Phishing, Ransomeware, Spyware, Cheval de Troie etc. autant de malwares dont les entreprises sont victimes. À l’ère de l’intelligence artificielle, cette recrudescence de cybermalveillance, exige désormais une réponse rapide en cybersécurité. Les méthodes traditionnelles de détection de logiciels malveillants telles que la signature, le sandboxing et l’heuristique ont montré leurs limites.
Antoine BOTTE est cofondateur et CTO de la solution de cybersécurité Nucleon EDR, membre de l’écosystème technologique OVHcloud. Il nous partage son expertise sur les outils de cybersécurité de détection de malwares nouvelle génération, basés sur de l’IA.
Pourquoi faire appel à l’intelligence artificielle contre les cybermenaces ?
Les approches citées plus haut, bien que largement utilisées dans le passé, se sont révélées exigeantes en ressources et incapables de suivre le rythme effréné des évolutions constantes des menaces numériques. Témoin de cette effervescence, la plateforme d’analyse de menace AV-ATLAS enregistre en temps réel un flux ininterrompu de nouvelles souches de logiciels malveillants.
Face à la croissance exponentielle du nombre de variantes de malwares signalées quotidiennement, la nécessité de solutions de détection plus sophistiquées et réactives devient impérative. C’est ici que l’intelligence artificielle (IA) prend une place prépondérante.
Les domaines clés d’application de l’intelligence artificielle en cybersécurité
1 – L’analyse de données
L’une des principales contributions de l’intelligence artificielle à la sécurité des équipements et terminaux numériques est l’analyse avancée des données. Grâce à l’IA, une analyse approfondie des données de sécurité est rendue possible. Cela permet l’identification de tendances et d’anomalies qui échapperaient facilement à une détection manuelle. Cette capacité offre aux entreprises la possibilité de prendre des décisions éclairées en matière de sécurité. Elles peuvent s’appuyer sur des informations précises, en temps réel, renforçant ainsi leur aptitude à réagir de manière adaptée aux menaces et aux évolutions du paysage de la cybersécurité.
2 – La prévention proactive
La prévention proactive constitue un autre domaine d’excellence pour l’intelligence artificielle. Grâce à cette technologie, il est désormais possible d’anticiper les menaces en identifiant les vulnérabilités avant qu’elles ne soient exploitées. Cette capacité prédictive permet aux entreprises de mettre en œuvre des mesures préventives. L’objectif est de renforcer ainsi la protection de leurs données et de leurs systèmes avant même que les menaces ne puissent causer des dommages. Cette approche proactive marque une avancée significative dans la sécurisation des infrastructures numériques.
3 – L’analyse comportementale
S’appuyant sur l’IA, il s’agit d’un moyen efficace de prévenir les menaces à un stade précoce. Elle permet d’instaurer une surveillance en continu en établissant un modèle de comportement « normal » en se basant sur l’historique des activités. Elle scrute ensuite le réseau à la recherche de tout élément qui s’écarte de cette norme à un moment donné. Cette analyse tient compte de diverses variables, notamment, sans s’y limiter. Comme l’heure et le lieu des tentatives de connexion des utilisatrices et utilisateurs et les types d’appareils utilisés. En se référant à un ensemble prédéfini de paramètres, l’IA est capable de détecter rapidement les anomalies et de les neutraliser instantanément. Cette approche est de plus en plus accessible pour des entreprises de toutes tailles. Notamment grâce à des solutions telles que celles proposées par Nucleon Security.
4 – Les indicateurs d’attaque IOA
Bien que la cybersécurité basée sur l’intelligence artificielle se concentre actuellement sur les indicateurs de compromission (IOC) pour avertir une organisation lorsqu’une violation a eu lieu, l’IA peut également fournir des indicateurs d’attaque (IOA). Fondamentalement, les IOA identifient l’intention d’un attaquant en se penchant sur ses objectifs.
Les indicateurs d’attaque représentent une combinaison de compétences humaines et d’apprentissage automatique basé sur le cloud pour générer des données détaillées concernant les comportements d’un attaquant. Ces IOA permettent de construire un portrait des comportements malveillants et des intentions spécifiques de manière précise.
Limites et contraintes liées à l’utilisation de l’intelligence artificielle
Cependant, l’intelligence artificielle présente certaines limites :
1 – Le taux de détection
Le taux de détection de comportements malveillants ou de données à risque n’atteint pas systématiquement les 100 %. Même si les éditeurs de logiciels EDR (Endpoint Detection and Response) parviennent fréquemment à atteindre des taux de détection supérieurs à 99 %, face à la prolifération constante de plus de 2 millions de nouveaux malwares chaque semaine, cela peut sembler insuffisant. Il subsistera toujours des menaces qui échapperont à la détection.
2 – Le manque de contexte
Une limite essentielle de l’intelligence artificielle réside dans son manque de connaissance contextuelle. En d’autres termes, l’IA ne tient pas compte de la politique de sécurité propre à chaque entreprise ni des objectifs spécifiques de la machine qu’elle protège. Par exemple, Dropbox peut être inoffensif pour certaines entreprises tout en étant strictement interdit pour d’autres. De même, un logiciel de téléchargement torrent peut représenter une menace en ouvrant la porte à des programmes indésirables, mais son statut varie en fonction des besoins et des politiques de sécurité propres à chaque organisation. Cette limitation met en évidence l’importance du facteur humain dans la prise de décisions contextualisées en matière de sécurité.
3 – La norme légale
Les réglementations en matière de cybersécurité peuvent ne pas toujours tenir pleinement compte de l’utilisation de l’IA. Cela peut engendrer des complications, notamment pour la gestion des données et le respect de la vie privée, la définition de la responsabilité légale ainsi que la traçabilité et la transparence des modèles d’apprentissage.
En effet, l’utilisation de l’IA en cybersécurité implique souvent la collecte, l’analyse et le stockage de données sensibles. Les réglementations sur la protection des données et la vie privée, telles que le Règlement général sur la protection des données (RGPD) en Europe, imposent des exigences strictes sur la manière dont les données doivent être traitées. Les entreprises doivent s’assurer que leurs pratiques d’IA respectent ces réglementations.
De plus, en cas de faille de sécurité ou d’incident lié à l’IA, la question de la responsabilité légale peut se poser. Les réglementations n’ont pas toujours défini clairement à qui revenait la responsabilité en cas de défaillance de l’IA, ce qui peut entraîner des litiges juridiques.
Enfin, les réglementations de certaines industries, telles que la finance et la santé, exigent que les décisions prises par les systèmes d’IA soient explicables. L’intelligence artificielle, l’étape de deep learning en particulier, peut rendre difficile, voire impossible, l’explication des raisons derrière une décision, ce qui peut entrer en conflit avec ces exigences de transparence.
Modèle Zero Trust : l’humain reste au centre
Les défis liés à l’humain demeurent une composante incontournable de la cybersécurité, même avec l’intelligence artificielle comme alliée. En effet, bien que l’IA représente un atout précieux, elle demeure non autonome. Les spécialistes en sécurité restent essentiels pour interpréter les résultats produits par l’IA, prendre des décisions contextuelles éclairées et peaufiner les politiques de sécurité en fonction des spécificités de chaque entreprise. L’expertise humaine demeure donc cruciale pour garantir une protection efficace contre les menaces numériques, même dans un environnement assisté par l’IA.
Pour relever ces défis, la solution la plus efficace réside dans l’adoption du modèle Zero Trust. Cette approche consiste à n’accorder aucune confiance a priori à aucun programme, à contrôler de manière étroite ses activités et à bloquer tout élément inconnu. L’intelligence artificielle peut s’avérer un allié puissant au sein de cette approche, mais elle ne peut pas opérer de manière isolée ni en autonomie.
L’IA doit être intégrée dans un cadre stratégique plus large, qui inclut la participation active des spécialistes en sécurité et une vigilance constante pour maintenir un niveau de protection optimal. Cette combinaison de technologie et de vigilance humaine représente l’approche la plus robuste pour faire face aux défis complexes de la cybersécurité moderne.
L’intelligence artificielle représente effectivement un moteur essentiel pour renforcer la cybersécurité. Cependant, son utilisation doit être soigneusement réfléchie, en harmonie avec des pratiques de sécurité solides et une compréhension approfondie des besoins et des risques particuliers à chaque entreprise. C’est en adoptant cette approche équilibrée que nous pouvons nous préparer à affronter l’avenir numérique avec une confiance bien fondée, en profitant pleinement des avantages de l’IA tout en maintenant une sécurité robuste et adaptée aux défis constants de la cybersécurité.
Nucleon Security propose des solutions avancées d’Endpoint Detection and Response (EDR) s’appuyant sur le paradigme Zero Trust couplé avec des modèles d’intelligence artificielle, pour une protection exhaustive. L’approche de détection et d’analyse est conçue pour anticiper et contrer toutes les menaces, même les plus modernes et sophistiquées.
Le choix d’héberger les solutions de Nucleon Security sur les infrastructures OVHcloud découle d’une volonté de garantir une souveraineté et une sécurité optimales. Les services d’hébergement d’OVHcloud, en tant que référence dans le domaine, offrent une infrastructure robuste et fiable qui répond aux normes les plus élevées en matière de protection des données tout en gardant la flexibilité nécessaire pour nous permettre de construire nos projets de manière complètement autonome.
De ce fait, nos solutions et produits sont disponibles sur OVHcloud Marketplace, offrant ainsi un accès facile et sécurisé à nos outils de cybersécurité de pointe :
Nucleon EDR garantit la surveillance en temps réel, l’analyse comportementale avancée et la réponse proactive aux incidents. En combinant ces capacités au paradigme Zero Trust, Nucleon EDR assure une sécurité optimale pour vos données sensibles, prévenant ainsi les attaques à un stade précoce.
Nucleon Cyclon Shield MDR est une solution complète qui permet de devancer les attaques, de détecter les intrusions et de neutraliser les menaces avec une précision inégalée grâce à :
- Une anticipation ciblée des menaces à travers une veille sectorielle continue et une équipe d’expert dédiée
- Une détection sophistiquée des attaques à travers une analyse approfondie des évènements et comportements suspects, une identification des signaux faibles et une exploitation des indicateurs de compromission (IOC)
- Une réponse sur mesure, prenant en compte le contexte de chaque client et basée sur des investigations personnalisées pour comprendre les tactiques des attaquants et fournir des recommandations précises et ciblées.
Nucleon Malprob est un outil de détection des logiciels malveillants grâce à une IA avancée développée par nos équipes de R&D. C’est une solution entièrement automatisée. Elle offre les temps d’analyse les plus rapides du marché et une détection des menaces en temps réel. Tout cela, pour une sécurité optimale de votre entreprise. Nucleon Malprob est facilement intégrable via les interfaces de programmation d’applications (API). Ce qui rend son intégration à des systèmes existants plus simple et efficace.
