Trop n’est jamais assez lorsqu’il s’agit de renforcer la sécurité d’une entreprise. Heureusement, l’IA est prête à vous aider à optimiser la sécurité.
L’IA a un nombre presque illimité d’applications, mais aucune n’est plus importante que sa capacité à renforcer la sécurité des entreprises.
L’IA marque une nouvelle ère de transformation des entreprises dans laquelle l’autonomie et l’innovation de l’IA convergent pour redéfinir la manière dont les personnes, les processus et la technologie interagissent, déclare Sheetal Mehta, responsable mondial de la cybersécurité chez NTT DATA. « Le développement de l’IA agentique – des systèmes capables d’apprendre, de prendre des décisions éclairées, d’agir de manière autonome et même d’adapter leur raisonnement en vue d’atteindre des objectifs – nous entraînera dans une nouvelle révolution de la cybersécurité. »
Votre organisation fait-elle tout ce qui est en son pouvoir pour tirer parti du formidable pouvoir de sécurité de l’IA ? Voici un aperçu de sept façons dont l’IA peut renforcer la résilience de votre entreprise aux attaques.
1. Améliorer la surveillance du réseau et des utilisateurs
L’IA peut surveiller en permanence l’activité du réseau et des utilisateurs tout en automatisant les tâches de sécurité de routine, explique Leslie Daigle, CTO de la Global Cyber Alliance, une organisation à but non lucratif de professionnels de la cybersécurité. « Que ce soit grâce à l’analyse comportementale, aux modèles d’apprentissage automatique ou aux nouvelles capacités d’IA générative, l’IA peut identifier les modèles suspects et signaler les menaces les plus critiques, afin que les équipes de sécurité puissent se concentrer sur les incidents les plus importants », explique-t-elle.
L’IA fonctionne mieux lorsqu’elle est intégrée à votre programme de sécurité existant, et non traitée comme un outil autonome, explique Daigle. « Le succès nécessite une collaboration étroite entre les équipes de cybersécurité, d’informatique et d’IA pour garantir des modèles précis, fiables et alignés sur le modèle de menace et la tolérance au risque spécifiques de votre organisation », note-t-elle.
Cet alignement n’est cependant pas une configuration ponctuelle. « Les modèles nécessitent une validation continue, car ils peuvent dériver, manquer de nouveaux modèles d’attaque en dehors de leurs données d’entraînement ou être manipulés par des entrées contradictoires », explique Daigle.
2. Fournir une visibilité plus approfondie sur votre posture de sécurité
La plupart des équipes de sécurité se noient dans les données collectées par des dizaines d’outils, mais ne peuvent pas évaluer les performances de leur programme, explique Sivan Tehila, professeur à l’école Katz de l’université Yeshiva et PDG du fournisseur de plateforme de cybersécurité Onyxia Cyber.
« Un agent IA leur permet de poser une question en langage simple, telle que « quels utilisateurs sont enregistrés sans MFA ? » – et obtenez une réponse immédiate et prioritaire au lieu d’une semaine de travail manuel », dit-elle.
L’IA supprime le véritable goulot d’étranglement : le temps d’analyse, explique Tehila. « Cela modifie également la posture de « prouver que rien n’est cassé » à « prouver que le programme s’améliore ».
3. Rationaliser le SOC
L’une des utilisations les plus efficaces de la sécurité d’entreprise consiste à appliquer l’IA aux activités du centre d’opérations de sécurité (SOC), en particulier la détection des menaces, le tri des alertes, l’enquête et la réponse, explique Marc Vael, directeur de la confiance numérique mondiale chez Esko, société d’emballage de conception graphique.
Des millions d’événements de sécurité sont générés chaque jour, ce qui rend pratiquement impossible pour toute entreprise de les gérer manuellement ou même automatiquement sans une compréhension appropriée du comportement normal de l’entreprise, déclare Vael. Heureusement, l’IA peut être utilisée pour corréler les signaux, identifier les modèles suspects, hiérarchiser les événements à haut risque et fournir aux analystes de sécurité des informations beaucoup plus rapidement que les solutions traditionnelles basées sur des règles.
« L’IA peut également détecter rapidement une compromission potentielle d’un compte, des menaces internes, des tentatives d’exfiltration de données et des techniques d’attaque émergentes qui peuvent ne pas correspondre aux signatures d’attaque connues », explique-t-il.
L’efficacité de cette approche vient de la capacité de l’IA à traiter et à corréler de grandes quantités de données à grande vitesse, explique Vael. Les équipes de sécurité et informatiques sont régulièrement submergées de faux positifs et souffrent souvent d’une lassitude face aux alertes.
« L’IA contribue à réduire le bruit en identifiant les événements qui représentent le plus probablement de véritables cybermenaces », explique-t-il. « L’IA peut également réduire le temps nécessaire pour enquêter sur les événements de sécurité en rassemblant automatiquement des preuves, en résumant les résultats et en recommandant des actions de réponse. »
4. Relier les points sur des activités autrement peu suspectes
La cybersécurité traditionnelle se concentre sur les activités suspectes. « Grâce à l’IA, les organisations peuvent vérifier si cette activité a du sens », explique Neil Sahota, directeur de l’IA chez la société de services financiers Consolidated Analytics.
Sahota affirme que la plupart des attaques réussies ne reposent plus sur des logiciels malveillants sophistiqués : « Elles exploitent un comportement normal – des événements individuels qui semblent souvent parfaitement acceptables. » Le danger surgit lorsque de tels événements – qui peuvent sembler tout à fait normaux jusqu’à ce que vous reliiez les points – provoquent une brèche.
« Malheureusement, les gens ne peuvent pas synthétiser en temps réel des millions de relations entre les systèmes d’identité, la télémétrie réseau, les transactions financières, les dossiers RH, l’infrastructure cloud et les renseignements tiers. L’IA, cependant, peut gérer cette tâche avec facilité », dit-il.
Sahota suggère de déployer l’IA comme partenaire décisionnel avant de lui permettre d’agir de manière autonome. « Laissez les analystes observer les recommandations, mesurer les performances, instaurer la confiance et automatiser progressivement les décisions bien comprises une fois la confiance établie », conseille-t-il. « L’IA de sécurité devrait acquérir de l’autorité de la même manière que les employés. »
5. Réduction des pertes de données et protection de la gestion
L’IA est mieux placée que les humains pour distinguer les activités commerciales courantes des risques réels en évaluant le contexte – tel que le rôle de l’utilisateur, la destination des données et le moment de l’activité – plutôt que de s’appuyer uniquement sur des règles statiques qui produisent souvent des faux positifs excessifs, explique Swathi Joshi, vice-président senior de la cyberdéfense chez TransUnion, le service d’évaluation du crédit.
Joshi ajoute que l’IA peut également établir des références comportementales pour les employés et les comptes de service au fil du temps, puis identifier des écarts significatifs pouvant indiquer un risque émergent. « Cela permet de découvrir des modèles lents ou subtils que les contrôles ponctuels oublient souvent. »
6. Fournir un relève à l’équipe de sécurité
Le plus grand cadeau que l’IA offre aux équipes de sécurité est de leur permettre d’accélérer un travail ennuyeux et volumineux, en triant le signal du bruit dans les journaux, les modèles d’accès et les alertes de points de terminaison plus rapidement que n’importe quel analyste, déclare Andrew Citro, RSSI chez Reltio, une société SAP qui propose une plate-forme SaaS cloud native pour l’unification des données en temps réel et la gestion des données de base multidomaines. « C’est là que je me concentrerais en premier. »
Pour tester cette approche, Citro suggère de sélectionner un cas d’utilisation restreint et pénible, tel que le tri des alertes, la détection du phishing ou tout ce qui consomme actuellement le plus d’heures d’analyste, puis de prouver les activités de l’IA avec un humain examinant chaque décision. « Résistez à l’envie d’automatiser largement dès le premier jour. »
7. Unir les signaux à l’intelligence
Utilisez l’IA pour créer une couche d’investigation intelligente qui rassemble en permanence les signaux dans toute l’entreprise, comprend leur contexte et aide les équipes de sécurité à prendre des décisions plus rapides et plus pertinentes, explique Kuldeep Thakur, RSSI de la société d’analyse de données et de services technologiques Incedo.
C’est un rôle fondamentalement différent pour l’IA, dit Thakur. « La sécurité passe désormais de la simple génération d’alertes à la production continue d’informations et à la prise d’actions », explique-t-il.
Pendant plus d’une décennie, les dépenses en matière de sécurité ont ajouté davantage de capteurs, davantage de tableaux de bord et davantage d’alertes, laissant une mince couche d’humains épuisés pour donner un sens à tout cela, explique Thakur. « La plupart des analystes vous diront aujourd’hui que leur véritable peur n’est pas une menace qu’ils ne peuvent pas détecter, mais un véritable incident enfoui profondément dans le bruit. »
L’IA prend essentiellement une alerte et fait ce qu’un analyste de niveau 1 ferait, c’est-à-dire extraire le contexte des fonctions d’identité, de point final, de cloud et de réseau, corréler les signaux et assembler l’histoire des menaces en quelques minutes au lieu d’heures. « L’humain n’intervient que là où le jugement compte réellement », conclut Thakur.
