Comment utiliser l'IA générative dans la cybersécurité ?

Introduction

L'IA générative – des systèmes d'intelligence artificielle capables de créer de nouveaux contenus ou de nouvelles prédictions – s'impose comme une force transformatrice en cybersécurité. Des outils comme GPT-4 d'OpenAI ont démontré leur capacité à analyser des données complexes et à générer du texte de type humain, ouvrant la voie à de nouvelles approches de défense contre les cybermenaces. Les professionnels de la cybersécurité et les décideurs d'entreprise de tous les secteurs étudient comment l'IA générative peut renforcer les défenses contre les attaques en constante évolution. De la finance et de la santé à la vente au détail et au secteur public, les organisations de tous les secteurs sont confrontées à des tentatives de phishing sophistiquées, des logiciels malveillants et d'autres menaces que l'IA générative pourrait aider à contrer. Dans ce livre blanc, nous examinons comment l'IA générative peut être utilisée dans la cybersécurité, mettant en évidence les applications du monde réel, les possibilités futures et les considérations importantes pour l’adoption.

L'IA générative diffère de l'IA analytique traditionnelle en détectant non seulement des modèles, mais également création Contenu – qu'il s'agisse de simuler des attaques pour former des défenses ou de produire des explications en langage naturel pour des données de sécurité complexes. Cette double capacité en fait une arme à double tranchant : elle offre de nouveaux outils défensifs puissants, mais les acteurs malveillants peuvent également l'exploiter. Les sections suivantes explorent un large éventail de cas d'utilisation de l'IA générative en cybersécurité, de l'automatisation de la détection du phishing à l'amélioration de la réponse aux incidents. Nous abordons également les avantages que promettent ces innovations en matière d'IA, ainsi que les risques (comme les « hallucinations » de l'IA ou les abus à des fins adverses) que les organisations doivent gérer. Enfin, nous fournissons des enseignements pratiques pour aider les entreprises à évaluer et à intégrer de manière responsable l'IA générative à leurs stratégies de cybersécurité.

IA générative en cybersécurité : un aperçu

En cybersécurité, l'IA générative fait référence à des modèles d'IA – souvent de grands modèles de langage ou d'autres réseaux neuronaux – capables de générer des informations, des recommandations, du code, voire des données synthétiques, pour faciliter les tâches de sécurité. Contrairement aux modèles purement prédictifs, l'IA générative peut simuler des scénarios et produire des résultats lisibles par l'homme (rapports, alertes, voire échantillons de code malveillant) à partir de ses données d'entraînement. Cette capacité est exploitée pour prédire, détecter et réagir aux menaces de manière plus dynamique qu'auparavant (Qu'est-ce que l'IA générative en cybersécurité ? - Palo Alto Networks). Par exemple, les modèles génératifs peuvent analyser de vastes journaux ou référentiels de renseignements sur les menaces et produire un résumé concis ou une action recommandée, fonctionnant presque comme un « assistant » IA pour les équipes de sécurité.

Les premières implémentations de l'IA générative pour la cyberdéfense se sont révélées prometteuses. En 2023, Microsoft a lancé Copilote de sécurité, un assistant basé sur GPT-4 pour les analystes de sécurité, pour aider à identifier les violations et à passer au crible les 65 000 milliards de signaux que Microsoft traite quotidiennement (Microsoft Security Copilot, nouvel assistant IA GPT-4 pour la cybersécurité | The Verge). Les analystes peuvent demander à ce système d'utiliser un langage naturel (par exemple « Résumer tous les incidents de sécurité survenus au cours des dernières 24 heures »), et le copilote produira un résumé narratif utile. De même, Google Intelligence artificielle pour le renseignement sur les menaces utilise un modèle génératif appelé Gémeaux pour permettre une recherche conversationnelle dans la vaste base de données de renseignements sur les menaces de Google, en analysant rapidement le code suspect et en résumant les résultats pour aider les chasseurs de logiciels malveillants (Comment l'IA générative peut-elle être utilisée en cybersécurité ? 10 exemples concrets). Ces exemples illustrent le potentiel : l’IA générative peut digérer des données de cybersécurité complexes et à grande échelle et présenter des informations sous une forme accessible, accélérant ainsi la prise de décision.

Dans le même temps, l’IA générative peut créer du faux contenu très réaliste, ce qui est une aubaine pour la simulation et la formation (et, malheureusement, pour les attaquants qui élaborent l’ingénierie sociale).Au fur et à mesure que nous abordons des cas d'utilisation spécifiques, nous verrons que la capacité de l'IA générative à la fois synthétiser et analyser L'information est à la base de ses nombreuses applications en cybersécurité. Nous examinons ci-dessous des cas d'utilisation clés, allant de la prévention du phishing au développement de logiciels sécurisés, avec des exemples d'application de chacun dans différents secteurs.

Principales applications de l'IA générative en cybersécurité

Figure : Les principaux cas d’utilisation de l’IA générative dans la cybersécurité comprennent les copilotes d’IA pour les équipes de sécurité, l’analyse de la vulnérabilité du code, la détection adaptative des menaces, la simulation d’attaque zero-day, la sécurité biométrique améliorée et la détection du phishing (6 cas d'utilisation de l'IA générative en cybersécurité [+ exemples] ).

Détection et prévention du phishing

L'hameçonnage reste l'une des cybermenaces les plus répandues, incitant les utilisateurs à cliquer sur des liens malveillants ou à divulguer leurs identifiants. L'IA générative est déployée dans ces deux domaines. détecter les tentatives de phishing et renforcez la formation des utilisateurs pour prévenir les attaques réussies. Côté défense, les modèles d'IA peuvent analyser le contenu des e-mails et le comportement des expéditeurs afin de repérer les signes subtils d'hameçonnage que les filtres basés sur des règles pourraient ignorer. En apprenant à partir de vastes ensembles de données d'e-mails légitimes et frauduleux, un modèle génératif peut signaler les anomalies de ton, de formulation ou de contexte qui indiquent une arnaque, même lorsque la grammaire et l'orthographe ne la trahissent plus. De fait, les chercheurs de Palo Alto Networks constatent que l'IA générative peut identifier « des signes subtils d'e-mails de phishing qui pourraient autrement passer inaperçus », aider les organisations à garder une longueur d'avance sur les escrocs (Qu'est-ce que l'IA générative en cybersécurité ? - Palo Alto Networks).

Les équipes de sécurité utilisent également l’IA générative pour simuler des attaques de phishing Pour la formation et l'analyse. Par exemple, Ironscales a lancé un outil de simulation d'hameçonnage basé sur GPT, qui génère automatiquement de faux e-mails d'hameçonnage personnalisés pour les employés d'une organisation (Comment l'IA générative peut-elle être utilisée en cybersécurité ? 10 exemples concrets). Ces e-mails créés par l'IA reflètent les dernières tactiques des attaquants, permettant aux équipes de s'entraîner concrètement à repérer les contenus frauduleux. Cette formation personnalisée est essentielle, car les attaquants eux-mêmes adoptent l'IA pour créer des leurres plus convaincants. Il est à noter que si l'IA générative peut produire des messages d'hameçonnage très soignés (l'époque de l'anglais approximatif, facilement repérable, est révolue), les défenseurs ont constaté que l'IA n'est pas imbattable. En 2024, des chercheurs d'IBM Security ont mené une expérience comparant des e-mails d'hameçonnage rédigés par des humains à ceux générés par l'IA. « Étonnamment, les e-mails générés par l'IA étaient toujours faciles à détecter malgré leur grammaire correcte » (6 cas d'utilisation de l'IA générative en cybersécurité [+ exemples] ). Cela suggère que l’intuition humaine combinée à la détection assistée par l’IA peut toujours reconnaître des incohérences subtiles ou des signaux de métadonnées dans les escroqueries écrites par l’IA.

L'IA générative contribue également à la défense contre le phishing de plusieurs autres manières. Des modèles peuvent être utilisés pour générer réponses ou filtres automatisés qui testent les e-mails suspects. Par exemple, un système d'IA pourrait répondre à un e-mail avec certaines requêtes pour vérifier la légitimité de l'expéditeur, ou utiliser un LLM pour analyser les liens et les pièces jointes d'un e-mail dans un environnement sandbox, puis identifier toute intention malveillante. La plateforme de sécurité de NVIDIA Morphée démontre la puissance de l'IA dans ce domaine : elle utilise des modèles NLP génératifs pour analyser et classer rapidement les e-mails, et il a été constaté qu'elle améliorait la détection des e-mails de spear-phishing en 21% par rapport aux outils de sécurité traditionnels (6 cas d'utilisation de l'IA générative en cybersécurité [+ exemples] ). Morpheus profile même les modèles de communication des utilisateurs pour détecter un comportement inhabituel (comme un utilisateur envoyant soudainement un e-mail à de nombreuses adresses externes), ce qui peut indiquer un compte compromis envoyant des e-mails de phishing.

En pratique, les entreprises de tous secteurs commencent à faire confiance à l'IA pour filtrer les e-mails et le trafic web contre les attaques d'ingénierie sociale. Les sociétés financières, par exemple, utilisent l'IA générative pour analyser les communications et détecter les tentatives d'usurpation d'identité susceptibles de mener à des fraudes électroniques, tandis que les prestataires de soins de santé déploient l'IA pour protéger les données des patients contre les violations liées au phishing. En générant des scénarios de phishing réalistes et en identifiant les caractéristiques des messages malveillants, l'IA générative renforce les stratégies de prévention du phishing. En résumé : L'IA peut aider à détecter et à désamorcer les attaques de phishing plus rapidement et avec plus de précision, même si les attaquants utilisent la même technologie pour améliorer leur jeu.

Détection des logiciels malveillants et analyse des menaces

Les logiciels malveillants modernes évoluent constamment : les attaquants génèrent de nouvelles variantes ou obscurcissent le code pour contourner les signatures antivirus. L'IA générative offre de nouvelles techniques pour détecter les logiciels malveillants et comprendre leur comportement. Une approche consiste à utiliser l'IA pour générer des « jumeaux maléfiques » de logiciels malveillantsLes chercheurs en sécurité peuvent introduire un échantillon de malware connu dans un modèle génératif afin de créer de nombreuses variantes mutées de ce malware. Ce faisant, ils anticipent efficacement les modifications qu'un attaquant pourrait apporter. Ces variantes générées par l'IA peuvent ensuite être utilisées pour entraîner les systèmes antivirus et de détection d'intrusion, de sorte que même les versions modifiées du malware soient reconnues en situation réelle.6 cas d'utilisation de l'IA générative en cybersécurité [+ exemples] ). Cette stratégie proactive permet de briser le cycle où les pirates modifient légèrement leurs logiciels malveillants pour échapper à la détection, et où les défenseurs doivent s'efforcer d'écrire de nouvelles signatures à chaque fois. Comme indiqué dans un podcast du secteur, les experts en sécurité utilisent désormais l'IA générative pour « simuler le trafic réseau et générer des charges utiles malveillantes qui imitent des attaques sophistiquées », testant leurs défenses contre toute une famille de menaces plutôt que contre une seule. détection adaptative des menaces Cela signifie que les outils de sécurité deviennent plus résistants aux logiciels malveillants polymorphes qui, autrement, pourraient passer à travers les mailles du filet.

Au-delà de la détection, l’IA générative aide à analyse des logiciels malveillants et rétro-ingénierie, tâches traditionnellement fastidieuses pour les analystes des menaces. Les grands modèles de langage peuvent être chargés d'examiner du code ou des scripts suspects et d'expliquer en langage clair leur fonction. Un exemple concret : VirusTotal Code Insight, une fonctionnalité de VirusTotal de Google qui exploite un modèle d'IA génératif (Sec-PaLM de Google) pour produire des résumés en langage naturel de code potentiellement malveillant (Comment l'IA générative peut-elle être utilisée en cybersécurité ? 10 exemples concrets). C'est essentiellement « un type de ChatGPT dédié au codage de sécurité », agissant en tant qu'analyste de logiciels malveillants IA qui travaille 24h/24 et 7j/7 pour aider les analystes humains à comprendre les menaces (6 cas d'utilisation de l'IA générative en cybersécurité [+ exemples] ). Au lieu de se pencher sur un script ou un code binaire inconnu, un membre de l'équipe de sécurité peut obtenir une explication immédiate de l'IA, par exemple : « Ce script tente de télécharger un fichier depuis le serveur XYZ, puis de modifier les paramètres du système, ce qui indique un comportement malveillant. » Cela accélère considérablement la réponse aux incidents, car les analystes peuvent trier et comprendre les nouveaux logiciels malveillants plus rapidement que jamais.

L'IA générative est également utilisée pour identifier les logiciels malveillants dans des ensembles de données massifsLes moteurs antivirus traditionnels analysent les fichiers à la recherche de signatures connues, mais un modèle génératif peut évaluer les caractéristiques d'un fichier et même prédire son caractère malveillant en fonction de modèles appris. En analysant les attributs de milliards de fichiers (malveillants et bénins), une IA pourrait détecter une intention malveillante là où aucune signature explicite n'existe.Par exemple, un modèle génératif pourrait signaler un exécutable comme suspect en raison de son profil de comportement « regarde » Il s'agit d'une légère variante d'un rançongiciel détecté lors de l'entraînement, même si le fichier binaire est nouveau. Cette détection comportementale permet de contrer les nouveaux malwares ou les malwares zero-day. L'IA de renseignement sur les menaces de Google (appartenant à Chronicle/Mandiant) utiliserait son modèle génératif pour analyser le code potentiellement malveillant et « aider plus efficacement les professionnels de la sécurité à lutter contre les logiciels malveillants et autres types de menaces. » (Comment l'IA générative peut-elle être utilisée en cybersécurité ? 10 exemples concrets).

D'un autre côté, il faut reconnaître que les attaquants peuvent ici aussi utiliser l'IA générative pour créer automatiquement des logiciels malveillants qui s'adaptent. D'ailleurs, les experts en sécurité avertissent que l'IA générative peut aider les cybercriminels à développer des logiciels malveillants c'est plus difficile à détecter (Qu'est-ce que l'IA générative en cybersécurité ? - Palo Alto Networks). Un modèle d'IA peut être chargé de transformer un malware à plusieurs reprises (en modifiant sa structure de fichier, ses méthodes de chiffrement, etc.) jusqu'à ce qu'il échappe à tous les contrôles antivirus connus. Cette utilisation malveillante est une préoccupation croissante (parfois appelée « malware alimenté par l'IA » ou « malware polymorphe en tant que service »). Nous aborderons ces risques plus tard, mais cela souligne que l'IA générative est un outil dans ce jeu du chat et de la souris utilisé aussi bien par les défenseurs que par les attaquants.

Dans l’ensemble, l’IA générative améliore la défense contre les logiciels malveillants en permettant aux équipes de sécurité de penser comme un attaquant – générer de nouvelles menaces et solutions en interne. Qu'il s'agisse de produire des logiciels malveillants synthétiques pour améliorer les taux de détection ou d'utiliser l'IA pour expliquer et contenir les véritables logiciels malveillants détectés sur les réseaux, ces techniques s'appliquent à tous les secteurs. Une banque peut utiliser l'analyse des logiciels malveillants basée sur l'IA pour analyser rapidement une macro suspecte dans une feuille de calcul, tandis qu'une entreprise manufacturière peut s'appuyer sur l'IA pour détecter les logiciels malveillants ciblant les systèmes de contrôle industriels. En complétant l'analyse traditionnelle des logiciels malveillants par l'IA générative, les entreprises peuvent réagir aux campagnes de logiciels malveillants plus rapidement et de manière plus proactive qu'auparavant.

Renseignements sur les menaces et analyse automatisée

Chaque jour, les organisations sont bombardées de données de veille sur les menaces, depuis les nouveaux indicateurs de compromission (IOC) jusqu'aux rapports d'analystes sur les nouvelles tactiques de piratage. Le défi pour les équipes de sécurité est de passer au crible ce déluge d'informations et d'en extraire des informations exploitables. L'IA générative s'avère précieuse dans ce domaine. automatisation de l'analyse et de la consommation des renseignements sur les menacesAu lieu de lire manuellement des dizaines de rapports ou d’entrées de base de données, les analystes peuvent utiliser l’IA pour résumer et contextualiser les informations sur les menaces à la vitesse de la machine.

Un exemple concret est celui de Google Renseignements sur les menaces Suite, qui intègre l'IA générative (modèle Gemini) aux données de menaces de Google issues de Mandiant et VirusTotal. Cette IA fournit « Recherche conversationnelle dans le vaste référentiel de renseignements sur les menaces de Google », permettant aux utilisateurs de poser des questions naturelles sur les menaces et d'obtenir des réponses concises (Comment l'IA générative peut-elle être utilisée en cybersécurité ? 10 exemples concrets). Par exemple, un analyste pourrait demander : « Avons-nous vu des logiciels malveillants liés au groupe de menaces X ciblant notre secteur ? » et l'IA extraira des informations pertinentes, notant peut-être « Oui, le groupe de menaces X a été associé à une campagne de phishing le mois dernier utilisant le logiciel malveillant Y. », ainsi qu'un résumé du comportement du malware. Cela réduit considérablement le temps nécessaire pour recueillir des informations, qui nécessiteraient autrement l'interrogation de plusieurs outils ou la lecture de longs rapports.

L'IA générative peut également corréler et résumer les tendances des menaces.Il peut éplucher des milliers d'articles de blog sur la sécurité, d'informations sur les failles de sécurité et de discussions sur le dark web, puis générer une synthèse des « principales cybermenaces de la semaine » pour le briefing d'un RSSI. Traditionnellement, ce niveau d'analyse et de reporting nécessitait un effort humain considérable ; désormais, un modèle bien rodé peut l'élaborer en quelques secondes, les humains se contentant d'affiner le résultat. Des entreprises comme ZeroFox ont développé FoxGPT, un outil d'IA générative spécialement conçu pour « accélérer l'analyse et la synthèse des renseignements sur de grands ensembles de données », y compris le contenu malveillant et les données de phishing (Comment l'IA générative peut-elle être utilisée en cybersécurité ? 10 exemples concrets). En automatisant la lourde tâche de lecture et de recoupement des données, l’IA permet aux équipes de renseignement sur les menaces de se concentrer sur la prise de décision et la réponse.

Un autre cas d’utilisation est chasse aux menaces conversationnellesImaginez qu’un analyste de sécurité interagisse avec un assistant IA : « Montrez-moi tout signe d'exfiltration de données au cours des dernières 48 heures » ou « Quelles sont les principales nouvelles vulnérabilités exploitées par les attaquants cette semaine ? » L'IA peut interpréter la requête, effectuer des recherches dans les journaux internes ou dans des sources de renseignements externes, et fournir une réponse claire, voire une liste d'incidents pertinents. Ce n'est pas une utopie : les systèmes modernes de gestion des informations et des événements de sécurité (SIEM) commencent à intégrer des requêtes en langage naturel. La suite de sécurité QRadar d'IBM, par exemple, intégrera des fonctionnalités d'IA générative en 2024 pour permettre aux analystes d'analyser les données. « poser […] des questions spécifiques sur le chemin d’attaque résumé » d'un incident et obtenir des réponses détaillées. Il peut également « interpréter et résumer les renseignements sur les menaces très pertinents » automatiquement (Comment l'IA générative peut-elle être utilisée en cybersécurité ? 10 exemples concrets). Essentiellement, l’IA générative transforme des montagnes de données techniques en informations de la taille d’une conversation à la demande.

Dans tous les secteurs, cela a des implications importantes. Un prestataire de soins de santé peut utiliser l'IA pour se tenir informé des derniers groupes de rançongiciels ciblant les hôpitaux, sans avoir à affecter un analyste à temps plein à la recherche. Le SOC d'une entreprise de vente au détail peut rapidement synthétiser les nouvelles tactiques de malwares sur les points de vente lors des briefings du personnel informatique du magasin. Et dans le secteur public, où les données sur les menaces provenant de diverses agences doivent être synthétisées, l'IA peut produire des rapports unifiés mettant en évidence les principaux avertissements. automatisation de la collecte et de l'interprétation des renseignements sur les menacesL'IA générative aide les organisations à réagir plus rapidement aux menaces émergentes et réduit le risque de manquer des avertissements critiques cachés dans le bruit.

Optimisation du centre d'opérations de sécurité (SOC)

Les centres d'opérations de sécurité sont connus pour leur lassitude face aux alertes et leur volume de données écrasant. Un analyste SOC typique peut analyser des milliers d'alertes et d'événements chaque jour, enquêtant sur des incidents potentiels. L'IA générative agit comme un multiplicateur de puissance au sein des SOC en automatisant les tâches de routine, en fournissant des synthèses intelligentes et même en orchestrant certaines réponses. L'objectif est d'optimiser les flux de travail des SOC afin que les analystes humains puissent se concentrer sur les problèmes les plus critiques, tandis que l'IA se charge du reste.

Une application majeure consiste à utiliser l’IA générative comme « Copilote de l'analyste »Le Security Copilot de Microsoft, mentionné précédemment, illustre cela : il « est conçu pour assister le travail d'un analyste de sécurité plutôt que de le remplacer », aider aux enquêtes et aux rapports sur les incidents (Microsoft Security Copilot, nouvel assistant IA GPT-4 pour la cybersécurité | The Verge). En pratique, cela signifie qu’un analyste peut saisir des données brutes (journaux de pare-feu, chronologie d’événements ou description d’incident) et demander à l’IA de les analyser ou de les résumer.Le copilote pourrait produire un récit comme : « Il semble qu'à 2 h 35 du matin, une connexion suspecte depuis l'adresse IP X a réussi sur le serveur Y, suivie de transferts de données inhabituels, indiquant une violation potentielle de ce serveur. » Ce type de contextualisation immédiate est inestimable lorsque le temps est compté.

Les copilotes IA contribuent également à réduire la charge de travail liée au triage de niveau 1. Selon les données du secteur, une équipe de sécurité peut consacrer 15 heures par semaine il suffit de trier quelque 22 000 alertes et faux positifs (6 cas d'utilisation de l'IA générative en cybersécurité [+ exemples] ). Grâce à l'IA générative, nombre de ces alertes peuvent être automatiquement triées : l'IA peut écarter celles qui sont clairement bénignes (avec justification) et mettre en évidence celles qui nécessitent une attention particulière, voire même suggérer la priorité. En effet, la capacité de l'IA générative à comprendre le contexte lui permet de corréler des alertes qui peuvent sembler inoffensives prises isolément, mais qui, ensemble, indiquent une attaque à plusieurs niveaux. Cela réduit le risque de manquer une attaque par « fatigue des alertes ».

Les analystes du SOC utilisent également le langage naturel avec l'IA pour accélérer la recherche et les enquêtes. IA violette La plateforme, par exemple, combine une interface basée sur LLM avec des données de sécurité en temps réel, permettant aux analystes de « Posez des questions complexes de recherche de menaces en anglais simple et obtenez des réponses rapides et précises » (Comment l'IA générative peut-elle être utilisée en cybersécurité ? 10 exemples concrets). Un analyste pourrait taper, « Des points de terminaison ont-ils communiqué avec le domaine badguy123[.]com au cours du mois dernier ? »Purple AI parcourt les journaux pour répondre. Cela évite à l'analyste d'écrire des requêtes ou des scripts de base de données : l'IA s'en charge en arrière-plan. Cela permet également aux analystes juniors de gérer efficacement des tâches qui nécessitaient auparavant un ingénieur expérimenté et maîtrisant les langages de requête. améliorer les compétences de l'équipe grâce à l'assistance de l'IA. En effet, les analystes rapportent que le guidage par IA générative « renforce leurs compétences et leurs aptitudes », car le personnel junior peut désormais obtenir une assistance de codage à la demande ou des conseils d'analyse de la part de l'IA, réduisant ainsi la dépendance à toujours demander de l'aide aux membres seniors de l'équipe (6 cas d'utilisation de l'IA générative en cybersécurité [+ exemples] ).

Une autre optimisation SOC est résumé et documentation automatisés des incidentsUne fois l'incident traité, un rapport doit être rédigé, une tâche que beaucoup trouvent fastidieuse. L'IA générative peut exploiter les données forensiques (journaux système, analyse des logiciels malveillants, chronologie des actions) et générer une première version du rapport d'incident. IBM intègre cette fonctionnalité à QRadar afin de permettre aux utilisateurs de « un seul clic » un résumé d'incident peut être produit pour différentes parties prenantes (dirigeants, équipes informatiques, etc.) (Comment l'IA générative peut-elle être utilisée en cybersécurité ? 10 exemples concrets). Cela permet non seulement de gagner du temps, mais aussi de garantir que rien n'est oublié dans le rapport, puisque l'IA peut inclure tous les détails pertinents de manière cohérente. De même, pour la conformité et l'audit, l'IA peut remplir des formulaires ou des tableaux de preuves à partir des données d'incident.

Les résultats concrets sont probants. Les premiers utilisateurs de la solution SOAR (orchestration, automatisation et réponse de sécurité) pilotée par l'IA de Swimlane font état d'importants gains de productivité. Global Data Systems, par exemple, a vu son équipe SecOps gérer une charge de travail bien plus importante ; un directeur a déclaré « Ce que je fais aujourd'hui avec 7 analystes nécessiterait probablement 20 membres du personnel sans cela » l'automatisation alimentée par l'IA (Comment l'IA générative peut-elle être utilisée dans la cybersécurité ?). Autrement dit, L'IA dans le SOC peut multiplier les capacités.Quel que soit le secteur d'activité, qu'il s'agisse d'une entreprise technologique confrontée à des alertes de sécurité cloud ou d'une usine de fabrication surveillant ses systèmes OT, les équipes SOC peuvent bénéficier d'une détection et d'une réponse plus rapides, d'une réduction des incidents manqués et d'une efficacité opérationnelle accrue grâce à l'adoption d'assistants IA génératifs. Il s'agit de travailler plus intelligemment : permettre aux machines de gérer les tâches répétitives et gourmandes en données, afin que les humains puissent mettre leur intuition et leur expertise au service de leurs besoins.

Gestion des vulnérabilités et simulation des menaces

L'identification et la gestion des vulnérabilités (faiblesses des logiciels ou des systèmes susceptibles d'être exploitées par des attaquants) constituent une fonction essentielle de la cybersécurité. L'IA générative améliore la gestion des vulnérabilités en accélérant leur découverte, en facilitant la priorisation des correctifs et même en simulant des attaques sur ces vulnérabilités pour améliorer la préparation. Concrètement, l'IA aide les organisations à identifier et à corriger plus rapidement les failles de leur système. de manière proactive tester les défenses avant que les vrais attaquants ne le fassent.

Une application importante est l’utilisation de l’IA générative pour revue de code automatisée et découverte de vulnérabilitésLes bases de code volumineuses (en particulier les systèmes hérités) recèlent souvent des failles de sécurité qui passent inaperçues. Les modèles d'IA générative peuvent être entraînés sur des pratiques de codage sécurisées et des schémas de bugs courants, puis appliqués au code source ou aux binaires compilés pour identifier les vulnérabilités potentielles. Par exemple, les chercheurs de NVIDIA ont développé un pipeline d'IA générative capable d'analyser les conteneurs de logiciels hérités et d'identifier les vulnérabilités. « avec une grande précision — jusqu’à 4 fois plus rapide que les experts humains. » (6 cas d'utilisation de l'IA générative en cybersécurité [+ exemples] ). L'IA a essentiellement appris à reconnaître le code non sécurisé et a pu analyser des logiciels vieux de plusieurs décennies pour identifier les fonctions et bibliothèques à risque, accélérant ainsi considérablement le processus habituellement lent d'audit manuel du code. Ce type d'outil peut révolutionner des secteurs comme la finance ou le secteur public, qui s'appuient sur des bases de code volumineuses et anciennes : l'IA contribue à moderniser la sécurité en identifiant des problèmes que le personnel pourrait mettre des mois, voire des années, à détecter (voire jamais).

L'IA générative aide également à flux de travail de gestion des vulnérabilités en traitant les résultats des analyses de vulnérabilité et en les hiérarchisant. Des outils comme Tenable ExposureAI utiliser l'IA générative pour permettre aux analystes d'interroger les données de vulnérabilité en langage clair et d'obtenir des réponses instantanées (Comment l'IA générative peut-elle être utilisée en cybersécurité ? 10 exemples concrets). ExposureAI peut « résumer le chemin d'attaque complet dans un récit » Pour une vulnérabilité critique donnée, il explique comment un attaquant pourrait l'associer à d'autres faiblesses pour compromettre un système. Il recommande même des mesures correctives et répond aux questions complémentaires sur le risque. Ainsi, lorsqu'une nouvelle vulnérabilité critique (CVE) est annoncée, un analyste peut demander à l'IA : « Certains de nos serveurs sont-ils affectés par ce CVE et quel est le pire scénario si nous ne le corrigeons pas ? » et recevez une évaluation claire tirée des données d'analyse de l'organisation. En contextualisant les vulnérabilités (par exemple, celle-ci est exposée à Internet et sur un serveur à forte valeur ajoutée, elle est donc prioritaire), l'IA générative aide les équipes à appliquer des correctifs intelligemment avec des ressources limitées.

En plus de trouver et de gérer les vulnérabilités connues, l’IA générative contribue à tests de pénétration et simulation d'attaque – essentiellement découvrir inconnu vulnérabilités ou tests de sécurité. Les réseaux antagonistes génératifs (GAN), un type d'IA générative, ont été utilisés pour créer des données synthétiques imitant le trafic réseau réel ou le comportement des utilisateurs, pouvant inclure des schémas d'attaque cachés.Une étude de 2023 a suggéré d'utiliser les GAN pour générer un trafic d'attaque zero-day réaliste afin de former les systèmes de détection d'intrusion (6 cas d'utilisation de l'IA générative en cybersécurité [+ exemples] ). En alimentant l'IDS avec des scénarios d'attaque conçus par l'IA (qui ne risquent pas d'utiliser de véritables logiciels malveillants sur les réseaux de production), les organisations peuvent entraîner leurs défenses à reconnaître les nouvelles menaces sans attendre d'être réellement touchées. De même, l'IA peut simuler un attaquant sondant un système, par exemple en testant automatiquement diverses techniques d'exploitation dans un environnement sécurisé pour voir si l'une d'elles réussit. L'Agence américaine pour les projets de recherche avancée en matière de défense (DARPA) y voit un potentiel prometteur : son AI Cyber ​​Challenge 2023 utilise explicitement l'IA générative (comme les grands modèles de langage) pour « Trouver et corriger automatiquement les vulnérabilités des logiciels open source » dans le cadre d'un concours ( La DARPA vise à développer des applications d'IA et d'autonomie fiables pour les combattants > Département de la Défense des États-Unis > Actualités du Département de la Défense ). Cette initiative souligne que l’IA ne se contente pas de contribuer à combler les failles connues ; elle en découvre activement de nouvelles et propose des correctifs, une tâche traditionnellement réservée aux chercheurs en sécurité qualifiés (et coûteux).

L'IA générative peut même créer pots de miel intelligents et jumeaux numériques pour la défense. Des startups développent des systèmes de leurre pilotés par l'IA qui imitent de manière convaincante des serveurs ou des appareils réels. Comme l'a expliqué un PDG, l'IA générative peut « cloner des systèmes numériques pour imiter les vrais et attirer les pirates » (6 cas d'utilisation de l'IA générative en cybersécurité [+ exemples] ). Ces pièges générés par l'IA se comportent comme l'environnement réel (par exemple, un faux appareil IoT envoyant des données télémétriques normales), mais existent uniquement pour attirer les attaquants. Lorsqu'un attaquant cible le leurre, l'IA le trompe pour qu'il révèle ses méthodes, que les défenseurs peuvent ensuite étudier et utiliser pour renforcer les systèmes réels. Ce concept, basé sur la modélisation générative, offre une approche prospective. renverser la situation contre les attaquants, en utilisant la tromperie renforcée par l'IA.

Dans tous les secteurs, une gestion plus rapide et plus intelligente des vulnérabilités se traduit par une réduction des failles. Dans le secteur informatique de la santé, par exemple, l'IA peut rapidement repérer une bibliothèque obsolète et vulnérable dans un dispositif médical et proposer une correction du micrologiciel avant qu'un attaquant ne l'exploite. Dans le secteur bancaire, l'IA peut simuler une attaque interne sur une nouvelle application afin de garantir la sécurité des données clients dans tous les scénarios. L'IA générative agit ainsi à la fois comme un microscope et un test de résistance pour la posture de sécurité des organisations : elle met en lumière les failles cachées et sollicite les systèmes de manière imaginative pour garantir leur résilience.

Génération de code sécurisé et développement de logiciels

Les talents de l’IA générative ne se limitent pas à la détection des attaques : ils s’étendent également à créer des systèmes plus sûrs dès le départDans le développement logiciel, les générateurs de code IA (comme GitHub Copilot, OpenAI Codex, etc.) peuvent aider les développeurs à écrire du code plus rapidement en suggérant des extraits de code, voire des fonctions entières. L'aspect cybersécurité consiste à garantir la sécurité de ces morceaux de code suggérés par l'IA et à utiliser l'IA pour améliorer les pratiques de codage.

D’une part, l’IA générative peut agir comme un assistant de codage intégrant les meilleures pratiques de sécuritéLes développeurs peuvent proposer un outil d’IA, « Générer une fonction de réinitialisation de mot de passe en Python », et idéalement, obtenir un code non seulement fonctionnel, mais également conforme aux directives de sécurité (par exemple, validation des entrées, journalisation, gestion des erreurs sans fuite d'informations, etc.). Un tel assistant, formé à de nombreux exemples de code sécurisé, peut contribuer à réduire les erreurs humaines à l'origine de vulnérabilités. Par exemple, si un développeur oublie de nettoyer les entrées utilisateur (ouvrant la porte à une injection SQL ou à des problèmes similaires), une IA pourrait soit l'inclure par défaut, soit l'avertir.Certains outils de codage d'IA sont désormais peaufinés avec des données axées sur la sécurité pour servir précisément cet objectif – essentiellement, Programmation en binôme de l'IA avec une conscience de la sécurité.

Cependant, il y a un revers à la médaille : l'IA générative peut tout aussi facilement introduire des vulnérabilités si elle n'est pas correctement gérée. Comme l'a souligné Ben Verschaeren, expert en sécurité chez Sophos, l'utilisation de l'IA générative pour le codage est « Bien pour un code court et vérifiable, mais risqué lorsque du code non vérifié est intégré » dans les systèmes de production. Le risque est qu'une IA produise du code logiquement correct, mais non sécurisé, d'une manière que les non-experts pourraient ignorer. De plus, des acteurs malveillants pourraient influencer intentionnellement les modèles d'IA publics en les introduisant dans des schémas de code vulnérables (une forme d'empoisonnement des données), de sorte que l'IA suggère du code non sécurisé. La plupart des développeurs ne sont pas des experts en sécurité, donc si une IA suggère une solution pratique, elle pourrait l'utiliser aveuglément, sans se rendre compte qu'elle présente un défaut (6 cas d'utilisation de l'IA générative en cybersécurité [+ exemples] ). Cette préoccupation est réelle – en fait, il existe désormais une liste OWASP Top 10 pour les LLM (grands modèles de langage) qui décrit les risques courants comme celui-ci dans l'utilisation de l'IA pour le codage.

Pour contrer ces problèmes, les experts suggèrent « Combattre l'IA générative par l'IA générative » dans le domaine du codage. En pratique, cela signifie utiliser l'IA pour examiner et tester le code Les IA (ou les humains) ont écrit des erreurs. Une IA peut analyser les nouveaux commits de code bien plus rapidement qu'un réviseur humain et signaler les vulnérabilités potentielles ou les problèmes de logique. On voit déjà émerger des outils qui s'intègrent au cycle de développement logiciel : le code est écrit (éventuellement avec l'aide de l'IA), puis un modèle génératif, formé selon les principes de la sécurité du code, l'analyse et génère un rapport signalant tout problème (par exemple, utilisation de fonctions obsolètes, vérifications d'authentification manquantes, etc.). Les recherches de NVIDIA, mentionnées précédemment, qui ont permis une détection des vulnérabilités dans le code quatre fois plus rapide, illustrent l'utilisation de l'IA pour l'analyse sécurisée du code.6 cas d'utilisation de l'IA générative en cybersécurité [+ exemples] ).

De plus, l’IA générative peut aider à créer des configurations et des scripts sécurisésPar exemple, si une entreprise doit déployer une infrastructure cloud sécurisée, un ingénieur pourrait demander à une IA de générer les scripts de configuration (Infrastructure as Code) intégrant des contrôles de sécurité (comme une segmentation réseau appropriée et des rôles IAM de moindre privilège). Forte de milliers de configurations de ce type, l'IA peut générer une base de référence que l'ingénieur peaufine ensuite. Cela accélère la configuration sécurisée des systèmes et réduit les erreurs de configuration, source fréquente d'incidents de sécurité cloud.

Certaines organisations exploitent également l'IA générative pour maintenir une base de connaissances sur les modèles de codage sécurisés. Si un développeur ne sait pas comment implémenter une fonctionnalité en toute sécurité, il peut interroger une IA interne qui a appris des projets antérieurs et des consignes de sécurité de l'entreprise. L'IA peut alors recommander une approche, voire un extrait de code, conforme aux exigences fonctionnelles et aux normes de sécurité de l'entreprise. Cette approche a été utilisée par des outils comme Automatisation des questionnaires de Secureframe, qui extrait les réponses des politiques d'une entreprise et des solutions passées pour garantir des réponses cohérentes et précises (générant essentiellement une documentation sécurisée) (Comment l'IA générative peut-elle être utilisée en cybersécurité ? 10 exemples concrets). Le concept se traduit par du codage : une IA qui « se souvient » de la manière dont vous avez implémenté quelque chose en toute sécurité auparavant et vous guide pour le faire à nouveau de cette façon.

En résumé, l’IA générative influence le développement de logiciels en rendre l'assistance au codage sécurisé plus accessible. Les industries qui développent beaucoup de logiciels personnalisés – technologie, finance, défense, etc.– ont tout intérêt à avoir des copilotes d'IA qui non seulement accélèrent le codage, mais agissent également comme des examinateurs de sécurité vigilants en permanence. Correctement gérés, ces outils d'IA peuvent réduire l'introduction de nouvelles vulnérabilités et aider les équipes de développement à adhérer aux meilleures pratiques, même si elles ne disposent pas d'un expert en sécurité à chaque étape. Résultat : des logiciels plus résistants aux attaques dès le premier jour.

Soutien en cas d'incident

Lorsqu'un incident de cybersécurité survient – ​​qu'il s'agisse d'une attaque de malware, d'une violation de données ou d'une panne système due à une attaque – le temps est un facteur crucial. L'IA générative est de plus en plus utilisée pour soutenir les équipes de réponse aux incidents (IR) pour contenir et résoudre les incidents plus rapidement et avec davantage d'informations à disposition. L'idée est que l'IA puisse prendre en charge une partie de la charge d'enquête et de documentation lors d'un incident, et même suggérer ou automatiser certaines actions de réponse.

L’un des rôles clés de l’IA dans les RI est analyse et synthèse des incidents en temps réelAu milieu d’un incident, les intervenants peuvent avoir besoin de réponses à des questions telles que « Comment l’agresseur est-il entré ? », « Quels systèmes sont concernés ? », et « Quelles données pourraient être compromises ? »L'IA générative peut analyser les journaux, les alertes et les données forensiques des systèmes affectés et fournir rapidement des informations. Par exemple, Microsoft Security Copilot permet à un intervenant en cas d'incident de fournir divers éléments de preuve (fichiers, URL, journaux d'événements) et de demander une chronologie ou un résumé.Microsoft Security Copilot, nouvel assistant IA GPT-4 pour la cybersécurité | The Verge). L'IA pourrait répondre par : « La faille a probablement débuté par un e-mail de phishing envoyé à l'utilisateur JohnDoe à 10h53 GMT contenant le malware X. Une fois exécuté, le malware a créé une porte dérobée qui a été utilisée deux jours plus tard pour se déplacer latéralement vers le serveur financier, où il a collecté des données. » Disposer de cette image cohérente en quelques minutes plutôt qu’en quelques heures permet à l’équipe de prendre des décisions éclairées (comme les systèmes à isoler) beaucoup plus rapidement.

L'IA générative peut également suggérer des actions de confinement et de remédiationPar exemple, si un terminal est infecté par un rançongiciel, un outil d'IA pourrait générer un script ou un ensemble d'instructions pour isoler cette machine, désactiver certains comptes et bloquer les adresses IP malveillantes connues sur le pare-feu – une exécution quasi-automatique. Palo Alto Networks souligne que l'IA générative est capable de « générer des actions ou des scripts appropriés en fonction de la nature de l'incident », automatisant les étapes initiales de réponse (Qu'est-ce que l'IA générative en cybersécurité ? - Palo Alto Networks). Dans un scénario où l'équipe de sécurité est débordée (par exemple, une attaque généralisée sur des centaines d'appareils), l'IA pourrait même exécuter directement certaines de ces actions dans des conditions pré-approuvées, agissant comme un intervenant junior travaillant sans relâche. Par exemple, un agent d'IA pourrait réinitialiser automatiquement les identifiants qu'il juge compromis ou mettre en quarantaine les hôtes présentant une activité malveillante correspondant au profil de l'incident.

Lors d'une intervention en cas d'incident, la communication est essentielle, tant au sein de l'équipe qu'avec les parties prenantes. L'IA générative peut vous aider en : rédaction de rapports de mise à jour d'incident ou de notes d'information à la voléeAu lieu qu'un ingénieur arrête son dépannage pour écrire une mise à jour par e-mail, il pourrait demander à l'IA, « Résumez ce qui s'est passé dans cet incident jusqu'à présent pour informer les dirigeants. » L'IA, après avoir ingéré les données de l'incident, peut produire un résumé concis : À 15 h, les attaquants ont accédé à deux comptes utilisateurs et cinq serveurs. Les données affectées incluent les enregistrements clients de la base de données X. Mesures de confinement : l’accès VPN des comptes compromis a été révoqué et les serveurs isolés. Prochaines étapes : recherche d’éventuels mécanismes de persistance." L'intervenant peut ensuite rapidement vérifier ou modifier ces informations et les envoyer, garantissant ainsi que les parties prenantes sont tenues au courant des informations précises et à jour.

Une fois la situation retombée, il faut généralement rédiger un rapport d'incident détaillé et tirer les leçons de l'incident. C'est un autre domaine où l'IA excelle. Elle peut examiner toutes les données de l'incident et générer un rapport post-incident couvrant les causes profondes, la chronologie, l'impact et les recommandations. IBM, par exemple, intègre l'IA générative pour créer « Des résumés simples des cas et incidents de sécurité qui peuvent être partagés avec les parties prenantes » en appuyant sur un bouton (Comment l'IA générative peut-elle être utilisée en cybersécurité ? 10 exemples concrets). En simplifiant les rapports après action, les organisations peuvent mettre en œuvre plus rapidement des améliorations et également disposer d'une meilleure documentation à des fins de conformité.

Une utilisation innovante et tournée vers l’avenir est Simulations d'incidents pilotées par l'IAÀ l'instar d'un exercice d'incendie, certaines entreprises utilisent l'IA générative pour élaborer des scénarios d'incidents hypothétiques. L'IA peut simuler la propagation d'un rançongiciel en fonction de la configuration du réseau, ou la manière dont un utilisateur interne pourrait exfiltrer des données, puis évaluer l'efficacité des plans d'intervention actuels. Cela aide les équipes à préparer et à affiner leurs stratégies avant qu'un incident réel ne survienne. C'est comme si vous disposiez d'un conseiller en réponse aux incidents en constante évolution qui teste constamment votre niveau de préparation.

Dans les secteurs à enjeux élevés comme la finance ou la santé, où les temps d'arrêt ou les pertes de données dues aux incidents sont particulièrement coûteux, ces capacités de réponse aux incidents basées sur l'IA sont très attractives. Un hôpital confronté à un cyberincident ne peut se permettre des pannes système prolongées ; une IA capable de le contenir rapidement pourrait littéralement sauver des vies. De même, une institution financière peut utiliser l'IA pour gérer le tri initial d'une intrusion frauduleuse présumée à 3 h du matin, de sorte qu'au moment où les équipes d'astreinte sont en ligne, une grande partie du travail préparatoire (déconnexion des comptes concernés, blocage des transactions, etc.) est déjà effectuée. renforcer les équipes d'intervention en cas d'incident grâce à l'IA générative, les organisations peuvent réduire considérablement les temps de réponse et améliorer la rigueur de leur traitement, atténuant ainsi les dommages causés par les cyberincidents.

Analyse comportementale et détection d'anomalies

De nombreuses cyberattaques peuvent être détectées en détectant tout écart par rapport à un comportement « normal », qu'il s'agisse d'un compte utilisateur téléchargeant une quantité inhabituelle de données ou d'un périphérique réseau communiquant soudainement avec un hôte inconnu. L'IA générative offre des techniques avancées pour analyse comportementale et détection d'anomalies, en apprenant les modèles normaux des utilisateurs et des systèmes, puis en signalant quand quelque chose semble anormal.

La détection traditionnelle des anomalies utilise souvent des seuils statistiques ou un simple apprentissage automatique sur des indicateurs spécifiques (pics d'utilisation du processeur, connexions à des heures inhabituelles, etc.). L'IA générative peut aller plus loin en créant des profils comportementaux plus nuancés. Par exemple, un modèle d'IA peut assimiler les connexions, les habitudes d'accès aux fichiers et les habitudes de messagerie d'un employé au fil du temps et obtenir une compréhension multidimensionnelle de sa « normalité ». Si ce compte effectue ultérieurement un comportement radicalement anormal (comme se connecter depuis un nouveau pays et accéder à une multitude de fichiers RH à minuit), l'IA détectera un écart non seulement sur un indicateur, mais sur l'ensemble du comportement de l'utilisateur, qui ne correspond pas au profil de l'utilisateur. En termes techniques, les modèles génératifs (comme les auto-encodeurs ou les modèles séquentiels) peuvent modéliser ce à quoi ressemble la « normalité » et générer une plage de comportements attendus. Lorsque la réalité sort de cette plage, l'anomalie est signalée.Qu'est-ce que l'IA générative en cybersécurité ? - Palo Alto Networks).

Une mise en œuvre pratique est dans surveillance du trafic réseauSelon une enquête de 2024, 54 % des Américainsles organisations ont cité la surveillance du trafic réseau comme un cas d'utilisation majeur de l'IA dans la cybersécurité (Amérique du Nord : principaux cas d'utilisation de l'IA dans la cybersécurité mondiale en 2024). L'IA générative peut apprendre les modèles de communication normaux du réseau d'une entreprise : quels serveurs communiquent généralement entre eux, quels volumes de données se déplacent pendant les heures ouvrables par rapport à la nuit, etc. Si un attaquant commence à exfiltrer des données d'un serveur, même lentement pour éviter d'être détecté, un système basé sur l'IA pourrait le remarquer. « Le serveur A n'envoie jamais 500 Mo de données à 2 h du matin vers une adresse IP externe. » et déclencher une alerte. Comme l'IA n'utilise pas seulement des règles statiques, mais un modèle évolutif du comportement du réseau, elle peut détecter des anomalies subtiles que des règles statiques (comme « alerter si données > X Mo ») pourraient manquer ou signaler par erreur. Cette nature adaptative est ce qui rend la détection d'anomalies pilotée par l'IA puissante dans des environnements tels que les réseaux de transactions bancaires, les infrastructures cloud ou les flottes d'appareils IoT, où la définition de règles fixes pour distinguer les situations normales des situations anormales est extrêmement complexe.

L'IA générative contribue également à analyse du comportement des utilisateurs (UBA), ce qui est essentiel pour repérer les menaces internes ou les comptes compromis. En générant une base de référence pour chaque utilisateur ou entité, l'IA peut détecter des éléments tels que l'utilisation abusive d'identifiants. Par exemple, si Bob, de la comptabilité, commence soudainement à interroger la base de données clients (chose qu'il n'avait jamais faite auparavant), le modèle d'IA du comportement de Bob signalera cela comme inhabituel. Il ne s'agit peut-être pas d'un logiciel malveillant ; il pourrait s'agir d'un vol et d'une utilisation des identifiants de Bob par un attaquant, ou d'une exploration inappropriée de Bob. Dans tous les cas, l'équipe de sécurité est prévenue et doit enquêter. De tels systèmes UBA pilotés par l'IA existent dans divers produits de sécurité, et les techniques de modélisation générative améliorent leur précision et réduisent les fausses alertes en tenant compte du contexte (Bob travaille peut-être sur un projet spécial, etc., ce que l'IA peut parfois déduire d'autres données).

Dans le domaine de la gestion des identités et des accès, détection de deepfakes Il existe un besoin croissant : l'IA générative peut créer des voix et des vidéos synthétiques qui trompent la sécurité biométrique. Il est intéressant de noter que l'IA générative peut également aider à détecter ces deepfakes en analysant des artefacts subtils dans les fichiers audio ou vidéo, difficiles à détecter pour les humains. Nous avons vu un exemple avec Accenture, qui a utilisé l'IA générative pour simuler d'innombrables expressions et conditions faciales. former leurs systèmes biométriques pour distinguer les utilisateurs réels des deepfakes générés par l'IA. En cinq ans, cette approche a permis à Accenture d'éliminer les mots de passe de 90 % de ses systèmes (en passant à la biométrie et à d'autres facteurs) et de réduire les attaques de 60 %.6 cas d'utilisation de l'IA générative en cybersécurité [+ exemples] ). Essentiellement, ils ont utilisé l'IA générative pour renforcer l'authentification biométrique, la rendant ainsi plus résistante aux attaques génératives (une belle illustration de la lutte entre l'IA et l'IA). Ce type de modélisation comportementale – en l'occurrence, reconnaître la différence entre un visage humain vivant et un visage synthétisé par l'IA – est crucial à l'heure où nous nous appuyons de plus en plus sur l'IA pour l'authentification.

La détection d'anomalies par IA générative est applicable à tous les secteurs : dans le secteur de la santé, pour surveiller le comportement des dispositifs médicaux afin de déceler des signes de piratage ; dans le secteur financier, pour surveiller les systèmes de négociation afin de déceler des schémas irréguliers pouvant indiquer une fraude ou une manipulation algorithmique ; dans le secteur de l'énergie et des services publics, pour observer les signaux des systèmes de contrôle afin de déceler des signes d'intrusion. La combinaison de ces deux éléments largeur (examiner tous les aspects du comportement) et profondeur (compréhension des modèles complexes) L'IA générative offre un outil puissant pour repérer les indicateurs d'un cyberincident. Alors que les menaces se font plus furtives, se cachant au cœur des opérations courantes, cette capacité à caractériser précisément ce qui est « normal » et à alerter en cas d'anomalie devient vitale.L’IA générative sert ainsi de sentinelle infatigable, apprenant et mettant à jour en permanence sa définition de la normalité pour suivre le rythme des changements de l’environnement, et alertant les équipes de sécurité des anomalies qui méritent une inspection plus approfondie.

Opportunités et avantages de l'IA générative en cybersécurité

L’application de l’IA générative à la cybersécurité apporte une multitude de opportunités et avantages Pour les organisations souhaitant adopter ces outils. Nous résumons ci-dessous les principaux avantages qui font de l'IA générative un atout majeur pour les programmes de cybersécurité :

• Détection et réponse plus rapides aux menaces : Les systèmes d'IA générative peuvent analyser de vastes volumes de données en temps réel et identifier les menaces bien plus rapidement qu'une analyse manuelle. Cet avantage de rapidité permet une détection plus précoce des attaques et une maîtrise plus rapide des incidents. En pratique, la surveillance de la sécurité pilotée par l'IA permet d'identifier des menaces que des humains mettraient beaucoup plus de temps à corréler. En répondant rapidement aux incidents (voire en exécutant les premières réponses de manière autonome), les entreprises peuvent réduire considérablement le temps de présence des attaquants sur leurs réseaux, minimisant ainsi les dommages.

• Amélioration de la précision et de la couverture des menaces : Grâce à l'apprentissage continu des nouvelles données, les modèles génératifs peuvent s'adapter à l'évolution des menaces et détecter des signes plus subtils d'activité malveillante. Cela améliore la précision de la détection (moins de faux négatifs et de faux positifs) par rapport aux règles statiques. Par exemple, une IA ayant appris les caractéristiques d'un e-mail de phishing ou du comportement d'un malware peut identifier des variantes jamais observées auparavant. Il en résulte une couverture plus large des types de menaces, y compris des attaques inédites, renforçant ainsi la posture de sécurité globale. Les équipes de sécurité obtiennent également des informations détaillées grâce à l'analyse de l'IA (par exemple, des explications sur le comportement des malwares), permettant des défenses plus précises et ciblées. (Qu'est-ce que l'IA générative en cybersécurité ? - Palo Alto Networks).

• Automatisation des tâches répétitives : L'IA générative excelle dans l'automatisation des tâches de sécurité routinières et laborieuses, de l'analyse des journaux et de la compilation de rapports à la rédaction de scripts de réponse aux incidents. Cette automatisation réduit la charge de travail des analystes humains, leur permettant de se concentrer sur la stratégie de haut niveau et la prise de décision complexe (Qu'est-ce que l'IA générative en cybersécurité ? - Palo Alto Networks). Des tâches banales mais importantes comme l'analyse des vulnérabilités, l'audit de configuration, l'analyse des activités des utilisateurs et les rapports de conformité peuvent être gérées (ou du moins pré-élaborées) par l'IA. En gérant ces tâches à la vitesse d'une machine, l'IA améliore non seulement l'efficacité, mais réduit également les erreurs humaines (un facteur important de violations).

• Défense proactive et simulation : L'IA générative permet aux organisations de passer d'une sécurité réactive à une sécurité proactive. Grâce à des techniques telles que la simulation d'attaque, la génération de données synthétiques et la formation par scénarios, les équipes de défense peuvent anticiper et se préparer aux menaces. avant Elles se matérialisent dans le monde réel. Les équipes de sécurité peuvent simuler des cyberattaques (campagnes de phishing, attaques de logiciels malveillants, attaques DDoS, etc.) dans des environnements sécurisés afin de tester leurs réponses et de corriger leurs faiblesses. Cet entraînement continu, souvent impossible à réaliser complètement par un simple effort humain, maintient les défenses à jour et performantes. C'est un peu comme un exercice d'incendie cybernétique : l'IA peut projeter de nombreuses menaces hypothétiques sur vos défenses pour vous permettre de vous entraîner et de vous améliorer.

• Augmenter l'expertise humaine (l'IA comme multiplicateur de force) : L'IA générative agit comme un analyste junior infatigable, un conseiller et un assistant réunis en un seul.Il peut fournir aux membres de l'équipe moins expérimentés des conseils et des recommandations généralement attendus d'experts chevronnés, de manière efficace. démocratiser l'expertise à travers l'équipe (6 cas d'utilisation de l'IA générative en cybersécurité [+ exemples] ). Ceci est particulièrement précieux compte tenu de la pénurie de talents en cybersécurité : l'IA permet aux petites équipes de faire plus avec moins. Les analystes expérimentés, quant à eux, bénéficient de l'IA pour gérer les tâches fastidieuses et faire émerger des informations non évidentes, qu'ils peuvent ensuite valider et exploiter. Le résultat final est une équipe de sécurité bien plus productive et performante, l'IA amplifiant l'impact de chaque membre humain.Comment l'IA générative peut-elle être utilisée dans la cybersécurité ?).

• Aide à la décision et rapports améliorés : En traduisant les données techniques en informations en langage naturel, l'IA générative améliore la communication et la prise de décision. Les responsables de la sécurité bénéficient d'une meilleure visibilité sur les problèmes grâce aux synthèses générées par l'IA et peuvent prendre des décisions stratégiques éclairées sans avoir à analyser les données brutes. De même, la communication interfonctionnelle (avec les dirigeants, les responsables de la conformité, etc.) est améliorée lorsque l'IA prépare des rapports clairs et compréhensibles sur la posture de sécurité et les incidents.Comment l'IA générative peut-elle être utilisée en cybersécurité ? 10 exemples concrets). Cela renforce non seulement la confiance et l’alignement sur les questions de sécurité au niveau de la direction, mais aide également à justifier les investissements et les changements en articulant clairement les risques et les lacunes découvertes par l’IA.

Combinés, ces avantages permettent aux organisations qui exploitent l'IA générative en cybersécurité d'améliorer leur sécurité tout en réduisant potentiellement leurs coûts d'exploitation. Elles peuvent ainsi répondre à des menaces auparavant insurmontables, combler des failles non surveillées et s'améliorer continuellement grâce aux boucles de rétroaction pilotées par l'IA. En définitive, l'IA générative offre la possibilité de prendre de l'avance sur leurs adversaires en s'adaptant aux besoins. vitesse, échelle et sophistication des attaques modernes avec des défenses tout aussi sophistiquées. Comme l'a révélé une enquête, plus de la moitié des dirigeants d'entreprise et des cyberdirigeants anticipent une détection plus rapide des menaces et une précision accrue grâce à l'utilisation de l'IA générative ([PDF] Perspectives mondiales de cybersécurité 2025 | Forum économique mondial) (L'IA générative dans la cybersécurité : un examen complet du LLM ...) – un témoignage de l’optimisme autour des avantages de ces technologies.

Risques et défis liés à l'utilisation de l'IA générative en cybersécurité

Bien que les opportunités soient importantes, il est essentiel d’aborder l’IA générative dans la cybersécurité en gardant les yeux ouverts sur les risques et défis En cause. Faire aveuglément confiance à l'IA ou en abuser peut engendrer de nouvelles vulnérabilités. Nous présentons ci-dessous les principales préoccupations et les principaux pièges, ainsi que leur contexte :

• Utilisation conflictuelle par les cybercriminels : Les mêmes capacités génératives qui aident les défenseurs peuvent également renforcer les attaquants. Les acteurs malveillants utilisent déjà l'IA générative pour créer des e-mails de phishing plus convaincants, créer de faux profils et des vidéos deepfakes à des fins d'ingénierie sociale, développer des logiciels malveillants polymorphes qui évoluent constamment pour échapper à la détection, et même automatiser certains aspects du piratage.Qu'est-ce que l'IA générative en cybersécurité ? - Palo Alto Networks). Près de la moitié (46 %) des responsables de la cybersécurité craignent que l'IA générative ne conduise à des attaques adverses plus avancées (Sécurité de l'IA générative : tendances, menaces et stratégies d'atténuation). Cette « course aux armements de l'IA » signifie qu'à mesure que les défenseurs adopteront l'IA, les attaquants ne seront pas loin derrière (en fait, ils pourraient même être en avance dans certains domaines, en utilisant des outils d'IA non réglementés). Les organisations doivent se préparer à des menaces renforcées par l'IA, plus fréquentes, plus sophistiquées et plus difficiles à détecter.

• Hallucinations et inexactitudes de l'IA : Les modèles d’IA génératifs peuvent produire des résultats qui sont plausible mais incorrect ou trompeur – un phénomène connu sous le nom d'hallucination. Dans un contexte de sécurité, une IA peut analyser un incident et conclure à tort qu'une vulnérabilité en est la cause, ou générer un script de correction défectueux qui ne parvient pas à contenir une attaque. Ces erreurs peuvent être dangereuses si on les prend au pied de la lettre. Comme l'avertit NTT Data : « L'IA générative peut vraisemblablement produire du contenu faux, et ce phénomène est appelé hallucinations… il est actuellement difficile de les éliminer complètement. » (Risques de sécurité liés à l'IA générative et contre-mesures, et impact sur la cybersécurité | NTT Data Group). Une dépendance excessive à l'IA sans vérification pourrait conduire à des efforts mal orientés ou à un faux sentiment de sécurité. Par exemple, une IA pourrait faussement signaler un système critique comme sûr alors qu'il ne l'est pas, ou, à l'inverse, déclencher la panique en « détectant » une faille qui n'a jamais eu lieu. Une validation rigoureuse des résultats de l'IA et la participation humaine aux décisions critiques sont essentielles pour atténuer ce risque.

• Faux positifs et négatifs : En ce qui concerne les hallucinations, si un modèle d’IA est mal formé ou configuré, il peut surdéclarer une activité bénigne comme malveillante (faux positifs) ou, pire, manquer de vraies menaces (faux négatifs) (Comment l'IA générative peut-elle être utilisée dans la cybersécurité ?). Un nombre excessif de fausses alertes peut submerger les équipes de sécurité et engendrer une lassitude face aux alertes (annulant les gains d'efficacité promis par l'IA), tandis que les détections manquées exposent l'organisation. Ajuster les modèles génératifs pour trouver le juste équilibre est un défi. Chaque environnement est unique, et une IA peut ne pas fonctionner de manière optimale immédiatement. L'apprentissage continu est également une arme à double tranchant : si l'IA apprend à partir de retours faussés ou d'un environnement changeant, sa précision peut fluctuer. Les équipes de sécurité doivent surveiller les performances de l'IA et ajuster les seuils ou fournir des retours correctifs aux modèles. Dans les contextes à enjeux élevés (comme la détection d'intrusions pour les infrastructures critiques), il peut être prudent d'exécuter les suggestions de l'IA en parallèle avec les systèmes existants pendant un certain temps, afin de garantir leur cohérence et leur complémentarité plutôt qu'ils ne s'opposent.

• Confidentialité des données et fuites : Les systèmes d'IA générative nécessitent souvent de grandes quantités de données pour leur entraînement et leur fonctionnement. Si ces modèles sont basés sur le cloud ou mal cloisonnés, il existe un risque de fuite d'informations sensibles. Les utilisateurs pourraient introduire par inadvertance des données propriétaires ou personnelles dans un service d'IA (par exemple, demander à ChatGPT de résumer un rapport d'incident confidentiel), et ces données pourraient s'intégrer aux connaissances du modèle. Une étude récente a d'ailleurs révélé 55 % des entrées dans les outils d'IA générative contenaient des informations sensibles ou personnellement identifiables, ce qui soulève de sérieuses inquiétudes quant à la fuite de données (Sécurité de l'IA générative : tendances, menaces et stratégies d'atténuation). De plus, si une IA a été formée sur des données internes et qu'elle est interrogée de certaines manières, elle peut sortir Des fragments de ces données sensibles peuvent être transmis à un tiers. Les organisations doivent mettre en œuvre des politiques strictes de traitement des données (par exemple, utiliser des instances d'IA sur site ou privées pour les contenus sensibles) et sensibiliser leurs employés à ne pas copier d'informations confidentielles dans des outils d'IA publics. Les réglementations en matière de confidentialité (RGPD, etc.) entrent également en jeu : l'utilisation de données personnelles pour entraîner l'IA sans consentement ni protection appropriés pourrait être contraire à la loi.

• Sécurité et manipulation des modèles : Les modèles d’IA génératifs peuvent eux-mêmes devenir des cibles.Les adversaires pourraient tenter empoisonnement du modèle, en fournissant des données malveillantes ou trompeuses pendant la phase de formation ou de recyclage afin que l'IA apprenne des modèles incorrects (Comment l'IA générative peut-elle être utilisée dans la cybersécurité ?). Par exemple, un attaquant pourrait subtilement empoisonner les données de renseignement sur les menaces afin que l'IA ne reconnaisse pas son propre logiciel malveillant comme malveillant. Une autre tactique consiste à injection rapide ou manipulation de sortie, où un attaquant trouve un moyen d'envoyer des données à l'IA qui la font se comporter de manière inattendue, par exemple en ignorant ses garde-fous ou en révélant des informations non souhaitées (comme des invites ou des données internes). De plus, il existe un risque évasion de modèleLes attaquants créent des données spécialement conçues pour tromper l'IA. On le constate dans des exemples d'attaques adverses : des données légèrement perturbées qu'un humain perçoit comme normales, mais que l'IA classe mal. Assurer la sécurité de la chaîne d'approvisionnement de l'IA (intégrité des données, contrôle d'accès aux modèles, tests de robustesse antagoniste) est un élément nouveau, mais nécessaire, de la cybersécurité lors du déploiement de ces outils.Qu'est-ce que l'IA générative en cybersécurité ? - Palo Alto Networks).

• Dépendance excessive et érosion des compétences : Il existe un risque plus faible que les organisations deviennent trop dépendantes de l'IA et laissent les compétences humaines s'atrophier. Si les analystes juniors en viennent à se fier aveuglément aux résultats de l'IA, ils risquent de ne pas développer l'esprit critique et l'intuition nécessaires en cas d'indisponibilité ou de défaillance de l'IA. Un scénario à éviter est celui d'une équipe de sécurité disposant d'excellents outils, mais ignorant totalement leur fonctionnement en cas de panne (à l'instar de pilotes s'appuyant excessivement sur le pilotage automatique). Des exercices de formation réguliers sans assistance de l'IA et l'adoption d'une mentalité d'assistant, et non d'oracle infaillible, sont essentiels pour maintenir l'acuité des analystes humains. Les humains doivent rester les décideurs ultimes, notamment pour les décisions à fort impact.

• Défis éthiques et de conformité : L'utilisation de l'IA en cybersécurité soulève des questions éthiques et pourrait engendrer des problèmes de conformité réglementaire. Par exemple, si un système d'IA identifie à tort un employé comme un initié malveillant en raison d'une anomalie, cela pourrait nuire injustement à sa réputation ou à sa carrière. Les décisions prises par l'IA peuvent être opaques (problème de la « boîte noire »), ce qui complique l'explication aux auditeurs ou aux régulateurs des raisons de certaines actions. Face à la généralisation du contenu généré par l'IA, il est crucial de garantir la transparence et de garantir la responsabilité. Les régulateurs commencent à scruter l'IA : la loi européenne sur l'IA, par exemple, imposera des exigences aux systèmes d'IA « à haut risque », et l'IA de cybersécurité pourrait entrer dans cette catégorie. Les entreprises devront se familiariser avec ces réglementations et éventuellement adhérer à des normes telles que le cadre de gestion des risques de l'IA du NIST pour utiliser l'IA générative de manière responsable. (Comment l'IA générative peut-elle être utilisée en cybersécurité ? 10 exemples concrets). La conformité s'étend également aux licences : l'utilisation de modèles open source ou tiers peut avoir des conditions qui restreignent certaines utilisations ou nécessitent le partage d'améliorations.

En résumé, l'IA générative n'est pas une solution miracle – si elle n'est pas mise en œuvre avec soin, elle peut introduire de nouvelles faiblesses tout en en résolvant d'autres. Une étude du Forum économique mondial de 2024 a souligné qu'environ 47 % des organisations citent les avancées de l'IA générative par les attaquants comme une préoccupation majeure, ce qui en fait « L'impact le plus préoccupant de l'IA générative » en cybersécurité ([PDF] Perspectives mondiales de cybersécurité 2025 | Forum économique mondial) (L'IA générative dans la cybersécurité : un examen complet du LLM ...). Les organisations doivent donc adopter une approche équilibrée : exploiter les avantages de l’IA tout en gérant rigoureusement ces risques grâce à la gouvernance, aux tests et à la supervision humaine. Nous verrons ensuite comment atteindre concrètement cet équilibre.

Perspectives d'avenir : Évolution du rôle de l'IA générative dans la cybersécurité

À l’avenir, l’IA générative est sur le point de devenir une partie intégrante de la stratégie de cybersécurité – et également un outil que les cyberadversaires continueront d’exploiter. dynamique du chat et de la souris La tendance va s'accélérer, avec l'IA aux deux extrémités de la chaîne. Voici quelques perspectives prospectives sur la manière dont l'IA générative pourrait façonner la cybersécurité dans les années à venir :

• La cyberdéfense augmentée par l'IA devient la norme : D'ici 2025 et au-delà, on peut s'attendre à ce que la plupart des moyennes et grandes entreprises intègrent des outils d'IA à leurs opérations de sécurité. Tout comme les antivirus et les pare-feu sont aujourd'hui la norme, les copilotes d'IA et les systèmes de détection d'anomalies pourraient devenir des composants de base des architectures de sécurité. Ces outils deviendront probablement plus spécialisés : par exemple, des modèles d'IA distincts, optimisés pour la sécurité du cloud, la surveillance des objets connectés, la sécurité du code applicatif, etc., tous fonctionnant de concert. Comme le souligne une prédiction : « En 2025, l'IA générative fera partie intégrante de la cybersécurité, permettant aux organisations de se défendre de manière proactive contre des menaces sophistiquées et évolutives. » (Comment l'IA générative peut-elle être utilisée dans la cybersécurité ?). L’IA améliorera la détection des menaces en temps réel, automatisera de nombreuses actions de réponse et aidera les équipes de sécurité à gérer des volumes de données bien plus importants qu’elles ne pourraient le faire manuellement.

• Apprentissage continu et adaptation : Les futurs systèmes d’IA générative dans le cyberespace s’amélioreront apprendre à la volée Grâce aux nouveaux incidents et aux renseignements sur les menaces, ils mettent à jour leur base de connaissances en temps quasi réel. Cela pourrait conduire à des défenses véritablement adaptatives : imaginez une IA qui apprend le matin qu'une nouvelle campagne de phishing touche une autre entreprise et qui, l'après-midi, ajuste déjà les filtres de messagerie de votre entreprise en conséquence. Les services de sécurité basés sur l'IA dans le cloud pourraient faciliter ce type d'apprentissage collectif, où les informations anonymisées d'une organisation profitent à tous les abonnés (un peu comme le partage de renseignements sur les menaces, mais automatisé). Cependant, cela nécessitera une gestion rigoureuse pour éviter le partage d'informations sensibles et empêcher les attaquants d'alimenter les modèles partagés avec des données erronées.

• Convergence des talents en IA et en cybersécurité : Les compétences des professionnels de la cybersécurité évolueront pour inclure la maîtrise de l'IA et de la science des données. Tout comme les analystes d'aujourd'hui apprennent les langages de requête et les scripts, les analystes de demain pourraient régulièrement peaufiner les modèles d'IA ou rédiger des « playbooks » pour l'IA. Nous pourrions voir apparaître de nouveaux rôles, tels que « Formateur en sécurité de l'IA » ou « Ingénieur IA en cybersécurité » – des personnes spécialisées dans l'adaptation des outils d'IA aux besoins d'une organisation, la validation de leurs performances et la garantie de leur sécurité opérationnelle. En revanche, les considérations de cybersécurité influenceront de plus en plus le développement de l'IA. Les systèmes d'IA seront conçus dès le départ avec des fonctionnalités de sécurité (architecture sécurisée, détection des altérations, journaux d'audit des décisions d'IA, etc.) et des cadres de travail. IA digne de confiance (juste, explicable, robuste et sécurisé) guidera leur déploiement dans des contextes critiques pour la sécurité.

• Attaques plus sophistiquées alimentées par l'IA : Malheureusement, le paysage des menaces évoluera également avec l'IA. Nous anticipons un recours plus fréquent à l'IA pour détecter les vulnérabilités zero-day, concevoir des attaques de spear phishing hautement ciblées (par exemple, en récupérant les données des réseaux sociaux pour créer un appât parfaitement adapté) et générer des voix ou des vidéos deepfake convaincantes afin de contourner l'authentification biométrique ou de commettre des fraudes. Des agents de piratage automatisés pourraient émerger, capables de mener de manière autonome des attaques en plusieurs étapes (reconnaissance, exploitation, déplacement latéral, etc.) avec une surveillance humaine minimale.Cela poussera les défenseurs à s’appuyer également sur l’IA – essentiellement automatisation vs. automatisationCertaines attaques peuvent se produire à la vitesse d'une machine, comme des robots d'intelligence artificielle testant mille combinaisons d'e-mails de phishing pour voir laquelle passe les filtres. Les cyberdéfenses devront fonctionner à une vitesse et une flexibilité similaires pour suivre le rythme.Qu'est-ce que l'IA générative en cybersécurité ? - Palo Alto Networks).

• Réglementation et éthique de l'IA dans la sécurité : À mesure que l'IA s'intègre profondément aux fonctions de cybersécurité, une surveillance accrue, voire une réglementation, sera mise en place pour garantir une utilisation responsable de ces systèmes. Des cadres et des normes spécifiques à l'IA en matière de sécurité sont attendus. Les gouvernements pourraient établir des lignes directrices en matière de transparence, par exemple en exigeant que les décisions de sécurité importantes (comme la résiliation de l'accès d'un employé en cas de suspicion d'activité malveillante) ne puissent être prises par l'IA seule sans contrôle humain. Des certifications pourraient également être mises en place pour les produits de sécurité de l'IA, afin de garantir aux acheteurs que l'IA a été évaluée en termes de biais, de robustesse et de sécurité. Par ailleurs, la coopération internationale pourrait se développer autour des cybermenaces liées à l'IA ; par exemple, des accords sur la gestion de la désinformation générée par l'IA ou des normes contre certaines cyberarmes basées sur l'IA.

• Intégration avec des écosystèmes d'IA et d'informatique plus larges : L'IA générative en cybersécurité s'intégrera probablement à d'autres systèmes d'IA et outils de gestion informatique. Par exemple, une IA gérant l'optimisation du réseau pourrait collaborer avec l'IA de sécurité pour garantir que les modifications n'ouvrent pas de failles. Les analyses commerciales pilotées par l'IA pourraient partager des données avec les IA de sécurité afin de corréler les anomalies (comme une chute soudaine des ventes avec un éventuel problème de site web dû à une attaque). En résumé, l'IA ne sera pas isolée : elle s'intégrera à une structure intelligente plus vaste des opérations d'une organisation. Cela ouvre des perspectives de gestion globale des risques, où les données opérationnelles, les données sur les menaces et même les données de sécurité physique pourraient être combinées par l'IA pour offrir une vision à 360 degrés de la posture de sécurité de l'organisation.

À long terme, l'espoir est que l'IA générative contribue à faire pencher la balance en faveur des défenseurs. En gérant l'ampleur et la complexité des environnements informatiques modernes, l'IA peut rendre le cyberespace plus défendable. Cependant, c'est un cheminement, et des difficultés de croissance surgiront à mesure que nous perfectionnerons ces technologies et apprendrons à leur faire confiance. Les organisations qui s'informent et investissent dans adoption responsable de l'IA Les responsables de la sécurité seront probablement les mieux placés pour faire face aux menaces futures.

Comme l'a souligné le récent rapport de Gartner sur les tendances en matière de cybersécurité, « L'émergence de cas d'utilisation (et de risques) de l'IA générative crée une pression en faveur de la transformation » (Tendances en cybersécurité : la résilience grâce à la transformation - Gartner). Ceux qui s'adapteront exploiteront l'IA comme un puissant allié ; ceux qui resteront à la traîne pourraient se retrouver dépassés par des adversaires dotés d'IA. Les prochaines années seront une période charnière pour définir comment l'IA remodèlera le champ de bataille cybernétique.

Points pratiques à retenir pour l'adoption de l'IA générative dans la cybersécurité

Pour les entreprises qui évaluent comment tirer parti de l'IA générative dans leur stratégie de cybersécurité, voici quelques points pratiques et recommandations pour guider une adoption responsable et efficace :

1. Commencez par l’éducation et la formation : Assurez-vous que votre équipe de sécurité (et l'ensemble de votre équipe informatique) comprenne les capacités et les limites de l'IA générative. Offrez-lui des formations sur les bases des outils de sécurité basés sur l'IA et mettez à jour vos connaissances. programmes de sensibilisation à la sécurité Pour que tous les employés soient informés des menaces liées à l'IA. Par exemple, apprenez à vos employés comment l'IA peut générer des arnaques par hameçonnage et des appels deepfake très convaincants. Parallèlement, formez vos employés à l'utilisation sûre et approuvée des outils d'IA dans leur travail.Les utilisateurs bien informés sont moins susceptibles de mal gérer l’IA ou d’être victimes d’attaques renforcées par l’IA (Comment l'IA générative peut-elle être utilisée en cybersécurité ? 10 exemples concrets).

2. Définir des politiques claires d’utilisation de l’IA : Traitez l'IA générative comme toute technologie puissante, avec une gouvernance. Élaborez des politiques spécifiant qui peut utiliser les outils d'IA, lesquels sont autorisés et à quelles fins. Incluez des directives sur le traitement des données sensibles (par exemple, pas de transmission de données confidentielles vers des services d'IA externes) pour prévenir les fuites. Par exemple, vous pouvez autoriser uniquement les membres de l'équipe de sécurité à utiliser un assistant d'IA interne pour la réponse aux incidents, et le service marketing peut utiliser une IA approuvée pour le contenu ; tous les autres sont soumis à des restrictions. De nombreuses organisations intègrent désormais explicitement l'IA générative dans leurs politiques informatiques, et les principaux organismes de normalisation encouragent les politiques d'utilisation sécurisée plutôt que les interdictions pures et simples.Comment l'IA générative peut-elle être utilisée en cybersécurité ? 10 exemples concrets). Assurez-vous de communiquer ces règles et la justification qui les sous-tend à tous les employés.

3. Atténuer l'« IA fantôme » et surveiller son utilisation : Similaire à l'informatique fantôme, l'« intelligence artificielle fantôme » apparaît lorsque des employés commencent à utiliser des outils ou des services d'IA à l'insu du service informatique (par exemple, un développeur utilisant un assistant de code IA non autorisé). Cela peut introduire des risques invisibles. Mettre en œuvre des mesures pour détecter et contrôler l'utilisation non autorisée de l'IALa surveillance du réseau peut signaler les connexions aux API d'IA populaires, et les enquêtes ou audits d'outils permettent de découvrir les outils utilisés par le personnel. Proposez des alternatives approuvées afin que les employés bien intentionnés ne soient pas tentés de se comporter de manière frauduleuse (par exemple, fournissez un compte ChatGPT Enterprise officiel si cela est utile). En mettant en lumière l'utilisation de l'IA, les équipes de sécurité peuvent évaluer et gérer les risques. La surveillance est également essentielle : enregistrez autant que possible les activités et les résultats des outils d'IA afin de conserver une trace des décisions influencées par l'IA. (Comment l'IA générative peut-elle être utilisée en cybersécurité ? 10 exemples concrets).

4. Exploitez l'IA de manière défensive – Ne soyez pas à la traîne : Sachez que les attaquants utiliseront l'IA ; votre défense doit donc en faire autant. Identifiez quelques domaines à fort impact où l'IA générative pourrait immédiatement soutenir vos opérations de sécurité (par exemple, le tri des alertes ou l'analyse automatisée des journaux) et lancez des projets pilotes. Augmentez vos défenses grâce à la vitesse et à l'échelle de l'IA pour contrer les menaces à évolution rapide (Comment l'IA générative peut-elle être utilisée en cybersécurité ? 10 exemples concrets). Même des intégrations simples, comme l'utilisation d'une IA pour synthétiser les rapports de malwares ou générer des requêtes de recherche de menaces, peuvent faire gagner du temps aux analystes. Commencez petit, évaluez les résultats et répétez. Les succès plaideront en faveur d'une adoption plus large de l'IA. L'objectif est d'utiliser l'IA comme un multiplicateur de puissance. Par exemple, si les attaques de phishing submergent votre service d'assistance, déployez un classificateur d'e-mails IA pour réduire ce volume de manière proactive.

5. Investissez dans des pratiques d’IA sécurisées et éthiques : Lors de la mise en œuvre de l'IA générative, suivez des pratiques de développement et de déploiement sécurisées. modèles privés ou auto-hébergés Pour les tâches sensibles, gardez le contrôle des données. Si vous utilisez des services d'IA tiers, examinez leurs mesures de sécurité et de confidentialité (chiffrement, politiques de conservation des données, etc.). Intégrez des cadres de gestion des risques liés à l'IA (comme le Cadre de gestion des risques liés à l'IA du NIST ou les recommandations ISO/CEI) pour traiter systématiquement des aspects tels que les biais, l'explicabilité et la robustesse de vos outils d'IA.Comment l'IA générative peut-elle être utilisée en cybersécurité ? 10 exemples concrets). Prévoyez également des mises à jour/correctifs de modèles dans le cadre de la maintenance – les modèles d’IA peuvent également présenter des « vulnérabilités » (par exemple, ils peuvent nécessiter une nouvelle formation s’ils commencent à dériver ou si un nouveau type d’attaque adverse sur le modèle est découvert).En intégrant la sécurité et l’éthique dans votre utilisation de l’IA, vous renforcez la confiance dans les résultats et garantissez la conformité aux réglementations émergentes.

6. Tenez les humains au courant : Utilisez l'IA pour assister, et non remplacer complètement, le jugement humain en cybersécurité. Identifiez les points de décision nécessitant une validation humaine (par exemple, une IA peut rédiger un rapport d'incident, mais un analyste l'examine avant sa diffusion ; ou une IA peut suggérer de bloquer un compte utilisateur, mais un humain approuve cette action). Cela permet non seulement d'éviter que les erreurs d'IA ne restent incontrôlées, mais aussi à votre équipe d'apprendre de l'IA et vice versa. Encouragez un flux de travail collaboratif : les analystes doivent se sentir à l'aise pour remettre en question les résultats de l'IA et effectuer des contrôles de cohérence. Au fil du temps, ce dialogue peut améliorer à la fois l'IA (grâce au feedback) et les compétences des analystes. Concevez vos processus de manière à ce que les atouts de l'IA et de l'humain se complètent : l'IA gère le volume et la vélocité, tandis que l'humain gère l'ambiguïté et les décisions finales.

7. Mesurer, surveiller et ajuster : Enfin, considérez vos outils d'IA générative comme des composants vivants de votre écosystème de sécurité. mesurer leurs performances – Réduisent-ils les délais de réponse aux incidents ? Détectent-ils les menaces plus tôt ? Quelle est l'évolution du taux de faux positifs ? Sollicitez les commentaires de l'équipe : les recommandations de l'IA sont-elles utiles ou sont-elles source de perturbations ? Utilisez ces indicateurs pour affiner les modèles, mettre à jour les données d'entraînement ou ajuster l'intégration de l'IA. Les cybermenaces et les besoins métier évoluent, et vos modèles d'IA doivent être mis à jour ou réentraînés régulièrement pour rester efficaces. Établissez un plan de gouvernance des modèles, indiquant notamment qui est responsable de leur maintenance et à quelle fréquence ils sont révisés. En gérant activement le cycle de vie de l'IA, vous vous assurez qu'elle reste un atout et non un handicap.

En conclusion, l'IA générative peut considérablement améliorer les capacités de cybersécurité, mais sa réussite exige une planification réfléchie et une surveillance continue. Les entreprises qui forment leurs équipes, définissent des directives claires et intègrent l'IA de manière équilibrée et sécurisée bénéficieront d'une gestion des menaces plus rapide et plus intelligente. Ces enseignements constituent une feuille de route : allier expertise humaine et automatisation de l'IA, maîtriser les fondamentaux de la gouvernance et maintenir l'agilité face à l'évolution inévitable de la technologie de l'IA et du paysage des menaces.

En prenant ces mesures pratiques, les organisations peuvent répondre en toute confiance à la question « Comment l’IA générative peut-elle être utilisée dans la cybersécurité ? » – non seulement en théorie, mais dans la pratique quotidienne – et ainsi renforcer leurs défenses dans notre monde de plus en plus numérique et axé sur l’IA.Comment l'IA générative peut-elle être utilisée dans la cybersécurité ?)