Comment l'apprentissage profond pourrait s'avérer utile pour la cybersécurité

La menace de cyberattaques a considérablement augmenté ces derniers temps et les mesures traditionnelles ne semblent désormais plus assez efficaces.

Pour cette raison, l’apprentissage profond en cybersécurité progresse rapidement et pourrait détenir la clé pour résoudre tous les problèmes de cybersécurité.

Avec l'avènement de la technologie, les menaces à la sécurité des données augmentent également, nécessitant l'utilisation d'outils de cybersécurité pour protéger les opérations de l'organisation. Cependant, les entreprises rencontrent des difficultés en raison de leur dépendance à l’égard de la plupart des outils de cybersécurité. Les entreprises s'appuient sur des signatures ou des preuves de compromission pour détecter les capacités de détection des menaces de la technologie qu'elles utilisent pour protéger leur entreprise. Parce qu’elles ne sont utiles que pour identifier les risques reconnus, ces techniques sont inutiles contre les attaques inconnues. C’est là que l’apprentissage profond en cybersécurité peut changer le cours des événements. Le Deep Learning est une branche du Machine Learning spécialisée dans l’utilisation de l’analyse de données pour résoudre des problèmes. En permettant aux réseaux neuronaux profonds de traiter des quantités massives de données qu'aucun autre apprentissage automatique au monde ne peut traiter, digérer et traiter, nous imitons le cerveau et son fonctionnement.

L'application du deep learning à la sécurité des réseaux

Le secteur de la sécurité des réseaux est confronté à de nombreux défis, et la technologie du deep learning pourrait être son sauveur.

Analyse comportementale

Pour toute entreprise, une stratégie de sécurité basée sur l'apprentissage profond consiste à suivre et à examiner les activités et les habitudes des utilisateurs. Parce qu’il outrepasse les mécanismes de sécurité et ne déclenche parfois aucun signal ou alerte, il est plus difficile à détecter qu’un comportement malveillant traditionnel ciblant un réseau. Par exemple, les attaques internes se produisent lorsque les employés utilisent leur accès légitime à des fins malveillantes plutôt que de s'introduire dans un système de l'extérieur, ce qui rend de nombreux systèmes de protection du réseau inefficaces face à de telles attaques.

Une défense efficace contre ces attaques est l’analyse du comportement des utilisateurs et des entités (UEBA). Après une période d'adaptation, il peut apprendre les comportements typiques des employés et identifier les activités suspectes pouvant constituer des attaques internes, telles que l'accès au système à des moments anormaux et les alertes sonores.

Détection d'intrusion

Les systèmes de détection et de prévention des intrusions (IDS/IPS) identifient les activités réseau suspectes, empêchent les pirates d'y accéder et avertissent les utilisateurs. Ils possèdent souvent des signatures connues et des formats d’attaque courants. Cela permet de se protéger contre les risques tels que les violations de données.

Auparavant, les algorithmes ML géraient cette opération. Cependant, du fait de ces algorithmes, le système génère quelques faux positifs, ce qui rend le travail de l'équipe de sécurité laborieux et ajoute à une fatigue déjà excessive. L'apprentissage profond, les réseaux neuronaux convolutifs et les réseaux neuronaux récurrents (RNN) peuvent être utilisés pour développer des systèmes d'identification/IP plus intelligents en analysant le trafic avec plus de précision, en réduisant le nombre de fausses alertes et en aidant les équipes de sécurité à distinguer les activités réseau malveillantes des activités réseau légitimes.

Gestion des logiciels malveillants

Les solutions traditionnelles contre les logiciels malveillants, comme les pare-feu classiques, utilisent une technologie de détection basée sur les signatures pour détecter les logiciels malveillants. L'entreprise maintient une base de données des risques connus, qui est régulièrement mise à jour pour inclure les nouveaux dangers récemment apparus. Même si cette approche est efficace contre les menaces élémentaires, elle ne l’est pas contre les menaces plus complexes. Les algorithmes d’apprentissage profond peuvent identifier des menaces plus complexes car ils ne s’appuient pas sur la mémoire des signatures connues ni sur les techniques d’attaque classiques. Au lieu de cela, il se familiarise avec le système et constate un comportement étrange qui peut être le signe d'un logiciel malveillant ou d'une activité malveillante.

Surveillance des e-mails

Afin de contrecarrer toute forme de cybercriminalité, il est crucial de surveiller les comptes de messagerie officiels des employés. Par exemple, les attaques de phishing consistent souvent à envoyer des e-mails aux employés et à solliciter des informations sensibles. Des logiciels de deep learning et de cybersécurité peuvent être utilisés pour prévenir ces types d’attaques. Grâce au traitement du langage naturel, les e-mails peuvent être vérifiés pour détecter toute activité suspecte.

Résumé

L'automatisation est essentielle pour lutter contre la multitude de risques auxquels les entreprises doivent faire face, mais le bon vieux machine learning est trop limité et nécessite encore beaucoup de réglages et d'implication humaine pour produire les résultats souhaités. L'apprentissage profond en cybersécurité va au-delà de l'amélioration et de l'apprentissage continus ; il permet d'anticiper les dangers et de les arrêter avant qu'ils ne surviennent.

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