AI/ML est le chevalier pour sauver la journée contre les menaces de cybersécurité

Les organisations d’aujourd’hui recherchent des outils, des méthodes et une expertise de sécurité qui peuvent aider à détecter les menaces Zero-day. Les outils de sécurité doivent repérer les attaques en notant simplement les activités anormales. Avec l’augmentation des attaques de surface d’entreprise, il devient très difficile d’identifier les menaces potentielles et au moment où des stratégies sont développées pour les contrer, les attaques auraient causé des dommages importants. Au quotidien, les équipes de cybersécurité rencontrent un grand nombre d’alertes difficiles à analyser et le nombre énorme d’appareils connectés dans les organisations a rendu la tâche encore plus difficile. L’intelligence artificielle (IA) ainsi que les outils basés sur l’apprentissage automatique (ML) ont été d’une grande aide pour les équipes de sécurité de l’information afin de réduire les risques de violation et d’améliorer leur posture de sécurité de manière efficace et efficiente.

Selon un rapport du Capgemini Research Institute, 61 % des organisations déclarent qu’elles ne seront pas en mesure d’identifier les menaces critiques sans IA, tandis que 69 % pensent que l’IA sera nécessaire pour répondre aux cyberattaques. En effet, le marché de l’IA dans la cybersécurité devrait atteindre 46,3 milliards de dollars d’ici 2027. AL & ML sont conçus et développés de manière à continuer à apprendre au fil du temps, en tirant des solutions de l’analyse des données passées et des incidents. Les historiques de comportement créent des profils sur les utilisateurs, les actifs et les réseaux, permettant à l’IA de détecter et de répondre aux écarts par rapport aux normes établies. Grâce à cela, ils analysent des milliards d’événements et alertent sur les menaces présentes et à venir. Il a aidé à identifier les logiciels malveillants exploitant les vulnérabilités du jour zéro pour identifier les comportements à risque pouvant conduire à une attaque de phishing ou au téléchargement de code malveillant.

L’intelligence artificielle dans la cybersécurité est bénéfique car elle améliore la façon dont les experts en sécurité analysent, étudient et comprennent la cybercriminalité. Il améliore les technologies de cybersécurité que les entreprises utilisent pour lutter contre les cybercriminels et aide à assurer la sécurité des organisations et des clients. Bien que l’IA et le ML présentent de nombreux avantages, il est également très important de les former correctement avec les bonnes données directionnelles, ce qui aidera à identifier et à arrêter les attaques et à protéger les données organisationnelles sensibles.

Les systèmes d’IA/ML peuvent aider dans les domaines clés suivants :

• Déduction rapide des anomalies et des menaces à partir de son apprentissage et de son analyse

• Détecter et identifier des schémas précis liés à la fraude

• Les systèmes d’IA peuvent être formés pour identifier les bons bots et bloquer les malveillants

• L’IA peut être utilisée pour automatiser la découverte de tous les appareils et applications clés

• Pour gérer les alertes de sécurité de manière appropriée, les systèmes alimentés par l’IA peuvent aider à répondre aux incidents

Avantages de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique

Les équipes ou organisations informatiques peuvent bénéficier des avantages suivants en intégrant l’IA et le ML dans leurs programmes de cybersécurité

Détection rapide des menaces et des alertes: Avec de plus en plus d’apprentissage, les outils AL & ML deviennent de plus en plus rapides pour détecter, analyser et signaler les menaces. Ils le font en quelques secondes, ce qui n’est pas possible manuellement. De plus, ils peuvent mettre en œuvre des correctifs et remédier aux menaces en temps quasi réel, ce qui améliore considérablement les temps de réponse.

Réduction des coûts informatiques: L’IA et l’apprentissage automatique réduisent les efforts nécessaires pour détecter et répondre aux cybermenaces, ce qui en fait des technologies rentables. La réduction moyenne des coûts est de 12 %, certaines organisations réduisant leurs coûts de plus de 15 %, selon le rapport de Capgemini.

Les cyberanalystes pour être plus efficaces: Les cyber-analystes n’ont pas à parcourir manuellement les journaux de données, AL & ML le font pour eux en décrétant la charge de travail. Ces technologies peuvent alerter les cyber-analystes d’une attaque tout en classant le type d’attaque afin de mieux les préparer à apporter la bonne réponse. Grâce à cela, les cyber-analystes sont mieux placés pour gérer et contrer les menaces les plus complexes qui se présentent à eux.

Protéger les niveaux macro et micro de l’infrastructure organisationnelle: Avec le temps, l’IA et le ML apprennent davantage et deviennent plus forts pour faire face aux menaces complexes. Avec la combinaison de l’apprentissage passé et des situations présentes, ils deviennent plus compétents pour identifier les activités suspectes. Ils améliorent la posture de sécurité globale de l’organisation en créant des barrières plus efficaces que celles qui peuvent être obtenues à l’aide de méthodes manuelles.

A propos de l’auteur:

Gaurav Ranade est CTO chez RAH Infotech.