Adoption de l’IA dans la sécurité : principaux cas d’utilisation et erreurs à éviter

Au cœur, l'IA excelle dans la reconnaissance de motifs, l'apprentissage à partir de vastes quantités de données, et la prise de décisions ou de prédictions basées sur cet apprentissage. Associée aux technologies de Machine Learning (ML) , l'IA permet une analyse avancée des données à grande échelle.

Pour les professionnels de la sécurité confrontés à une surface d'attaque croissante et à des menaces avancées, l'IA aide à améliorer la détection des menaces, à automatiser et accélérer la réponse aux incidents, et à améliorer la précision et la fidélité des alertes. Sa visibilité sur vos données permet une corrélation plus robuste des événements, augmentant la productivité de l'équipe pour une gestion des vulnérabilités plus efficace. Cela contribue à une amélioration globale des stratégies et des processus de gestion des risques des organisations.

Les environnements hybrides et multi-cloud introduisent de nouvelles vulnérabilités et surfaces d'attaque. Les attaques modernes se déroulent à des vitesses sans précédent, les systèmes traditionnels génèrent un nombre écrasant d'alertes (dont beaucoup sont des faux positifs), et le secteur est confronté à une pénurie mondiale de talents. Il n'est donc pas étonnant que l'adoption de l'IA soit en hausse. En fait, le marché mondial des outils de cybersécurité basés sur l'IA devrait croître de 27,9 % d'ici 2030.

L'IA aide les équipes de sécurité à analyser des écosystèmes complexes plus efficacement que ne le peuvent les processus manuels. Les outils d'IA peuvent détecter les menaces, filtrer les alertes et réagir presque en temps réel, minimisant ainsi les dommages pour l'organisation. En fin de compte, il agit comme un multiplicateur de force, prenant en charge des tâches répétitives afin que les humains puissent se concentrer sur des investigations de haute valeur.

Pour les organisations qui renforcent leurs pratiques de cybersécurité grâce à l’IA, cinq cas d’utilisation se démarquent actuellement : la détection des menaces alimentée par l’IA, l’automatisation du SOC, la réponse aux incidents, la détection des fraudes et l’analyse des risques, et l’intégration des données. Allons-y.

Les outils de sécurité traditionnels reposent souvent sur des signatures ou des modèles connus, ce qui les rend vulnérables aux attaques nouvelles ou en évolution. L’IA, cependant, peut analyser les modèles de trafic réseau, le comportement des utilisateurs et les activités du système en temps réel. Cela permet aux équipes de sécurité d'identifier les anomalies susceptibles d'indiquer une brèche et signifie qu'elles disposent d'outils de même puissance pour lutter contre les menaces persistantes avancées (APT).

Les modèles de machine learning sont particulièrement efficaces pour repérer ces écarts : les systèmes de détection basés sur le comportement, par exemple, peuvent reconnaître quand les actions d’un initié diffèrent de son comportement habituel, signalant ainsi une menace potentielle.

Lorsqu’il s’agit de gérer le volume et la vitesse des données, les SOC sont quotidiennement inondés d’alertes (dont beaucoup sont des faux positifs), ce qui entraîne la fatigue des analystes et une vulnérabilité accrue. Les outils d’IA conçus pour la SIEM peuvent désormais automatiser l’analyse des menaces, réduire les alertes à celles qui comptent vraiment et réduire la charge de travail des analystes. En utilisant l’IA dans les systèmes SIEM, les équipes de sécurité dotent les analystes de tableaux de bord plus ciblés et de meilleure qualité pour guider leurs opérations quotidiennes.

La réponse aux incidents exige de la rapidité. Lorsque les analystes sont submergés par les données, les temps de réponse en pâtissent. Plus un attaquant reste longtemps dans un système, plus il peut causer de dommages. En automatisant les étapes clés de l'atténuation des menaces, les organisations peuvent réduire considérablement le temps entre la détection et le confinement, minimisant ainsi le besoin d'intervention humaine.

Security orchestration, automation, and response (SOAR) est un framework qui, lorsqu’il est alimenté par l’IA, peut accélérer l’automatisation de la réponse et faire remonter les problèmes critiques aux analystes humains uniquement lorsque cela est nécessaire.

Des secteurs tels que la banque, le commerce électronique et l'assurance nécessitent des systèmes robustes de détection de la fraude. À mesure que les menaces deviennent plus sophistiquées et que les surfaces d'attaque s'élargissent, les systèmes traditionnels basés sur des règles échouent, générant souvent trop de faux positifs et manquant des comportements frauduleux plus subtils. La détection des fraudes et l'analyse des risques pilotées par l'IA constituent une application inestimable de l'IA dans le domaine de la cybersécurité.

En analysant les modèles de transaction en temps réel, en repérant les écarts et en identifiant les tactiques de fraude complexes qui passeraient autrement inaperçues, les algorithmes d’IA et de machine learning aident les équipes de sécurité à adopter une position proactive dans leurs efforts d’atténuation des risques afin de minimiser les pertes potentielles liées à la fraude.

Octodet prévient de manière proactive les menaces au niveau du point de terminaison et maintient ses capacités de détection des menaces à jour.

L'intégration des données propulsée par l'IA est une révolution, permettant aux administrateurs de sécurité de garantir que leur SIEM fonctionne sur un ensemble de données complet et normalisé qui reflète l'intégralité du paysage informatique de leur organisation.

En automatisant les intégrations de données personnalisées, les experts en sécurité peuvent économiser des semaines de travail. Ce qui prendrait des jours aux équipes peut désormais être réalisé en moins de 10 minutes par l'IA, améliorant la capacité du SOC à obtenir une vision plus holistique de leur environnement, plus rapidement.

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Il y a une bonne et une mauvaise manière de créer un SOC optimisé par l'IA. De nombreuses organisations commettent des erreurs critiques lorsqu'elles intègrent l'IA dans leurs opérations de sécurité. Voici quelques pièges courants à éviter lors de la mise en œuvre : 

Gouvernance inadéquate : sans une supervision appropriée, les outils d’IA peuvent prendre des décisions incorrectes ou fonctionner en dehors des limites réglementaires et de conformité, ce qui sape la confiance des utilisateurs internes et des parties prenantes externes. Ces risques sont amplifiés lorsqu’il n’y a pas de parties prenantes clairement établies pour superviser l’adoption de l’IA. 

Sans rôles, responsabilités et obligations de rendre compte définis, il devient difficile de gérer efficacement les systèmes d’IA, d’appliquer les politiques ou de répondre aux incidents lorsque les choses tournent mal. Un cadre de gouvernance solide est essentiel pour garantir que l’IA est non seulement efficace, mais aussi sûre, conforme et alignée sur les valeurs de l’organisation.

Contrôles d’accès insuffisants : les systèmes d’IA nécessitent souvent l’accès à des données sensibles. Sans contrôles d’accès stricts, ils peuvent devenir eux-mêmes des cibles. Il est impératif de prendre en compte la sécurité à chaque étape du processus d’adoption.

Formation sur les données sensibles : alimenter les modèles d’IA avec des données personnelles ou réglementées non protégées peut entraîner des violations de la vie privée et des problèmes de conformité. Lors de la formation des modèles, les équipes de sécurité doivent identifier les risques liés aux données de l’IA et procéder en conséquence.

Négliger la sécurité pendant le développement : pour prévenir les manipulations malveillantes, chaque étape du cycle de développement et de déploiement des produits d’IA doit prendre en compte la sécurité. En particulier lors de la mise en œuvre de technologies opaques comme l’IA, le fait de déplacer la sécurité dès le processus de développement permet de détecter les vulnérabilités à un stade précoce.

Une dépendance excessive à l’égard de l’automatisation : l’IA ne remplace pas l’expertise humaine, elle la renforce. La supervision humaine reste essentielle, en particulier lorsqu’il s’agit de menaces contextuelles que l’IA peut mal interpréter ou manquer complètement. Pour mettre en place une équipe de sécurité productive et efficace renforcée par l’IA, les organisations doivent donner la priorité au jugement humain dans des domaines tels que l’évaluation des risques et les comportements inattendus des systèmes. La collaboration entre l’IA et les analystes garantit une meilleure prise de décision, réduit les angles morts et maintient l’intégrité opérationnelle.

Il n’existe pas de solution d’IA universelle. La modernisation de votre SecOps commence par la construction d’une base qui soutient les besoins réels de votre équipe de sécurité. Les modernisations réussies sont centrées sur les personnes. Elles commencent par une compréhension claire de qui la technologie sert et comment elle s’intègre dans les flux de travail quotidiens. 

Pour exploiter pleinement la puissance de l'IA dans votre stratégie SecOps, prenez en considération les bonnes pratiques suivantes :

• Commencez par une stratégie claire : l'adoption de l'IA doit être guidée par le profil de risque spécifique de votre organisation et les besoins de votre équipe. Commencez par des objectifs bien définis et fixez des objectifs SMART (spécifiques, mesurables, atteignables, pertinents et temporellement définis) pour votre déploiement de l'IA. Cela garantit que vous résolvez les bons problèmes et suivez des résultats significatifs.

• Investissez dans la qualité des données : L'IA est aussi performante que les données dont elle apprend. Assurez-vous que vos outils de sécurité reçoivent des données complètes, précises et opportunes provenant de l’ensemble de votre environnement informatique. Des données propres, normalisées et enrichies sont essentielles pour une détection précise des menaces et une automatisation efficace.

• Intégration entre les outils : l’IA doit fonctionner de manière transparente dans votre écosystème de sécurité existant, du SIEM au SOAR, détection et réponse aux points de terminaison (EDR), outils de surveillance du cloud, et au-delà. En réduisant la prolifération des outils et en permettant une visibilité unifiée, cette intégration améliore les temps de réponse.

• Formez vos équipes : la technologie n'est qu'une partie de l'équation. La formation et le perfectionnement permettent aux analystes du SOC de comprendre comment l'IA s'intègre à leurs workflows, d'interpréter ses sorties et de prendre des décisions éclairées. L'expertise humaine reste essentielle, surtout lorsqu'il s'agit de gérer des cas limites ou d'interpréter des recommandations basées sur l'IA.

• Monitorer et ajustez en continu : l’IA n’est pas un outil que l’on met en place et que l’on oublie. Évaluez régulièrement les performances du modèle et réentraînez-le avec des données mises à jour. Un ajustement continu garantit la pertinence, la précision et la confiance dans vos systèmes d’IA.

En ancrant vos efforts de modernisation dans ces bonnes pratiques, votre organisation sera mieux positionnée pour déployer l'IA de manière responsable, améliorer les temps de réponse aux menaces et renforcer votre posture de sécurité globale tout en gardant votre équipe SOC au centre de la transformation.

Construit sur la plateforme Elastic Search AI, Elastic Security intègre des capacités avancées d'IA dans chaque couche du flux de travail SOC. Accélérez l’intégration des données, accédez à un triage des alertes plus efficace et renforcez la productivité de vos équipes de sécurité grâce à l'IA générative.

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