Comment l'automatisation et l'intelligence artificielle peuvent renforcer la cybersécurité

Les cybercriminels font constamment évoluer leurs efforts et proposent des moyens plus avancés pour cibler leurs victimes. Et bien qu'il existe de nombreux outils disponibles pour les arrêter, il y a beaucoup de place pour l'amélioration. Surtout si vous tenez compte de l'automatisation.

L'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle jouent un rôle important dans la cybersécurité. Les outils d'automatisation peuvent prévenir, détecter et traiter des tonnes de cybermenaces de manière plus efficace et plus rapide que les humains. Et il continuera à se développer sur la route. À cette fin, voici un bref aperçu des différences significatives que les technologies IA/ML peuvent apporter aux approches de cybersécurité des entreprises.

Atténuer les risques posés par la technologie omniprésente

La technologie a imprégné toutes les facettes de la vie personnelle et professionnelle. Par-dessus tout, cela a augmenté leur surface d'attaque. Et c'est devenu un énorme problème pour les entreprises ces dernières années - elles doivent prendre en compte de nombreuses applications et appareils.

Le problème est qu'il n'y a pas assez de ressources humaines qualifiées pour faire face à tous ces risques de sécurité. C'est pourquoi cela se traduit souvent par des vulnérabilités béantes.

Pour ajouter à ce problème, de nombreuses entreprises ne peuvent pas se permettre d'avoir des équipes de cybersécurité nécessaires pour sécuriser leurs applications et leurs systèmes. Les startups, en particulier, sont menacées. Ils manquent d'opérations de sécurité établies et de fonds pour les assurer.

Les entreprises doivent automatiser au moins certains des processus nécessaires pour protéger leurs systèmes et appareils contre les attaques extérieures. Sinon, ils restent vulnérables.

Les criminels utilisent tous les outils à leur disposition pour s'assurer qu'ils ont autant de points d'entrée que possible. Par exemple, même les pare-feu ne peuvent plus protéger un système comme ils le faisaient auparavant, car les criminels continuent d'inventer de nouvelles façons de les contourner.

Il n'y a aucun moyen de lutter manuellement contre cela, car ils utilisent des méthodes automatisées pour tester les défenses de chaque appareil connecté.

Amélioration de la détection et de la gestion des menaces

La taille des attaques et les vastes quantités de données disponibles pour l'analyse font du suivi des dernières menaces une tâche difficile. Les applications de machine learning automatisées sont beaucoup plus adaptées à une vigilance constante et à une identification systématique des menaces.

Ces systèmes apprennent tout le temps. Ils peuvent évoluer parallèlement à des vecteurs de menace croissants pour détecter des comportements inhabituels. Il leur permet d'identifier et de traiter des méthodes d'attaque sophistiquées.

Mais la plupart des entreprises n'utilisent pas ces technologies révolutionnaires. Ils continuent de s'appuyer sur des méthodes obsolètes. Pourtant, les outils et applications conventionnels ne peuvent pas suivre les acteurs mal intentionnés. Ils continuent d'exploiter des capacités plus complexes dans leurs attaques.

Des cas tels que les attaques de cryptojacking Outlaw prouvent que les pirates savent comment utiliser les nouvelles technologies pour éviter d'être détectés. Et ils réussissent assez bien dans leurs efforts. La seule façon de faire face à un tel assaut de menaces est d'utiliser des moteurs d'apprentissage automatique/d'intelligence artificielle. Ils surveillent les systèmes et alertent de tout comportement suspect et inhabituel.

Automatiser les processus banals de cybersécurité

De nombreux outils existent pour couvrir les besoins de sécurité des entreprises. Par exemple, la plupart des entreprises demandent à leurs employés d'utiliser des réseaux privés virtuels (VPN). (Qu'est-ce qu'un VPN ? C'est un service qui crypte les connexions des utilisateurs à Internet (https://nordvpn.com/what-is-a-vpn/).

Un outil comme celui-ci garantit que des tiers ne peuvent pas intercepter les données que l'utilisateur transfère sur le réseau.) Et bien que cela couvre les données en cours de transfert, il existe toujours un risque que les employés tombent dans les e-mails de phishing ou installent un ransomware par accident.

Les chercheurs en sécurité ne peuvent pas suivre la surcharge de notifications d'alerte de menace. Et bon nombre de ces notifications sont généralement fausses. Mais vous ne pouvez pas les ignorer. Les criminels savent se cacher dans tout ce bruit. Cela fait de l'identification des menaces une tâche monumentale pour les équipes chargées des opérations de sécurité.

Ainsi, fournir aux spécialistes de la sécurité de l'information des outils automatisés est essentiel. Cela leur permet de concentrer leurs compétences dans les domaines où elles sont le plus nécessaires. Les tâches quotidiennes banales occupent une grande partie du temps des techniciens.

Mais les outils d'automatisation sont capables de les gérer. Cela libère du temps pour des tâches plus précieuses qui nécessitent une touche humaine. Par exemple, la recherche et l'attribution des menaces.

Augmentation considérable du risque

Le monde s'est développé pour intégrer la technologie dans presque toutes les facettes de la vie quotidienne et cela s'accompagne d'une augmentation considérable des risques. Par conséquent, l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle sont devenus un élément indispensable de la cybersécurité.

Ils remplissent un rôle vital que le travail humain ne peut tout simplement pas. L'automatisation est la réponse. Il peut aider les spécialistes de la cybersécurité à lutter contre le grand nombre de cybermenaces dans les applications d'entreprise et personnelles.