Intégrer la GenAI au cœur de la cybersécurité

Umashankar Lakshmipathy, Executive Vice President and Regional Head – EMEA Cloud, Infrastructure, and Security Services, Infosys partage son expertise sur le sujet GenAI & Cybersécurité.

L’IA est en mesure de remodeler la manière dont les organisations protègent leurs actifs. Toutefois, cette technologie permet également aux acteurs malveillants de développer des stratégies d’attaque plus sophistiquées. Cette nature à double tranchant de l’IA nécessite de repenser les paradigmes de sécurité traditionnels.

Par ailleurs, l’essor du travail hybride a remodelé le périmètre de sécurité traditionnel. Les employés accèdent à des données sensibles à partir de différents lieux et appareils, ce qui oblige les organisations à adopter un modèle de sécurité « zero trust ». Dans ce cadre, l’IA peut jouer un rôle central en identifiant et en diminuant les menaces en temps réel.

La complexité croissante des cybermenaces

Les cyber malfaiteurs exploitent l’IA pour mener des attaques de plus en plus complexes. Ces menaces avancées peuvent échapper aux mesures de sécurité traditionnelles et causer des dommages importants bien avant d’être détectées. Une étude récente de Darktrace a révélé une augmentation de 135 % des attaques d’ingénierie sociale à la suite de l’utilisation généralisée de ChatGPT. Des outils comme WormGPT peuvent générer des courriels de phishing convaincants et ce, dans plusieurs langues, ce qui permet aux cybercriminels de tromper plus facilement leurs cibles.

Dans ce contexte, les entreprises doivent être proactives et utiliser elles aussi l’IA pour anticiper et contrer ces menaces en intégrant l’IA dans leur architecture de cybersécurité. Elles peuvent de ce fait acquérir un avantage stratégique et protéger plus efficacement leurs données et réseaux.

Par ailleurs, les modèles de sécurité traditionnels qui s’appuient sur des périmètres définis ne sont plus suffisants. Le modèle « zero trust », qui suppose que des menaces peuvent exister à l’intérieur du réseau, offre une approche plus robuste. L’IA peut améliorer ce modèle en surveillant en permanence l’activité du réseau, en identifiant les anomalies et en répondant aux menaces potentielles en temps réel. Grâce à l’IA ce modèle garantit que seuls les utilisateurs autorisés peuvent accéder aux données sensibles. Cela permet non seulement d’atténuer les risques, mais aussi d’assurer un niveau de sécurité plus élevé pour l’ensemble des employés.

Les systèmes de sécurité pilotés par l’IA peuvent rapidement identifier les faux positifs et les écarter, en ne transmettant que les menaces authentiques à l’équipe chargée de la sécurité. Ce processus rationalisé réduit la charge des équipes IT, ce qui leur permet de se concentrer sur d’autres initiatives plus stratégiques.

Le rôle de l’IA dans la détection des menaces et la réponse aux incidents

L’un des principaux avantages de l’intégration de l’IA dans la cybersécurité est sa capacité à traiter rapidement et avec précision de grandes quantités de données.

Cette capacité est essentielle pour identifier les modèles et les anomalies qui peuvent indiquer une violation de sécurité.

• Détection et remédiation

Les algorithmes d’IA peuvent analyser des données provenant de sources multiples (trafic réseau, comportement des utilisateurs, journaux système etc.) afin de détecter les menaces potentielles. En effet, des schémas inhabituels peuvent être le signe d’une cyberattaque : l’IA peut par exemple détecter un pic soudain dans les taux de transfert de données, ce qui pourrait indiquer une tentative d’exfiltration de données. En identifiant ces anomalies en temps réel, l’IA permet aux entreprises de prendre des mesures immédiates et de prévenir les violations potentielles.

Elle peut automatiser de nombreux aspects de la réponse aux incidents, de l’identification de la source de la violation à l’isolement des systèmes affectés, en passant par le lancement de la remédiation. Cela permet de réduire le temps nécessaire pour contenir et atténuer l’impact de la brèche et minimise ainsi les dommages.

• Réduction des faux positifs

Les faux positifs sont un problème courant en matière de cybersécurité. Ils se produisent lorsque des activités légitimes sont signalées comme des menaces potentielles, ce qui entraîne des alertes inutiles. L’IA peut réduire considérablement les faux positifs en apprenant à partir des données historiques, et en améliorant sa précision au fil du temps. Les équipes de sécurité peuvent ainsi se concentrer sur les menaces réelles.

• Pénurie de professionnels de la cybersécurité

D’autre part, la pénurie de professionnels qualifiés est une préoccupation centrale pour les organisations. Les équipes informatiques existantes sont souvent dépassées par le volume des menaces qu’elles doivent gérer : l’IA peut alléger ce fardeau en automatisant les tâches de routine et en fournissant des informations exploitables.

• Automatisation des tâches

Dans le domaine de la cybersécurité, les tâches répétitives sont légion. Surveiller l’activité du réseau, analyser les rapports d’activité, gérer les correctifs de sécurité… l’IA peut automatiser ces tâches, libérant ainsi un temps précieux pour que les professionnels se concentrer sur des problèmes plus complexes.

• Datas exploitables

L’IA peut analyser les données et générer des informations pertinentes permettant aux équipes de cybersécurité de prendre des décisions éclairées et même d’adopter une approche proactive. On retrouve l’identification des vulnérabilités du réseau, la prévision d’attaques potentielles ou encore la recommandation de stratégies spécifiques. Cela permet non seulement d’améliorer la posture de sécurité globale de l’organisation, mais aussi d’accroître l’efficacité des mesures de sécurité.

L’intégration de la GenAI dans la cybersécurité est cruciale pour les entreprises qui souhaitent protéger leurs actifs dans un paysage sécuritaire en constante évolution. L’IA améliore la détection des menaces, réduit les faux positifs et allège la charge des équipes opérationnelles. Le modèle de « zero trust », alimenté par l’IA, fournit un cadre solide pour la protection des données, en particulier dans les environnements de travail hybrides. Mais pour devancer les cybercriminels, les organisations doivent innover et adapter leurs stratégies de sécurité, afin de gagner en efficacité et en compétitivité !