L’IA et le ML peuvent stimuler la réponse aux incidents de cybersécurité dans le secteur des services publics
La protection des technologies d’exploitation des terminaux (OT) est un défi de plus en plus important pour le secteur de l’énergie. Alors que les sociétés énergétiques continuent de numériser les actifs existants et de créer de nouveaux actifs avec une connectivité réseau intrinsèque, elles représentent une cible en constante expansion pour les attaques croissantes. Les tendances montrent que les cyberattaques contre les cibles OT ont augmenté en fréquence et en sophistication. Pendant ce temps, les inadéquations structurelles dans les cycles de vie et les cycles de maintenance présentent une analyse de rentabilisation difficile pour les entreprises qui cherchent à défendre leurs actifs, ce qui rend les meilleures pratiques de cybersécurité actuelles à la fois techniquement difficiles et potentiellement inabordables à maintenir.
Dans l’ensemble, le secteur de l’énergie a fait d’énormes progrès dans la maturation des capacités de cybersécurité. Pourtant, les pratiques actuelles laissent des lacunes importantes en raison des décalages entre les mises à jour. En termes simples, les systèmes corrigés le lundi sont impuissants le vendredi à arrêter les méthodes d’attaque développées le mardi, le mercredi ou le jeudi.
Pour relever ce défi et répondre à la fois à l’analyse de rentabilisation technique et commerciale, les futures solutions de cybersécurité doivent répondre à des exigences claires : elles doivent fonctionner en étant isolées ; rester puissant entre les mises à jour ; offrir une flexibilité de déploiement dans des configurations OT uniques et très variées ; et atteindre ou dépasser le rapport coût/bénéfice des pratiques actuelles. L’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML) offrent ces caractéristiques, ainsi que des avantages accessoires.
Ce document décrit les défis actuels auxquels sont confrontées les entreprises énergétiques, les implications des tendances observables de l’industrie, les caractéristiques auxquelles les solutions de cybersécurité potentielles doivent répondre et comment l’IA et le ML peuvent répondre à ces exigences.
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