6 façons par lesquelles l’IA appliquée à la cybersécurité peut aider à renforcer vos défenses

Dans le cadre de l’étude, nous avons observé six cas d’utilisation potentielle de l’IA en cybersécurité. Dans ce blogue, vous découvrirez les meilleurs cas d’utilisation qui vous permettront d’adopter de manière significative l’IA dans vos flux de travail de sécurité.

Bien que les cyberattaques ne causent pas toutes des dommages, les répondants à notre sondage ont noté une augmentation des cyberattaques réussies. Cela indique la nécessité d’une détection plus rapide et plus hâtive des cybermenaces.   

Observations essentielles

• En 2023, 7 à 8 pour cent de toutes les cyberattaques sont devenues des cyberincidents; dans l’étude 2024, on note une augmentation de 9 à 10 pour cent dans tous les secteurs
• 61,3 pour cent des organisations ont déclaré utiliser l’IA/AA pour la détection et la réponse aux menaces à l’endroit des terminaux 
• 37,8 pour cent des organisations améliorent la surveillance de leur réseau et la détection des anomalies grâce à l’IA

Les applications d’IA modernes peuvent minimiser le temps nécessaire pour détecter un incident de sécurité même après qu’il soit déjà engagé. Les outils de détection alimentés par l’IA peuvent faire référence à un vaste ensemble de données historiques de cyber incidents, qui leur permet d’identifier les menaces avec une plus grande précision et une plus grande vitesse. 

Cela signifie que les équipes de sécurité peuvent détecter les menaces avant qu’elles ne causent des dommages et avoir plus de temps pour remédier aux incidents. Le but final est de non seulement réduire la probabilité de dommages, mais aussi réduire le nombre de cyberattaques réussies.

« Lorsqu’il s’agit de faire face à une menace qui se trouve déjà dans votre environnement informatique, la rapidité avec laquelle vous y remédiez fait une énorme différence. La détection assistée par l’IA augmente considérablement le potentiel d’une équipe de sécurité à prévenir les dommages à long terme », a déclaré Michael Traves, architecte principal de solutions sur le terrain pour l’IA et DevOps chez CDW.  

Les systèmes d’IA peuvent être conçus pour répondre à plusieurs types de menaces de façon autonome avec un minimum d’intervention humaine. Cela pourrait être très bénéfique dans les cas où une détection précoce doit être suivie d’une réponse rapide pour éviter des temps d’indisponibilité importants ou une perte de données prolongée.

De tels cas d’utilisation sont toujours limités, mais à mesure que l’adoption de l’IA augmente, nous nous attendons à ce que plus d’organisations priorisent la réponse automatisée aux incidents. 

Observations essentielles

• Les petites organisations ont signalé une forte augmentation des temps d’indisponibilité en raison des attaques par déni de service (DoS) à 18 jours, comparativement aux 12 jours dans l’étude 2023
• 63,8 pour cent des organisations croient que l’IA peut les aider à accélérer les temps de réaction face aux incidents
• 39 pour cent des organisations ont apparemment amélioré leur enquête automatisée sur les menaces et leur réponse grâce à l’IA

Tout comme les systèmes d’IA prédisent la présence d’une menace, ils peuvent également trouver les bonnes mesures correctives. Il peut s’agir de quelque chose d’aussi simple que de modifier une règle de pare-feu ou de supprimer l’accès au réseau lorsqu’un mauvais joueur est identifié.

Par exemple, lorsqu’il s’agit d’attaques répétitives par déni de service (DoS) qui peuvent mettre fin aux fonctions commerciales, la réponse automatisée pourrait jouer un rôle crucial. Elle pourrait détecter et détourner l’apparition d’une attaque par déni de service en temps réel, afin d’assurer un temps d’indisponibilité minimal. 

« À une époque où les clients s’attendent à un accès instantané à l’information, les temps d’indisponibilité peuvent sérieusement affecter la fidélité à la marque et les affaires. Si votre site Web tombe en panne, les clients passent à l’option suivante et ne reviennent jamais », a déclaré Ivo Wiens, directeur de la technologie sur le terrain pour l’architecture des solutions de sécurité chez CDW Canada.

« Par conséquent, les organisations peuvent tirer parti de la détection avancée des menaces offerte par les systèmes d’IA afin de réduire au minimum les temps d’indisponibilité causés par le déni de service et d’autres cyberattaques. »

Le risque de menaces internes, de perte de données et de tentatives de manipulation de l’accès a amené les organisations à adopter le modèle de la vérification systématique. Mais les organisations peuvent encore être confrontées à des vulnérabilités en l’absence de détection des menaces.

L’analyse comportementale associée à la détection proactive des menaces et à la réponse aux menaces peut aider les organisations à maximiser la valeur de leur stratégie de sécurité à vérification systématique.

Observations essentielles

• Moins d’un tiers des organisations ont une politique qui exige une surveillance de la sécurité en matière de détection des menaces
• 47,7 pour cent des organisations utilisent l’IA pour améliorer l’analyse du comportement des utilisateurs et la détection des menaces internes
• 33,7 pour cent des organisations ont déclaré que l’IA les aide à améliorer la détection des menaces internes

L’analyse comportementale basée sur l’IA peut vérifier si les utilisateurs organisationnels, qu’ils soient externes ou internes, agissent de manière anormale. Par exemple, un cyberattaquant se déplaçant latéralement dans un système avec des identifiants compromis pourrait ne pas être automatiquement perçu comme une menace. Mais avec l’analyse par l’IA, ce type de comportement a une probabilité plus élevée de soulever des soupçons.

Cela aide les équipes de sécurité à construire des architectures d’accès qui sont résilientes aux menaces. Elles pourraient améliorer considérablement l’efficacité de la sécurité à vérification systématique et aider les entreprises à atteindre les objectifs de sécurité à long terme.

« La majorité des menaces et des attaques récentes sont détectées sur le terminal et, qu’elles tirent parti des vulnérabilités ou des utilisateurs peu méfiants, un domaine clé permettant de détecter ces types de menaces est sur le terminal », a fait remarquer M. Wiens.

« L’utilisation de la détection et de l’analyse des comportements dirigée par l’IA sera essentielle dans la course aux armements de l’IA que nous menons envers les cyberattaquants. »

En fait, selon les résultats de l’étude, la détection des menaces aux points d’extrémité détient la plus importante part des fonctions de sécurité que l’IA devrait améliorer.

La gestion des risques est l’une des principales priorités des organisations, car les initiatives numériques et les cyberattaques laissent place à une plus grande exposition aux risques. L’étude a révélé une augmentation des investissements dans les cadres de sécurité visant à améliorer l’évaluation et la gestion du cyberrisque.

Observations essentielles

• L’adoption du cadre de cybersécurité du NIST a bondi pour passer de 50,8 pour cent en 2023 à 62,7 pour cent dans l’étude 2024 
• 55 pour cent des organisations améliorent leurs fonctions d’évaluation de vulnérabilité et de gestion à l’aide de l’IA
• 50,5 pour cent des organisations ont noté une amélioration des bénéfices au chapitre de l’évaluation de la vulnérabilité, de l’exposition et de la correction avec l’aide de l’IA

Le risque de sécurité représente une préoccupation en constante évolution pour les organisations, car elle est complexe à gérer et nécessite une évaluation et une validation constantes. En plus d’adopter des cadres de sécurité, les pratiques de gestion du risque peuvent être encore améliorées grâce aux capacités d’analyse approfondie de l’IA.

La gestion des risques améliorée par l’IA offre deux avantages majeurs :

1. Les systèmes d’IA peuvent effectuer des notations de risque plus précises avec des comparaisons qualitatives et quantitatives qui
présentent une image plus claire du paysage des risques

2. Les résumés d’incidents et les réponses automatisées dirigés par l’IA peuvent aider les administrateurs de cybersécurité à accélérer
l’investigation afin de pouvoir contrôler les niveaux de risque

« Un cadre de cybersécurité n’est pas seulement un ensemble de directives; c’est le fondement sur lequel repose la posture de sécurité de l’ensemble de l’organisation. Il est bon de considérer ces cadres comme potentiellement favorables à l’entreprise et présentant
un avantage concurrentiel futur », a déclaré M. Wiens.

« L’adoption d’un cadre de cybersécurité et la gestion des risques, assistées par l’IA, peuvent améliorer la résilience à long terme des organisations, même si elles n’ont pas nécessairement besoin d’être conformes. »

Bien que la détection précoce des menaces puisse aider à atténuer les dommages, les capacités prédictives peuvent potentiellement améliorer la préparation d’une organisation à prévenir les menaces. Cette approche proactive de la cybersécurité peut aider à se défendre contre les menaces
imprévisibles.

Observations essentielles

• 49,5 pour cent des organisations croient que la capacité de détecter plus rapidement les nouvelles attaques représente un avantage attendu de l’IA
• 53,4 pour cent des organisations croient que, grâce à l’automatisation, l’IA peut potentiellement les aider à gérer une pénurie de bons éléments spécialistes de la sécurité
• Les capacités prédictives de l’IA aident les équipes de sécurité à gérer les menaces en évolution dans les limites des budgets

Les systèmes d’IA prédictive tirent parti d’une combinaison de données historiques, de surveillance en temps réel et de capacités d’appariement des modèles pour signaler les anomalies potentielles qui pourraient se transformer en menaces. C’est comme prédire une menace future en se basant sur des menaces déjà rencontrées. Ces prédictions peuvent aider les analystes de la sécurité à mieux comprendre leur posture de sécurité et à corriger les failles qui peuvent passer inaperçues.

« L’utilisation de l’analyse du comportement dans la cybersécurité n’est pas nouvelle, mais nous anticipons des progrès importants à mesure que les capacités de l’IA s’élargissent. Cela comprend le développement d’appareils compatibles avec l’IA qui améliorent notre capacité à surveiller les menaces et à y réagir plus efficacement », a déclaré M. Wiens.

Par conséquent, les organisations peuvent garder une longueur d’avance sur les cyberattaques en éliminant les vulnérabilités qui pourraient se transformer en vecteurs d’attaque. Grâce à l’amélioration de la vitesse de réaction et à l’atténuation de l’impact de l’attaque, cette capacité, comme l’a rapporté l’étude, aide également les équipes de sécurité à rapidement effectuer une analyse lorsqu’une nouvelle attaque survient. 

Un faux positif de cybersécurité se produit lorsque les algorithmes de détection se déclenchent mal en raison de signatures de menace désuètes ou de paramètres de sécurité inappropriés. Mais en tant qu’analyste de la sécurité, il peut être difficile d’ignorer les menaces signalées sans vérifier si elles sont vraiment de faux positifs, ce qui peut entraîner un stress accru dû à la surcharge de travail, ou, à l’inverse, un avertissement de fatigue, dans lequel de nombreuses mises en garde sont ignorées ou négligées.

Les systèmes d’IA, grâce à leurs capacités analytiques avancées, peuvent aider à éliminer les fausses alarmes. 

Observations essentielles

• 66 pour cent des organisations trouvent que la réduction des alertes de sécurité faussement positives est l’un des principaux avantages de l’IA en matière de cybersécurité 
• Les systèmes d’IA aident les équipes à améliorer l’efficacité des opérations de sécurité en se concentrant sur les menaces réelles

Les algorithmes de détection classent généralement les activités suspectes comme des menaces sur la base de données de signes révélateurs, qui peuvent être limités ou devenir obsolètes avec le temps. Au contraire, les systèmes d’apprentissage automatique et les modèles linguistiques sont dotés de jeux de données exhaustifs et de capacités de détection de motifs enrichies qui les rendent moins susceptibles aux faux positifs.

« L’IA prospère sur de grands ensembles de données et, heureusement, les pratiques de cybersécurité continuent d’amasser de grandes quantités de données au fil des ans. Tirer parti de ces nouvelles capacités technologiques capables d’identifier l’aiguille dans une botte de foin offre une perspective prometteuse », a commenté M. Wiens.

Alors que les cyberattaques donnent lieu à des attaques sophistiquées remplies de fausses pistes et de techniques de tromperie, les systèmes d’IA peuvent aider les organisations à rester vigilantes. Grâce à la détection des menaces améliorée par l’IA, les équipes de sécurité peuvent être assurées qu’elles s’attaquent aux menaces qui comptent vraiment. 

Comme de plus en plus d’organisations canadiennes prévoient adopter l’IA pour les fonctions de cybersécurité, elles voudront assurer une intégration harmonieuse avec les systèmes existants et résoudre les risques liés à l’IA dès le départ. 

Notre étude canadienne 2024 sur la cybersécurité présente le paysage novateur du Canada et saisit les tendances dominantes. Elle offre des résultats statistiques issus d’organisations canadiennes et les recommandations de nos experts.

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