Applications d’apprentissage automatique dans l’espace de la cybersécurité
L’apprentissage automatique est l’un des domaines les plus en vogue de la science des données. Ce sous-ensemble de l’intelligence artificielle permet à un système d’apprendre à partir de données et de faire des prédictions précises, d’identifier des anomalies ou de faire des recommandations à l’aide de différentes techniques.
Les techniques d’apprentissage automatique extraient des informations de grandes quantités de données et les transforment en précieuses connaissances commerciales. Alors que la plupart des industries utilisent ces techniques, elles sont particulièrement importantes dans les secteurs de la finance, du marketing, de la santé, de la vente au détail et de la cybersécurité.
L’apprentissage automatique peut également répondre aux nouvelles cybermenaces. Il existe de nombreux types de cyberattaques, telles que l’injection de langage de requête structuré (SQL), le phishing, les attaques de scripts intersites, les logiciels malveillants, l’ingénierie sociale, les attaques de l’homme du milieu, les attaques par déni de service distribué et les ransomwares. Les organisations utilisent l’apprentissage automatique pour évaluer en permanence les données, trouver des modèles qui pourraient entraîner des attaques potentielles et les atténuer.
Utilisations typiques des techniques d’apprentissage automatique
Entre autres choses, l’apprentissage automatique est souvent utilisé pour identifier les anomalies en surveillant le comportement du réseau, en évitant d’accéder à des sites Web nuisibles et en détectant des logiciels malveillants jusque-là inconnus. Ces méthodes peuvent également protéger les données dans les environnements cloud. La détection des intrusions, la classification des logiciels malveillants et l’analyse du réseau sont les principales utilisations de sécurité de l’apprentissage automatique.
Pour ceux qui se trouvent dans des espaces de sécurité, la mauvaise qualité des données utilisées pour former les méthodes – ou le manque total de données – présente de sérieux défis. Les conséquences potentiellement graves d’une erreur rendent les exigences de précision élevées dans cette industrie.
Vous trouverez ci-dessous quelques-unes des utilisations les plus pertinentes de l’apprentissage automatique pour la sécurité :
- Surveillance des e-mails en temps réel. L’apprentissage automatique utilise des techniques de traitement du langage naturel et de détection d’anomalies pour analyser le contenu des e-mails et identifier les tentatives de phishing.
- Lutte contre les robots. Les robots génèrent un quart du trafic Web, et certains peuvent même prendre le contrôle d’une application et exécuter des activités malveillantes spécifiques. Les techniques d’apprentissage automatique appliquées pour identifier les bots peuvent varier, mais les plus pertinentes sont le taux de réponse, la variabilité des messages et l’identification des modèles temporels.
- Détection des logiciels malveillants. Les logiciels malveillants polymorphes peuvent s’adapter aux contre-mesures de sécurité. Différentes techniques d’apprentissage automatique sont utiles pour lutter contre ce type de logiciels malveillants, notamment les machines à vecteurs de support, les réseaux de neurones convolutifs et les arbres de décision.
Comment l’apprentissage automatique peut améliorer la sécurité
Voici quatre façons d’utiliser l’apprentissage automatique pour renforcer la sécurité :
1) Utiliser l’analyse prédictive à la source des menaces de sécurité potentielles.
Les organisations ont besoin d’une visibilité globale des menaces possibles, classées par ordre de priorité par impact possible et occurrence potentielle. Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent aider à l’identification des menaces et à l’évaluation des menaces prioritaires à un niveau élevé de sophistication.
2) Empêchez les violations basées sur l’injection SQL en apprenant comment les attaquants modifient le code pour contourner l’authentification.
L’injection SQL est l’une des techniques les plus populaires utilisées par les attaquants pour pénétrer les réseaux des organisations. Ce type de cyberattaque insère un code malveillant dans un serveur SQL pour divulguer des informations.
Les violations d’injection SQL sont difficiles à suivre et à corriger. L’une des approches les plus efficaces pour lutter contre ce type de menace de cybersécurité consiste à mettre en œuvre un cadre de sécurité d’entreprise avec des scénarios spécifiques qui piègent, arrêtent et éliminent le code infecté.
3) Éliminez les attaques par mot de passe compromis avec des modèles basés sur les risques qui valident l’identité de l’utilisateur en fonction de l’analyse des modèles de comportement.
L’apprentissage automatique utilise des algorithmes basés sur des contraintes et des correspondances de modèles, qui aident à détecter des modèles dans la façon dont les gens se connectent aux systèmes et aux machines contenant des informations sensibles.
Les attaques par mot de passe sont une forme d’attaque dans laquelle un acteur malveillant vole des mots de passe avec divers programmes et outils de piratage de mots de passe. Il existe différents types d’attaques par mot de passe, comme les attaques par force brute, les attaques par dictionnaire et les attaques par enregistreur de frappe. L’apprentissage automatique permet à la technologie d’apprendre le comportement des utilisateurs grâce à un modèle basé sur les risques. Empêcher d’autres utilisateurs d’usurper l’identité d’utilisateurs réels à l’aide de mots de passe volés peut réduire considérablement les attaques par mot de passe compromis.
4) Utilisation de modèles de notation des risques pour maintenir les paramètres de sécurité de l’entreprise.
Les modèles de notation des risques sont utiles pour planifier et mettre en œuvre rapidement des stratégies de croissance dans une organisation couvrant plusieurs régions géographiques. Ces modèles peuvent également faire évoluer rapidement les cadres de sécurité, facilitant ainsi les évaluations des menaces sur de nombreux sites.
L’apprentissage automatique permet aux ressources informatiques d’accélérer le développement d’outils de sécurité, tels que l’authentification multifacteur, puis de les faire évoluer à l’échelle mondiale.
En conclusion, l’apprentissage automatique est une technologie transformatrice qui a révolutionné la cybersécurité et recèle un immense potentiel pour l’avenir. Sa capacité à analyser de grandes quantités de données, à identifier des modèles et à faire des prédictions précises a ouvert de nouvelles possibilités dans divers domaines, tels que la santé, la finance, les transports et bien d’autres.