Solutions intelligentes : assurer la sécurité des données et prévenir les fuites et les pertes

La cybersécurité est un combat permanent, avec de nouvelles menaces qui émergent chaque jour et les responsables de la sécurité de l'information (RSSI) qui travaillent dur pour suivre le rythme. Ils étaient sous la pression de l'alarme et l'équipe était confrontée à des défis. En conséquence, les RSSI et leurs équipes sont soumis à une pression constante pour trouver des moyens nouveaux et innovants de protéger leur organisation contre les dangers. Une façon de lutter contre ce phénomène consiste à exploiter la puissance de l’intelligence artificielle (IA). L'IA peut aider à identifier les menaces potentielles, à automatiser les tâches répétitives et à libérer des ressources humaines afin que les RSSI puissent se concentrer sur des initiatives plus stratégiques. Cependant, il est important de rappeler que l’IA n’est pas une solution magique qui remplace le besoin d’expertise et d’expérience humaine en matière de cybersécurité. Au lieu de cela, il doit être considéré comme un outil qui peut aider les RSSI et leurs équipes à mieux gérer le paysage croissant de la cybersécurité.

Les violations de données sont de plus en plus courantes et peuvent en conséquence être dévastatrices pour les entreprises. Aux coûts directs, tels que les notifications et la surveillance du crédit, s’ajoutent des coûts indirects, tels que la perte d’activité et l’atteinte à la réputation. Investir dans des solutions qui détectent et contiennent automatiquement les violations de données peut contribuer à réduire le fardeau des RSSI et des équipes de sécurité, et l'apprentissage automatique est l'une de ces solutions.

Comment fonctionne l'apprentissage automatique

L'apprentissage automatique est une technologie d'intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs d'apprendre à partir de données sans programmation explicite. En utilisant les données pour entraîner des modèles, les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent faire des prédictions et des recommandations. En termes de sécurité des données, l'apprentissage automatique peut créer des modèles pour détecter les anomalies pouvant indiquer une violation de données

Supposons que vous disposiez d'un ensemble de données d'enregistrements de connexion des employés, vous pouvez utiliser des algorithmes d'apprentissage automatique pour créer des modèles permettant de prédire la légitimité des tentatives de connexion, et signaler les anomalies Tentative de connexion pour une enquête plus approfondie

Comment l'apprentissage automatique prévient-il les violations de données

À bien des égards, l'apprentissage automatique peut prévenir efficacement les violations de données ? Une approche consiste à stopper les attaques en identifiant les vulnérabilités du système avant que les attaquants aient la possibilité de les exploiter. Une autre approche consiste à surveiller l’activité des utilisateurs et à signaler les comportements suspects pouvant indiquer une tentative de violation. Enfin, une fois qu'une vulnérabilité est découverte, l'apprentissage automatique peut être rapidement appliqué pour freiner la propagation de la vulnérabilité.

Qu'est-ce que le credential stuffing ? accès à un compte utilisateur. Les attaquants exploitent souvent les listes d'informations d'identification obtenues lors de violations de données dans d'autres organisations pour compromettre les comptes des victimes à grande échelle. De telles attaques sont souvent automatisées, permettant à un seul attaquant de compromettre des milliers de comptes en peu de temps

L'intelligence artificielle joue un rôle essentiel dans la détection et la prévention des attaques de type credential stuffing en identifiant des modèles de comportement des utilisateurs, aidant ainsi à identifier les activités inhabituelles qui peuvent indiquer les tentatives d'attaque ou leur réussite

Le rôle de l'intelligence artificielle dans l'adaptation est essentiel, notamment dans la détection et la prévention des attaques de credential stuffing. En analysant les modèles de comportement des utilisateurs, l’IA peut identifier une activité anormale pouvant indiquer une tentative ou une attaque réussie. Par exemple, si un employé pendant les heures normales de travail commence soudainement à accéder à des bases de données sensibles à 3 heures du matin, ou si un employé de l'Ohio se connecte depuis la Chine, ces comportements pourraient être le signe d'un comportement néfaste. En surveillant en permanence le comportement des utilisateurs et en signalant les activités anormales, l'IA peut aider les organisations à se protéger contre les attaques de credential stuffing et autres menaces émergentes.

Pourquoi investir dans l'apprentissage automatique ?

Pour toute entreprise cherchant à protéger ses données contre la perte, investir dans l'apprentissage automatique est une solution. choix intelligent. Non seulement l’apprentissage automatique peut stopper les violations de données avant qu’elles ne se produisent, mais il peut également vous aider à contrôler la perte de données lorsqu’une violation se produit. De plus, investir dans l'apprentissage automatique peut également montrer aux clients que vous prenez leur sécurité au sérieux et réduire la charge de travail de votre RSSI et de votre équipe de sécurité.

Avantages de l'utilisation de l'apprentissage automatique pour la sécurité des données

L'utilisation de l'apprentissage automatique pour la sécurité des données présente de nombreux avantages, notamment :

• Améliorer la précision : les humains sont voués à faire des erreurs. Nous sommes fatigués, nous faisons des erreurs et parfois nous négligeons certaines choses. Les algorithmes d’apprentissage automatique, en revanche, ne sont pas soumis à ces mêmes limitations. Cela signifie qu’ils peuvent améliorer la précision de l’identification des menaces potentielles.
• Détection plus rapide : une fois qu'un modèle d'apprentissage automatique est formé, il analyse les données beaucoup plus rapidement que les humains. Cela signifie que les menaces potentielles peuvent être identifiées et contenues plus rapidement.
• Évolutivité : la quantité de données que les entreprises doivent gérer ne fera qu'augmenter. Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent traiter de grandes quantités de données plus efficacement que les humains, ce qui les rend parfaitement adaptés aux environnements Big Data.
• Temps de réponse amélioré : plus vous identifiez rapidement les menaces potentielles, plus votre temps de réponse est rapide. En utilisant l’apprentissage automatique pour sécuriser les données, les entreprises peuvent minimiser les dommages causés par une violation de données.

En tirant parti de l'intelligence artificielle pour identifier des modèles de comportement des utilisateurs, les organisations peuvent repérer des activités anormales qui pourraient laisser présager une tentative ou une attaque réussie. L’intelligence artificielle joue un rôle clé dans la protection des organisations contre les attaques de type credential stuffing et autres menaces émergentes. Même si les violations de données sont de plus en plus courantes, des solutions existent. Investir dans des solutions automatisées de détection et de confinement des violations de données, telles que l'apprentissage automatique, peut réduire la charge des RSSI et des équipes de sécurité et minimiser les dommages causés par une violation

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