Guy Caspi met son argent là où se trouve sa bouche.
Mais Caspi ne semble pas perdre le sommeil à ce sujet. La raison ? Deep Instinct, qu’il a cofondé en 2015 avec Eli David et Nadav Maman, tire parti du Deep Learning (DL) pour lutter contre les menaces de sécurité. Il s’agit de l’une des rares entreprises de cybersécurité à exploiter le potentiel de DL et de la première à entrer sur le marché.
Contrairement aux algorithmes d’apprentissage automatique (ML) standard en cybersécurité, qui apprennent à reconnaître chaque menace spécifique sur la base de données supervisées par l’homme, le DL est construit sur des réseaux neuronaux modélisés sur le cerveau humain. Ces réseaux peuvent contextualiser de nouvelles données sans formation humaine. Cet avantage, selon Caspi, permet à Deep Instinct non seulement de détecter les menaces potentielles, mais également de les empêcher de manière proactive dès le jour zéro.
En tant que leader d’opinion dans la cybersécurité et la science des données, et entrepreneur en série dans l’espace technologique, Caspi apporte 20 ans d’expérience à Deep Instinct. Et, né en Israël, il a également été membre de la Cyber Defense Unit de la Force de défense israélienne.
En novembre 2021, Deep Instinct a établi un partenariat avec Tanium pour améliorer l’ hygiène des ordinateurs et prévenir les logiciels malveillants connus et inconnus en temps réel sur les appareils d’endpoint pris en charge par Tanium.
Endpoint s’est récemment entretenu avec Caspi pour connaître son point de vue sur la manière dont le Deep Learning change le jeu de la cybersécurité, ainsi que sur les plus grandes cybermenaces émergentes aujourd’hui.
(L’entretien suivant a été condensé et modifié pour plus de clarté.)
Vous avez travaillé avec la cyber-unité d’élite israélienne. Comment cette expérience a-t-elle façonné votre approche de la cybersécurité ?
Cela m’a permis de voir le véritable danger de la cyberguerre dans le monde. Je l’appellerais « guerre froide » parce qu’il n’y a pas de sang sur le champ de bataille, mais elle est combattue entre les nations presque quotidiennement.
Outre les célèbres attaques dont vous entendez parler dans les actualités, il y a beaucoup plus d’histoires que je connais, dont je ne peux pas partager les détails. Cependant, je peux vous dire que la menace n’est pas seulement au niveau national, mais que les dommages se propagent également rapidement à l’entreprise. La quantité de données volées non seulement aux gouvernements, mais également aux entreprises est vraiment incroyable.
« Lorsque vous êtes de l’autre côté, vous voyez ce qu’il faut pour pénétrer dans une organisation et devinez quoi ? Ce n’est pas si difficile. »
C’était en fait l’une des principales raisons pour lesquelles moi et les deux autres fondateurs de Deep Instinct avons décidé de créer cette société. Lorsque vous êtes de l’autre côté, vous voyez ce qu’il faut pour pénétrer dans une organisation et devinez quoi ? Ce n’est pas si difficile et cela a un énorme potentiel de dommages.
Comment l’intelligence artificielle (IA) change-t-elle la donne en matière de cybersécurité ? À mesure qu’elle devient plus sophistiquée, les acteurs malveillants l’utilisent-ils de manière plus sophistiquée ?
Je travaille dans le domaine de la cybersécurité depuis près de 28 ans, depuis l’âge de 18 ans. Ce qui s’est passé dans le paysage des menaces au cours des trois dernières années est stupéfiant. La sophistication des techniques de cyberattaque est devenue si complexe à détecter, et encore moins à prévenir.
Une nouvelle application de l’IA dans la cybersécurité que nous voyons par les mauvais acteurs est l’utilisation d’un algorithme d’IA malveillant pour subvertir la fonctionnalité d’un algorithme d’IA bénin en ingénierie inverse de sa logique. Ici, le plus grand avantage de Deep Instinct est le fait que nous utilisons le Deep Learning. Vous ne pouvez pas procéder à l’ingénierie inverse du Deep Learning.
Comment Deep Instinct déploie-t-il DL dans ses opérations de sécurité, et en quoi DL diffère-t-il des utilisations traditionnelles du ML dans la cybersécurité ?
L’approche traditionnelle place l’entreprise sur la défensive. Étant donné que le paysage des attaques est de plus en plus sophistiqué, il doit utiliser le ML pour rechercher une attaque après qu’elle s’est produite et que le code malveillant a déjà pénétré et infecté le réseau.
Avec l’apprentissage automatique, vous avez besoin d’un expert humain pour guider efficacement la machine tout au long du processus d’apprentissage. Et ce processus est lent. Dans le monde d’aujourd’hui, vous pouvez avoir un demi-million de nouveaux logiciels malveillants chaque jour, et un seul logiciel malveillant peut avoir 10 000 lignes de code, donc le travail humain requis est presque impossible à missionner.
Cette ère de cybersécurité a besoin de quelque chose de nouveau, et c’est le DL, qui imite la façon dont notre cerveau fonctionne. Une fois formé, il détecte les modèles généralisés comme le fait le cerveau humain, sans nécessiter de formation spécifique pour chaque nouveau logiciel malveillant.
D’autres entreprises de cybersécurité comptent jusqu’à 600 personnes dont le travail consiste uniquement à analyser les logiciels malveillants. Je n’ai aucune personne qui analyse les logiciels malveillants, car la plateforme DL est capable d’apprendre seule et de mieux prédire et prévenir les nouvelles attaques zero-day. Cela nous permet d’obtenir un meilleur taux de détection et d’obtenir une couverture plus large d’un vecteur d’attaque tout en réduisant considérablement les faux positifs, protégeant préventivement nos clients en un rien de temps.
Comment Deep Instinct détecte-t-il les menaces en « temps nul » ?
L’idée derrière Deep Instinct est que l’ensemble du modèle du réseau neuronal repose sur chaque endpoint et serveur. Nous n’avons pas besoin de connectivité avec le cloud ; il vit à la périphérie de l’appareil. Deep Instinct surveille chaque processus exécuté sur votre PC ou serveur. Il peut s’agir d’une application, d’un fichier, d’un document, de tout logiciel que vous téléchargez et que vous recherchez une allocation de mémoire. Nous analysons tout ce qui s’exécute sur votre endpoint 07/12.
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Étant donné qu’il s’agit d’un « petit cerveau » vivant sur chaque endpoint, nous pouvons détecter une incroyablement grande variété d’attaques en seulement 20 millisecondes, ce qui est 750 fois plus rapide qu’il ne faut généralement une attaque pour chiffrer et infecter un endpoint. C’est plus rapide qu’un simple clignement
d’œil.
Alors que nous entrons dans 2022, quelles sont les plus grandes menaces de sécurité émergentes à votre avis ?
Personnellement, je vois les attaques à double usage et à mémoire résidente comme le principal jeu de cette année. Un vecteur d’attaque important que nous voyons est une croissance énorme des attaques initiées à partir de documents de bureau, dont certaines sont très difficiles à traiter pour la plupart des entreprises, comme Excel, les PDF, les fichiers zip, voire les documents Word.
« La prévention est le nouveau jeu, et l’ère de la prévention ne fait que commencer. »
Nous constatons également des attaques coordonnées sur plusieurs surfaces et vecteurs d’attaque. C’est une stratégie qui est utilisée contre les États-nations. Lorsque vous attaquez une nation, vous n’attaquez pas seulement un endroit spécifique avec une seule force militaire. Vous attaquez à travers le mur avec l’Armée de l’air, l’Armée et les SCELLES de la Marine. Cela se produit également dans le domaine de la cybersécurité. Vous allez subir une attaque sur vos endpoints. Parallèlement à cela, vous subirez une attaque sur votre [Microsoft Office] 365, sur votre cloud et votre stockage, vous serez donc paralysé en tant qu’organisation.
Pour ce type de stratégie, la prévention est plus vitale que jamais. La détection est une deuxième ligne de défense nécessaire, mais elle ne peut pas être la première ligne de défense, car elle dépend parfois du processus, des personnes, de la posture et de la chance. C’est pourquoi la prévention est le nouveau jeu, et l’ère de la prévention ne fait que commencer.
Une dernière question : Pourquoi avez-vous décidé de vous associer à Tanium ?
Près de la moitié du Fortune 100 et des centaines d’autres entreprises et organisations du secteur public, y compris les principaux détaillants, institutions financières et grandes agences gouvernementales, font confiance à Tanium pour voir et contrôler chaque endpoint, où qu’il se trouve. Ces organisations comprennent l’importance d’une solution intégrée de gestion et de sécurité des endpoints qui inclut une protection des endpoints simple à utiliser, hautement efficace et évolutive.
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La plateforme Deep Instinct est un composant important d’une offre combinée qui garantit que les organisations sont mieux protégées avec moins d’efforts, créant ainsi une bande passante plus stratégique pour les équipes informatiques. La combinaison de Tanium et Deep Instinct offre une approche transformationnelle de la gestion et de la sécurité complètes des endpoints.
