Apprentissage automatique appliqué à la cybersécurité

On distingue trois principaux types de modèles d’IA :

L’apprentissage automatique supervisé s’appuie sur un entraînement du modèle à partir de données déjà analysées et étiquetées par un humain, pour qu’il identifie les motifs qui permettent de prédire ces étiquettes, puis les détecte dans de nouvelles données. L’apprentissage supervisé excelle à classer les données et à repérer les motifs propres à certains types de menaces, comme les attaques par déni de service distribué (DDoS).

L’apprentissage automatique non supervisé consiste à entraîner des modèles sur des données non annotées, ce qui leur permet d’identifier seuls des schémas, des structures ou des regroupements cachés, et de définir ces clusters de caractéristiques. Ce type d’apprentissage excelle à repérer des schémas d’attaque nouveaux et complexes, à détecter des anomalies dans le trafic entrant et à contrer les attaques zero-day.

L'apprentissage par renforcement améliore jour après jour la capacité du modèle à prendre des décisions, en s'appuyant sur les récompenses et pénalités issues d'essais répétés et en testant constamment de nouvelles stratégies pour maximiser les gains. Ce modèle d'apprentissage automatique détecte efficacement un large éventail de cyberattaques et optimise ses performances avec le temps.

Nous utilisons de plus en plus le ML dans de nombreuses fonctions de cybersécurité pour automatiser des tâches complexes, repérer des tendances dans d’immenses ensembles de données et détecter en temps réel les menaces qui évoluent.

Nous renforçons la veille sur les cybermenaces en générant des informations exploitables issues de sources de données vastes et variées, telles que les journaux, le dark web et les rapports sur les menaces, pour identifier les nouvelles tendances d’attaque, les comportements des acteurs malveillants et les indicateurs de compromission. Les modèles d’apprentissage automatique excellent dans la détection des anomalies en apprenant à reconnaître un comportement normal des utilisateurs, appareils ou applications, ce qui leur permet de repérer les écarts signalant d’éventuelles violations, menaces internes ou erreurs de configuration.

De même, nous utilisons l’apprentissage automatique pour analyser en temps réel les flux de trafic réseau et détecter des comportements suspects, comme les communications de commande et contrôle, les tentatives d’exfiltration de données ou les déplacements latéraux dans le réseau. Cette approche s’avère essentielle pour identifier les menaces persistantes avancées qui échappent aux méthodes traditionnelles basées sur la détection par signature.

La notation des risques représente une autre approche en cybersécurité facilitée par l’apprentissage automatique. Nous utilisons des algorithmes ML pour évaluer et hiérarchiser les risques en analysant plusieurs données, comme le comportement utilisateur, la sensibilité des actifs et la probabilité de menace, afin de générer des scores de risque dynamiques et adaptés au contexte selon l’impact potentiel sur votre organisation. Cela s’avère crucial pour détecter bots et automatisations malveillantes, puisque les attaquants cherchent à falsifier les signaux de télémétrie pour faire passer leurs actions pour un trafic légitime. Par exemple, ils peuvent faire varier les adresses IP, utiliser différents numéros de système autonome (ASN), qui identifient les réseaux Internet, ou changer les chaînes d’agent utilisateur des navigateurs pour échapper à la détection. Le ML permet de déceler ces tactiques trompeuses en repérant des motifs subtils et inhabituels sur plusieurs données, difficiles à saisir pour l’humain ou un système basé sur des règles.

L’apprentissage automatique est également très utile pour la détection des logiciels malveillants, car il offre des capacités dynamiques qui vont au-delà des méthodes de sécurité statiques basées sur les signatures. Le ML permet une identification plus rapide, plus adaptative et plus précise des menaces connues et inconnues, notamment des logiciels malveillants non détectés auparavant, y compris des variantes zero-day et polymorphes.

L’apprentissage automatique automatise de plus en plus certaines étapes des tests d’intrusion, où vous simulez des cyberattaques pour détecter les vulnérabilités d’un système ou d’une plateforme informatique. Le ML identifie les failles exploitables, analyse les vulnérabilités, ou reproduit le comportement des attaquants pour mettre au jour les faiblesses avant qu’elles ne soient exploitées.

Ces cas d’usage du ML se divisent en trois grandes catégories :

• Détectez les menaces plus rapidement et avec une précision accrue.  Nous utilisons des solutions de sécurité basées sur l’apprentissage automatique pour accélérer et affiner la détection des menaces en analysant en temps réel de vastes volumes de données afin d’identifier anomalies, comportements suspects ou indicateurs de compromission connus. Les algorithmes d’apprentissage automatique identifient les comportements normaux des utilisateurs ou systèmes, puis signalent toute déviation potentiellement malveillante pour que vous puissiez intervenir immédiatement.
• Repérez et corrigez de manière proactive les vulnérabilités du réseau. Vous devez identifier les points faibles avant que les attaquants ne les exploitent pour mieux gérer les menaces. Les outils de sécurité basés sur le machine learning utilisent l’intelligence des menaces, la simulation et la modélisation pour évaluer et prioriser les vulnérabilités, afin d’y remédier rapidement.
• Vous améliorez l'efficacité informatique en automatisant les tâches répétitives. De nombreuses opérations de cybersécurité sont répétitives et prennent du temps. Le ML automatise ces tâches, ce qui accélère les opérations de sécurité et assure leur cohérence, tout en vous permettant de vous concentrer sur la planification stratégique et la prise de décision.

L’intégration de modèles ML en cybersécurité vous permet d’analyser rapidement et à grande échelle d’énormes volumes de données variées, comme le trafic réseau, le comportement des utilisateurs, les journaux système et les renseignements sur les menaces, bien au-delà des capacités humaines. Le machine learning identifie en temps réel des schémas complexes, des corrélations et des anomalies, aidant ainsi les systèmes de sécurité à détecter et contrer les menaces plus tôt dans le cycle d’attaque, souvent avant que des dommages sérieux ne surviennent. En outre, ses algorithmes améliorent continuellement leur performance à mesure qu’ils traitent davantage de données, rendant la détection plus intelligente et adaptable dans le temps.

Pour vous, cela signifie renforcer votre posture de sécurité : les solutions reposant sur le ML automatisent la mise à jour des politiques de sécurité, identifient les points faibles existants, corrigent de façon proactive les vulnérabilités et limitent les risques d'erreur humaine pouvant provoquer une faille ou une mauvaise configuration. Les solutions de sécurité intégrant le ML vous permettent aussi de réagir plus vite face à l’évolution des cybermenaces en détectant rapidement les nouvelles attaques et en ajustant vos défenses de manière proactive. Augmenter la productivité informatique fait également partie des bénéfices à intégrer le ML dans vos systèmes de cybersécurité. En automatisant la plupart des tâches de détection et d’atténuation des menaces, ces systèmes libèrent vos ressources IT pour qu’elles agissent stratégiquement et améliorent leurs tactiques grâce à des informations et renseignement sur les menaces en temps réel.

Pour bénéficier pleinement de l’impact et des avantages que le ML offre à la cybersécurité, vous devez disposer de données et de télémétrie de haute qualité, qui alimentent des modèles précis, adaptatifs et efficaces. Sans sources de données automatisées, les systèmes de ML ne peuvent ni apprendre, ni s’améliorer, ni fournir d’analyses pertinentes. Beaucoup d’organisations rencontrent des difficultés à mettre en place ces flux de données automatisés.