces de sécurité les plus courantes, dans laquelle l'attaquant incite les personnes à lui divulguer leurs informations sensibles. Parmi tous les types de menaces, l'IA identifie facilement ce type de menace. Les algorithmes d'IA analysent les métadonnées, le contenu et les modèles d'expéditeur des e-mails afin de détecter et de bloquer les tentatives d'hameçonnage. De plus, ces algorithmes d'IA sont très efficaces pour détecter les attaques d'ingénierie sociale en surveillant les communications et les interactions. De cette manière, l'IA contribue à protéger les informations qui pourraient autrement être recueillies en manipulant les employés ou les utilisateurs.
4. Menaces pour la sécurité physique
Des systèmes d'IA sont désormais déployés pour surveiller les locaux et identifier les menaces potentielles. Ces systèmes d'IA peuvent analyser des séquences vidéo et des images en temps réel afin de détecter des problèmes tels que des accès non autorisés ou des comportements suspects. Certaines applications du deep learning, telles que la reconnaissance faciale, la détection d'objets, etc., contribuent également à empêcher les entrées non autorisées dans les environnements physiques sécurisés.
5. Systèmes de contrôle d'accès
L'IA aide les organisations à mettre en œuvre des protocoles de sécurité plus dynamiques pour un contrôle d'accès moderne. Les algorithmes d'IA peuvent apprendre en continu à partir des modèles d'accès des utilisateurs et identifier toute anomalie dans leur comportement. Par exemple, un utilisateur ou un employé qui tente d'accéder à des zones restreintes ou de se connecter à partir d'endroits inhabituels peut être facilement détecté et arrêté par les systèmes d'IA. L'intégration de l'IA dans le système de contrôle d'accès peut garantir que seules les personnes autorisées y ont accès et que toute tentative suspecte peut être signalée en temps réel.
6. Analyse comportementale
L'analyse comportementale est l'un des points forts de la détection des menaces basée sur l'IA. Alors que les méthodes traditionnelles de détection des menaces s'appuient sur des signatures ou des modèles connus, les systèmes d'IA peuvent apprendre le comportement habituel du réseau, des applications et des utilisateurs d'une organisation. Et lorsqu'ils observent un écart par rapport à la base de référence, ils déclenchent des alertes en temps réel pour permettre une détection précoce des menaces. De cette manière, ils aident à identifier et à prévenir les menaces connues et inconnues (attaques zero-day).
Comment l'IA améliore la détection des menaces
En raison de leur efficacité et de leur précision, les systèmes de détection des menaces basés sur l'IA sont utilisés dans les domaines numériques, physiques et comportementaux. Examinons quelques-unes des principales façons dont l'IA améliore le processus de détection des menaces.
Apprentissage automatique et reconnaissance de formes
En analysant les énormes quantités de trafic réseau, le comportement des utilisateurs et les journaux système, les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent reconnaître des modèles afin de classer les activités normales et anormales. Plus le modèle est entraîné sur un grand nombre de données, plus il devient performant pour classer les activités légitimes et les menaces potentielles. Il en résulte une détection plus rapide et plus précise des cyberattaques, des logiciels malveillants ou des menaces internes.
Traitement du langage naturel
Le traitement du langage naturel (NLP) gagne en popularité grâce à la publication de divers modèles linguistiques de grande envergure (LLM). Il s'agit du domaine de l'apprentissage automatique qui permet aux systèmes d'IA de comprendre et d'interpréter le langage humain. En interprétant le langage humain, ces systèmes peuvent détecter les menaces liées au phishing, à l'ingénierie sociale et aux communications malveillantes.
Les modèles NLP sont entraînés à partir d'une quantité considérable de données linguistiques telles que des e-mails, des chats et des documents afin d'identifier les langages potentiellement dangereux, les tentatives d'hameçonnage ou les menaces internes.
Analyse d'images et de vidéos
L'analyse d'images et de vidéos est la pierre angulaire de la sécurité physique et de la surveillance. Les algorithmes d'apprentissage profond tels que les CNN (réseaux neuronaux convolutifs) et les RNN (réseaux neuronaux récurrents) peuvent être entraînés sur des images et des vidéos afin de détecter en temps réel les accès non autorisés, les comportements suspects ou les failles de sécurité. Par exemple, les modèles de reconnaissance faciale entraînés sur les CNN peuvent aider à identifier les personnes qui ne sont pas autorisées à accéder à certaines zones. De même, les modèles de détection d'objets peuvent être entraînés à partir d'images et de vidéos afin de détecter des armes ou des colis non identifiés à des fins de sécurité.
Algorithmes de détection des anomalies
La détection des anomalies, qui est l'une des applications principales de la détection des menaces par l'IA, utilise des algorithmes sophistiqués tels que l'analyse des séries chronologiques. Ces algorithmes analysent les réseaux du système et les comportements des utilisateurs au fil du temps afin d'établir une base de référence. À tout moment, si un écart est observé dans le système, cela indique une faille de sécurité ou une attaque. Parmi les exemples de détection d'anomalies, on peut citer les tentatives de connexion anormales, les modèles d'accès aux fichiers inhabituels, etc.
Comment fonctionne la détection des menaces par l'IA
La détection des menaces basée sur l'IA utilise des algorithmes d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond pour détecter les activités suspectes ou les menaces potentielles pour la sécurité. La solution Singularity™ Endpoint Security de SentinelOne garantit que les algorithmes d'IA protègent vos appareils contre les menaces en constante évolution. Les systèmes d'IA collectent essentiellement de grandes quantités de données provenant de diverses sources, telles que le trafic réseau, les interactions des utilisateurs, les journaux système et les bases de données externes sur les menaces. Ils analysent ensuite ces données afin d'identifier des modèles et d'établir une base de référence pour les activités normales.
Les systèmes d'IA utilisent ensuite cette base de référence et appliquent des techniques de détection des anomalies afin de repérer les écarts susceptibles d'indiquer des menaces et des attaques potentielles.
Pour affiner encore ce processus, les organisations peuvent entraîner des modèles d'apprentissage automatique sur des données historiques afin de détecter à la fois les menaces connues et les menaces inédites. Une fois la menace détectée, les systèmes d'IA peuvent alerter les équipes de sécurité afin qu'elles mènent une enquête plus approfondie. Certains systèmes d'IA sont également capables de déclencher automatiquement des mesures d'atténuation. De cette manière, les systèmes d'IA gardent une longueur d'avance sur les attaquants et protègent les données et les informations de l'organisation.
Technologies clés dans la détection des menaces par l'IA
Si l'apprentissage automatique joue un rôle clé dans la détection des menaces par l'IA, d'autres technologies contribuent également à la détection des menaces basée sur l'IA :
#1. Réseaux neuronaux artificiels (RNA)
Inspirés du cerveau humain, les ANN sont à la base de nombreux systèmes d'IA. Ces réseaux peuvent être entraînés à partir de données étiquetées (apprentissage supervisé) ou non étiquetées (apprentissage non supervisé) afin de détecter les anomalies qui signalent des menaces potentielles. Ils sont idéaux pour identifier des modèles complexes dans de grands ensembles de données, tels que le comportement des utilisateurs ou l'activité du réseau.
#2. Apprentissage profond
L'apprentissage profond est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique qui permet d'analyser de grandes quantités de données à plusieurs niveaux. Les réseaux neuronaux sont au cœur de l'apprentissage profond et permettent d'extraire des caractéristiques de plus haut niveau à partir de données brutes. Dans le domaine de la cybersécurité, les modèles d'apprentissage profond excellent dans des domaines tels que la détection des logiciels malveillants, la prévention du phishing et l'analyse d'images/vidéos pour détecter et prévenir les menaces.
#3. Apprentissage par renforcement
L'apprentissage par renforcement (RL) est une autre approche de l'IA dans laquelle un système apprend à prendre des décisions importantes en fonction de récompenses et de sanctions. Pour la détection des menaces, le RL peut optimiser les stratégies de réponse afin de choisir automatiquement la meilleure ligne de conduite lorsqu'une menace est détectée.
#4. Analyse des mégadonnées
Grâce à l'analyse des mégadonnées, les systèmes peuvent traiter et analyser d'énormes quantités de données provenant de différentes sources, telles que les journaux réseau, l'activité des utilisateurs et les flux de renseignements sur les menaces. En exploitant ces mégadonnées, les systèmes de détection des menaces basés sur l'IA peuvent entraîner des modèles qui rendent le processus de détection plus rapide et plus précis.
Mise en œuvre de l'IA dans les systèmes de détection des menaces
La mise en œuvre de l'IA dans la détection des menaces nécessite une approche réfléchie pour une intégration transparente dans l'infrastructure de sécurité existante de votre organisation. Examinons certains des aspects clés à prendre en compte lors de la mise en œuvre de la détection des menaces par l'IA.
Intégration à l'infrastructure de sécurité existante
Vous ne pouvez pas simplement mettre en œuvre l'IA dans votre système de détection des menaces. Vous devez comprendre que les systèmes d'IA doivent s'intégrer de manière transparente aux outils de sécurité existants d'une organisation, tels que les pare-feu, les systèmes de détection/prévention des intrusions (IDS/IPS) et gestion des informations et des événements de sécurité (SIEM).
Les systèmes d'IA ne remplacent pas ces systèmes existants, mais les complètent en améliorant leurs capacités grâce à des fonctions avancées de détection des menaces et d'analyse prédictive. La plupart des plateformes d'IA disposent d'API ou de connecteurs permettant une intégration facile avec l'infrastructure existante.
Surveillance et alertes en temps réel
La surveillance en temps réel des réseaux, des systèmes et des comportements des utilisateurs est l'une des principales capacités de l'IA en matière de détection des menaces. Les algorithmes d'IA sont capables d'analyser en continu les données à la recherche d'anomalies. Cela permet de détecter rapidement les menaces potentielles avant qu'elles ne causent des dommages importants. De plus, les systèmes de détection des menaces basés sur l'IA peuvent générer des alertes en temps réel. Cela permet de garantir que les équipes de sécurité sont immédiatement informées de tout problème de sécurité et peuvent réagir rapidement pour atténuer les risques.
Automatisation des réponses
L'IA peut améliorer les systèmes de détection des menaces en automatisant les mesures de réponse. Par exemple, une fois qu'une menace est détectée, l'IA peut automatiquement déclencher certains protocoles de sécurité prédéfinis. De plus, elle peut bloquer les adresses IP suspectes ou réinitialiser les identifiants compromis des utilisateurs. Cette automatisation réduit considérablement le délai entre la détection et la réponse et minimise les dommages potentiels causés par les cyberattaques.
Évolutivité et flexibilité
Les systèmes de détection des menaces basés sur l'IA sont hautement évolutifs, ce qui les rend adaptés à tous types d'organisations. À mesure que les cybermenaces évoluent et se multiplient, les systèmes de détection des menaces basés sur l'IA deviennent indispensables. Ces systèmes peuvent traiter de grandes quantités d'informations sans sacrifier les performances. De plus, les systèmes d'IA offrent également une grande flexibilité, permettant aux organisations de personnaliser les paramètres de détection et les réponses en fonction de leurs besoins spécifiques.
Avantages de la détection des menaces par IA
La détection des menaces par IA offre toute une série d'avantages qui améliorent l'ensemble du processus de détection et de défense contre les menaces. Voici quelques-uns des avantages de la détection des menaces par IA :
- Détection plus rapide—Grâce à leur capacité à corréler et à analyser les données beaucoup plus rapidement que les humains, les systèmes d'IA peuvent détecter les menaces plus facilement et plus rapidement. De plus, ces systèmes peuvent fonctionner en temps réel et détecter les anomalies et les comportements suspects dès qu'ils se produisent. Cette approche plus rapide permet de réduire le délai entre la détection et l'atténuation des menaces.
- Défense proactive contre les menaces émergentes et plus nombreuses—L'une des principales capacités des systèmes basés sur l'IA est qu'ils peuvent détecter des menaces jusqu'alors inconnues ou émergentes, telles que les vulnérabilités zero-day. Alors que les approches traditionnelles de détection des menaces s'appuient sur certaines signatures connues, les systèmes d'IA peuvent détecter les modèles et les signaux de nouvelles attaques en grand nombre.
- Réduction des faux positifs—L'identification erronée d'activités normales comme des menaces est un problème majeur dans les systèmes traditionnels de détection des menaces. Les systèmes basés sur l'IA peuvent réduire les faux positifs en apprenant à partir de modèles de comportement normal et en affinant leurs algorithmes au fil du temps. Cela permet de détecter les menaces réelles et de réduire le temps perdu à enquêter sur les faux cas.
- Amélioration des renseignements sur les menaces—Les systèmes d'IA s'améliorent en apprenant continuellement à partir de nouvelles données, attaques et réponses. Grâce à l'intégration de flux de données externes et internes, les systèmes d'IA offrent des informations sur les risques de sécurité actuels et futurs.
Défis et limites
Bien qu'ils présentent de nombreux avantages, les systèmes d'IA comportent également plusieurs défis et limites.
- Problèmes de confidentialité et de sécurité des données—Les systèmes d'IA fonctionnent en analysant de grandes quantités d'informations, y compris des informations sensibles telles que des journaux, des données personnelles, etc. Cela peut entraîner une utilisation abusive ou un accès non autorisé à des informations sensibles. Pour garantir la sécurité du traitement des données sensibles, les organisations doivent se conformer aux réglementations en matière de sécurité, telles que le RGPD ou le CCPA.
- Faux positifs et faux négatifs—Si les systèmes d'IA peuvent réduire considérablement les faux positifs, ils ne peuvent pas les éliminer complètement. De plus, l'utilisation de systèmes d'IA ne garantit pas qu'ils détecteront à 100 % toutes les menaces réelles, ce qui entraîne certains cas de faux négatifs. Pour réduire les faux positifs et les faux négatifs, les systèmes d'IA doivent être continuellement affinés.
- Implications éthiques—En matière de surveillance du comportement des utilisateurs, la détection des menaces par l'IA peut soulever certaines questions éthiques. Par exemple, la surveillance des employés et la reconnaissance faciale peuvent porter atteinte au droit à la vie privée des individus, ce qui peut conduire à des abus ou à des utilisations abusives. Pour garantir le respect de l'éthique, les organisations doivent établir des politiques transparentes sur l'utilisation des systèmes d'IA.
- Limites techniques—Bien que les systèmes d'IA fonctionnent efficacement, ils constituent une sorte de boîte noire. Il est impossible de comprendre parfaitement leur fonctionnement pour tirer des conclusions. De plus, ces systèmes d'IA nécessitent des données de haute qualité pour fonctionner efficacement. Des données incomplètes ou inexactes relatives aux menaces peuvent entraîner des problèmes tels que des alertes faussement positives ou faussement négatives. De plus, les systèmes d'IA peuvent être complexes et nécessitent souvent d'importantes ressources informatiques et une maintenance continue pour rester efficaces.
Études de cas et applications concrètes
Examinons maintenant quelques cas d'utilisation concrets de la détection des menaces basée sur l'IA.
#1. L'IA dans le secteur public et militaire
Les gouvernements et les organisations militaires utilisent des systèmes de détection des menaces basés sur l'IA à des fins de sécurité nationale. Cela comprend la détection des cyberintrusions, la sécurisation des communications et l'analyse d'énormes quantités de données de renseignement. Par exemple, l'Agence pour la cybersécurité et la sécurité des infrastructures (CISA) utilise SentinelOne, une plateforme avancée de détection et de prévention des cybermenaces basée sur l'IA, afin de permettre une cyberdéfense à l'échelle du gouvernement.
#2. L'IA dans la sécurité des entreprises
Les entreprises et les organisations adoptent la détection des menaces basée sur l'IA afin de protéger leurs données sensibles et leurs infrastructures critiques. Ces entreprises utilisent l'IA pour surveiller le comportement des employés et le trafic réseau à la recherche de signes de menaces internes. Par exemple, Aston Martin, l'un des plus grands constructeurs de voitures de sport de luxe, a remplacé son ancien système de sécurité par SentinelOne afin de protéger un siècle d'héritage automobile.
#3. L'IA dans la sécurité publique
Les initiatives en matière de sécurité publique, telles que la surveillance et la détection des anomalies, ont de plus en plus recours à l'IA. Les agences de sécurité publique ou les organismes publics déploient l'IA pour analyser les flux vidéo des caméras de sécurité afin d'identifier en temps réel les activités suspectes ou les personnes non autorisées. Un exemple en est l'un des plus grands systèmes scolaires K-12 aux États-Unis, basé dans le Nebraska, qui utilise des solutions telles que SentinelOne pour protéger ses divers appareils connectés sous MacOS, Windows, Chromebooks et mobiles contre les menaces modernes.
#4. Exploitez la puissance de l'IA pour la détection des menaces
Après avoir lu cet article, vous en savez désormais davantage sur la détection des menaces basée sur l'IA. Nous avons expliqué comment fonctionne la détection des menaces basée sur l'IA, les technologies clés impliquées et comment vous pouvez mettre en œuvre l'IA dans votre système de détection des menaces existant. Enfin, vous avez découvert les avantages, les défis et quelques cas d'utilisation concrets de la détection des menaces basée sur l'IA.
Comme les cybercriminels font constamment évoluer leurs stratégies d'attaque, vous avez besoin d'une solution qui ne repose pas uniquement sur un ensemble de règles et de modèles prédéfinis. L'utilisation d'algorithmes d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond peut vous aider à résoudre ce problème tout en offrant plus de précision, d'évolutivité et de flexibilité. SentinelOne est l'une des plateformes de sécurité les plus connues qui peut répondre à tous vos besoins en matière de détection des menaces basée sur l'IA.
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Get a DemoFAQ sur la détection des menaces par l'IA
Les systèmes de détection des menaces basés sur l'IA traitent souvent de grandes quantités de données personnelles et organisationnelles, ce qui soulève des questions de sécurité. Il est important de s'assurer que ces systèmes respectent les réglementations en matière de confidentialité des données, telles que le RGPD ou le CCPA, et de mettre en œuvre des techniques d'anonymisation des données lorsque cela est nécessaire.
L'IA analyse rapidement de grandes quantités de données et identifie les modèles indiquant un comportement malveillant, ce qui améliore le processus de détection des menaces. Alors que les méthodes traditionnelles s'appuient sur des règles statiques, l'IA peut détecter de nouvelles menaces en apprenant continuellement à partir de nouvelles données.
Voici quelques-unes des applications courantes de l'IA dans la détection des menaces :
- Identification des attaques de phishing.
- Repérage des menaces internes.
- Protection des terminaux.
- Surveillance du trafic réseau à la recherche d'activités suspectes.
Oui, l'IA peut être adaptée aux besoins des petites entreprises. De nombreux outils de sécurité basés sur l'IA dans le cloud, tels que SentinelOne, offrent des solutions rentables. Ils sont faciles à déployer et à entretenir, ce qui rend la sécurité avancée accessible aux petites entreprises.
