Gardez vos amis proches, mais vos menaces plus proches.
Les violations de la cybersécurité se produisent plus souvent que nous ne voulons le croire.
En 2021 seulement, il y a eu 623,3 millions d'attaques par ransomware. Au moins 30 000 sites web sont piratés chaque jour, et 64 % des entreprises dans le monde ont rencontré au moins une forme de cyberattaque.
Le nombre croissant de travailleurs à distance a exacerbé les défis de la cybersécurité car ils pourraient être des cibles faciles pour les cybercriminels. Les e-mails de phishing, l'informatique de l'ombre, les programmes BYOD (apportez votre propre appareil) et les réseaux wi-fi domestiques non sécurisés peuvent mettre les organisations à un risque énorme.
La cybersécurité nécessite un renforcement accru
La pénurie de professionnels qualifiés en cybersécurité ajoute également à cette détresse. Cependant, l'essor des logiciels en tant que service (SaaS) a facilité les choses pour les petites entreprises qui n'ont pas les ressources pour embaucher un employé de cybersécurité à plein temps. Par exemple, les logiciels de orchestration, d'automatisation et de réponse en matière de sécurité (SOAR) permettent aux entreprises de se défendre contre les attaques basées sur le web sans nécessiter de professionnels de la sécurité sur site dédiés. Et le modèle SaaS le rend raisonnablement abordable pour les petites entreprises car il nécessite un investissement moindre et est facilement évolutif.
Mais même si une organisation parvient à embaucher une douzaine de professionnels de la cybersécurité, il y a encore beaucoup de choses hors de leur portée. La cybersécurité implique de nombreuses tâches fastidieuses et répétitives, et passer en revue des milliers d'entrées de journal chaque jour est inhumain pour la main-d'œuvre. Ces défis ont rendu nécessaire l'utilisation de techniques telles que l'apprentissage automatique qui automatisent plusieurs tâches de cybersécurité.
Il est temps pour de nouvelles technologies—entrez l'apprentissage automatique
La technologie et les outils de cybersécurité d'aujourd'hui reposent fortement sur l'apprentissage automatique—un sous-ensemble de l'intelligence artificielle (IA)—pour éliminer ou réduire les tâches monotones et chronophages.
Qu'est-ce que le logiciel d'apprentissage automatique ?
Le logiciel d'apprentissage automatique permet aux entreprises de prendre des décisions ou de faire des prédictions basées sur des données. Selon les algorithmes qui pilotent ces outils, ils peuvent effectuer un certain nombre de tâches et de fonctions différentes. Ces tâches ou fonctions incluent la détection d'anomalies, la reconnaissance d'images et les systèmes de recommandation.
Qu'apporte exactement l'apprentissage automatique ?
Avec la puissance de l'apprentissage automatique, les solutions logicielles de cybersécurité peuvent analyser des modèles dans d'énormes quantités de données (de journal) et trouver des corrélations, aidant les entreprises à détecter les menaces et à prévenir les attaques. Voici quelques façons dont l'apprentissage automatique est utilisé pour renforcer la cybersécurité :
Détection d'anomalies
Bien que les humains soient assez habiles à repérer des modèles ou à détecter des comportements anormaux (grâce à des millions d'années d'évolution), l'échelle des données générées par la plupart des applications modernes, des réseaux et des sites web dépasse notre niveau de compréhension. C'est là que l'apprentissage automatique brille le plus.
Les modèles d'apprentissage automatique peuvent analyser des millions de fichiers, identifier des anomalies et des menaces potentielles, et les éliminer automatiquement avant qu'elles ne se transforment en catastrophes. En plus de détecter les menaces, l'apprentissage automatique peut aider à analyser les réseaux pour détecter les vulnérabilités et automatiser les réponses. De nombreux produits de détection et atténuation des bots utilisent l'apprentissage automatique pour repérer les anomalies.
Certaines cyberattaques comme les malwares sans fichier—des malwares qui ne nécessitent aucun téléchargement de fichier, ce qui les rend plus difficiles à détecter et à remédier—peuvent trouver des moyens de rester indétectés ou de changer dynamiquement leur comportement pour éviter la détection. Dans de tels cas, un type d'apprentissage automatique appelé apprentissage non supervisé, qui identifie des modèles dans des ensembles de données contenant des points de données non étiquetés, peut aider à découvrir des modèles cachés et finalement détecter de telles attaques sophistiquées.
Réponse en temps réel
L'apprentissage automatique peut aider les systèmes de cybersécurité à détecter et à répondre automatiquement aux cyberattaques avec peu ou pas d'intervention humaine. Cela rend la réponse aux menaces presque en temps réel, éliminant ou réduisant l'impact qu'une attaque de sécurité peut avoir sur une entreprise.
Les outils de cybersécurité comme les logiciels SOAR utilisent l'apprentissage automatique pour construire et automatiser des flux de travail de réponse et réduire la quantité d'intervention humaine requise pour gérer les incidents de sécurité. Le trafic vers la catégorie des logiciels de sécurité d'orchestration, d'automatisation et de réponse (SOAR) de G2 augmente régulièrement depuis 2019.
L'augmentation de la demande pour ces produits logiciels peut être attribuée à leurs caractéristiques d'économie de temps, y compris l'automatisation et la façon dont ils aident à réduire les coûts en ne nécessitant pas de professionnels de la cybersécurité à plein temps. En même temps, puisque les logiciels SOAR permettent aux entreprises d'automatiser les tâches de réponse et la gestion des incidents, leurs mesures de remédiation seront efficaces 24 heures sur 24.
En relation : Le cas des solutions SOAR : l'avenir de la cybersécurité → |
Analyse comportementale
Les humains sont généralement des créatures d'habitude. L'apprentissage automatique peut aider à comprendre les tendances et le comportement des clients et des employés et à créer une base de référence. Une déviation de cette base pourrait signifier une attaque malveillante.
Cette application de l'apprentissage automatique s'appelle l'analyse comportementale et aide les entreprises à identifier les comportements ou utilisateurs malveillants en analysant comment l'utilisation diffère des activités normales et quotidiennes. Les produits de logiciels d'analyse du comportement des utilisateurs et des entités (UEBA) effectuent cette analyse et alertent le personnel de sécurité. L'analyse comportementale est également l'un des nombreux paramètres utilisés par les logiciels de détection de fraude pour détecter les incidents de fraude.
Protection des données dans le cloud
L'apprentissage automatique peut aider les organisations à détecter les tentatives de connexion suspectes aux applications cloud, à effectuer une analyse de la réputation des IP et à détecter les anomalies basées sur la localisation. L'apprentissage automatique est un ingrédient commun parmi les produits de logiciels de courtage de sécurité d'accès au cloud (CASB) qui sécurisent les connexions et agissent comme une couche de protection entre les utilisateurs finaux et les logiciels basés sur le cloud.
Évaluation des risques du réseau
L'apprentissage automatique peut être utilisé pour analyser des ensembles de données d'attaques cybernétiques précédentes et identifier les zones des réseaux qui ont été principalement impliquées dans des attaques spécifiques. Cela peut aider à déterminer l'impact et la probabilité d'une attaque sur une zone de réseau spécifique. Cela permettra aux organisations de canaliser leurs ressources vers les zones qui nécessitent plus de renforcement.
En résumé, l'apprentissage automatique rend la cybersécurité moins coûteuse, plus proactive et moins intimidante. Cela est particulièrement important car libérer les professionnels de la cybersécurité des tâches monotones peut aider à concentrer leurs efforts sur des tâches plus impactantes. Ces tâches incluent l'amélioration de la posture de sécurité de l'organisation, l'apprentissage des nouvelles menaces et vulnérabilités découvertes, et l'éducation des autres employés non techniques sur la façon de réduire les risques de cybersécurité.
L'apprentissage automatique est-il le kryptonite ?
L'apprentissage automatique peut faire des merveilles en termes de réduction des risques de cybersécurité. Mais ce n'est pas le kryptonite (ou le dispositif de fin du monde ou la solution miracle) pour toutes les menaces de cybersécurité. En fait, il n'existe pas d'outil, de technologie ou de système spécifique qui puisse entièrement anéantir toutes les menaces existantes. C'est parce que les hackers, les acteurs malveillants et les exploiteurs derrière ces attaques essaient rigoureusement de trouver des moyens d'exploiter les vulnérabilités des systèmes de sécurité.
En plus d'avoir un système et une équipe de cybersécurité robustes en place, les entreprises peuvent utiliser des solutions de gestion des vulnérabilités comme les logiciels de gestion de la surface d'attaque pour identifier et remédier aux vulnérabilités. Se tenir à jour avec les risques et tendances de la cybersécurité et utiliser des logiciels de renseignement sur les menaces peut également aider à renforcer l'écosystème de cybersécurité.
Investir dans des logiciels de sécurité physique est également crucial car obtenir un accès physique aux appareils peut permettre aux acteurs malveillants de contourner certaines mesures de cybersécurité.
Les erreurs humaines causent 95 % des violations de cybersécurité. En d'autres termes, la majorité des violations de cybersécurité peuvent être évitées si les employés sont correctement formés. Utiliser des logiciels de formation à la sensibilisation à la sécurité est un excellent moyen de le faire. C'est principalement parce qu'une menace ne peut pas être évitée si elle n'est pas reconnue en premier lieu.
Néanmoins, la formation à la cybersécurité doit être un processus continu. Comme la plupart des entreprises ont de nouveaux employés qui rejoignent chaque mois, la formation à la sensibilisation à la sécurité doit faire partie de leur processus d'intégration. Une telle formation doit également être menée régulièrement car les violations ne peuvent être évitées que si les employés se souviennent des meilleures pratiques et sont consciemment à l'affût des comportements ou événements anormaux.
Les entreprises devraient également investir dans des logiciels de gestion des menaces internes (ITM) car les initiés (employés) sont responsables de 22 % des incidents de sécurité. Investir dans des logiciels de protection contre le vol d'identité des employés peut aider à combattre les menaces cybernétiques car ces outils alertent les employés dont les identifiants ont été compromis. Pour dire l'évidence, plus tôt on sait que les identifiants sont compromis, plus il est facile de remédier.
Il est également intéressant de noter que les entreprises peuvent réduire les risques de cybersécurité en investissant plus de temps et de ressources pour améliorer la satisfaction et le bonheur des employés. C'est parce que les employés stressés et épuisés sont plus susceptibles de commettre des erreurs de cybersécurité qui peuvent conduire à des violations et à d'autres événements malheureux.
L'apprentissage automatique peut faire beaucoup plus
Bien que de nombreuses solutions de cybersécurité suivent encore l'approche basée sur des règles, la majorité des produits logiciels ont commencé à utiliser l'apprentissage automatique pour repérer les anomalies rapidement et efficacement.
L'apprentissage automatique a beaucoup plus à offrir pour renforcer la cybersécurité des entreprises. Par exemple, les filtres adaptatifs de détection de bots peuvent s'adapter aux dernières ruses des attaquants de bots, rendant la détection et l'atténuation plus faciles. L'introduction de nouvelles méthodes d'apprentissage automatique telles que l'apprentissage par renforcement—une méthode d'entraînement qui récompense les agents IA pour les comportements souhaités et punit les comportements indésirables—peut rendre les outils de cybersécurité plus aptes à détecter les événements et activités anormaux.
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Amal Joby
Amal is a Research Analyst at G2 researching the cybersecurity, blockchain, and machine learning space. He's fascinated by the human mind and hopes to decipher it in its entirety one day. In his free time, you can find him reading books, obsessing over sci-fi movies, or fighting the urge to have a slice of pizza.