L’intelligence artificielle commence à être utilisée pour la protection des systèmes du monde entier, et cette tendance devrait s’intensifier. Le potentiel de l’IA promet de révolutionner la sécurité des réseaux avec de nouvelles méthodes de détection des menaces, et de protection des infrastructures numériques, réduisant ainsi la charge de travail manuel des équipes informatiques. En outre, les cybercriminels adoptant de plus en plus l’IA pour créer des attaques plus sophistiquées, les organisations doivent utiliser ces IA pour garder une longueur d’avance. Vincent Lomba, responsable de la cybersécurité des produits Alcatel-Lucent Enterprise, soulève une question : quelle est l’efficacité de l’IA dans ce domaine ?
Rationalisation des systèmes de cybersécurité
Les systèmes de sécurité des réseaux basés sur l’IA sont très éloignés des méthodes bien établies d’identification des activités malveillantes sur un réseau. Les systèmes de détection basés sur des signatures ne génèrent des alertes que lorsque est identifiée une correspondance exacte avec un indicateur répertorié d’une attaque. Mais à la moindre variante, le système ne pourra pas les détecter.
L’alternative est d’utiliser un système basé sur la détection des anomalies comportementales, générant des alertes lorsque l’activité sort d’un « comportement
normal ». Bien que ce système offre une meilleure surveillance du réseau, il n’est pas exempt de défauts, le principal étant sa tendance à générer des faux positifs alors qu’aucune cyberattaque n’existe.
Par ailleurs, ces deux systèmes requièrent une intervention manuelle importante. Les équipes informatiques doivent constamment mettre à jour la base de données des systèmes de détection basés sur des scénarios ou comportements déjà vus pour s’assurer que les nouvelles techniques d’attaque seront reconnues comme des activités malveillantes. Elles doivent constamment passer au crible les alertes générées par un système basé sur les anomalies, à la recherche de véritables menaces.
De ce fait, l’IA représente un moyen de rationaliser les systèmes de cybersécurité en permettant une détection plus rapide et plus précise des cybermenaces. En traitant de grandes quantités de données, les systèmes d’IA peuvent identifier des modèles et des comportements inhabituels en temps réel, un avantage clé pour les organisations qui veulent lutter efficacement contre les cyberattaques.
Les bénéfices de l’IA
Réduction de la charge de travail : les outils basés sur l’IA peuvent réduire considérablement la charge de travail des équipes informatiques. Ils contribuent aussi à diminuer le nombre de fausses alertes générées par les systèmes de surveillance, permettant au personnel chargé de la cybersécurité de rester vigilant sans être débordé. Ainsi, les équipes peuvent se concentrer sur des tâches plus complexes et stratégiques.
Une protection renforcée : L’IA offre également une protection accrue contre les cyberattaques. Contrairement aux méthodes de détection traditionnelles basées sur les signatures, qui peinent à identifier les vulnérabilités de type zero-day, l’IA excelle dans la reconnaissance des menaces émergentes en se basant sur le comportement et les modèles. Ceci, associé à des capacités de réaction en temps quasi réel, limite la marge de manœuvre des attaquants qui tenteraient de s’infiltrer dans un système pour y causer des dommages.
Une plus grande évolutivité et adaptabilité : l’IA offre aux organisations une plus grande flexibilité. Les équipes de sécurité peuvent rapidement réagir face à des niveaux de menace accrus ou à un comportement inhabituel du réseau sans avoir à faire appel à plus de personnel.
Supervision humaine
Bien que l’IA offre de nombreux avantages, il est essentiel de reconnaître l’importance d’une supervision humaine dans le domaine de la cybersécurité. L’IA ne doit pas remplacer les experts en cybersécurité, mais plutôt être vue comme un outil essentiel pour les aider à mener à bien leurs activités quotidiennes.
Les systèmes d’IA peuvent traiter et analyser des données rapidement, mais ils dépendent toujours des humains pour valider les résultats, affiner les modèles et prendre les décisions, en particulier lorsqu’il s’agit de cybermenaces complexes. La sécurité des données sensibles et de l’infrastructure technologique d’une organisation est un enjeu majeur. C’est pourquoi l’implication humaine est essentielle pour garantir le bon fonctionnement de l’IA et le respect des procédures.
Atténuer les risques de l’IA
Si l’IA peut améliorer la cybersécurité, elle fait émerger de nouveaux défis qu’il convient d’adresser, tels que l’implication humaine notamment pour la prise de décision.
Précision des données : La pertinence des données sur lesquelles les systèmes d’IA sont formés constitue une préoccupation majeure. L’efficacité de l’IA est largement déterminée par la qualité des données qu’elle utilise pour apprendre. Si les données d’entraînement sont incomplètes ou biaisées, le système peut produire des résultats inexacts, tels que des faux-positifs, ou un sentiment trompeur de sécurité en cas de faux-négatifs dûs à la non-détection d’agents malveillants. Pour prévenir cela, les organisations doivent évaluer rigoureusement les données qui alimentent leurs modèles d’IA.
Confidentialité : c’est une notion importante à prendre en considération. Les systèmes d’IA s’appuient sur des données réelles pour surveiller l’activité du réseau et identifier les anomalies. Ces données doivent être protégées par l’anonymisation ou d’autres techniques assurant la confidentialité afin d’éviter toute utilisation abusive – et doivent être supprimées lorsqu’elles ne sont plus nécessaires.
Consommation de ressources : la mise en œuvre de modèles d’IA, en particulier à grande échelle, peut être exigeante en termes de consommation d’énergie et d’eau nécessaires pour la maintenance des systèmes et in fine, augmente l’empreinte environnementale. En optimisant la fréquence de recyclage des modèles d’IA, les organisations peuvent réduire la consommation des ressources. En outre, elle sera plus faible une fois le modèle entraîné.
Conformité : la récente publication de l’IA Act par l’Union Européenne impose un cadre strict d’utilisation acceptable des IA. Ainsi, toute utilisation doit respecter un certain nombre d’exigences quant aux données traitées, aux domaines d’application, et aux décisions prises consécutives des données traitées par une IA. L’usage de l’IA en cyber sécurité n’échappe pas à ce besoin de conformité.
Conclusion
Si l’IA offre de considérables avantages en matière de cybersécurité, elle présente également des défis qu’il convient de relever pour garantir une mise en œuvre sûre, efficace, et conforme. La technologie peut réduire considérablement la charge de travail des équipes, améliorer la sécurité des réseaux grâce à une détection plus rapide et plus précise des anomalies, et s’adapter à l’évolution des menaces. Toutefois, sans données de haute qualité, sans mesures de protection des données sensibles, et sans une gestion rigoureuse des ressources, ces avantages peuvent être réduits à néant.
Même si l’IA est un outil précieux, elle ne se substitue pas pour autant à l’expérience et à l’expertise humaines.
Le déploiement de modèles d’IA doit être soigneusement géré par des professionnels de la cybersécurité afin de tirer pleinement parti de ses capacités tout en minimisant les risques.
