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Renforcez votre cyber-résilience grâce à l’intelligence artificielle
Les experts en intelligence artificielle d’ITI nous présentent cinq cas d’usage dans lesquels l’IA peut soutenir les efforts de cyberrésilience d’une entreprise. Grâce à des technologies avancées et à des modèles d’apprentissage automatique sophistiqués, ces applications démontrent comment l’intelligence artificielle peut transformer la cybersécurité et protéger les entreprises contre les menaces croissantes.
Détection d’anomalies et d’intrusions
Imaginez un vaste réseau d’entreprise où des milliers d’employés accèdent quotidiennement aux systèmes. En général, chaque utilisateur suit un certain schéma d’accès (par exemple, les horaires de travail et les applications utilisées).
Un modèle d’intelligence artificielle basé sur l’apprentissage non supervisé (tel que Isolation Forest ou Autoencoders) peut identifier une activité anormale, comme un employé se connectant à 3 heures du matin depuis un pays étranger. Cela pourrait indiquer qu’un compte a été compromis par un attaquant.
Impacts sur les équipes TI :
Plutôt que d’attendre qu’un analyste détecte cette activité suspecte, l’IA peut automatiquement alerter l’équipe de cybersécurité, voire bloquer temporairement l’accès afin de prévenir tout dommage potentiel.
Classification des menaces – hameçonnage et logiciel malveillant (phishing et malware)
Un employé reçoit un courriel ressemblant à une communication interne, mais contenant un lien frauduleux visant à dérober ses identifiants. Un modèle de machine learning, entraîné sur des millions de courriels (par exemple : Random Forest, XGBoost, CNN), peut analyser le texte, l’expéditeur et les pièces jointes afin de déterminer s’il s’agit d’un courriel légitime ou d’une tentative d’hameçonnage.
Impacts sur les équipes TI :
Plutôt que chaque employé ait à deviner si un courriel est dangereux, l’IA peut automatiquement signaler les messages suspects, réduisant ainsi les risques et protégeant l’entreprise contre les attaques de type « Business Email Compromise » (BEC).
Analyse comportementale des utilisateurs (UEBA – User and Entity Behavior Analytics)
Un employé du service comptabilité accède à des bases de données techniques et télécharge des fichiers volumineux. Il est possible que cela soit lié à une préparation au vol de données ou que le compte de l’employé ait été compromis par un cybercriminel. Les modèles d’apprentissage profond (RNN, LSTM) peuvent analyser les comportements des utilisateurs sur plusieurs semaines afin de détecter des anomalies.
Impacts sur les équipes TI :
L’IA peut alerter l’équipe de cybersécurité et demander une authentification supplémentaire (par exemple, double validation par téléphone) avant de permettre l’accès aux fichiers sensibles.
Détection et réponse automatisée aux cyberattaques (SOAR + IA)
Une entreprise reçoit des milliers d’alertes de sécurité chaque jour. La plupart sont sans danger, mais quelques-unes sont des menaces sérieuses. Un modèle d’apprentissage par renforcement ( Reinforcement Learning ) peut apprendre à prioriser les alertes et automatiser les premières réponses :
- Si une attaque est suspectée, l’IA peut immédiatement bloquer l’IP source
- Si un virus est détecté, l’IA peut isoler le poste infecté du réseau
Impacts sur les équipes TI :
Cela réduit la charge des analystes de cybersécurité, qui peuvent se concentrer sur les menaces les plus critiques au lieu de gérer manuellement chaque alerte.
Analyse des menaces (Threat Intelligence) et prévisions des attaques
Un modèle d’intelligence artificielle analysant les forums du dark web et les bases de données de cybermenaces pourrait identifier des discussions concernant une attaque imminente contre un secteur spécifique tel que les hôpitaux ou les banques. Les Graph Neural Networks (GNN) permettent d’examiner les relations entre différentes menaces et d’anticiper les futures attaques.
Impacts sur les équipes TI :
Au lieu de simplement réagir aux attaques, les entreprises peuvent ajuster leurs défenses en fonction des tendances détectées, améliorant ainsi leur cyberrésilience de manière proactive.
