Principales raisons de l’IA prédictive pour l’amélioration de la cybersécurité
La récente pandémie a amplifié le besoin de mesures de cybersécurité avancées. Il y a eu plusieurs cas de cybercriminels profitant de la situation en se faisant passer pour des fonctionnaires de l’Organisation mondiale de la santé.
Les principales agences d’enquête aux États-Unis comme le FBI ont signalé une augmentation de 300 % des cyberattaques depuis l’épidémie de COVID-19. La plupart de ces attaquants utilisent la tromperie, c’est pourquoi l’intelligence artificielle (IA) prédictive devient essentielle pour la cybersécurité.
Un modèle d’IA prédictif collecte des données, analyse et propose des recommandations qui peuvent empêcher diverses cyberattaques. De nombreuses organisations reconsidérent l’utilisation de l’intelligence artificielle en raison du coût initial élevé et du besoin d’infrastructure. Cependant, selon un rapport d’IBM, les entreprises ont perdu 3,86 millions de dollars en 2020, avec un total de plus de 200 jours consacrés à la recherche de la violation réelle. En 2021, les coûts de violation de données sont passés de 3,86 millions de dollars à 4,24 millions de dollars, le coût total moyen le plus élevé des 17 ans d’histoire de ce rapport.
De telles pertes massives ont aidé les organisations à réaliser la nécessité d’un développement fiable de l’IA pour améliorer la cybersécurité. Ici, nous discuterons de la façon dont l’IA prédictive peut permettre des mesures de cybersécurité grâce à des analyses intelligentes et à la détection des menaces. Mais, d’abord, comprenons l’IA prédictive.
Intelligence Artificielle Prédictive
L’IA prédictive, également connue sous le nom d’IA de troisième vague, a été inventée pour la première fois par la DARPA ou Defense Advanced Research Projects Agency. Il a été développé comme un outil intelligent qui peut aider les organisations à faire face aux cybermenaces avant qu’elles ne surviennent. L’IA de la troisième vague est utilisée dans Centres d’opérations de sécurité (SOC) et fonctionne en temps réel ; il aide à se défendre contre les violations de données, les logiciels malveillants et les attaques de ransomware.
Il existe trois types d’algorithmes d’IA que vous pouvez exploiter à des fins de cybersécurité :
Les modèles supervisés nécessitent une supervision humaine pour les algorithmes d’entraînement via l’analyse des modèles de données. Lorsqu’il est utilisé pour la cybersécurité, cela se traduit par des recommandations pour assurer la sécurité de votre réseau et de vos données.
L’approche ressemble presque à la façon dont vous enseignez à un enfant. Par exemple, vous montrez différentes images avec des symboles et ce que chacune d’elles représente. Ensuite, lorsque vous posez des questions compliquées liées à n’importe quel symbole aléatoire de la même base de données, ils peuvent détecter les informations relatives.
Les algorithmes non supervisés ne nécessitent aucune intervention humaine pour la formation et peuvent fournir des suggestions prédictives pour prévenir les cyberattaques. Il s’agit d’une approche d’auto-apprentissage où les algorithmes s’entraînent et trouvent des modèles de données qui ne sont pas faciles à rechercher pour les humains.
Par exemple, un modèle génératif est une méthode d’apprentissage non supervisée, où les algorithmes imitent la génération de données d’entraînement. Vous pouvez tirer parti d’un modèle génératif pour répliquer les données concernant les cyberattaques antérieures et prévenir d’autres menaces grâce à une formation non supervisée.
Les modèles de renforcement sont différents des algorithmes supervisés et non supervisés. Ici, vous n’avez pas à fournir d’exemples à l’algorithme pour l’entraînement. Au lieu de cela, vous fournissez un guide ou une méthode pour optimiser les performances dans des scénarios spécifiques. Vous pouvez entraîner les algorithmes pour des possibilités infinies sans avoir besoin d’interventions humaines.
Un développement d’IA basé sur un algorithme prédictif peut aider à construire des mesures de cybersécurité intelligentes qui détectent les anomalies et empêchent les intrusions.
Cybersécurité intelligente
L’approche conventionnelle en couches de la cybersécurité n’est pas suffisante pour faire face aux menaces modernes telles que les attaques trompeuses et les ransomwares. De plus, ces approches ne peuvent pas détecter les menaces internes d’un système qui ne sont pas faciles à trouver. Cependant, avec des algorithmes prédictifs et des analyses avancées, vous pouvez améliorer la précision de la détection.
Par exemple, l’un des défis les plus importants en matière de cybersécurité est de détecter les anomalies. En utilisant le modèle d’IA non supervisé, un système de détection d’anomalies par radiofréquence peut vous aider à voir le rapport signal sur bruit (SNR) qui est généralement trouvé dans les environnements industriels où les systèmes SCADA et les contrôleurs logiques programmables sont utilisés. Il détecte l’anomalie de cybersécurité via Convolutional Neural Network (CNN), qui offre des données spectrales brutes sur les réseaux de mémoire à long court terme (LSTM) et est généralement associé à L’apprentissage en profondeur.
L’algorithme non supervisé analyse les données brutes et caractérise l’erreur de prédiction comme une distribution gaussienne. Ainsi, vous obtenez une courbe représentant les niveaux anormaux de trafic réseau indiquant une anomalie.
Outre les cybermenaces et les détections d’anomalies, les algorithmes basés sur l’IA peuvent également vous aider avec une intelligence prédictive des risques.
Intelligence Prédictive des Risques
L’intégration d’analyses prédictives et de renseignements sur les risques peut vous aider à réduire les cyberattaques. L’intelligence prédictive des risques offre plusieurs avantages tels que la minimisation des risques, la prise de décision pour des politiques spécifiques et l’automatisation des processus.
Prise de décision pour la gestion des risques
Un algorithme prédictif peut analyser de gros volumes de données contextuelles et des points de contact cruciaux pour faire des choix rationnels. L’intelligence prédictive des risques peut offrir des informations sur la cybersécurité qui permettent aux dirigeants de prendre des décisions stratégiques et financières.
Vous pouvez tirer parti du développement de l’IA basé sur des algorithmes prédictifs, qui offrent des informations sur les risques lors de l’intégration à des points de contact spécifiques. Par exemple, si vous devez intégrer plusieurs services tiers, vous devez disposer de politiques de sécurité pour l’accès aux données afin d’éviter les violations. Ici, vous pouvez tirer parti de l’intelligence prédictive des risques pour créer des politiques de sécurité fiables.
Processus de détection des risques
Le processus de détection des risques consiste à détecter les cybermenaces que les humains et les algorithmes basés sur des règles ne détectent pas facilement. Un algorithme basé sur des règles fonctionne sur un ensemble spécifique d’instructions, et c’est pourquoi il est restrictif dans la détection de nouvelles anomalies.
Ce processus permet aux organisations de trouver de nouvelles catégories d’anomalies, d’évaluer les risques et de prévoir les risques futurs. Par exemple, votre organisation peut intégrer la gestion de la relation client (CRM) dans différentes plateformes de médias sociaux via des API. Avec un processus de détection des risques via l’IA prédictive, vous pouvez détecter tout problème avec de telles intégrations.
Automatisations dans la surveillance des menaces
La surveillance des menaces consiste à analyser plusieurs données structurées et non structurées, ce qui est une activité laborieuse et sujette aux erreurs. Cependant, avec le développement de l’IA basé sur des algorithmes prédictifs, vous pouvez automatiser les activités de surveillance des menaces.
L’efficacité de la surveillance des menaces peut également permettre la gestion du risque de crédit et la gestion du risque de modèle pour votre organisation. Ainsi, il réduit le nombre de risques financiers et de pertes liées aux processus dus aux cyberattaques.
Conclusion
L’IA prédictive peut faire passer vos capacités de cybersécurité au niveau supérieur. Cependant, il existe des exigences spécifiques que vous devez prendre en compte avant de mettre en œuvre et d’investir dans le développement de l’IA pour votre organisation. La meilleure pratique consiste à suivre une approche progressive qui vous permet d’intégrer l’IA prédictive à différents niveaux de l’organisation. Tu vas devoir:
Redéfinir la responsabilité dans la structure organisationnelle.
Définir le cadre de contrôle.
Commencez petit et évoluez plus rapidement.
Automatisez la surveillance et la détection.
L’idée derrière une défense de sécurité en couches est qu’un attaquant a plus de mécanismes de protection à contourner, face à de tels obstacles qu’il abandonnera.
De plus, si le contrôle de l’IA fonctionne mal, échoue ou a été mal configuré, une défense en couches offrirait une protection supplémentaire et fournirait à vos équipes de sécurité une défense complète contre les menaces de sécurité.
Une approche progressive avec des algorithmes d’IA prédictifs aidera à améliorer la sécurité, à détecter les risques futurs et à éviter les pertes financières.