Face à l’évolution constante des cybermenaces, il devient de plus en plus difficile pour les entreprises de tenir la cadence. Les cybercriminels ont recours à l’IA pour créer des malwares plus intelligents, automatiser les attaques et cibler des personnes avec plus de précision. En parallèle, les entreprises doivent gérer des données complexes sur différentes plates-formes et se conformer aux nouvelles réglementations. Les méthodes de sécurité traditionnelles ne sont plus suffisantes pour garder une longueur d’avance sur ces menaces en perpétuelle mutation.
C’est là que l’IA peut s’avérer utile. Les outils de cybersécurité optimisés par l’IA peuvent renforcer les défenses d’une entreprise. L’IA peut identifier et prévenir les attaques en analysant d’importants volumes de données à la recherche d’anomalies. Elle peut même prédire et bloquer les attaques avant qu’elles ne surviennent. Voyons ensemble comment l’IA révolutionne la cybersécurité.
Le rôle de l’IA dans la cybersécurité
Face à l’augmentation de la portée et de la sophistication des cybermenaces, l’IA apparaît comme un allié précieux. Elle s’appuie sur des technologies telles que l’apprentissage automatique, l’analyse prédictive et le traitement du langage naturel pour aider les systèmes à détecter et à neutraliser plus rapidement les menaces.
- Apprentissage automatique. En général, les algorithmes fournissent des instructions détaillées pour gérer les menaces. Mais avec l’apprentissage automatique, vous ne programmez pas explicitement un système pour qu’il exécute des tâches spécifiques. À la place, vous l’alimentez avec des exemples et le programmez pour qu’il en tire des enseignements. Cela lui permet d’identifier les comportements communs à tous les exemples. Il peut alors utiliser ces généralisations pour formuler des prédictions et prendre des mesures lorsqu’il détecte quelque chose de nouveau, mais qui ressemble à ce qu’il a observé précédemment.
- Analyse prédictive. Les outils d’IA peuvent analyser de grands ensembles de données et faire le lien entre des événements qui ne semblent pas liés. Ils peuvent donc identifier des modèles comportementaux et signaler des activités suspectes qui, sans eux, auraient pu passer inaperçues.
- Traitement du langage naturel. Cette technologie permet aux machines d’interpréter et de générer du langage humain sous forme écrite et orale. En comprenant et en traitant des données en langage humain telles que des emails, des publications sur les réseaux sociaux et des commentaires de code, le traitement du langage naturel peut identifier des menaces potentielles comme du phishing, du code malveillant et des attaques d’ingénierie sociale. Il peut également faciliter l’analyse des journaux, l’automatisation de la réponse aux incidents et l’analyse des flux de threat intelligence.
Renforcement des capacités de votre équipe
L’utilisation de l’IA en cybersécurité améliore la productivité des équipes et favorise une réponse plus rapide et efficace. Voici quelques-unes des façons dont l’IA renforce les capacités des équipes :
- Automatisation des tâches répétitives. L’IA se charge des tâches répétitives telles que la surveillance du trafic, la recherche de malwares et la vérification des journaux. L’IA peut prendre en charge de nombreuses tâches de sécurité fastidieuses mais essentielles. L’équipe de sécurité peut ainsi se concentrer sur des problèmes plus urgents.
- Hiérarchisation des risques. Les équipes sont souvent inondées d’alertes de sécurité, ce qui peut les amener à négliger des menaces. L’IA permet de passer au crible la multitude de notifications et d’identifier celles qui ont besoin d’une analyse humaine immédiate.
- Adaptation des capacités des équipes. Les équipes doivent gérer des volumes de données de plus en plus importants. Les outils de cybersécurité optimisés par l’IA peuvent automatiser de nombreuses tâches, permettant ainsi aux équipes d’en faire plus sans avoir à recruter du personnel supplémentaire.
- Amélioration des délais de réponse. En matière de cybersécurité, il est essentiel d’agir rapidement pour ne pas laisser aux cybercriminels le temps d’intensifier leurs attaques. L’IA détecte les menaces en temps réel et avertit instantanément les équipes de sécurité, ce qui leur permet d’intervenir rapidement pour limiter les dégâts.
Études de cas : l’IA en action
L’IA transforme la manière dont les entreprises se défendent contre les menaces de cybersécurité. Voici quelques exemples clés de son impact :
Une protection optimisée par l’IA bloque une attaque de phishing
Récemment, des cybercriminels ont lancé une attaque par le biais d’une technique appelée piratage de la messagerie de fournisseurs. Lors de ce type d’attaque, un cybercriminel prend le contrôle du compte email d’un partenaire commercial de moindre envergure et l’exploite à des fins malveillantes, plutôt que de s’en prendre directement à une entreprise plus grande dont le dispositif de sécurité est plus performant.
Au cours de l’attaque, les cybercriminels ont obtenu un accès au compte d’un professeur d’une université publique. Ils ont ensuite utilisé cet accès pour envoyer un lien de phishing à un fonctionnaire à qui le professeur avait précédemment envoyé des emails. Comme le fonctionnaire en question était un contact connu de la messagerie du professeur, les cybercriminels ont pu contourner de nombreuses couches de sécurité.
Proofpoint a identifié l’email malveillant lors d’une évaluation réalisée avec Proofpoint Nexus, notre pile de détection de bout en bout pilotée par l’IA. Grâce à cette détection précoce, nous avons pu avertir l’équipe de sécurité de l’organisation gouvernementale destinataire, qui a pu supprimer la menace et prendre les mesures de remédiation nécessaires.
Lisez l’étude de cas complète.
L’IA comportementale empêche un vol de données dans un cabinet d’avocats international
L’envoi de données sensibles à des comptes non autorisés représente un risque majeur pour la sécurité. Bien souvent, cette situation se produit lorsqu’un collaborateur quitte une entreprise. Pendant cette période de transition, on observe fréquemment une hausse soudaine des transferts de données, ce qui exige une surveillance accrue.
Dans un important cabinet d’avocats, Proofpoint Adaptive Email DLP a détecté un collaborateur adoptant ce type de comportement — il tentait d’envoyer des données confidentielles par email à des comptes extérieurs. Proofpoint Adaptive Email DLP analyse et apprend les comportements normaux en matière d’envoi d’emails, les relations de confiance et la façon dont les utilisateurs traitent les données sensibles. Sur cette base, la solution peut ainsi détecter les comportements anormaux dans l’utilisation de la messagerie.
Nous avons travaillé en étroite collaboration avec le client pour passer en revue les principaux incidents pouvant conduire à des fuites de données potentielles. Dans le cadre de ce processus, nous lui avons fourni :
- Une liste de tous les comptes non autorisés auxquels les données étaient envoyées
- Tous les emails envoyés à ces comptes, y compris des informations telles que les suivantes :
- Expéditeur
- Destinataire
- Objet
- Pièces jointes
Cet exemple souligne l’importance de surveiller de près les mouvements des données et les accès à celles-ci pendant les périodes de transition des collaborateurs. En s’appuyant sur des solutions pilotées par l’IA telles que Proofpoint Adaptive Email DLP — optimisé par Proofpoint Nexus AI — pour identifier les comportements normaux des collaborateurs en matière d’envoi d’emails ainsi que leurs relations, les entreprises peuvent détecter les activités inhabituelles en temps réel et protéger les données sensibles de façon proactive.
Lisez l’étude de cas complète.
Défis et considérations éthiques liés à l’adoption de l’IA
Bien que l’IA renforce la cybersécurité à bien des égards, elle s’accompagne également de défis uniques et de préoccupations éthiques.
- Attaques adverses. Lors d’attaques adverses (également appelées attaques antagonistes ou par exemples contradictoires), les cybercriminels manipulent des systèmes d’IA pour modifier les résultats qu’ils génèrent ou voler des informations sensibles. En modifiant les entrées, ils peuvent inciter l’IA à commettre des erreurs d’interprétation des données. Par exemple, ils peuvent altérer une image afin d’amener un système de reconnaissance faciale à se tromper dans l’identification d’une personne, ce qui leur permet d’obtenir un accès non autorisé. De même, un système de reconnaissance vocale peut être manipulé afin de mal interpréter une commande. Pour s’en prémunir, les systèmes d’IA ont besoin de tests réguliers et de méthodes de détection optimisées.
- Biais de l’IA. Les systèmes d’IA sont entraînés à partir de données. Malheureusement, si les données sont incomplètes ou biaisées, les menaces risquent d’être incorrectement identifiées ou de passer entre les mailles du filet. Pour éviter cela, il est important d’examiner et d’évaluer les données en continu pour s’assurer que les éventuels biais sont identifiés et corrigés.
- Problèmes de confidentialité. Les systèmes d’IA doivent prioriser la sécurité et la confidentialité, en particulier lors du traitement de données sensibles. Trouver le bon équilibre entre l’utilisation de l’IA pour la détection des menaces et la protection de la vie privée des utilisateurs est un exercice délicat. Si des mesures de sécurité robustes assurent une protection contre les menaces, elles ne doivent toutefois pas compromettre la vie privée des collaborateurs. Il est essentiel de trouver le juste équilibre pour conserver la confiance des utilisateurs et assurer la conformité aux réglementations.
- Transparence. Les décisions basées sur l’IA doivent être transparentes et explicables. Les systèmes qui fonctionnent comme des « boîtes noires » — et dont même les experts ne comprennent pas les conclusions — fragilisent la confiance dans l’IA. La transparence garantit la responsabilité, contribue à identifier les biais et permet aux utilisateurs de prendre des décisions informées en fonction des informations générées par l’IA.
- Baisse de vigilance face aux alertes. Les systèmes d’IA peuvent aussi générer des faux positifs et entraîner une baisse de vigilance face aux alertes, ce qui peut submerger les équipes de sécurité et les conduire à passer à côté de véritables menaces.
Mise en place de défenses plus robustes grâce à l’IA
Il est évident que l’IA rend la cybersécurité plus rapide et efficace. Elle est capable d’analyser rapidement les données, d’identifier les menaces et d’y répondre en temps réel. L’IA peut également automatiser les tâches de routine, ce qui permet aux équipes de sécurité de se concentrer sur des problèmes plus urgents. Elle aide ainsi les entreprises à garder une longueur d’avance sur les cybercriminels.
L’adoption de l’IA ne permet pas seulement de réagir aux menaces, mais aussi de mettre en place un système de sécurité plus robuste et proactif. Le moment est venu de tirer parti de l’IA et de prendre le contrôle de votre stratégie de cybersécurité pour préparer l’avenir.
Comment Proofpoint peut vous aider
Proofpoint Nexus AI est une plate-forme complète optimisée par l’IA, l’apprentissage automatique et une threat intelligence en temps réel. Avec Proofpoint Nexus, les équipes de sécurité peuvent se reposer sur des solutions adaptatives de protection contre les menaces qui conservent une longueur d’avance sur les tactiques des cybercriminels.
Qu’il s’agisse de protéger les utilisateurs du phishing, de détecter les menaces internes ou de prévenir les erreurs, Proofpoint Nexus AI assure la protection fondamentale nécessaire pour sécuriser les points d’entrée les plus vulnérables d’une entreprise : ses utilisateurs.
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