Utiliser l'intelligence artificielle pour renforcer la protection de la sécurité des réseaux

L'intelligence artificielle est très prometteuse en matière de protection des données précieuses et vulnérables, mais les équipes de sécurité ont du mal à en tirer pleinement parti.

La valeur des données continue d'augmenter et devient le cœur des entreprises modernes, mais elles sont également confrontées au risque de nouvelles attaques. La prolifération du cloud hybride et du travail à distance offre aux acteurs malveillants davantage de possibilités d’attaque. En conséquence, le paysage des menaces continue d’évoluer et la réglementation devient plus difficile.

Avec le nombre croissant de vecteurs d'attaque, la gestion d'énormes quantités d'informations a également entraîné le problème de la surcharge de données, ajoutant une pression accrue sur le personnel tendu. En outre, l’introduction de nouvelles applications et d’infrastructures informatiques ainsi que la pénurie de compétences compliquent encore davantage la situation. Il n’est donc pas surprenant que dans le monde numérique d’aujourd’hui, la sécurité ne parvienne souvent pas à répondre aux demandes croissantes.

Cela nécessite que les responsables informatiques trouvent rapidement des moyens d'intégrer différents éléments dans un système de défense unifié. Heureusement, avec la généralisation des outils d’intelligence artificielle de nouvelle génération, les responsables informatiques peuvent exploiter cette technologie pour lutter contre les attaques potentielles.

Paysage de sécurité complexe

Pour surveiller plus efficacement leur infrastructure de sécurité informatique et gérer des volumes de données croissants, les organisations doivent développer un haut degré d'expertise et investir beaucoup de temps. Cependant, les organisations et les responsables informatiques se sentent souvent désavantagés face aux attaquants. De plus, en raison de la grande diversité de l’environnement, de nombreuses méthodes de sécurité différentes sont utilisées. Par exemple, sécuriser un point de terminaison est complètement différent de sécuriser un compartiment S3 dans le cloud. Pour résoudre ces défis, la technologie de l’intelligence artificielle a émergé. En tirant parti de l’intelligence artificielle, les organisations peuvent mieux répondre aux menaces et attaques de sécurité complexes, surveiller et analyser automatiquement de grandes quantités de données de sécurité et détecter les comportements anormaux en temps opportun. L'introduction de cette technologie améliorera considérablement les capacités de protection de la sécurité de l'organisation et lui permettra de répondre plus rapidement et plus précisément aux différents types de risques de sécurité.

L'IA traditionnelle est très efficace en matière de classification et est particulièrement utile pour filtrer et trier les événements dans différents environnements informatiques. Dans ces environnements, il y aura toujours certaines activités qui peuvent être « mauvaises », mais 80 % d'entre elles peuvent être inoffensives. Cependant, la possibilité d’activités malveillantes est toujours présente. Personne ne veut manquer une attaque ou un problème lié aux données, car cela pourrait conduire à ce que tout soit répertorié comme critique. Heureusement, l’IA est efficace pour classer les événements de priorité élevée à faible, garantissant ainsi que les actions et les efforts peuvent être concentrés là où ils sont les plus urgents. Par conséquent, l’application de l’intelligence artificielle traditionnelle dans les environnements informatiques revêt une grande importance.

Avec l'application de l'intelligence artificielle générative, nous avons une autre frontière de défense. Tirer parti de la technologie de traitement du langage naturel (NLP) peut avoir un impact considérable sur les pénuries de compétences de longue date. En traduisant les alertes de sécurité dans un anglais simple et compréhensible, les équipes de sécurité reçoivent des notifications opportunes, claires et immédiatement exploitables.

Pressions économiques et action rapide

Bien sûr, les équipes de sécurité ne veulent pas être un obstacle pour l'organisation, ni entraver les plans de développement commercial. La question fondamentale à laquelle sont confrontés les responsables de la sécurité et leurs équipes est la suivante : « Comment puis-je agir plus rapidement ? » Pour y parvenir, ils doivent être en mesure d'obtenir des informations de leur environnement informatique de manière rapide et précise. Ce n’est qu’ainsi que nous pourrons mieux nous défendre contre les attaques.

Malheureusement, les équipes de sécurité ne sont pas à l’abri de l’impact du climat économique sur elles. Disposant de ressources limitées, ils sont contraints d’en faire davantage. Ils doivent donc rationaliser leurs opérations et devenir plus efficaces. Mais cela devient particulièrement difficile à mesure que la surface d’attaque continue de s’étendre et que les niveaux de menace continuent d’augmenter.

Les outils de sécurité basés sur l'IA offrent un moyen d'atténuer une partie du stress, avec plus de la moitié des dirigeants (52 %) reconnaissant déjà que l'IA les aidera à mieux allouer les ressources, les capacités ou les compétences. Il reste cependant un obstacle à surmonter. Essentiellement, les professionnels de la sécurité ne font pas confiance à l’informatique en général, et les résultats de l’IA ne font pas exception. Les gens remettront en question la validité des données fournies et la source de leurs informations. Sans transparence, il est difficile d’instaurer la confiance. L’ouverture doit donc être au cœur de toute mise en œuvre de l’IA.

Assembler les outils basés sur l'IA les plus corrects n'est pas une tâche ponctuelle. D’ici 2025, les budgets consacrés à la sécurité de l’IA devraient augmenter de 116 % par rapport à 2021, car les entreprises se protègent rapidement et efficacement aujourd’hui tout en planifiant l’avenir. Choisir le bon partenaire technologique sera la pierre angulaire de cette stratégie. Les cybercriminels n’ont de chance qu’une seule fois, mais les défenses doivent toujours fonctionner.

En bref, l'application de l'intelligence artificielle (IA) dans le domaine de la sécurité des réseaux est devenue une tendance qui peut renforcer la défense de la sécurité des réseaux en améliorant la précision de la détection, en renforçant la réponse en temps réel et en réduisant les taux de fausses alarmes. Voici quelques façons d'utiliser l'intelligence artificielle pour améliorer les défenses de sécurité du réseau :

1. Détection et analyse des menaces :

Analyse comportementale : Utilisez des algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser les comportements normaux et anormaux dans le réseau afin de détecter les menaces potentielles en temps opportun. manière.

Détection des anomalies : L'IA peut détecter rapidement les attaques potentielles en apprenant les modèles d'activités normales du réseau et en identifiant les activités anormales qui ne correspondent pas à ces modèles.

2. Système de détection d'intrusion (IDS) :

Apprentissage profond : Grâce à la technologie d'apprentissage profond, les comportements d'intrusion complexes, y compris les menaces inconnues, peuvent être détectés avec plus de précision.

Surveillance en temps réel : L'IA peut surveiller le trafic réseau en temps réel, détecter les comportements anormaux à temps et améliorer la vitesse de détection des intrusions.

3. Réponse automatisée :

Contre-mesures intelligentes : L'IA peut automatiquement identifier et prendre des contre-mesures, telles que bloquer les attaquants, ajuster les configurations réseau ou isoler les systèmes infectés, pour atténuer les dommages causés par les attaques.

Réparation automatique : L'IA peut aider à réparer automatiquement les systèmes attaqués, réduisant ainsi le recours à une intervention manuelle.

4. Détection des logiciels malveillants :

Analyse des fonctionnalités : Utilisez l'IA pour analyser les caractéristiques des logiciels malveillants afin d'améliorer la précision de la détection.

Analyse comportementale : L'analyse comportementale basée sur l'apprentissage automatique peut détecter les variantes de logiciels malveillants même si elles présentent de nouvelles caractéristiques.

5. Vérification de l'identité de l'utilisateur :

Identification biométrique : Utilisez la technologie d'intelligence artificielle pour l'identification biométrique, telle que les empreintes digitales, la numérisation de l'iris, etc., pour renforcer la sécurité de la vérification de l'identité de l'utilisateur.

Analyse comportementale : Utilisez l'IA pour analyser les modèles de comportement normaux des utilisateurs afin de détecter rapidement un vol d'identité potentiel.

6. Protection de la confidentialité des données :

Surveillance des données sensibles : Utilisez l'IA pour surveiller et identifier les données sensibles dans le réseau et découvrir les risques potentiels de fuite de données en temps opportun.

Technologie de cryptage : L'IA peut aider à améliorer et à optimiser les algorithmes de cryptage et à améliorer la sécurité de la transmission et du stockage des données.

En utilisant pleinement la technologie de l'intelligence artificielle, le système de défense de sécurité du réseau peut répondre à diverses menaces de manière plus intelligente et en temps réel, améliorant ainsi le niveau de sécurité du réseau. Cependant, il convient de noter que l’IA est également confrontée à certains défis en matière de sécurité des réseaux, tels que la lutte contre les attaques contradictoires, la protection de la vie privée et d’autres problèmes, de sorte que les questions de sécurité et d’éthique doivent être soigneusement prises en compte dans les applications pratiques.

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