Traitement du langage naturel (NLP)

Vous êtes-vous déjà demandé comment les filtres anti-spam savent bloquer ces satanés emails promettant des millions ou comment les assistants virtuels comme Alexa et Siri comprennent vos commandes vocales ? La technologie qui se cache derrière ces merveilles modernes s’appelle le traitement du langage naturel ou Natural Language Processing (NLP).

Le NLP est au cœur de nombreuses innovations modernes que nous utilisons quotidiennement. Dans le secteur de la cybersécurité, le NLP offre des outils puissants pour identifier les menaces tapies dans la vaste mer de textes, d’emails et de codes en ligne, protégeant ainsi les systèmes et les données contre les attaques malveillantes.

Le traitement du langage naturel joue un rôle crucial dans la détection et la prévention des menaces telles que le phishing, l’ingénierie sociale et le code malveillant caché dans un texte lisible par l’homme.

Le traitement du langage naturel (NLP) est une branche de l’intelligence artificielle qui dote les ordinateurs de la capacité de comprendre les humains en utilisant le langage, la sémantique et le vocabulaire naturels. Le NLP permet aux machines d’interpréter et de générer du langage humain, tant à l’écrit qu’à l’oral.

La NLP joue un rôle crucial dans la cybersécurité en automatisant diverses tâches et en améliorant les capacités de détection des menaces. En comprenant et en traitant les données du langage humain telles que les emails, les posts sur les réseaux sociaux et les commentaires de code, le NLP peut identifier les menaces potentielles telles que les tentatives de phishing, les codes malveillants et les attaques d’ingénierie sociale.

Elle peut également contribuer à l’analyse des journaux, à l’automatisation de la réponse aux incidents et à l’analyse des flux de renseignements sur les menaces, ce qui en fait un outil puissant permettant aux équipes de sécurité de garder une longueur d’avance sur l’évolution des cybermenaces.

En outre, les techniques NLP telles que l’analyse des sentiments, la classification des textes et la reconnaissance des entités nommées peuvent être appliquées à des cas d’utilisation en cybersécurité tels que la détection des discours haineux, des fausses nouvelles et des abus en ligne, qui sont souvent des précurseurs de cyber-attaques ou font partie de campagnes plus vastes.

Les cybermenaces devenant de plus en plus sophistiquées et basées sur le langage, la capacité du NLP à comprendre et à raisonner avec le langage humain sera de plus en plus précieuse pour les professionnels de la cybersécurité.

Tokénisation

Il s’agit du processus de décomposition d’un texte en unités plus petites appelées « tokens », qui peuvent être des mots, des expressions ou même des phrases.

La tokenisation est une étape fondamentale du NLP et est essentielle pour transformer un texte non structuré en un format structuré que les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent rapidement analyser et traiter.

Reconnaissance des entités nommées (NER)

La reconnaissance d’entités nommées consiste à identifier et à classer les entités nommées dans le texte dans des catégories prédéfinies telles que les noms de personnes, d’organisations, de lieux, de dates, etc.

La NER permet de convertir un texte non structuré en données structurées, ce qui facilite l’analyse et l’extraction d’informations précieuses.

Analyse des sentiments

Également connue sous le nom d’« exploration d’opinion », l’analyse des sentiments détecte la tonalité émotionnelle qui se cache derrière une série de mots.

Elle identifie et catégorise les opinions exprimées dans un texte, notamment pour déterminer si l’attitude du rédacteur à l’égard d’un sujet particulier est positive, négative ou neutre.

Modélisation des sujets

En tant que technique d’apprentissage automatique utilisée pour découvrir des sujets abstraits dans une collection de documents, la modélisation des sujets permet d’identifier des modèles et de regrouper des mots et des phrases similaires afin d’identifier les principaux thèmes ou sujets abordés dans le texte.

Étiquetage des parties du discours (POS Tagging)

L’étiquetage des parties du discours est le processus d’étiquetage des mots dans une phrase selon leur fonction, comme les noms, les verbes ou les adjectifs.

L’étiquetage de cette manière révèle la structure grammaticale du texte, ce qui est essentiel pour diverses tâches de NLP telles que l’analyse syntaxique et l’extraction d’informations.

Lemmatisation et le stemming

La lemmatisation et le stemming convertissent les mots à leur forme racine de base. La lemmatisation utilise le vocabulaire et l’analyse morphologique pour restituer la forme de base d’un mot, en veillant à ce qu’il conserve son sens.

Traduction automatique

La traduction automatique est la conversion automatique d’un texte d’une langue particulière à une autre. Cette composante du NLP utilise des algorithmes et des modèles sophistiqués pour comprendre le contexte et la sémantique de la langue source et générer des traductions précises dans la langue cible.

L’ensemble de ces éléments fondamentaux permet aux machines de traiter, de comprendre et de générer du langage humain, ce qui fait du NLP un outil puissant dans diverses applications de cybersécurité telles que la détection des menaces, l’analyse des sentiments et l’extraction d’informations.

Le traitement du langage naturel (NLP) comprend plusieurs étapes et techniques fondamentales qui permettent aux machines de comprendre et de générer du langage humain. À l’aide de plusieurs des composants de base mentionnés ci-dessus, voici une décomposition du fonctionnement du NLP axée sur les processus :

1. La tokenisation : La première étape consiste à décomposer le texte brut en unités plus petites appelées tokens, qui peuvent être des mots, des phrases, des symboles ou même des caractères individuels. Ce processus permet de séparer le texte en éléments significatifs qui peuvent être traités ultérieurement.
2. Analyse lexicale : Après la tokenisation, une analyse lexicale est effectuée pour déterminer la partie du discours de chaque token, comme un nom, un verbe, un adjectif, etc. Il s’agit de l’étiquetage de la partie du discours (POS) qui permet de comprendre la structure grammaticale du texte.
3. Analyse morphologique : L’analyse morphologique examine la structure des mots et les relie à leur racine. Le stemming et la lemmatisation sont utilisés pour réduire les mots à leur forme de base ou racine afin d’aider à analyser leur sens et leurs relations.
4. L’analyse syntaxique : Il s’agit d’analyser le texte pour comprendre la structure grammaticale, la façon dont les mots sont disposés dans les phrases et la façon dont ils sont liés les uns aux autres sur la base des règles de grammaire. Cette étape permet de lever les ambiguïtés et de déterminer le sens correct d’une phrase.
5. Analyse sémantique : ici, la PNL se concentre sur l’examen du sens et de l’interprétation du texte. Il va au-delà de la simple compréhension de la syntaxe et tente de comprendre le sens réel, le contexte et l’intention qui se cachent derrière les mots et les phrases.
6. Reconnaissance des entités nommées (NER) : La reconnaissance d’entités nommées (NER) identifie et classifie les entités nommées dans le texte, telles que les noms de personnes ou de lieux spécifiques. Cela permet d’extraire des données précieuses et des informations à partir de données non structurées.
7. Analyse des sentiments : Le NLP peut ensuite déterminer la tonalité émotionnelle du contenu ou le sentiment, ce qui aide à comprendre les opinions, les attitudes et les émotions.
8. Apprentissage automatique et apprentissage profond : Les systèmes modernes de NLP s’appuient fortement sur les techniques d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond pour apprendre automatiquement des modèles et des relations à partir de grands ensembles de données textuelles. Les réseaux neuronaux et d’autres algorithmes avancés sont entraînés sur de grandes quantités de données pour améliorer la précision et la performance.

Les techniques et algorithmes spécifiques utilisés dans le NLP varient selon les tâches, telles que la classification des textes, la traduction automatique, la réponse aux questions ou l’extraction d’informations.

Le traitement du langage naturel englobe une série de tâches qui permettent aux machines de comprendre, d’interpréter et de générer du langage humain.

Voici quelques tâches clés du NLP que l’on retrouve dans les applications du monde réel d’aujourd’hui :

• L’extraction de relations consiste à identifier et à classer les relations sémantiques entre les entités mentionnées dans un texte. Il peut s’agir de relations telles que l’emploi (une personne travaille pour une entreprise), la localisation (l’entreprise a son siège dans une ville) ou les relations familiales (une personne est le conjoint ou l’enfant d’une autre personne).
• La reconnaissance vocale consiste à convertir le son parlé en texte écrit. La reconnaissance vocale permet aux assistants virtuels tels qu’Alexa ou Siri de comprendre des commandes vocales telles que « Régler une minuterie pour 10 minutes » ou « Quelles sont les prévisions météorologiques pour aujourd’hui ?
• L’étiquetage des parties du discours identifie le rôle grammatical de chaque mot dans une phrase, comme le nom, le verbe, l’adjectif, etc. Par exemple, dans « Le renard brun et rapide saute », le NLP marque « Le » comme un article, « rapide » et « brun » comme des adjectifs, « renard » comme un nom et « saute » comme un verbe.
• La résolution des coréférences détermine les mots ou les phrases qui se réfèrent à la même entité sous-jacente. Cela permet de résoudre les ambiguïtés et est important pour des tâches telles que les systèmes de dialogue, la traduction automatique et le résumé de texte.
• L’étiquetage des rôles sémantiques identifie les rôles sémantiques joués par les phrases dans une phrase, tels que qui a fait quoi à qui, quand, où et pourquoi. Ce niveau de compréhension plus approfondi est précieux pour l’extraction d’informations et les systèmes de réponse aux questions.
• La désambiguïsation du sens des mots détermine le sens correct d’un mot en fonction du contexte lorsqu’il a plusieurs sens. Par exemple, elle permet de comprendre que le mot « chasse » désigne l’activité dans « Je pars à la chasse » et n’a rien à voir avec le sens « Je tire la chasse d’eau ».
• L’analyse du discours examine la structure d’un texte au-delà des phrases individuelles, en s’intéressant à des propriétés telles que la cohérence, la cohésion et la façon dont les différentes parties sont liées les unes aux autres. Cela permet de réaliser des résumés, des systèmes de dialogue et d’autres applications NLP.
• La génération de langage naturel produit un texte lisible par l’homme à partir de données structurées. Cela permet aux assistants d’IA de générer des réponses naturelles telles que « Votre réunion avec John est à 15 heures dans la salle 102 ».

En effectuant ces tâches clés, le NLP permet aux machines de comprendre, d’interpréter et de générer du langage humain de manière utile dans de nombreuses applications.

La NLP a de nombreuses applications, en particulier dans le domaine de la cybersécurité. Voici quelques-uns des cas d’utilisation les plus courants :

Détection du spam

Il s’agit d’identifier et de filtrer les emails, messages ou commentaires non sollicités et potentiellement malveillants. Les techniques NLP telles que la classification des textes, l’analyse des sentiments et la détection des anomalies sont utilisées pour analyser le contenu et le contexte des messages afin de déterminer s’il s’agit de spam.

Par exemple, les fournisseurs de services d’email et les solutions de sécurité utilisent des filtres anti-spam basés sur le NLP pour protéger les utilisateurs contre les tentatives de phishing, la distribution de malwares et d’autres menaces liées au spam.

Détection du phishing

Les attaques de phishing s’appuient souvent sur des emails ou des sites web trompeurs qui imitent des sources légitimes. Le NLP peut analyser le langage, le ton et le contexte de ces communications pour identifier les tentatives de phishing potentielles.

Des techniques telles que la reconnaissance des entités nommées et l’analyse des URL sont particulièrement utiles. Les institutions financières et les entreprises de sécurité utilisent le NLP pour analyser les emails et les sites web à la recherche de signes de phishing, protégeant ainsi les clients contre les fraudes et les violations de données.

Traduction automatique

Le NLP permet de convertir automatiquement un texte d’une langue à une autre. Dans le domaine de la cybersécurité, cela s’avère précieux pour analyser les rapports de renseignements sur les menaces, les échantillons de malwares et d’autres contenus liés à la sécurité dans plusieurs langues.

Par exemple, les analystes de sécurité peuvent utiliser la traduction automatique pour comprendre et répondre aux cybermenaces provenant de différentes régions ou langues.

Agents virtuels et chatbots

Le NLP alimente les agents virtuels et les chatbots qui peuvent comprendre et répondre à des requêtes en langage naturel. Dans le domaine de la cybersécurité, ils peuvent être utilisés pour la réponse aux incidents, l’analyse des menaces et l’éducation des utilisateurs.

Par exemple, un chatbot de cybersécurité pourrait aider les utilisateurs à repérer les menaces, à signaler des problèmes ou à donner des conseils sur les meilleures pratiques en matière de sécurité.

Analyse des sentiments dans les réseaux sociaux

L’analyse des sentiments consiste à déterminer le ton émotionnel ou le sentiment derrière les données textuelles, telles que les publications sur les réseaux sociaux. Elle permet d’identifier les menaces potentielles, de surveiller le sentiment du public et de détecter les campagnes de désinformation coordonnées.

Les équipes de sécurité peuvent utiliser l’analyse des sentiments pour surveiller les réseaux sociaux à la recherche de signes de cyberattaques, de violations de données ou d’autres événements liés à la sécurité.

Résumés de texte

Ces techniques NLP peuvent générer automatiquement des résumés concis de longs documents ou rapports. Elles sont utiles pour comprendre et hiérarchiser rapidement de grands volumes de données relatives à la sécurité, comme les rapports de veille sur les menaces ou les journaux d’incidents.

Par exemple, les analystes de sécurité peuvent utiliser le résumé de texte pour saisir rapidement les points clés et les informations exploitables de longs rapports de cybersécurité ou d’analyses d’incidents.

Il ne s’agit là que de quelques exemples parmi les plus marquants de la manière dont le NLP peut améliorer les opérations de cybersécurité. Au fur et à mesure que les techniques NLP progressent, leurs applications deviendront de plus en plus précieuses et répandues dans le domaine de la cybersécurité.

Le traitement du langage naturel (NLP) est devenu un outil puissant dans le domaine de la cybersécurité, permettant aux machines de comprendre et d’analyser de grandes quantités de données textuelles, améliorant ainsi le niveau de sécurité général.

Le traitement du langage naturel peut être utilisé pour renforcer de nombreux modèles de cybersécurité, notamment les suivants :

Renseignement sur les menaces et surveillance

Le NLP joue un rôle crucial dans la collecte et la surveillance des renseignements sur les menaces. En analysant des données provenant de diverses sources telles que les réseaux sociaux, les forums, les articles d’actualité et les communications sur le dark web, le NLP peut identifier des modèles, extraire des informations pertinentes et découvrir des menaces potentielles.

Des techniques telles que la reconnaissance des entités nommées, l’analyse des sentiments et la modélisation des sujets permettent de filtrer et de hiérarchiser les renseignements sur les menaces, ce qui permet aux équipes de sécurité de garder une longueur d’avance sur les cybermenaces émergentes.

Détection de l’ingénierie sociale

Les attaques de phishing et d’ingénierie sociale s’appuient souvent sur un langage trompeur pour manipuler les victimes. Le NLP peut analyser le langage utilisé dans les emails, les sites web et autres communications pour identifier des schémas suspects, des demandes inhabituelles ou des styles d’écriture imités. En exploitant des techniques telles que la classification des textes, l’analyse des sentiments et la détection des anomalies, le NLP peut renforcer les défenses d’une organisation contre ces types d’attaques.

Analyse des malwares et des menaces

Le NLP peut être appliqué à l’analyse d’échantillons de malware, de référentiels de code et de rapports sur les menaces afin d’identifier les vulnérabilités potentielles, les codes malveillants ou les indicateurs de compromission (IOC).

Des techniques telles que l’inférence du langage naturel, l’analyse sémantique et la génération de code peuvent aider à comprendre l’intention et le comportement des malwares, permettant ainsi une analyse plus efficace des menaces et des stratégies d’atténuation.

Analyse des journaux et des incidents

Les journaux de sécurité et les rapports d’incidents contiennent souvent des informations précieuses enfouies dans des données textuelles non structurées. Le NLP peut analyser les journaux et les rapports, en extrayant les détails importants et en repérant les schémas inhabituels qui pourraient signaler des problèmes de sécurité.

Des techniques telles que le résumé de texte, l’extraction d’entités et de relations peuvent accélérer le processus d’analyse légale et permettre une réponse plus rapide aux incidents.

Analyse du comportement des utilisateurs et des entités (UEBA)

Le NLP peut améliorer l’analyse du comportement des utilisateurs et des entités (UEBA) en analysant les données textuelles telles que les emails, les journaux de discussion et les référentiels documentaires.

En comprenant le contexte et le sentiment derrière les communications, le NLP peut aider à identifier les comportements anormaux, les menaces internes ou les tentatives potentielles d’exfiltration de données, ce qui permet de mettre en place des mesures de sécurité proactives.

Automatisation des opérations de sécurité

Le NLP peut automatiser diverses tâches liées aux opérations de sécurité, telles que le triage des incidents, la hiérarchisation des alertes et l’automatisation des réponses.

En comprenant les requêtes en langage naturel et en générant des rapports ou des recommandations lisibles par l’homme, le NLP peut rationaliser les flux de travail de sécurité, réduire les efforts manuels et améliorer l’efficacité globale.

Apprentissage et adaptation continus

L’un des principaux avantages du NLP pour la cybersécurité est sa capacité à apprendre en permanence et à s’adapter aux nouvelles menaces et méthodes utilisées par les attaquants. En s’appuyant sur des modèles linguistiques pré-entraînés et des techniques d’apprentissage par transfert, les systèmes de NLP peuvent rester en phase avec l’évolution du paysage des menaces, ce qui permet aux organisations de maintenir leur résilience face aux défis émergents en matière de cybersécurité.

Au fur et à mesure que le domaine du NLP continue de progresser, ses applications en matière de cybersécurité deviendront de plus en plus sophistiquées, permettant une détection plus proactive des menaces, une réponse améliorée aux incidents et une posture de sécurité globale plus forte pour les organisations.

Proofpoint est à l’avant-garde de l’utilisation de techniques NLP avancées pour améliorer ses solutions de cybersécurité et protéger ses clients contre les menaces émergentes.

Sa plateforme phare, Aegis, intègre plusieurs capacités de NLP alimentées par des modèles d’apprentissage automatique :

• Détection des menaces avant livraison à l’aide de grands modèles de langage comme BERT pour analyser les emails à la recherche d’attaques potentielles de phishing, de BEC et d’ingénierie sociale avant qu’ils n’atteignent les boîtes de réception.
• Modèles NLP personnalisés optimisés pour l’analyse des malwares, comme l’outil CampDisco de Proofpoint avec des tokenisers adaptés pour un regroupement précis des campagnes de malwares et des analyses médico-légales.
• Les interfaces d’IA générative comme Proofpoint Security Assistant permettent aux analystes d’interroger les données sur les menaces en langage naturel et d’obtenir des informations exploitables.
• Des modèles de détection des anomalies de comportement qui identifient les activités anormales des utilisateurs, comme les emails mal adressés, afin de prévenir les incidents de fuite de données accidentelle.

En étant pionnier dans les applications de modèles de langage de grande taille, en développant des modèles personnalisés de traitement des malwares, en mettant en œuvre l’IA générative pour l’analyse des menaces et en utilisant le NLP pour la surveillance comportementale, Proofpoint continue de garder une longueur d’avance sur les cybermenaces émergentes grâce à ses capacités avancées d’Aegis NLP et d’apprentissage automatique. Pour en savoir plus, contactez Proofpoint.