Top 10 des applications du Deep Learning en cybersécurité en 2022

Les outils de deep learning ont un rôle majeur à jouer dans le domaine de la cybersécurité en 2022.

L’apprentissage en profondeur qui est également connu sous le nom de Deep Neural Network comprend des techniques d’apprentissage automatique qui permettent au réseau d’apprendre à partir de données non supervisées et de résoudre des problèmes complexes. Il peut être largement utilisé pour la cyber-sécurité pour protéger les entreprises contre des menaces telles que Hameçonnageharponnage, attaque au volant, un attaque par mot de passedéni de service, etc. Découvrez les 10 principales applications de l’apprentissage en profondeur dans la cybersécurité.

Détection de trace d’intrusion

L’apprentissage en profondeur, les réseaux neuronaux convolutifs et les réseaux neuronaux récurrents (RNN) peuvent être appliqués pour créer des systèmes ID/IP plus intelligents en analysant le trafic avec une meilleure précision, en réduisant le nombre de fausses alertes et en aidant les équipes de sécurité à différencier les mauvaises et les bonnes activités réseau. Les solutions notables incluent le pare-feu de nouvelle génération (NGFW), le pare-feu d’application Web (WAF) et l’analyse des entités et du comportement des utilisateurs (UEBA).

Lutte contre les logiciels malveillants

Les solutions antimalwares traditionnelles telles que les pare-feux classiques détectent les logiciels malveillants à l’aide d’un système de détection basé sur les signatures. Une base de données des menaces connues est gérée par l’entreprise qui la met à jour fréquemment pour intégrer les nouvelles menaces qui ont été introduites récemment. Bien que cette technique soit efficace contre ces menaces, elle a du mal à faire face aux menaces plus avancées. Les algorithmes d’apprentissage en profondeur sont capables de détecter des menaces plus avancées et ne dépendent pas de la mémorisation des signatures connues et des modèles d’attaque courants. Au lieu de cela, ils apprennent le système et peuvent reconnaître les activités suspectes qui pourraient indiquer la présence d’acteurs malveillants ou de logiciels malveillants.

Détection de spam et d’ingénierie sociale

Le traitement du langage naturel (NLP), une technique d’apprentissage en profondeur, peut vous aider à détecter et à traiter facilement le spam et d’autres formes d’ingénierie sociale. La PNL apprend les formes normales de communication et les modèles de langage et utilise divers modèles statistiques pour détecter et bloquer le spam. Vous pouvez lire cet article pour savoir comment Google a utilisé TensorFlow pour améliorer les capacités de détection de spam de Gmail.

Analyse du trafic réseau

L’apprentissage en profondeur Les ANN montrent des résultats prometteurs dans l’analyse du trafic réseau HTTPS pour rechercher des activités malveillantes. Ceci est très utile pour faire face à de nombreuses cybermenaces telles que les injections SQL et les attaques DOS.

Analyse du comportement des utilisateurs

Le suivi et l’analyse des activités et des comportements des utilisateurs est une importante pratique de sécurité basée sur l’apprentissage en profondeur pour toute organisation. C’est beaucoup plus difficile que de reconnaître les activités malveillantes traditionnelles contre les réseaux, car il contourne les mesures de sécurité et ne déclenche souvent aucun drapeau ni alerte. User and Entity Behavior Analytics (UEBA) est un excellent outil contre de telles attaques. Après une période d’apprentissage, il peut détecter les comportements normaux des employés et reconnaître les activités suspectes, telles que l’accès au système à des heures inhabituelles, qui pourraient indiquer une attaque interne et déclencher des alertes.

Surveillance des e-mails

Il est essentiel de garder un œil sur les comptes de messagerie officiels des employés pour prévenir tout type de cyberattaques. Par exemple, les attaques de phishing sont généralement causées par des e-mails envoyés aux employés et leur demandant des données sensibles. Les logiciels de cybersécurité ainsi que l’apprentissage en profondeur peuvent être utilisés pour éviter ce type d’attaques. Le traitement du langage naturel peut également être utilisé pour analyser les e-mails à la recherche de tout comportement suspect.

Analyse des terminaux mobiles

L’apprentissage en profondeur se généralise déjà sur les appareils mobiles et propose également des expériences vocales via des assistants mobiles. Ainsi, en utilisant l’apprentissage en profondeur, on peut identifier et analyser les menaces contre les terminaux mobiles lorsque l’entreprise souhaite empêcher le nombre croissant de logiciels malveillants sur les appareils mobiles.

Améliorer l’analyse humaine

L’apprentissage en profondeur dans la cybersécurité peut aider les humains à détecter les attaques malveillantes, à protéger les terminaux, à analyser le réseau et à effectuer des évaluations de vulnérabilité. Grâce à cela, les humains peuvent mieux décider des choses en faisant émerger des voies et moyens pour trouver les solutions aux problèmes.

Automatisation des tâches

Le principal avantage de l’apprentissage en profondeur est d’automatiser les tâches répétitives qui peuvent permettre au personnel de se concentrer sur des tâches plus importantes. Certaines tâches de cybersécurité peuvent être automatisées à l’aide de l’apprentissage automatique. En intégrant l’apprentissage en profondeur dans les tâches, les organisations peuvent accomplir les tâches plus rapidement et mieux.

WebShellName

WebShell est un morceau de code qui est chargé de manière malveillante dans un site Web pour fournir un accès permettant d’apporter des modifications sur la racine Web du serveur. Cela permet aux attaquants d’accéder à la base de données. L’apprentissage en profondeur peut aider à détecter le comportement normal du panier d’achat et le modèle peut être formé pour faire la différence entre un comportement normal et malveillant.

Notation des risques réseau

L’apprentissage en profondeur peut être utilisé pour analyser les ensembles de données de cyberattaques précédentes et déterminer quelles zones du réseau ont été impliquées dans une attaque particulière. Cela peut aider à empêcher l’attaque par rapport à une zone de réseau donnée.