L'intelligence artificielle dans la cybersécurité : rôle, impact, applications et liste des entreprises

introduction

Avec les progrès de la technologie, les cybercrimes augmentent également et deviennent complexes. Les cybercriminels lancent des attaques sophistiquées qui mettent en danger les systèmes de sécurité modernes. Ainsi, l'industrie de la cybersécurité évolue également pour répondre aux exigences de sécurité croissantes des entreprises. Mais ces stratégies défensives des professionnels de la sécurité peuvent également échouer à un moment donné.

Pour améliorer leur jeu et améliorer leurs mécanismes de détection des vulnérabilités, les entreprises choisissent l'intelligence artificielle (IA). L'intelligence artificielle dans la cybersécurité aide les entreprises à protéger leurs mécanismes de défense. Il les aide également à mieux analyser les cybercrimes.

Quel est l'impact de l'Intelligence Artificielle sur la Cyber ​​Sécurité ?

Les entreprises se concentrent davantage sur la cybersécurité en ce moment comme jamais auparavant. En effet, les attaques de cybersécurité avancées ont coûté aux entreprises des millions de dollars en violations de données. Cela commence par la conception d'un système de sécurité multicouche qui sécurisera l'infrastructure du réseau. La première étape consiste à installer un pare-feu qui filtrera le trafic réseau.

Ensuite, un logiciel antivirus est utilisé pour nettoyer les fichiers malveillants et les virus de l'infrastructure. Dans le cadre de leur plan de reprise après sinistre, des sauvegardes de données régulières sont exécutées.

Et c'est là qu'intervient l'intelligence artificielle.

L'IA a eu un impact sur la sécurité en aidant les professionnels à identifier les irrégularités du réseau en analysant les actions des utilisateurs et en étudiant les modèles. Les professionnels de la sécurité peuvent désormais étudier les données du réseau à l'aide de l'IA et détecter les vulnérabilités pour prévenir les attaques nuisibles. L'IA contribuera à améliorer l'approche de sécurité traditionnelle par les moyens suivants :

• Des outils de sécurité avancés alimentés par l'IA seront utilisés pour surveiller et répondre aux événements de sécurité
• Les pare-feu modernes auront une technologie d'apprentissage automatique intégrée qui détectera facilement un modèle habituel dans le trafic réseau et le supprimera s'il est considéré comme malveillant
• Grâce à la fonction de traitement du langage naturel de l'IA, les professionnels de la sécurité peuvent détecter l'origine d'une cyberattaque. Le traitement du langage naturel aide également à analyser les vulnérabilités
• L'analyse des données Internet et l'utilisation de l'analyse prédictive identifieront à l'avance les menaces malveillantes
• Sécurité accrue de l'accès conditionnel et de l'authentification

Une autre révélation importante de l'intelligence artificielle dans la cybersécurité est un système de connexion biométrique . Ce sont des connexions extrêmement sécurisées qui utilisent des empreintes digitales, des scans de la rétine et des empreintes palmaires. Un mot de passe peut être utilisé avec ces informations biométriques pour se connecter en toute sécurité. Cette méthode est utilisée dans les organisations pour que les employés se connectent et même dans les smartphones.

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Applications en cybersécurité

L'apprentissage automatique, un sous-ensemble très important de l'intelligence artificielle, est également utilisé de nos jours par les entreprises pour améliorer leurs systèmes de sécurité. En plus d'aider les experts en sécurité à détecter les attaques malveillantes, il a les applications suivantes -

Sécurité des terminaux mobiles

L'apprentissage automatique est utilisé pour la sécurité des terminaux mobiles, car les smartphones, les tablettes et les ordinateurs portables sont tous sujets aux cyberattaques. Une société appelée Wandera a récemment lancé son moteur de détection des menaces basé sur l'apprentissage automatique appelé MI: RIAM . Ce moteur a détecté avec succès plusieurs traces de SLocker Ransomware reconditionné qui cible les terminaux mobiles.

Pas de vulnérabilités zero-day

Une vulnérabilité zero-day est une menace totalement nouvelle pour le professionnel de la sécurité et il n'a pas encore de solution ou de correctif pour y remédier. Zero-day signifie que les professionnels n'ont aucun jour pour résoudre le problème et qu'ils ont peut-être déjà été exploités par un attaquant. Ces menaces se trouvent parfois dans des appareils IoT non sécurisés .

Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent détecter les menaces zero-day en analysant les anomalies du trafic réseau. Les vulnérabilités sont supprimées et les exploits de correctifs sont empêchés grâce à l'apprentissage automatique.

Améliorer l'analyse humaine

L'apprentissage automatique aide à améliorer l'analyse humaine dans les activités de cybersécurité telles que l'évaluation des vulnérabilités, la détection des menaces, l'analyse du réseau et la sécurité des terminaux. Les algorithmes ML peuvent filtrer les données suspectes du réseau et les transmettre à un analyste de la sécurité humaine. Par conséquent, les taux de détection des alertes peuvent augmenter de manière significative.

Automatisation des tâches de sécurité

Les tâches de sécurité répétitives et ennuyeuses peuvent être réduites grâce à l'apprentissage automatique. Cela aide les professionnels à se concentrer sur des tâches importantes. Des tâches telles que la vérification du trafic réseau, l'interruption des menaces telles que les ransomwares , la suppression des virus et l'analyse des journaux réseau peuvent être automatisées par l'apprentissage automatique.

Les ressources humaines de sécurité peuvent également être allouées efficacement à l'aide de l'apprentissage automatique.

Entreprises utilisant l'intelligence artificielle dans la cybersécurité

Les systèmes alimentés par l'IA sont utilisés par les entreprises suivantes pour renforcer leur infrastructure de sécurité -

Google

Ils utilisent le système Deep Learning AI sur leur plateforme Cloud Video Intelligence . Les vidéos stockées sur leur serveur cloud sont analysées par des algorithmes d'IA en fonction de leur contenu et de leur contexte. Si une anomalie susceptible de constituer une menace est détectée, les algorithmes d'IA envoient une alerte.

Gmail utilise l'apprentissage automatique pour filtrer les spams de votre messagerie afin de fournir un environnement sans tracas. Plus de 100 millions de spams sont bloqués chaque jour.

IBM

IBM Watson utilise l'apprentissage automatique dans sa formation cognitive pour détecter les menaces et créer des solutions de cybersécurité. L'IA réduit également les tâches chronophages de recherche sur les menaces et aide à déterminer les risques de sécurité.

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Conclusion

L'utilisation de l'intelligence artificielle dans la cybersécurité sera bientôt la pratique standard pour le développement et la gestion des systèmes de sécurité. Comme de nombreuses menaces nuisibles peuvent être détectées avant tout dommage, les experts en sécurité auront plus de temps de réponse pour lutter contre ces attaques malveillantes.

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