Toutes les applications d'IA ne sont pas sûres, et beaucoup sont vulnérables. L'IA est comme un couteau suisse : si elle tombe entre de mauvaises mains, les dégâts qu'elle peut causer sont désastreux.
Les autorités nationales chargées de la sécurité technologique ont mis en garde les utilisateurs du monde entier dans leurs derniers avis sur les problèmes techniques liés à l'IA, tels que les attaques adversaires, l'empoisonnement des données, les injections de prompt, les inversions de modèles et les exploits d'hallucination. L'IA est considérée comme un symbole d'innovation, mais elle peut également être utilisée pour lancer des cybermenaces sophistiquées. Les cyberattaques basées sur l'IA ciblent des secteurs tels que les télécommunications, la santé, la fintech et l'informatique, et s'en prennent même aux gouvernements.
Ce guide examine le fonctionnement des cyberattaques basées sur l'IA, leurs différents types et les moyens de les prévenir.
Que sont les cyberattaques basées sur l'IA ?
En termes simples, une cyberattaque basée sur l'IA est une menace lancée par une personne qui utilise l'IA pour la concevoir et la déployer. Par exemple, si une personne utilise l'IA pour écrire un code malveillant et l'injecter dans les applications des appareils des utilisateurs, il s'agit d'un exemple de cyberattaque générée par l'IA.
L'IA peut être utilisée pour mener des recherches, repérer les victimes et les menaces, et conseiller les utilisateurs sur la manière de collecter des données personnelles et sensibles. Lorsque les auteurs de menaces parviennent à contourner les lois de censure et les biais des modèles de l'IA, ils peuvent faire courir un grand danger aux écosystèmes mondiaux.
Les services d'IA peuvent aider les acteurs malveillants à masquer leur identité, à provoquer des violations de données et à mieux couvrir leurs traces dans le monde numérique. Ils peuvent poser des questions et obtenir de l'aide en recevant des réponses à des décisions critiques, notamment en matière juridique. Les services d'IA peuvent également contribuer à protéger les personnes contre les contacts illégaux et médicaux.
Comment les cybercriminels utilisent-ils l'IA pour mener leurs attaques ?
Les cybercriminels peuvent utiliser l'IA pour améliorer leurs performances en matière d'attaques et modifier leurs voies d'attaque. L'IA peut être utilisée pour modifier et s'adapter en temps réel aux techniques de détection des menaces IA et rendre leurs attaques plus difficiles à détecter, même avec les derniers outils de cybersécurité. La technologie IA peut aider les attaquants à lancer leurs attaques beaucoup plus rapidement avant que les organisations ne puissent réagir. Elle peut augmenter leur niveau de sophistication et, au fil du temps, contourner les techniques d'évasion modernes. L'IA peut aider les attaquants à documenter toutes les mesures de sécurité prises par les organisations pour se défendre contre leurs tactiques et à créer des contre-stratégies pour les contrer.
Les GPT malveillants peuvent produire des textes intelligents en réponse aux demandes des utilisateurs et leur compliquer la tâche lorsqu'ils doivent faire face à des attaques. Les ransomwares basés sur l'IA constituent un véritable problème, et les attaquants peuvent utiliser diverses techniques d'IA et d'apprentissage automatique pour cibler différentes opérations commerciales et différents domaines de développement de modèles. Les attaques par empoisonnement des données consistent à injecter des informations fausses ou trompeuses dans les ensembles de données d'entraînement afin d'affecter la précision et l'objectivité du modèle de l'organisation. Certaines attaques peuvent apporter des modifications subtiles aux données du modèle, provoquer des erreurs de classification et même altérer les paramètres et les structures du modèle des cibles.
Types courants de cyberattaques basées sur l'IA
Voici les types les plus courants de cyberattaques basées sur l'IA :
Attaques d'ingénierie sociale
Les attaques d'ingénierie sociale basées sur l'IA sont de plus en plus courantes. Les algorithmes d'IA peuvent être utilisés pour effectuer des recherches, rédiger des e-mails soigneusement élaborés et convaincants, et manipuler le comportement humain. Ils peuvent convaincre les cibles de transférer de l'argent et la propriété d'actifs de grande valeur. Les e-mails générés par l'IA peuvent convaincre les cibles d'accorder l'accès à des systèmes et les persuader de divulguer des informations sensibles. Les pirates peuvent développer et adopter des personnalités spécifiques et créer des scénarios réalistes qui attirent véritablement l'attention. Ils peuvent rédiger des messages personnalisés et créer des ressources multimédias telles que des séquences vidéo, des enregistrements audio et d'autres éléments.
Deepfakes
Les attaquants peuvent créer des deepfakes qui apparaissent couramment sur Internet et imitent des personnalités officielles. Les campagnes de désinformation et les fausses nouvelles sont de plus en plus courantes dans le cadre d'incidents très médiatisés. Par exemple, un attaquant peut utiliser des images existantes d'une entité officielle de l'organisation et créer des séquences vidéo et des enregistrements vocaux falsifiés. Il peut utiliser l'IA pour imiter la voix de cette personne, cloner son visage et lui demander d'effectuer des actions spécifiques ou de donner des instructions. Tous les autres membres de l'organisation se laisseront prendre, car ces deepfakes sont hyperréalistes et personne ne peut faire la différence entre les faux et les vrais.
Malwares basés sur l'IA et robots de scraping
Les cyberattaquants équipent les logiciels malveillants de capacités d'IA afin d'échapper aux logiciels de détection et de s'adapter aux contre-mesures. Les logiciels malveillants basés sur l'IA peuvent tirer des leçons des attaques qui ont échoué, ajuster leur comportement et trouver automatiquement de nouvelles vulnérabilités. Les robots de scraping basés sur l'IA peuvent également échapper aux méthodes standard de détection des robots, telles que les CAPTCHA et les limiteurs de débit. Ces robots récupèrent de grandes quantités de données sensibles sur les sites web, notamment des données personnelles et concurrentielles. Ils imitent les habitudes de navigation humaines, font tourner des proxys pour leur IP et modulent leur timing pour éviter les avertissements de sécurité. Cela les rend très dangereux pour les entreprises qui stockent des informations sur leurs clients ou des données confidentielles en ligne.
Comment détecter les cybermenaces basées sur l'IA ?
Les cyberattaques basées sur l'IA nécessitent du matériel de surveillance avancé et des outils d'analyse comportementale. Recherchez les modèles d'utilisation du réseau, les demandes d'accès aux données ou les tentatives de connexion inhabituels qui peuvent être caractéristiques d'une activité alimentée par l'IA. Étant donné que les attaques alimentées par l'IA sont susceptibles d'être exécutées à la vitesse d'une machine, tout pic inhabituel de volume ou de taux d'activité doit immédiatement déclencher une alerte.
Utilisez des outils de détection des anomalies qui créent des normes de pratiques quotidiennes et identifient les variations. Ils doivent surveiller l'activité des utilisateurs et du système selon plusieurs axes différents en même temps. Par exemple, un compte qui ouvre des ensembles de ressources anormaux ou qui le fait en dehors des heures de pointe peut indiquer des attaques basées sur l'IA.
Procédez à des tests incrémentiels et itératifs des défenses : les systèmes d'IA effectuent des tests progressifs avant de lancer une attaque massive. Utilisez des systèmes leurres pour attirer et exposer les attaquants IA sans risquer de perdre des actifs tangibles, et apprenez leurs tactiques.
Examinez systématiquement les journaux d'authentification à la recherche de schémas de déplacement impossibles ou d'accès simultanés à partir de deux géolocalisations. Les environnements IA peuvent tenter de contourner le blocage géospatial via des réseaux distribués. Vous devez également rechercher des schémas d'exfiltration de données anormaux, car les attaques IA exfiltrent les données selon des schémas conçus pour éviter les outils de détection basés sur le volume.
Meilleures pratiques pour prévenir les cyberattaques alimentées par l'IA
La première étape pour prévenir les cyberattaques alimentées par l'IA consiste à connaître les tactiques utilisées par les criminels pour améliorer leurs compétences et provoquer des violations de données. Les algorithmes d'IA peuvent résoudre les CAPTCHA comme les humains et voler des informations sensibles en piratant des comptes. Les pirates peuvent utiliser l'IA pour cracker des mots de passe, lancer des attaques par force brute et s'introduire de force dans les réseaux et les systèmes.
Ils peuvent également utiliser l'IA pour écouter vos frappes au clavier, analyser vos habitudes passées et deviner vos mots de passe avec une précision pouvant atteindre 95 %. L'empreinte audio est une autre tactique utilisée par les cybercriminels pour cloner votre voix et l'utiliser contre votre famille et vos amis. Maintenant que vous connaissez certaines des utilisations courantes de l'IA, vous pouvez prévenir les cyberattaques basées sur l'IA. Voici quelques moyens d'y parvenir :
Activez l'authentification multifactorielle
L'authentification multifactorielle ajoute un niveau de sécurité supplémentaire que l'IA ne peut pas contourner. Votre attaquant devra accéder à plusieurs appareils et pourra basculer entre différentes formes d'identification. Cela rend le piratage de vos comptes beaucoup plus difficile. Vous pouvez utiliser une combinaison de données biométriques, d'applications d'authentification et de mots de passe à usage unique. Même si un pirate parvient à deviner votre mot de passe et à s'introduire dans votre compte dès sa première tentative, les couches de défense supplémentaires le bloqueront.
Utilisez des mots de passe forts
Les mots de passe forts étaient déjà nécessaires avant l'ère de ChatGPT. Mais aujourd'hui, vous avez besoin de mots de passe ultra-forts. Cela signifie que vous devez créer des mots de passe comprenant un mélange de lettres, de chiffres et de symboles. Utilisez des caractères spéciaux et créez des mots de passe de plus de 15 caractères. N'utilisez pas le même mot de passe pour tous vos comptes et ne réutilisez jamais vos mots de passe. Si vous ne parvenez pas à vous souvenir de tous vos mots de passe, commencez à utiliser un gestionnaire de mots de passe et n'enregistrez jamais vos mots de passe dans votre navigateur web.
Renforcez la sécurité de votre appareil mobile
Désactivez le paramètre de connexion automatique au Wi-Fi et utilisez toujours un VPN. Vous devez également activer l'option permettant d'effacer à distance les données de votre téléphone en cas de vol. Ne stockez jamais vos données sur votre téléphone portable. Les appareils mobiles sont connus pour être moins sûrs que les ordinateurs portables et les ordinateurs de bureau. Vous devez donc mettre en œuvre les meilleures mesures de cybersécurité lorsque vous les utilisez. Ne partagez pas vos informations personnelles sur les réseaux sociaux ou sur des comptes en ligne où votre numéro de téléphone est partagé avec d'autres personnes. Essayez de ne pas divulguer votre numéro de téléphone en ligne, car votre téléphone peut être le point d'entrée vers votre compte de messagerie et d'autres comptes.
Mettez à jour et appliquez des correctifs régulièrement
Les outils d'attaque automatisés basés sur l'IA sont entraînés à partir de données fournies, donc si vous mettez constamment à jour vos systèmes réseau et les informations des utilisateurs, l'IA ne pourra pas les exploiter aussi rapidement. Veillez à mettre à jour régulièrement vos logiciels et à corriger les vulnérabilités, à réparer les derniers bugs et à passer aux systèmes d'exploitation les plus récents. Ces mesures simples peuvent atténuer une multitude de vulnérabilités que les pirates informatiques sont connus pour exploiter afin d'accéder à vos appareils.
Comment réagir aux cybermenaces alimentées par l'IA ?
Les organisations doivent appliquer des protocoles et des processus de vérification rigoureux pour lutter contre la fraude financière liée au phishing et aux escroqueries par deepfake basées sur l'IA. Elles doivent mettre en œuvre des technologies d'analyse comportementale, suivre les modèles de transactions inhabituels et former au mieux leurs employés à reconnaître les demandes frauduleuses.
Elles doivent également travailler sur leur plan d'intervention en cas d'incident afin de minimiser les dommages potentiels. Il est tout aussi important de savoir comment prévenir les cyberattaques alimentées par l'IA. Un bon plan d'intervention en cas d'incident lié à l'IA comprendra des mesures immédiates pour isoler les systèmes affectés. Il devrait également les aider à analyser les violations afin de prévenir de futurs incidents et à communiquer des stratégies pour gérer les relations externes.
L'étape suivante consiste à mettre en œuvre des contrôles d'accès et un cryptage solides pour protéger les données sensibles. Les entreprises doivent former leur personnel à reconnaître et à réagir aux nouvelles menaces liées à l'IA.
Elles doivent utiliser des solutions de détection des menaces et de sécurité basées sur l'IA pour réagir en temps réel aux cyberattaques liées à l'IA. L'application régulière de correctifs et la mise à jour régulière de leurs systèmes peuvent atténuer les vulnérabilités potentielles. De plus, lorsqu'ils sont confrontés à des deepfakes ou à des escroqueries d'ingénierie sociale, il est recommandé aux employés de vérifier auprès de la personne concernée plutôt que d'approuver simplement les demandes. Toutes ces mesures peuvent aider à faire face et à réagir aux cybermenaces basées sur l'IA.
Améliorez votre veille sur les menaces
Découvrez comment WatchTower, le service de chasse aux menaces de SentinelOne, peut vous apporter de meilleures informations et vous aider à déjouer les attaques.
En savoir plusExemples concrets de cyberattaques basées sur l'IA
En 2019, des pirates informatiques ont utilisé une technologie vocale basée sur l'IA pour imiter la voix d'un PDG et ont trompé un cadre financier qui a transféré 243 000 dollars sur un faux compte. L'IA a parfaitement imité le débit, l'accent et le ton de la voix, rendant la supercherie presque impossible à détecter.
Un autre exemple concerne des attaques de spear phishing utilisant l'IA contre de grandes entreprises. L'IA a parcouru les profils des réseaux sociaux afin de concevoir des messages personnalisés sur les événements récents de l'entreprise et a utilisé une terminologie industrielle correcte. Le taux de réussite de ces attaques était près de trois fois supérieur à celui des attaques de phishing classiques.
HP Wolf Security a également découvert que des pirates informatiques utilisaient l'IA pour générer des logiciels malveillants, écrire des scripts malveillants et les injecter dans des bases de code. Les acteurs malveillants ont également intégré des logiciels malveillants dans des fichiers image et les ont utilisés dans le cadre de campagnes de malvertising. HP a constaté que les campagnes ChromeLoader gagnaient en importance et que les logiciels malveillants étaient chargés dans les extensions de navigateur, prenant le contrôle des sessions de navigation des victimes et redirigeant leurs recherches vers des sites contrôlés par les attaquants.
Atténuez les cyberattaques basées sur l'IA avec SentinelOne
SentinelOne peut cartographier les chemins d'attaque grâce à sa technologie brevetée Storylines, corréler les événements de sécurité et reconstruire des chronologies historiques pour une analyse plus approfondie. Son moteur de sécurité offensive avec des chemins d'exploitation vérifiés peut prédire les attaques avant qu'elles ne se produisent. SentinelOne peut également corriger les vulnérabilités critiques en un seul clic et annuler les modifications non autorisées.
Contrairement aux solutions traditionnelles basées sur les signatures, l'IA comportementale de SentinelOne reconnaît les actions malveillantes plutôt que les modèles de code connus, ce qui la rend particulièrement efficace contre les nouvelles menaces liées à l'IA. La plateforme contient automatiquement les menaces dès leur détection, empêchant ainsi les mouvements latéraux et l'exfiltration de données.
SentinelOne peut lutter contre les logiciels malveillants basés sur l'IA, les ransomwares, les zero-days, le phishing, l'ingénierie sociale et d'autres cybermenaces. Il permet de protéger les terminaux et détecte les indicateurs de compromission subtils pour tous les utilisateurs et tous les appareils. SentinelOne utilise également la détection des menaces par IA et la surveillance continue, qui ne nécessitent aucune supervision humaine. Il traite également les silos de sécurité et peut garantir une conformité constante avec les cadres réglementaires tels que SOC 2, HIPAA, NIST, CIS Benchmark et autres. Les informations mondiales sur les menaces de SentinelOne sont toujours à jour et, lorsqu'elles sont combinées avec Purple AI, son analyste en cybersécurité basé sur l'IA générique, les organisations peuvent obtenir les dernières informations en matière de sécurité. Son CNAPP sans agent aide les entreprises à atteindre une sécurité holistique, et SentinelOne peut effectuer des audits de sécurité cloud et des évaluations de vulnérabilité périodiques et réguliers.
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Conclusion
Les cyberattaques basées sur l'IA ne sont pas près de disparaître. Comme les pirates utilisent l'intelligence artificielle pour améliorer leurs compétences, les entreprises doivent également faire évoluer leur stratégie de sécurité. Une authentification forte, des mises à jour régulières, la formation du personnel et des systèmes de sécurité IA robustes offrent un système de protection multicouche permettant de détecter et de contrer ces attaques avancées. Si les attaques IA progressent, les technologies de sécurité évoluent également.
Vous devez comprendre comment les cybercriminels utilisent l'IA et les contrer avec leurs propres outils. Les défenses de votre organisation doivent être itératives et vous devez adopter une approche proactive en matière de sécurité.
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FAQs
Les cyberattaques basées sur l'IA sont tout type de menaces lancées, conçues ou créées à l'aide de l'IA. Il peut s'agir de menaces telles que des campagnes d'ingénierie sociale ou des e-mails de phishing rédigés à l'aide de l'IA. Il peut également s'agir d'outils utilisés pour automatiser certains aspects des attaques, tels que la recherche de victimes ou le contournement de mesures de sécurité spécifiques. Les attaques basées sur l'IA peuvent également découvrir des vulnérabilités potentielles, désactiver les opérations de sécurité et créer des logiciels malveillants capables de s'adapter et de rester indétectables au fil du temps.
Après avoir détecté une menace basée sur l'IA, mettez simultanément en quarantaine les systèmes affectés afin d'empêcher toute propagation supplémentaire. Activez votre équipe d'intervention en cas d'incident afin d'évaluer le vecteur d'attaque et de limiter les dommages. Conservez les preuves dans leur format d'origine pour les besoins de l'examen médico-légal pendant que vous éliminez le code malveillant. Surveillez le trafic réseau à la recherche de schémas inhabituels pouvant indiquer une activité continue. Identifiez les données qui ont pu être consultées et respectez toutes les exigences légales en matière de notification. Enfin, procédez à un examen approfondi après l'incident afin d'identifier les failles de sécurité et de prendre des mesures supplémentaires pour prévenir de telles attaques à l'avenir.
L'architecture Zero Trust contrecarre les attaques IA en authentifiant toute personne qui tente d'accéder aux ressources, quel que soit son emplacement ou sa position. Elle supprime la notion de réseau interne de confiance, considérant chaque demande d'accès comme malveillante. Grâce à une authentification stricte des identités, à un accès avec privilèges minimaux, à une micro-segmentation et à une surveillance continue, Zero Trust réduit considérablement la surface d'attaque accessible par la technologie IA. Zero Trust empêche la mobilité latérale entre les réseaux et limite les dégâts même lorsque les défenses de première ligne sont compromises.
Les cyberattaques basées sur l'IA se multiplient car elles améliorent considérablement les capacités des attaquants tout en réduisant l'expertise nécessaire. Ces outils peuvent analyser d'énormes ensembles de données pour trouver des vulnérabilités, s'adapter automatiquement aux efforts de défense et fonctionner en permanence sans intervention de l'opérateur. L'IA permet de mener des attaques d'ingénierie sociale hautement personnalisées à grande échelle et de créer des deepfakes réalistes à des fins frauduleuses. À mesure que les logiciels d'IA deviennent plus accessibles et plus avancés, même les attaquants les moins talentueux peuvent lancer des campagnes sophistiquées qui auraient auparavant nécessité des unités de piratage d'élite.
