Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ? L’IA et la cybersécurité

L’intelligence artificielle, communément abrégée IA, fait référence à la simulation de l’intelligence humaine démontrée par des machines ou des systèmes informatiques, par opposition à l’intelligence humaine.

L’IA est un domaine en pleine expansion de l’informatique qui se concentre sur le développement et l’étude de machines intelligentes. Elle englobe des sous-domaines tels que l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond, qui se concentrent sur la création de systèmes experts capables de faire des prédictions ou des classifications sur la base de données d’entrée.

L’IA est souvent associée à la capacité d’un ordinateur numérique ou d’un robot contrôlé par ordinateur à effectuer des tâches généralement associées à des êtres intelligents. Cela inclut diverses capacités telles que l’apprentissage, le raisonnement, la résolution de problèmes, la prise de décision, la catégorisation d’objets, le traitement du langage naturel et la recherche intelligente de données.

L’intelligence artificielle est classée en différents types, dont l’IA étroite (systèmes intelligents pour des tâches spécifiques), l’intelligence générale artificielle (AGI, qui vise à avoir une intelligence de niveau humain) et la superintelligence artificielle (ASI, qui surpasse l’intelligence humaine).

Bien que l’avenir de l’intelligence artificielle soit alarmant, les progrès réalisés ont démontré que l’IA fait partie intégrante de nombreux secteurs et applications, en particulier dans le domaine de la cybersécurité.

Le concept d’IA remonte à l’Antiquité, avec des mythes, des histoires et des rumeurs d’êtres artificiellement intelligents créés par des maîtres artisans.

Des philosophes ont également tenté de décrire la pensée humaine comme la manipulation mécanique de symboles, jetant ainsi les bases de l’IA.

Cependant, son développement en tant que domaine distinct a commencé au milieu du 20e siècle.

• Années 1940-1950 : L’invention de l’ordinateur numérique programmable dans les années 1940, basé sur l’essence abstraite du raisonnement mathématique, a joué un rôle crucial dans le développement de l’IA. En 1956, le Dartmouth College a organisé un atelier au cours duquel le terme “intelligence artificielle” a été utilisé pour la première fois.
• Années 1950-1960 : Parmi les développements importants de l’IA au cours de cette période, on peut citer la publication d’Alan Turing intitulée Computing Machinery and Intelligence, qui a introduit le test de Turing et ouvert la voie à la recherche sur l’IA. L’informaticien Arthur Samuel a mis au point le premier programme d’auto-apprentissage pour jouer aux dames. John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester et Claude Shannon ont inventé le terme “intelligence artificielle” dans une proposition pour l’atelier de Dartmouth.
• Années 1970-1980 : Cette période a été marquée par un hiver de l’IA, une période de croissance rapide et de lutte pour la recherche en IA. La fin des années 1950 et les années 1960 ont vu le développement de réseaux neuronaux, de chatbots dotés de capacités cognitives (comme Eliza) et du premier robot mobile intelligent (Shakey).
• Des années 1990 à nos jours : L’IA a progressé de manière significative dans le traitement de la parole et de la vidéo, le développement d’assistants personnels, la reconnaissance faciale, les deepfakes, les véhicules autonomes et la création de contenu et d’images. IBM Watson, un puissant système d’IA, a été présenté en 2010.

L’état actuel de l’IA est utilisé avec succès par diverses industries, parfois dans l’ombre. Ses applications vont de la robotique et de la fabrication à l’énergie et à l’agriculture.

Les systèmes d’intelligence artificielle combinent de grandes quantités de données avec des algorithmes intelligents pour apprendre à partir de modèles et faire des prédictions ou prendre des décisions sur la base de ces données.

Voici une explication étape par étape du fonctionnement de l’IA :

• Données : La première étape de l’intelligence artificielle consiste à collecter les données nécessaires au bon fonctionnement du système. Ces données peuvent se présenter sous différentes formes, telles que du texte, des images ou des sons.
• Traitement : Les systèmes d’IA utilisent des algorithmes de traitement intelligents et itératifs pour analyser les données d’entrée, à la recherche de corrélations et de modèles. Ces algorithmes sont comparables aux neurones d’un cerveau vivant, car ils reçoivent des stimuli des entrées et les transmettent à d’autres neurones en chaînes et en grandes quantités pour déclencher des sorties spécifiques.
• Apprentissage : Grâce à l’analyse des données d’entrée, les systèmes d’IA peuvent apprendre des modèles de comportement et acquérir des compétences. Généralement, cela se fait par l’apprentissage automatique, où le système est formé sur un grand ensemble de données et ajuste ses algorithmes pour améliorer ses performances.
• Prise de décision : Une fois que le système d’IA a appris à partir des données, il utilise ses algorithmes pour prendre des décisions ou faire des prédictions sur la base de nouvelles données. C’est ici que l’IA peut reproduire le discernement humain et prendre des décisions en temps réel.
• Résultat : L’étape finale est la sortie, qui peut être une décision, une recommandation ou une action spécifique basée sur les données et les processus d’apprentissage et de prise de décision du système.

En substance, l’objectif de l’IA est de fournir un logiciel capable de raisonner sur les données d’entrée et d’expliquer les données de sortie, en offrant des interactions et une aide à la décision semblables à celles de l’homme pour des tâches spécifiques.

L’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique (machine learning) et l’apprentissage profond (deep learning) sont des concepts apparentés, mais qui présentent des différences distinctes :

• L’intelligence artificielle (IA ou AI en anglais) : L’IA est le concept plus large de création de machines intelligentes capables d’effectuer des tâches qui requièrent généralement l’intelligence humaine. Elle se concentre sur l’apprentissage, le raisonnement et l’autocorrection pour atteindre une efficacité maximale. Les systèmes d’IA peuvent être construits à partir de données, de règles ou de connaissances.
• Apprentissage automatique (ML pour Machine Learning) : L’apprentissage automatique est un sous-ensemble de l’IA qui permet aux machines d’apprendre automatiquement à partir de données et d’améliorer leurs performances sans être explicitement programmées. Il utilise des méthodes statistiques pour accéder aux données et les utiliser à des fins d’apprentissage. Les algorithmes d’apprentissage automatique ont généralement besoin de données structurées pour s’entraîner et peuvent faire des prédictions ou prendre des décisions sur la base de ces données.
• Apprentissage en profondeur (DL pour Deep Learning) : L’apprentissage profond est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux artificiels pour imiter le processus d’apprentissage du cerveau humain. Il se caractérise par plusieurs couches de neurones interconnectés qui traitent les données de manière hiérarchique, ce qui leur permet d’apprendre des représentations de données de plus en plus complexes. Les algorithmes DL nécessitent de grandes quantités de données et peuvent travailler avec des données non structurées telles que des images, du texte ou des sons.

En résumé, l’IA est le concept global, la ML est un sous-ensemble de l’IA qui se concentre sur l’apprentissage à partir de données, et la DL est un sous-ensemble de la ML qui utilise des réseaux neuronaux pour imiter la fonctionnalité du cerveau humain et traiter des données complexes.

L’IA générative, également connue sous le nom d’intelligence artificielle générative ou GenAI, est un type de technologie d’intelligence artificielle qui peut produire divers types de contenu, notamment du texte, des images, du son et des données synthétiques. Elle est capable de générer des résultats nouveaux et uniques en exploitant de grandes quantités de données d’entraînement et en appliquant des modèles génératifs.

Les systèmes GenAI sont créés en appliquant l’apprentissage automatique non supervisé ou auto-supervisé à un ensemble de données. Les capacités dépendent de la modalité ou du type de l’ensemble de données utilisé. L’IA générative peut être soit unimodale, ne prenant en compte qu’un seul type d’entrée, soit multimodale, capable de traiter plusieurs types d’entrée.

L’IA générative a une série d’applications dans divers secteurs, notamment l’art, l’écriture, la rédaction de scénarios, le développement de logiciels, la conception de produits, les soins de santé, la finance, les jeux, le marketing et la mode.

Elle peut être utilisée pour des tâches telles que la mise en œuvre de chatbots pour le service à la clientèle, le déploiement de deepfakes pour imiter des personnes, la génération de musique, l’assistance au développement de jeux, et bien plus encore.

L’intelligence artificielle est devenue un outil indispensable dans le domaine de la cybersécurité, offrant des capacités avancées pour protéger les actifs numériques, identifier les menaces et atténuer les risques.

Avantages de l’IA dans le domaine de la sécurité

L’IA permet aux organisations de faire face à des menaces en constante évolution en leur fournissant des outils de pointe pour la cyberdéfense. Parmi les principaux avantages, citons :

• Détection et prévention des menaces : Les systèmes alimentés par l’IA peuvent analyser de vastes ensembles de données et détecter des anomalies susceptibles d’indiquer des failles de sécurité ou un comportement inhabituel. Ils permettent de détecter les menaces en temps réel et peuvent même prédire et prévenir les cyberattaques avant qu’elles ne se produisent.
• Réponse automatisée : L’IA peut répondre de manière autonome aux incidents de sécurité en isolant les systèmes compromis, en bloquant le trafic malveillant ou en lançant des procédures de réponse aux incidents. Cette automatisation accélère le temps de réaction, réduisant ainsi les dommages potentiels.
• Réduction des processus redondants : L’IA peut prendre en charge des tâches de sécurité monotones et répétitives, garantissant ainsi l’application cohérente des meilleures pratiques de sécurité réseau sans risque d’erreur humaine ou d’ennui.
• Surveillance continue : Les solutions de cybersécurité pilotées par l’IA permettent de surveiller et d’analyser le trafic réseau et le comportement des utilisateurs 24 heures sur 24, ce qui permet aux équipes de sécurité d’être alertées à tout moment en cas de menace potentielle.
• Évaluation des vulnérabilités dans les environnements distants : L’IA peut aider les organisations à faire face à leurs besoins croissants en matière de sécurité en réponse aux employés qui travaillent à domicile, ce qui crée des vulnérabilités en matière de sécurité.

IA en cybersécurité : défis à relever

La mise en œuvre de mesures de cybersécurité alimentées par l’IA nécessite une expertise spécialisée, qui repose souvent sur une supervision humaine pour répondre correctement aux menaces perçues.

L’accumulation d’ensembles de données permet d’entraîner l’IA au fil du temps, mais elle pose des problèmes cruciaux :

• Attaques adverses sophistiquées : Les cybercriminels peuvent utiliser l’IA pour lancer des attaques sophistiquées, ce qui constitue un défi permanent pour les défenseurs qui doivent garder une longueur d’avance. Les systèmes d’IA doivent être robustes face aux manipulations adverses.
• Confidentialité des données : L’utilisation de l’IA dans la cybersécurité implique souvent l’analyse de données sensibles. Trouver un équilibre entre la détection efficace des menaces et le respect des réglementations en matière de confidentialité des données est un défi de taille.
• Faux positifs : Les algorithmes d’IA peuvent parfois générer de fausses alertes, ce qui fatigue les équipes de sécurité. Affiner les modèles d’IA pour réduire les faux positifs est un défi permanent.
• Complexité et compréhension : Les algorithmes d’IA peuvent être complexes et difficiles à dépanner et à déboguer, ce qui complique l’utilisation et la maintenance des solutions de sécurité basées sur l’IA pour les professionnels de la cybersécurité.

Cas d’utilisation de l’IA en cybersécurité

Les cas d’utilisation de l’IA dans le monde de la cybersécurité continuent d’évoluer rapidement. Les cas d’utilisation les plus puissants sont les suivants :

• Détection et prévention des intrusions : Les systèmes d’IA peuvent surveiller le trafic réseau et identifier des modèles inhabituels ou des activités suspectes, aidant ainsi les organisations à prévenir les accès non autorisés.
• Détection des malwares : Les logiciels antivirus alimentés par l’IA peuvent détecter et bloquer les malwares en analysant le code et les modèles de comportement, même pour des menaces jusqu’alors invisibles.
• Analyse du comportement des utilisateurs et des entités (UEBA) : L’IA peut analyser le comportement des utilisateurs pour détecter les menaces d’initiés et les comptes compromis en identifiant des schémas d’accès inhabituels.
• Détection du phishing : L’IA peut analyser le contenu des e-mails, le comportement de l’expéditeur et les URL pour identifier les tentatives de phishing et empêcher les utilisateurs d’en être victimes.
• Protection contre le Zero Day Exploit : L’IA peut protéger contre les vulnérabilité Zero-Day en analysant et en identifiant les vulnérabilités nouvelles et inconnues et en développant des défenses appropriées.
• Surveillance automatisée : La surveillance automatisée basée sur l’IA protège les systèmes 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7 et permet aux organisations de prendre des mesures préventives avant que le mal ne soit fait.

IA et cybersécurité : meilleures pratiques

Les systèmes d’intelligence artificielle sont loin d’être des installations clés en main pour la sécurité.

Voici quelques bonnes pratiques pour la mise en œuvre de l’IA dans la cybersécurité :

• Apprentissage continu : Les modèles d’IA doivent être continuellement mis à jour avec de nouvelles données et des renseignements sur les menaces pour rester efficaces face à l’évolution des cybermenaces.
• Supervision humaine : Si l’IA peut automatiser de nombreuses tâches de sécurité, les experts humains sont essentiels pour prendre des décisions critiques et interpréter des scénarios de menace complexes.
• Intégration : Les solutions d’IA en matière de cybersécurité doivent être intégrées dans une stratégie de sécurité plus large, comprenant des mesures de sécurité traditionnelles telles que les pare-feu, les contrôles d’accès et le chiffrement.
• Mettre en place des contrôles d’accès solides : Protéger les modèles, les données et l’infrastructure de l’IA en appliquant des contrôles d’accès, des mécanismes d’authentification et d’autorisation stricts.
• Tester et auditer régulièrement les systèmes d’IA : Effectuez des tests de sécurité, des tests de pénétration et des audits pour identifier et corriger les vulnérabilités ou les faiblesses de votre infrastructure d’IA.

Perspectives d’avenir

L’avenir de l’IA dans la cybersécurité est prometteur :

• Augmentation de l’IA : La collaboration homme-machine va se généraliser, l’IA aidant les analystes de sécurité à prendre des décisions et à automatiser les tâches de routine.
• IA explicable : l’amélioration de la transparence et de l’interprétabilité des modèles d’IA sera essentielle pour gagner la confiance et se conformer aux exigences réglementaires.
• Gestion du cycle de vie des terminaux : Avec un nombre toujours croissant d’appareils connectés, l’IA peut prendre en charge la gestion du cycle de vie des terminaux en assurant le suivi des certificats, en détectant l’utilisation abusive et le vol des identifiants, en réalisant des audits, et plus encore, afin de garantir la sécurité continue d’un réseau et de ses informations confidentielles.
• Défense contre l’informatique quantique : Alors que les ordinateurs quantiques posent de nouvelles menaces, l’IA jouera un rôle essentiel dans le développement d’un chiffrement et de mesures de sécurité résistants aux quanta.

L’IA dans la cybersécurité continue d’évoluer, s’adaptant aux nouvelles menaces et aux nouveaux défis tout en fournissant aux organisations des outils puissants pour se défendre contre les cyberattaques dans un paysage numérique de plus en plus complexe.

Proofpoint, société leader en matière de cybersécurité et de conformité, utilise diverses technologies d’IA pour fournir une protection complète contre un large éventail de menaces externes. Voici quelques exemples d’utilisation de l’IA par Proofpoint :

• Détection des menaces : Les capacités d’analyse et de détection des menaces alimentées par NexusAI de Proofpoint permettent d’identifier les URL et les pages web utilisées dans les campagnes de phishing, de détecter les messages d’imposteurs pour lutter contre la compromission des emails professionnels et d’identifier les activités anormales des utilisateurs dans les comptes cloud. Ces résultats sont obtenus grâce à l’apprentissage profond supervisé et non supervisé, ainsi qu’à des techniques d’apprentissage automatique.
• Analyse de la conformité : Proofpoint renforce la supervision de la conformité avec l’IA, en utilisant les données pour comprendre le risque, identifier le risque utilisateur et appliquer des mesures préventives.
• Protection des données : Proofpoint Intelligent Classification and Protection est une solution alimentée par l’IA pour classer les données critiques de l’entreprise et recommander des actions basées sur le contenu et le contexte des données. Cela aide les organisations à gérer le risque de perte de données par des utilisateurs négligents, compromis ou malveillants.
• Analyse comportementale : Proofpoint utilise l’IA et l’apprentissage automatique pour l’inspection du contenu et l’analyse comportementale, améliorant ainsi l’efficacité de la détection des menaces. Ces moteurs font partie d’un ensemble de détection à 26 couches, qui comprend diverses techniques pour réduire les faux positifs et le bruit.

Les capacités d’IA de Proofpoint s’appuient sur ses vastes données mondiales sur les menaces, recueillies auprès des principales entreprises, des FAI et des PME sur de multiples vecteurs d’attaque tels que le courrier électronique, le cloud, le réseau et les réseaux sociaux.

Cette approche axée sur les données permet à Proofpoint d’améliorer en permanence ses solutions de sécurité et de fournir une protection efficace à ses clients. Pour plus d’informations, contactez Proofpoint.