Il est bien connu que l’intelligence artificielle a le potentiel de transformer de nombreux aspects de nos vies et de notre société. Il n’y a quoi voir à quelle vitesse on s’est emparé de Chat GPT pour « faciliter » (pas toujours pour le meilleur) la réalisation de nombreuses tâches dites « à faible valeur ajoutée ». Dans le secteur de l’IT, la gestion des identités et des accès, un domaine crucial de la cybersécurité, ne fait pas exception à cette règle.
De nos jours, de plus en plus de données sont stockées en ligne, et la protection de ces données est devenue une préoccupation majeure pour les entreprises, les gouvernements et les particuliers. La gestion des identités et des accès est un aspect clé de cette protection – elle consiste à veiller à ce que seules les personnes autorisées aient accès aux informations appropriées. Cependant, avec l’augmentation constante du nombre de cyberattaques, il est de plus en plus difficile de maintenir la sécurité des données. C’est là que l’IA et l’apprentissage automatique jouent un rôle de plus en plus important dans la manière dont nous protégeons nos datas et nos systèmes.
IA et machine learning, où en sommes-nous actuellement ?
L’Intelligence Artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ou machine learning) sont deux concepts qui ont, ces dernières années, transformé le paysage technologique mondial. Ces technologies ont permis l’émergence de systèmes informatiques capables d’apprendre et de s’adapter à des situations nouvelles, sans intervention humaine (directe).
Dans ce contexte, deux tendances croisées font actuellement du bruit :
- le développement du deep learning, une forme poussée de machine learning qui imite le fonctionnement du cerveau humain pour traiter les données.
- Et l’avènement de l’IA générative, dans le sillage de l’explosion de Chat GPT, qui en l’espace d’à peine 1 an, est de toutes les discussions, dans tous les foyers.
D’ailleurs les entreprises ne s’y trompent pas puisque les investissements dans la recherche et le développement de l’IA et du machine learning n’ont jamais été aussi élevés, notamment dans la cybersécurité.
L’accélération de l’intelligence artificielle dans la cybersécurité
L’IA est aujourd’hui déjà utilisée dans de très nombreux aspects de la cybersécurité. Par exemple, elle peut être utilisée pour détecter les comportements suspects ou inhabituels qui pourraient indiquer une tentative d’accès non autorisé. Et dans le même genre, on se sert déjà du machine learning pour analyser les modèles de trafic réseau et identifier les anomalies qui pourraient suggérer une attaque en cours.
Cependant, il ne faut pas oublier que les cyberattaquants utilisent également l’IA et le machine learning à leurs propres fins, notamment pour automatiser et lancer des attaques plus larges et plus sophistiquées. Ils utilisent également l’IA pour analyser les défenses d’une organisation et identifier les faiblesses qui pourraient potentiellement être exploitées.
Ainsi, alors qu’IA et apprentissage automatique peuvent offrir de nouvelles opportunités pour améliorer la cybersécurité, ils présentent également de nouveaux défis. Il est donc désormais impératif pour une entreprise de rester à jour sur les dernières avancées dans ces domaines et d’être prêt à s’adapter rapidement aux nouvelles menaces, même si cela implique de faire appel à un prestaire externe comme Ilex International (ce qui est d’ailleurs de plus en plus courant).
L’apprentissage automatique de l’IA est de plus en plus utilisé pour améliorer la gestion des identités et des accès
Comme évoqué plus haut, l’un des principaux avantages de l’utilisation de l’IA et de l’apprentissage automatique dans la gestion des identités et des accès est leur capacité à détecter les comportements suspects ou inhabituels, comme une tentative de connexion à un système depuis un emplacement inhabituel ou à un moment inhabituel.
De même, ces innovations peuvent être utilisés pour analyser les habitudes de connexion d’un utilisateur et identifier les anomalies. Par exemple, si un utilisateur se connecte normalement à un système entre 9 heures et 17 heures, mais qu’une tentative de connexion est effectuée à 2 heures du matin, l’IA peut le remarquer, bloquer la connexion et signaler le comportement comme suspect. Pratique lorsque le RSSI est tranquillement plongé dans son sommeil !
Enfin, l’IA et le machine learning peuvent également être utilisés pour détecter les attaques par force brute (ces attaques qui impliquent des tentatives répétées de deviner un mot de passe). L’IA peut en effet être programmée pour reconnaître ce type de comportement et bloquer immédiatement l’accès à l’utilisateur suspect.
Conclusion
Ce n’est pas un secret, l’IA et l’apprentissage automatique jouent un rôle important dans le contexte cyber, aussi bien en attaque qu’en défense (le rêve de n’importe quel coach de foot non ?). Grâce à ces deux technologies, vous pouvez améliorer votre capacité à détecter et à répondre rapidement aux tentatives d’accès non autorisées, et renforcer considérablement la sécurité de votre SI…mais les cyberattaquants peuvent également améliorer leur jeu de jambes force de nuisance. Attention donc.
Ils ne sont pas une solution miracle, et ne remplacent pas la nécessité d’avoir des politiques et des procédures solides en matière de cybersécurité, ni la nécessité de former le personnel à la sécurité. En fin de compte, IA et machine learning sont des outils précieux qui peuvent nous aider à améliorer la cybersécurité, mais comme pour tous les outils, leur efficacité dépend de la façon dont nous les utilisons (#micdrop 😉).
