L’apprentissage automatique (ML) est une branche de l’intelligence artificielle (IA) qui permet aux ordinateurs d’apprendre à partir des données et de faire des prédictions sans être explicitement programmés. Aujourd’hui, le ML a de nombreuses applications dans divers secteurs, tels que la santé, la finance, l’éducation et le divertissement. Mais qu’en est-il du machine learning dans la cybersécurité ? Comment le ML peut-il aider à protéger nos données et systèmes contre les cyberattaques ?
Dans cette publication, nous expliquerons les concepts et types de machine learning de base et comment ils peuvent être utilisés pour rendre diverses tâches de cybersécurité plus efficaces. Que vous soyez un professionnel de la cybersécurité, un chef d’entreprise ou un lecteur curieux, voici un aperçu des avantages et des défis de l’utilisation du machine learning dans la cybersécurité et de ce que les développements dans le ML pourraient signifier pour l’avenir de la cybersécurité.
Introduction au machine learning
L’apprentissage automatique peut sembler intimidant à comprendre. Découvrons ce que l’apprentissage automatique signifie, y compris les différents types et les cas d’utilisation connexes à savoir.
Qu’est-ce que le machine learning ?
L’apprentissage automatique se concentre sur l’utilisation de modèles de données et d’algorithmes statistiques pour imiter la manière dont un cerveau humain apprend à améliorer progressivement sa précision au fil du temps.
Lorsque vous parlez du machine learning, vous parlez d’un sous-ensemble d’intelligence artificielle sur lequel d’autres types d’IA sont construits. Par exemple, les grands modèles linguistiques (LLM) sont un développement récent en ML qui utilise des techniques de Deep Learning pour analyser des ensembles de données extrêmement volumineux plus rapidement et plus efficacement que l’analyse manuelle.
Les algorithmes de ML incluent également différentes technologies d’IA, telles que les réseaux neuronaux et le traitement du langage naturel (NLP), qui apprennent à partir des données et peuvent effectuer un large éventail de tâches avec et sans besoin d’instructions explicites. Explorons quelques types courants d’apprentissage automatique.
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Types de machine learning
Il existe plusieurs types de machine learning, qui diffèrent principalement dans les données d’entraînement fournies et le niveau d’implication humaine requis pendant l’entraînement du modèle ML.
- ML supervisé : Le ML supervisé implique l’utilisation de jeux de données étiquetés qui forment des modèles pour prédire les résultats en fonction de la formation fournie. L’objectif principal de l’apprentissage supervisé est de mapper une variable d’entrée avec une variable de sortie. L’apprentissage automatique supervisé a également deux catégories principales :
1. Classification : les algorithmes traitent les problèmes de classification et la variable de sortie est catégorique
2. Régression : les variables d’entrée et de sortie ont une relation linéaire - ML non supervisé : avec un apprentissage non supervisé, le modèle ML est entraîné à l’aide d’un jeu de données non étiqueté pour prédire les résultats sans supervision. Le modèle apprend à partir des données sans l’aide des humains. Contrairement à l’apprentissage supervisé, les modèles d’apprentissage automatique non supervisés peuvent découvrir des informations et des modèles sans conseils.
Bien que beaucoup se réfèrent à l’apprentissage non supervisé comme à l’auto-apprentissage, car les deux modèles ne nécessitent pas de jeux de données étiquetés, certains soutiennent que l’auto-apprentissage est un sous-ensemble d’apprentissage non supervisé, car il utilise des signaux de supervision comme feedback pendant la formation.
- Apprentissage semi-supervisé : l’apprentissage automatique semi-supervisé se situe entre l’apprentissage automatique supervisé et non supervisé, car il utilise une petite quantité de données étiquetées et une grande quantité de données non étiquetées pour entraîner des modèles.
- Apprentissage par renforcement : il s’agit d’une méthode de formation ML basée sur la récompense des comportements souhaités et la sanction des comportements indésirables. Le modèle en cours de formation peut percevoir et interpréter son environnement, puis agir, en apprenant par le biais d’essais et d’erreurs. Contrairement à l’apprentissage automatique supervisé, l’apprentissage par renforcement manque de données étiquetées.
Mais qu’est-ce que l’apprentissage automatique a à voir avec l’aide apportée pour lutter contre les défis actuels en matière de cybersécurité ? Voyons pourquoi le ML devient rapidement une partie essentielle du domaine croissant de l’ IA dans la cybersécurité.
Comment le machine learning fonctionne-t-il dans la cybersécurité ?
Avec l’augmentation constante des attaques de cybersécurité, ces menaces deviennent également de plus en plus sophistiquées, car les acteurs malveillants recherchent de nouvelles vulnérabilités et utilisent différentes approches pour infiltrer les défenses. Cela signifie que les organisations doivent rechercher différentes façons de minimiser leur surface d’attaque d’entreprise tout en renforçant leur infrastructure informatique croissante. Et ils doivent souvent le faire avec des ressources limitées.
Comment les RSSI peuvent-ils gérer ce scénario de tempête parfait ? Une réponse consiste à améliorer leurs pratiques de cybersécurité en intégrant des capacités d’apprentissage automatique. L’apprentissage automatique dans la cybersécurité peut soutenir ces efforts de plusieurs manières, notamment :
- Analyse plus rapide des données avec une plus grande précision : les modèles ML peuvent analyser de grandes quantités de données rapidement et avec moins d’erreurs humaines.
- Détection et temps de réponse plus rapides des menaces : les systèmes ML et IA peuvent détecter rapidement les menaces potentielles, identifier les activités suspectes et automatiser les actions pour isoler et traiter les menaces avant qu’elles ne causent des dommages.
- Prévoir les menaces futures : les modèles ML peuvent être formés pour prédire les menaces futures et remédier de manière proactive aux risques de violation potentiels en identifiant quand les modèles de comportement typiques du système ou de l’utilisateur se situent en dehors des plages normales.
De nombreuses capacités de ML montrent des résultats prometteurs dans la redéfinition et la modernisation des méthodes traditionnelles de cybersécurité, y compris la veille sur les menaces, la détection des anomalies, la quantification des cyber-risques et la gestion des vulnérabilités.
De plus, le déploiement du ML peut améliorer les solutions de sécurité existantes telles que la détection des intrusions, la détection des spams, la détection des logiciels malveillants et la gestion des endpoints afin de fournir aux organisations les approches complètes nécessaires pour se défendre contre les cybermenaces actuelles.
Rôle du ML dans les renseignements sur les cybermenaces
Les renseignements sur les menaces de cybersécurité sont des connaissances sur l’occurrence et l’évaluation des dernières menaces de cybersécurité et des acteurs malveillants destinés à aider les organisations à mieux atténuer les attaques possibles. Les informations de Threat Intelligence peuvent provenir des réseaux sociaux, des informations open source, des fichiers journaux des appareils, des données acquises de manière légale ou des données du trafic réseau.
La Threat Intelligence est un composant essentiel des stratégies de cybersécurité efficaces, car elle peut permettre aux entreprises d’être plus proactives dans la détermination des vulnérabilités et des efforts de sécurité à hiérarchiser en fonction des menaces actives qui représentent les plus grands risques pour leurs opérations commerciales.
L’apprentissage automatique peut offrir une approche plus dynamique pour ingérer un large éventail de renseignements sur les menaces en centralisant et en identifiant des modèles à travers diverses sources d’informations de renseignement, même lorsqu’elles reçoivent des mises à jour en temps réel, éliminant ainsi la nécessité d’un tri manuel continu, chronophage, quelle que soit l’origine des renseignements sur les menaces.
Le ML peut également aider à automatiser le processus de partage des informations les plus récentes sur les menaces entre les opérations, les équipes informatiques et d’autres parties prenantes clés au sein de l’entreprise, permettant aux organisations de bénéficier des dernières informations sur les menaces liées aux risques commerciaux possibles dès qu’elles sont disponibles.
Apprentissage automatique pour la détection des anomalies
Le ML et l’IA peuvent identifier des modèles et des comportements complexes qui pourraient indiquer des cybermenaces. En analysant les données historiques et les tendances actuelles, les algorithmes des systèmes basés sur le ML peuvent identifier les vulnérabilités potentielles et les vecteurs d’attaque pour fournir des informations qui deviennent de plus en plus efficaces pour identifier et contrer les menaces de cybersécurité.
Ces systèmes alimentés par l’IA, équipés d’algorithmes avancés, peuvent également analyser rapidement d’énormes quantités de données pour identifier les anomalies et les risques potentiels de faille de sécurité beaucoup plus efficacement que les méthodes de détection dirigées par l’homme. La capacité à traiter et analyser rapidement de grandes quantités de données est essentielle compte tenu du volume croissant et de la sophistication des menaces.
La détection des menaces basée sur l’IA peut également aller au-delà de l’identification des menaces connues en tirant parti de la reconnaissance des modèles pour découvrir des indicateurs subtils de l’évolution des menaces. Cette détection proactive est cruciale pour réduire la vulnérabilité et permettre aux organisations de réagir avant que des dommages importants ne se produisent.
Quantification des cyber-risques et apprentissage automatique
Les organisations sont confrontées à des cyber-risques provenant d’une multitude de sources. Par exemple, le nombre croissant d’appareils d’ endpoint se connectant à un réseau d’entreprise, y compris les appareils distants et Internet des objets (IdO), signifie que les cybercriminels ont plus de points d’entrée potentiels et une surface d’attaque élargie qui continue de s’étendre.
« L’essor de l’IA et l’augmentation de la collecte de données donnent également lieu à des techniques de modélisation avancées pour faire ressortir les cyber-risques, selon le cabinet de conseil Deloitte. »
Entre autres choses, quantifier votre score de cyber-risque peut permettre aux RSSI et aux DSI d’alerter la direction et les conseils d’administration du niveau de risque auquel leurs organisations sont confrontées à un moment donné. En communiquant clairement les risques, ces dirigeants ont plus de chances d’acquérir les ressources dont ils ont besoin pour les atténuer.
L’automatisation du processus de quantification des cyber-risques (CRQ) à l’aide de l’IA et du ML peut non seulement aider à créer des gains d’efficacité et des informations sur les risques reproductibles et améliorées, mais également permettre aux organisations de distribuer ces informations à des vitesses qui peuvent potentiellement dépasser les menaces.
Utilisation du machine learning pour la gestion des vulnérabilités
La gestion des vulnérabilités est devenue une priorité majeure pour les organisations. En tant qu’approche proactive de la cybersécurité, la gestion des vulnérabilités tire parti des capacités de détection et de remédiation des menaces pour aider les organisations à prévenir et résoudre les vulnérabilités dans leur infrastructure, leur code et leurs appareils.
L’utilisation du ML et de l’IA avec la gestion des vulnérabilités peut ajouter des avantages substantiels, notamment l’automatisation pour réduire les processus manuels et résoudre les problèmes potentiels à grande échelle, ce qui peut aider les organisations à suivre plus facilement les dernières menaces. Ces technologies peuvent analyser de grandes quantités de données pour identifier des modèles et prédire les vulnérabilités potentielles avant qu’elles ne soient exploitées, permettre aux organisations de hiérarchiser les menaces en fonction de leur gravité et de leur impact potentiel, et apprendre continuellement de nouvelles données pour s’adapter aux types émergents d’attaques.
Apprentissage automatique dans les systèmes de détection des intrusions
Les modèles ML peuvent être utilisés avec des systèmes de détection des intrusions (IDS), des appareils ou des services qui surveillent la sécurité du réseau et le comportement du système pour détecter les activités suspectes ou les violations des politiques de sécurité afin d’améliorer leur capacité à détecter les cyberattaques.
L’intégration de modèles de machine learning, y compris le Deep Learning, dans IDS peut aider à améliorer la précision des nouvelles données, à réduire les faux positifs, à augmenter les taux de détection et à permettre une surveillance en temps réel de la détection des anomalies sur les réseaux.
Apprentissage automatique dans la détection des spams
Le ML peut également jouer un rôle dans la détection des spams. Un modèle peut être entraîné à l’aide de jeux de données volumineux qui incluent à la fois les e-mails indésirables et les e-mails non indésirables. Le modèle est fourni avec des exemples de chaque type et des étiquettes indiquant si chaque message est un spam ou un courrier légitime.
Sur la base des exemples, le modèle apprend à reconnaître les caractéristiques de spam courantes, telles que des mots-clés ou des phrases particuliers, qui apprennent au modèle ML à reconnaître certains modèles de données et fonctionnalités qui distinguent les e-mails de spam des e-mails non indésirables.
Apprentissage automatique dans la détection des logiciels malveillants
Les modèles ML peuvent être formés pour mieux détecter les logiciels malveillants par rapport aux solutions logicielles antivirus traditionnelles.
Grâce à de grands ensembles de données d’entraînement composés de fichiers propres et malveillants, les modèles peuvent discerner des fonctionnalités qui distinguent les logiciels propres du code infecté.
Étant donné que les modèles peuvent être réentraînés et continuer à apprendre, ils peuvent être particulièrement efficaces pour identifier de nouveaux types de logiciels malveillants, tels que les e- mails d’hameçonnage, à mesure qu’ils évoluent.
Apprentissage automatique pour la sécurité des endpoints
Le ML peut être utilisé pour améliorer la sécurité des endpoints. Les organisations doivent continuellement suivre le nombre croissant d’appareils externes et internes dans des environnements en constante évolution.
En utilisant des modèles ML qui peuvent tirer des enseignements des données en temps réel, les organisations peuvent améliorer leurs capacités de visibilité, de détection et de réponse aux incidents et mieux informer la gestion des endpoints.
Le ML peut également aider à automatiser les tâches répétitives, telles que l’application de correctifs, la mise à jour ou la configuration des endpoints, libérant ainsi des ressources humaines pour des tâches plus importantes, telles que la concentration sur les activités stratégiques.
Avantages et défis du machine learning dans la cybersécurité
L’apprentissage automatique peut offrir une variété d’avantages, notamment la capacité à trouver et à répondre rapidement aux menaces et à mieux tirer parti des informations issues de l’analyse des données. Cependant, elle peut également présenter des défis, notamment la complexité et le besoin de données propres.
Principaux avantages du machine learning dans la cybersécurité
Pour résumer, voici quelques-uns des avantages de l’utilisation du ML dans la cybersécurité :
- Trouver et répondre aux menaces : le ML peut aider les organisations à détecter les cybermenaces et à les atténuer avant qu’elles ne deviennent un problème ou à y remédier rapidement lorsqu’elles sont trouvées. Cela est particulièrement précieux car les menaces de cybersécurité continuent à augmenter tandis que les budgets et les compétences de sécurité sont étendus.
- Analyse des données : le ML peut prédire les risques futurs de violations de données, de cyberattaques et plus encore en analysant efficacement des ensembles massifs de données provenant de divers outils et d’autres sources.
- Ajouter de l’automatisation : en automatisant des processus tels que l’analyse des données et d’autres actions basées sur des règles, le ML peut rapidement trouver, isoler et atténuer les menaces sans avoir besoin d’actions manuelles de recherche des menaces ou de remédiation.
- Protection des informations sensibles : le ML peut surveiller les modèles de données et signaler tout comportement anormal ou suspect qui pourrait indiquer un risque de violation ou un accès non autorisé, réduisant le risque de perte de données et de pertes financières résultantes que les organisations peuvent subir en raison de cyberattaques réussies.
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Défis et limites potentiels de l’apprentissage automatique dans la cybersécurité
Les implémentations de ML pour la cybersécurité peuvent être confrontées à des défis. Parmi les trois défis les plus courants du ML en matière de cybersécurité, on peut citer :
- Mauvaise qualité ou manque de données : l’une des tâches les plus cruciales dans le processus de création du modèle ML est d’utiliser les données d’apprentissage pour obtenir le résultat souhaité. L’utilisation de données d’apprentissage sales ou trop peu nombreuses peut entraîner des résultats négatifs, tels que des algorithmes effectuant des prédictions inexactes ou des données biaisées.
- Complexité associée au besoin de compétences connexes : l’utilisation de l’apprentissage automatique n’est pas un processus simple, et le champ est toujours relativement nouveau et change à un rythme rapide.
- Une sophistication croissante des menaces : le ML peut également être utilisé par des acteurs malveillants pour lancer des cyberattaques plus avancées et ciblées.
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Malgré ces défis et d’autres, le machine learning a donné aux professionnels de la cybersécurité, aux équipes informatiques et aux organisations de tous les secteurs un outil efficace pour renforcer les défenses organisationnelles.
Et comme le ML est conçu pour croître et s’améliorer au fil du temps, les développements futurs du ML et d’autres technologies d’IA seront assurés qui libéreront tout le potentiel du ML pour les organisations cherchant à améliorer leurs opérations de sécurité et à se défendre contre la cybercriminalité.
L’apprentissage automatique comme outil puissant pour une cybersécurité solide
Il est clair que le machine learning peut être appliqué à de nombreux aspects de la cybersécurité, notamment la détection des cybermenaces, les renseignements sur les menaces, la quantification des cyber-risques, la sécurité des données, la gestion des vulnérabilités, la détection des intrusions, la détection des spams, la détection des logiciels malveillants et la sécurité des endpoints.
La vision de Tanium pour la gestion autonome des endpoints (AEM) est un excellent exemple de la manière dont les informations ML et IA peuvent être intégrées ensemble pour fournir des capacités d’automatisation et de prise de décision intelligentes pour une gestion plus efficace des endpoints informatiques. AEM tirera parti de l’IA composite, qui combine plusieurs stratégies d’IA, telles que l’apprentissage automatique, le traitement du langage naturel et d’autres techniques d’automatisation intelligentes pour la cybersécurité , ainsi que d’autres tâches essentielles, pour créer un outil puissant capable de résoudre des problèmes réels et d’effectuer des tâches supplémentaires au niveau d’autonomie que les équipes informatiques et de sécurité préfèrent et en qui elles ont confiance.
Grâce à des capacités autonomes et assistées par IA, AEM chez Tanium tirera parti des données et des informations en temps réel de la plateforme Tanium pour faire des recommandations et automatiser les actions en fonction des taux de réussite des pairs et des seuils de risque client, permettant aux organisations de prendre des décisions plus éclairées, de réduire les tâches manuelles et, finalement, d’améliorer les niveaux de sécurité.
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