Liste de vérification de la cybersécurité IA 2024

L'IA a déjà commencé à affecter l'avenir de la cybersécurité.

Aujourd'hui, des acteurs malveillants manipulent ChatGPT pour générer des logiciels malveillants, identifier des vulnérabilités dans le code et contourner les contrôles d'accès des utilisateurs. Les ingénieurs sociaux utilisent l'IA pour lancer des campagnes de phishing plus précises et convaincantes, ainsi que des deepfakes. Les hackers utilisent des techniques de devinette de mots de passe assistées par l'IA et de contournement de CAPTCHA pour accéder de manière non autorisée à des données sensibles.

En fait, 85 % des professionnels de la sécurité qui ont constaté une augmentation des cyberattaques au cours des 12 derniers mois attribuent cette hausse aux mauvais acteurs utilisant l'IA générative.

Pourtant, l'IA, l'apprentissage automatique, l'analyse prédictive et le traitement du langage naturel sont également utilisés pour renforcer la cybersécurité de manière inédite - en signalant des anomalies cachées, en identifiant les vecteurs d'attaque et en réagissant automatiquement aux incidents de sécurité.

En raison de ces avantages, 82 % des décideurs informatiques prévoient d'investir dans la cybersécurité basée sur l'IA dans les deux prochaines années et près de la moitié (48 %) prévoient d'investir avant la fin de 2023.

Pour bien comprendre l'impact de l'IA sur la cybersécurité, les CISOs et autres responsables de la sécurité et de l'informatique doivent comprendre les avantages et les risques de l'intelligence artificielle. Nous examinerons ces aspects de plus près ci-dessous.

Les avantages de l'IA en cybersécurité

Bien que les gros titres soient dominés par l'IA militarisée, l'intelligence artificielle est un outil puissant pour les organisations afin d'améliorer leur posture de sécurité. Les algorithmes capables d'analyser d'énormes quantités de données permettent d'identifier rapidement les menaces et les vulnérabilités, de réduire les risques et de prévenir les attaques. Examinons de plus près ces cas d'utilisation.

1. Identifier les précurseurs d'attaque

Les algorithmes d'IA, en particulier les modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond, peuvent analyser des volumes massifs de données et identifier des schémas que les analystes humains pourraient manquer. Cette capacité facilitera la détection précoce des menaces et des anomalies, empêchant les violations de sécurité et permettant aux systèmes d'être proactifs plutôt que réactifs dans la chasse aux menaces.

Les systèmes d'IA peuvent être entraînés à reconnaître des schémas et détecter les attaques de ransomware ou de logiciels malveillants avant qu'ils ne pénètrent dans le système.

L'intelligence prédictive associée au traitement du langage naturel peut extraire des actualités, articles et études sur les menaces cyber émergentes et les tendances des cyberattaques pour curer de nouvelles données, améliorer la fonctionnalité et réduire les risques avant qu'ils ne se matérialisent en attaques à grande échelle.

2. Amélioration de la renseignement sur les menaces

L'IA générative, un type d'IA qui utilise des modèles ou des algorithmes d'apprentissage profond pour créer automatiquement du texte, des photos, des vidéos, du code et d'autres résultats en fonction des ensembles de données sur lesquels ils sont entraînés, peut non seulement aider les analystes à identifier les menaces potentielles mais aussi à mieux les comprendre.

Auparavant, sans l'IA, les analystes devaient utiliser des langages de requête complexes, des opérations et une ingénierie inverse pour analyser d'énormes quantités de données afin de comprendre les menaces. Les algorithmes d'IA générative peuvent automatiquement analyser le code et le trafic réseau à la recherche de menaces et fournir des informations riches qui aident les analystes à comprendre le comportement des scripts malveillants et autres menaces.

3. Renforcer le contrôle d'accès et les pratiques de gestion des mots de passe

L'IA améliore le contrôle d'accès et les pratiques de gestion des mots de passe en utilisant des mécanismes avancés d'authentification. L'authentification biométrique, comme la reconnaissance faciale ou la numérisation des empreintes digitales, peut renforcer les mesures de sécurité en réduisant la dépendance aux mots de passe traditionnels.

Les algorithmes d'IA peuvent également analyser les schémas de connexion et les comportements pour identifier de petites anomalies comportementales et des tentatives de connexion suspectes, permettant aux organisations de réduire les menaces internes et de résoudre plus rapidement les potentielles violations de sécurité.

4. Minimiser et prioriser les risques

La surface d'attaque des entreprises modernes est immense et continue de croître. La capacité d'analyser, de maintenir et d'améliorer un tel paysage de vulnérabilités importantes nécessite désormais plus que ce que les humains seuls peuvent raisonnablement accomplir.

Alors que les acteurs malveillants tirent parti des technologies émergentes pour lancer des attaques de plus en plus sophistiquées, les logiciels traditionnels et les techniques manuelles ne peuvent tout simplement pas suivre.

L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique deviennent rapidement des outils essentiels pour les équipes de sécurité de l'information afin de minimiser les risques de violation et de renforcer la sécurité en identifiant les vulnérabilités des systèmes et des réseaux. Les modèles d'apprentissage automatique peuvent analyser l'infrastructure, le code et les configurations pour découvrir les faiblesses pouvant être exploitées par les attaquants. En identifiant de manière proactive et en corrigeant les vulnérabilités, les organisations peuvent considérablement réduire le risque de cyberattaques réussies.

En exploitant les algorithmes d'apprentissage automatique, les organisations peuvent automatiser les évaluations des risques et allouer efficacement les ressources. L'IA peut fournir des informations sur la probabilité et les conséquences de différents types d'attaques, permettant aux équipes de cybersécurité de prioriser efficacement les efforts d'atténuation.

En d'autres termes, les systèmes de cybersécurité basés sur l'IA peuvent prioriser les risques en se basant non seulement sur ce que les cybercriminels pourraient utiliser pour attaquer vos systèmes, mais sur ce qu'ils sont le plus susceptibles d'utiliser pour attaquer vos systèmes. Les responsables de la sécurité et de l'informatique peuvent mieux prioriser et allouer les ressources aux vulnérabilités les plus critiques.

5. Automatiser la détection et la réponse aux menaces

Avec l'IA, les systèmes de cybersécurité peuvent non seulement identifier mais aussi répondre automatiquement aux menaces.

• Les adresses IP malveillantes peuvent être bloquées automatiquement.
• Les systèmes ou comptes utilisateurs compromis peuvent être immédiatement fermés.
• Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent analyser les e-mails et les pages Web pour identifier et bloquer les tentatives de phishing potentielles.

Les systèmes alimentés par l'IA automatisent les processus de détection des menaces, offrant une surveillance en temps réel et des temps de réponse rapides. Les algorithmes d'apprentissage automatique analysent en continu le trafic réseau, les comportements des utilisateurs et les journaux système pour identifier les activités suspectes.

En tirant parti de la capacité de l'IA à traiter et à analyser des volumes massifs de données, les organisations peuvent détecter et répondre aux menaces immédiatement, minimisant ainsi la fenêtre de temps pendant laquelle les attaquants peuvent exploiter les vulnérabilités.

Les algorithmes intelligents peuvent analyser les alertes de sécurité, corréler les événements et fournir des recommandations pour soutenir la prise de décision lors d'un incident. Les plateformes de réponse aux incidents alimentées par l'IA peuvent automatiser les flux de travail d'enquête, identifier rapidement la cause principale d'un incident et suggérer des actions correctives appropriées. Ces capacités permettent aux équipes de sécurité de répondre rapidement, minimisant ainsi l'impact des violations de sécurité.

6. Augmenter l'efficacité et l'effectivité humaines

82 % des violations de données impliquent une erreur humaine. En automatisant les tâches manuelles courantes, l'IA peut jouer un rôle crucial dans la réduction de la probabilité de mauvaises configurations, de fuites de données accidentelles et d'autres erreurs involontaires pouvant compromettre la sécurité.

L'IA fournit également aux équipes de cybersécurité des outils et des informations puissants qui améliorent leur efficacité et leur effectivité. Les modèles d'apprentissage automatique peuvent analyser d'immenses quantités de données de renseignements sur les menaces, aidant les équipes à mieux comprendre le paysage des menaces et à anticiper les menaces émergentes.

Les plateformes d'automatisation de la sécurité et de la conformité basées sur l'IA rationalisent les flux de travail, permettant aux équipes de répondre aux incidents plus rapidement et avec une plus grande précision. En déléguant les tâches manuelles chronophages, les professionnels de la cybersécurité peuvent se concentrer sur les initiatives stratégiques et l'analyse des menaces de haut niveau.

Des analyses prédictives à la détection automatisée des menaces et à la réponse aux incidents, l'IA augmente les capacités des équipes de cybersécurité, permettant des mesures de défense proactives. Adopter la technologie de l'IA permet aux organisations de rester en avance dans le domaine de la cybersécurité et de protéger leurs actifs précieux.

Les désavantages de l'IA dans la cybersécurité

Les responsables de la cybersécurité qui souhaitent mettre en œuvre l'IA pour améliorer leur posture de sécurité doivent d'abord relever une série de défis et de risques, y compris ceux liés à la transparence, à la confidentialité et à la sécurité.

Préoccupations concernant la confidentialité des données

Les systèmes d'IA nécessitent souvent de grandes quantités de données, ce qui peut poser des risques pour la confidentialité. Si l'IA est utilisée pour l'analyse des comportements des utilisateurs, par exemple, elle peut avoir besoin d'accéder à des données personnelles sensibles.

Où se trouvent les données de l'IA? Qui peut y accéder? Que se passe-t-il lorsque les données ne sont plus nécessaires? De plus en plus d'entreprises marchent sur une corde raide pour trouver un équilibre entre la confidentialité des utilisateurs et l'utilité des données.

Une gouvernance appropriée de l'IA est fondamentale pour minimiser les risques financiers et de réputation. Au cours des prochaines années, il y aura une demande accrue pour des méthodes efficaces de surveillance des performances de l'IA, de détection des modèles obsolètes ou des résultats biaisés, et d'apport des ajustements nécessaires.

Les organisations devront adopter une approche de gouvernance de l'IA qui couvre l'ensemble du cycle de vie des données, de la collecte des données à leur traitement, leur accès et leur élimination. La confidentialité dès la conception devra devenir un axe majeur dans le cycle de vie de l'IA et dans les stratégies de gouvernance de l'IA, y compris les techniques d'anonymisation des données qui préservent la confidentialité des utilisateurs sans affecter l'utilité des données pour les applications de l'IA.

Fiabilité et précision

Bien que les systèmes d'IA puissent traiter de vastes quantités de données rapidement, ils ne sont pas parfaits. Des faux positifs et des faux négatifs peuvent survenir, entraînant potentiellement des efforts et du temps gaspillés ou des menaces négligées.

Puisque les algorithmes d'IA et d'apprentissage automatique ne sont aussi bons que les données qu'ils ingèrent, les organisations devront investir dans les processus de préparation des données pour organiser et nettoyer les jeux de données afin d'assurer la fiabilité et la précision.

Cela devient de plus en plus important à mesure que le sabotage des données devient plus répandu. Le sabotage des données consiste à ajouter ou à manipuler les données d'entraînement d'un modèle d'IA prédictive afin d'affecter le résultat. Dans une étude de recherche pionnière, il a été démontré que l'injection de 8% de données d'entraînement

empoisonnées

ou erronées pouvait diminuer la précision de l'IA jusqu'à 75%.

Manque de transparence

Les systèmes d'IA, en particulier les modèles d'apprentissage profond, fonctionnent souvent comme des boîtes noires, ce qui rend difficile de comprendre comment ils arrivent à des décisions ou des prédictions spécifiques. Ce manque de transparence crée une barrière pour les experts en cybersécurité qui ont besoin de comprendre le raisonnement derrière les résultats d'un système d'IA, notamment lorsqu'il s'agit d'identifier et d'atténuer les menaces pour la sécurité. Sans transparence, il devient difficile de faire confiance aux décisions prises par les systèmes d'IA et de valider leur précision.

De plus, les systèmes d'IA peuvent générer des faux positifs, submergeant les équipes de sécurité dans l'extinction constante des incendies. Les faux négatifs peuvent entraîner la négligence des menaces et compromettre la sécurité. Le manque de transparence dans les raisons de ces erreurs rend difficile l'affinage des modèles d'IA, l'amélioration de la précision et la correction des problèmes réels. Les experts en cybersécurité doivent être en mesure de comprendre et de valider les décisions prises par les systèmes d'IA pour se défendre efficacement contre les menaces cybernétiques en évolution.

Biais des données d'entraînement et des algorithmes

Il existe différents types de biais qui peuvent affecter un système d'IA. Deux principaux sont les biais des données d'entraînement et des algorithmes. Examinons-les de plus près ci-dessous.

Biais des données d'entraînement

Lorsque les données utilisées pour entraîner les algorithmes d'IA et d'apprentissage automatique (ML) ne sont pas diversifiées ou représentatives de l'ensemble du paysage des menaces, les algorithmes peuvent commettre des erreurs, comme ignorer certaines menaces ou identifier des comportements bénins comme malveillants. Cela résulte souvent d'un biais chez les développeurs d'IA qui ont créé l'ensemble de données d'entraînement.

Par exemple, disons qu'un développeur d'IA croyait que les pirates de Russie représentaient la plus grande menace pour les entreprises américaines. En conséquence, le modèle d'IA serait entraîné sur des données biaisées vers les menaces de cette seule région géographique et pourrait ignorer les menaces provenant d'autres régions, en particulier les menaces domestiques.

Il en serait de même si le développeur d'IA croyait qu'un vecteur d'attaque, comme les attaques d'ingénierie sociale, était plus prévalent qu'un autre. En conséquence, le modèle d'IA peut être efficace contre ce vecteur d'attaque mais ne pas détecter d'autres types de menaces importants, comme le vol de crédentiels ou l'exploitation de vulnérabilités.

Biais algorithmique

Comment les chefs de la cybersécurité peuvent intégrer avec succès l'IA dans leurs programmes de sécurité

Alors que l'utilisation de l'IA en cybersécurité continue de croître, les CISOs et autres dirigeants de la cybersécurité joueront un rôle crucial dans l'exploitation du potentiel de l'IA tout en assurant une mise en œuvre sécurisée et efficace. En suivant ces meilleures pratiques, ces leaders peuvent mettre en œuvre efficacement l'IA tout en répondant aux préoccupations liées à la transparence, à la confidentialité et à la sécurité.

1. Aligner la stratégie d'IA avec les objectifs commerciaux et de sécurité

Avant de se lancer dans la mise en œuvre de l'IA, les chefs de la cybersécurité doivent aligner la stratégie d'IA avec les objectifs commerciaux et de sécurité de l'organisation. Définissez clairement les résultats souhaités, identifiez les défis de cybersécurité spécifiques que l'IA peut relever et assurez-vous que les initiatives d'IA s'alignent avec la stratégie de sécurité globale de l'organisation.

2. Investir dans des talents qualifiés en IA

Bien que l'IA puisse significativement améliorer un système de cybersécurité, elle ne doit pas remplacer l'expertise humaine. Construire une équipe de cybersécurité prête pour l'IA est crucial.

Investissez dans le recrutement de professionnels de la sécurité de l'information qui comprennent les technologies d'IA. En ayant une équipe avec la bonne expertise, vous pouvez évaluer efficacement les solutions d'IA, les mettre en œuvre et optimiser continuellement leurs performances. Les chefs de la cybersécurité devraient promouvoir la culture numérique au sein de leurs organisations pour aider les membres de l'équipe à utiliser efficacement les outils d'IA et à comprendre leurs limites.

3. Évaluer minutieusement les solutions d'IA

Adoptez une approche diligente lors de l'évaluation des solutions d'IA. Évaluez la réputation du fournisseur, la robustesse de leurs modèles d'IA et leur engagement envers la cybersécurité et la confidentialité des données. Menez des essais de preuve de concept approfondis et évaluez dans quelle mesure la solution s'intègre à l'infrastructure de cybersécurité existante. Assurez-vous que la solution d'IA s'aligne avec les exigences de sécurité et les obligations réglementaires de votre organisation.

Vous devez également évaluer les mesures préventives qu'ils prennent pour minimiser les biais dans leurs solutions. L'utilisation de pratiques robustes de collecte et de prétraitement des données, la diversité dans les équipes de développement et de déploiement de l'IA, l'investissement dans la surveillance continue et l'application de multiples couches d'IA ne sont que quelques moyens de réduire les biais afin de maximiser le potentiel et l'efficacité de l'IA dans la cybersécurité.

4. Établir un cadre de gouvernance des données robuste

L'IA repose sur des données de haute qualité, diversifiées et bien organisées. Établissez un cadre de gouvernance des données robuste pour garantir la qualité, l'intégrité et la confidentialité des données. Développez des processus de collecte, de stockage et d'étiquetage des données en respectant les réglementations pertinentes. Mettez en œuvre des mesures pour protéger les données tout au long de leur cycle de vie et maintenez des contrôles d'accès stricts pour protéger les informations sensibles.

Enfin, choisissez des modèles d'IA explicables, interprétables et capables de fournir des informations sur leurs processus décisionnels.

5. Mettre en œuvre des mesures de sécurité robustes pour l'infrastructure de l'IA

Assurez la sécurité de l'infrastructure de l'IA en mettant en œuvre des mesures de sécurité robustes. Appliquez le cryptage aux paramètres sensibles des modèles d'IA et aux données pendant l'entraînement, le déploiement et l'inférence. Protégez les systèmes d'IA contre l'accès non autorisé et la falsification en mettant en œuvre des mécanismes d'authentification forte, des API sécurisées et des contrôles d'accès. Appliquez régulièrement des correctifs et mettez à jour les cadres et dépendances de l'IA pour corriger les vulnérabilités de sécurité.

Liste de vérification de la cybersécurité IA 2024

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Comment Secureframe adopte l'avenir de l'IA dans la cybersécurité

L'intelligence artificielle est appelée à jouer un rôle de plus en plus central dans la cybersécurité, avec le potentiel de responsabiliser les professionnels de l'informatique et de la sécurité de l'information, de stimuler le progrès et d'améliorer les pratiques de sécurité de l'information pour les organisations de toutes tailles.

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