L’intégration de l’IA à la cybersécurité renforce la protection tout en jetant les bases d’une innovation sécurisée. L’IA peut démultiplier les capacités des professionnels de la sécurité. En intégrant l’IA — et l’apprentissage automatique (ML) — à la cybersécurité, les équipes de sécurité peuvent rapidement détecter les comportements anormaux, automatiser les réponses, améliorer l’efficacité opérationnelle et protéger les systèmes d’IA.
Améliorer la détection des menaces grâce au ML
Les organisations de tous les secteurs continuent de connaître une croissance exponentielle de leurs données. Les équipes de sécurité n’ont tout simplement pas les ressources nécessaires pour analyser les tendances qui s’en dégagent, identifier les menaces potentielles, puis prendre rapidement les mesures correctives qui s’imposent à la suite d’incidents. Par conséquent, les solutions basées sur le machine learning deviennent des outils essentiels pour détecter et corriger les vulnérabilités.
Les fonctionnalités de machine learning peuvent contribuer à la cybersécurité de trois manières principales :
- Détection des menaces en temps réel : Les modèles de machine learning peuvent analyser les données télémétriques opérationnelles en direct, évaluer les intentions comportementales et bloquer les attaques en temps réel, avant qu’elles n’atteignent l’infrastructure back-end.
- Analyse du comportement des utilisateurs (UBA) : Le ML peut jouer un rôle essentiel dans l’analyse du comportement des utilisateurs, en établissant d’abord des comportements de référence, puis en repérant les anomalies susceptibles de signaler des menaces.
- Triage et remédiation automatisés : Les outils basés sur le machine learning permettent aux équipes de sécurité d’automatiser l’analyse, l’évaluation et la hiérarchisation des alertes. Elles peuvent ensuite utiliser le machine learning pour déclencher des actions automatisées visant à contenir, bloquer ou traiter de toute autre manière ces menaces, sans avoir à attendre une intervention humaine.
Le F5 Web Application Firewall (WAF) pour BIG-IP tire parti du machine learning pour identifier et bloquer les menaces qui échappent aux solutions traditionnelles. L’analyse comportementale basée sur le machine learning détecte les comportements malveillants qui contourneraient les solutions fondées sur les signatures ou la réputation. La solution peut ensuite mettre automatiquement à jour les politiques de sécurité sans intervention humaine.
Améliorer l’efficacité de la sécurité grâce à l’IA générative
Alors que les solutions basées sur le machine learning prennent en charge l’analyse des données et la détection des menaces, les outils d’intelligence artificielle générative (IA générative) peuvent rationaliser des tâches auparavant manuelles, permettant ainsi aux équipes de sécurité de gagner du temps et de réduire les coûts. Voici trois façons dont l’IA générative peut améliorer l’efficacité opérationnelle en matière de cybersécurité :
- Accélération de la création de rapports : Les outils d’IA générative peuvent synthétiser rapidement les alertes complexes provenant des systèmes de gestion des informations et des événements de sécurité (SIEM), de détection et de réponse sur les terminaux (EDR), ainsi que d’autres systèmes, afin de produire des résumés concis en quelques secondes. Ces résumés réduisent le temps nécessaire à l’analyse des causes profondes.
- Mise en œuvre de correctifs rapides : Les équipes de sécurité et d’ingénierie peuvent utiliser des outils d’IA générative pour créer rapidement des scripts qui corrigent les vulnérabilités et résolvent les incidents.
- Simplification de la conformité : Au lieu de créer de toutes pièces de volumineux dossiers documentaires, les équipes peuvent utiliser l’IA générative pour exploiter les données opérationnelles et produire de premières versions des rapports de conformité. L’IA générative peut également établir des correspondances entre les contrôles internes et les cadres réglementaires, et accélérer les évaluations de conformité des fournisseurs externes.
Utiliser l’IA pour sécuriser les initiatives en matière d’IA
Au-delà de leur capacité à faire face à l’augmentation de la vitesse et du volume des menaces, les outils d’IA peuvent permettre aux organisations d’accélérer leurs initiatives en matière d’IA tout en réduisant les risques. En protégeant les composants essentiels des systèmes d’IA et en mettant en place des garde-fous, ces outils permettent aux organisations de concevoir et de lancer plus rapidement leurs propres solutions d’IA.
Comment l’IA peut-elle faire progresser les initiatives internes ?
- Préserver l’intégrité des données d’entraînement : Les outils basés sur l’IA peuvent protéger les données d’entraînement contre l’empoisonnement des données, contribuant ainsi à garantir que les systèmes d’IA fournissent des réponses précises et fiables.
- Gestion des risques : L’utilisation de l’IA pour faciliter la mise en conformité avec des cadres tels que le cadre de gestion des risques liés à l’IA (AI RMF) du National Institute of Standards and Technology (NIST) permet aux organisations de faire avancer des projets innovants tout en sachant qu’elles maîtrisent les risques.
La F5 AI Security Platform aide à gérer les risques liés à l’adoption de l’IA en protégeant les applications, les modèles, les agents et les API d’IA. L’IA joue également un rôle central dans cette protection. Par exemple, les entreprises peuvent utiliser cette plateforme de F5 optimisée par l’IA pour détecter les vulnérabilités potentielles des logiciels, traduire les réglementations en politiques d’entreprise, tester les systèmes d’IA et se prémunir contre les menaces lors de l’exécution.
Innover en toute sécurité à l’ère de l’IA
En intégrant l’IA et le ML à la cybersécurité, les entreprises peuvent considérablement renforcer leurs ressources et acquérir les capacités nécessaires pour identifier et contrer rapidement les menaces les plus récentes, dont beaucoup apparaissent à une vitesse et dans des volumes auxquels les humains ne peuvent faire face seuls. Parallèlement, l’association de l’IA et de la cybersécurité permet aux entreprises de mener des projets innovants avec moins de risques. Elles peuvent développer leurs propres outils basés sur l’IA avec l’assurance que leurs applications, modèles, agents et API restent sécurisés.
Découvrez comment la F5 AI Security Platform peut vous aider à protéger votre entreprise tout en déployant l’IA à grande échelle.
Questions fréququemment posées
Comment l’IA est-elle utilisée aujourd’hui pour détecter les menaces réseau ?
L’IA permet aux organisations de passer d’une sécurité réactive basée sur les signatures à une protection plus proactive fondée sur l’analyse des comportements. Les outils reposant sur l’IA et l’apprentissage automatique (ML) peuvent analyser les tendances, définir un comportement de référence, puis repérer les anomalies susceptibles de signaler des menaces, y compris celles qui n’ont encore jamais été répertoriées.
Quels sont les principaux avantages de l’utilisation du machine learning dans un centre des opérations de sécurité (SOC) ?
Les outils de machine learning peuvent renforcer les capacités humaines en analysant d’immenses flux de données, en identifiant les menaces et en déclenchant des réponses automatisées, le tout à la vitesse d’une machine. Ils peuvent notamment détecter des anomalies comportementales sur plusieurs vecteurs afin de repérer de nouvelles menaces, tout en filtrant les événements bénins et en générant des alertes uniquement pour les risques à forte probabilité.
Comment l’IA générative peut-elle contribuer à la conformité des entreprises et au signalement des incidents ?
Les organisations peuvent utiliser l’IA générative pour rationaliser de nombreuses tâches de conformité, notamment la mise en correspondance des politiques internes avec les cadres réglementaires, la réalisation d’audits préalables des fournisseurs et la génération de projets de rapports. De même, l’IA générative peut accélérer le signalement des incidents et l’analyse de leurs causes profondes en analysant et en synthétisant des données provenant de diverses sources.
Comment des cadres comme le NIST AI RMF aident-ils les entreprises à innover ?
Le NIST AI RMF est un ensemble de lignes directrices facultatives visant à aider les organisations à concevoir, déployer et gouverner des systèmes d’IA de manière responsable et sécurisée. Ce cadre et d’autres permettent aux organisations de faire avancer leurs initiatives en matière d’IA avec l’assurance qu’elles ne créent pas de risques excessifs.
Quelle est la différence entre les outils de sécurité open source et les plateformes commerciales de sécurité de l’IA ?
Si les outils open source offrent des fonctionnalités de base en matière de sécurité de l’IA, leur déploiement et leur maintenance nécessitent une expertise interne considérable. Ils sont également mis à jour moins fréquemment que les outils commerciaux et peuvent laisser des lacunes dans les pistes d’audit. Les outils commerciaux de sécurité de l’IA proposent des fonctionnalités adaptées aux entreprises, telles qu’une recherche dédiée sur les menaces, des mises à jour régulières et des contrôles de conformité prêts à l’emploi pour les charges de travail d’IA en entreprise.
À propos de l’auteur
Louise Scully est Senior Manager en marketing produit pour la sécurité de l’IA et le renseignement sur les menaces chez F5. Au cours de sa carrière, elle a exercé dans les domaines du marketing produit, de la gestion de produits, de la stratégie de mise sur le marché, de la communication, du leadership d’opinion et du développement de catégories, dans les secteurs de la sécurité de l’IA et des technologies d’entreprise. Avant de rejoindre F5, Louise a dirigé le marketing chez CalypsoAI et Artomatix, contribuant à la commercialisation de technologies et de travaux de recherche en IA.
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