Comment l’intelligence artificielle change le paysage de la cybersécurité

Recevez des mises à jour en temps réel directement sur votre appareil, abonnez-vous maintenant.

La numérisation rapide accélérée en raison de la pandémie a apporté de nombreux avantages, tels qu’une agilité commerciale et des expériences client améliorées. Mais il y a également eu des effets négatifs comme une vulnérabilité accrue aux menaces de cybersécurité pour vos données et applications.

Une cyberattaque est une tentative malveillante et délibérée de pénétrer dans les systèmes informatiques et d’information d’un individu ou d’une organisation, perturbant le réseau des victimes à des fins personnelles.

L’une des plus grandes préoccupations concernant le développement de l’intelligence artificielle est la probabilité que les attaquants militarisent l’IA et l’utilisent pour étendre et amplifier leurs cyberattaques. Les paysages de la cybercriminalité et de la cybersécurité évoluent rapidement et stimuler les développements de l’IA pour améliorer la cybersécurité sera un changement majeur pour se protéger contre les cyberattaques.

Examinons quelques-unes des façons dont l’IA modifie le paysage de la cybersécurité.

Détection des cybermenaces

L’apprentissage automatique (ML), un sous-ensemble de l’intelligence artificielle, permet la détection en temps réel des cybermenaces sur la base de l’analyse de données organisationnelles complètes. Les algorithmes d’apprentissage automatique s’adaptent et se mettent à jour en permanence pour identifier les menaces pesant sur votre système avant que ses vulnérabilités ne puissent être exploitées. Ces algorithmes comprennent tous les aspects de l’infrastructure et du réseau d’une organisation et les scénarios d’attaque possibles.

Grâce à l’apprentissage, à l’analyse des données et à la compréhension des modèles de comportement, les algorithmes peuvent détecter les anomalies dans le système et les déjouer avant qu’elles ne puissent attaquer.

Avec une formation et une mise à jour constantes, les algorithmes d’apprentissage automatique sauront mieux prédire et éliminer les cybermenaces.

Analyse comportementale des utilisateurs

À l’aide d’algorithmes d’IA et de ML, l’activité et le comportement des utilisateurs sur les appareils et les plates-formes Web peuvent être analysés pour comprendre leurs modèles de comportement. Tout écart ou activité inhabituelle sera alors immédiatement signalé comme suspect.

Les algorithmes recherchent des modèles d’utilisateurs tels que les heures de travail des employés, l’emplacement géographique utilisé pour se connecter au réseau, les ID d’appareil, les modèles de saisie ou de défilement sur ces appareils, etc.

Après avoir défini une référence pour le comportement normal des utilisateurs ou le trafic réseau pour votre entreprise, les algorithmes peuvent détecter les activités qui ne suivent pas ce modèle régulier et prendre des mesures supplémentaires.

Détection de fraude

Les techniques traditionnelles de détection de fraude reposent sur des règles prédéfinies, ce qui peut conduire à un grand nombre de faux positifs bloquant les transactions authentiques et augmentant la possibilité de perdre des clients. Des algorithmes d’apprentissage automatique sont utilisés pour améliorer ce processus grâce à leurs capacités à analyser de grandes quantités de données transactionnelles et de modèles individuels.

L’IA et le ML accélèrent la détection des fraudes en temps réel et réduisent considérablement les possibilités de faux positifs. La détection des fraudes basée sur l’IA est également capable de mettre en œuvre une analyse des causes profondes et de retracer l’origine des transactions frauduleuses jusqu’à leurs sources telles que les cartes de crédit ou les guichets automatiques.

Grâce aux avantages d’une détection améliorée des anomalies, l’IA aide les entreprises et les institutions financières à se forger une réputation digne de confiance et à améliorer les relations clients.

Gestion des identités et des accès

Les mots de passe sont une méthode de sécurité fragile, et ils sont souvent la seule barrière entre les pirates et les comptes d’utilisateurs. Lorsqu’il s’agit de définir et de mettre à jour des mots de passe, la plupart des gens ont tendance à utiliser les mêmes mots de passe sur différents comptes, à utiliser les mêmes mots de passe pendant de nombreuses années, à enregistrer leurs mots de passe dans un fichier de notes sur votre ordinateur, etc. Cette gestion laxiste des mots de passe facilite les cybercriminels pour accéder à nos différents comptes.

Alors que l’authentification biométrique a été introduite comme alternative aux mots de passe faibles, les cybercriminels ont également trouvé un moyen de tromper ce système. Des algorithmes d’intelligence artificielle sont en cours de développement pour renforcer l’authentification biométrique.

Pour empêcher les accès suspects, les algorithmes d’IA créent un modèle du visage des utilisateurs et identifient les modèles et les corrélations clés. L’algorithme fonctionnera également lorsque les utilisateurs se trouvent dans des zones peu éclairées ou portent des accessoires comme des chapeaux, ce qui en fait une méthode bien meilleure et sécurisée pour protéger vos comptes.

Détection de logiciels malveillants

Les logiciels malveillants sont des logiciels intrusifs qui incluent les virus, les chevaux de Troie, les ransomwares et les logiciels espions. Il est généralement transmis par courrier électronique sous la forme d’un lien ou d’un fichier et est conçu pour causer des dommages importants aux données et aux systèmes de votre organisation.

L’approche traditionnelle de ML utilisait l’ingénierie des fonctionnalités pour analyser et extraire les fonctionnalités du programme malveillant et les comparer à l’ensemble par défaut pour identifier s’il s’agit d’un programme nuisible. Mais cette méthode ne prend pas en considération l’évolution des formes de malware.

Des algorithmes d’apprentissage en profondeur et des réseaux de neurones complexes sont en cours de développement pour contrer ces menaces de logiciels malveillants de plus en plus sophistiquées. De tels algorithmes analyseront et compareront les aspects dynamiques d’un programme malveillant par rapport à ses caractéristiques statiques pour identifier les anomalies et bloquer le logiciel malveillant.

Gestion des vulnérabilités

À mesure que la complexité des réseaux augmente, l’intelligence artificielle peut alléger le fardeau croissant des opérations de gestion des vulnérabilités des entreprises grâce à sa combinaison de prise de décision intelligente et d’automatisation.

L’IA peut aider à développer des scores de risque de vulnérabilité basés sur le contexte, à identifier de manière proactive les vulnérabilités et à tirer parti de l’analyse des sentiments pour comprendre les tendances d’exploitation des vulnérabilités. Cela réduirait considérablement l’effort humain requis pour évaluer les risques et protégerait activement les actifs vulnérables.

Dernières pensées

En plus des domaines répertoriés, l’intelligence artificielle peut également être utilisée pour la protection des terminaux, les recommandations de sécurité, le spam de bot et bien d’autres domaines. L’avancement des solutions d’intelligence artificielle aide les deux parties dans le cyberespace, les attaquants et les défenseurs.

Alors que l’IA continue d’évoluer, les entreprises doivent continuellement mettre à niveau leurs outils et processus de cybersécurité pour bloquer de manière proactive les menaces et protéger leurs systèmes et leurs données. Choisir la bonne technologie et mettre en place des procédures de sécurité résilientes vous aideront à éviter les crises et à garder une longueur d’avance sur vos attaquants potentiels.

(Avertissement : les points de vue et opinions exprimés dans cet article sont ceux de l’auteur et ne reflètent pas nécessairement les points de vue de YourStory.)

.

www.actusduweb.com
Suivez Actusduweb sur Google News


Recevez des mises à jour en temps réel directement sur votre appareil, abonnez-vous maintenant.

commentaires

Ce site utilise des cookies pour améliorer votre expérience. Nous supposerons que cela vous convient, mais vous pouvez vous désinscrire si vous le souhaitez. J'accepte Lire la suite