Qu’est-ce que l’IA dans la cybersécurité ?

L’intelligence artificielle (IA) en cybersécurité est l’application de techniques de Machine Learning, de traitement du langage naturel (NLP), d’analyse de données, de RAG, et d’autres technologies d’IA pour protéger les réseaux, les systèmes, les appareils et les données contre les attaques et les utilisations non autorisées.

L'utilisation de l'IA dans la cybersécurité augmente pour renforcer la posture de sécurité d'une organisation et permettre des défenses proactives. L'IA peut automatiser les tâches de routine telles que l'intégration de sources de données personnalisées, la hiérarchisation et la synthèse des alertes, la conversion des règles de détection, l'assistance à la migration des SIEM, et plus encore. À mesure que l'IA s'adapte, évolue et apprend de vos données, sa capacité à identifier et à répondre aux menaces nouvelles et émergentes s'améliore.

L'IA en cybersécurité est importante, car elle permet aux organisations d'être plus proactives, efficaces et adaptables dans leurs défenses contre les cybermenaces, dont beaucoup sont désormais elles-mêmes pilotées par l'IA.

Pour faire face à l'ampleur des cybermenaces pilotées par l'IA, les méthodes traditionnelles de cybersécurité s'avèrent insuffisantes. Les acteurs malveillants profitent de l’automatisation et de la sophistication accrues que l’IA apporte à leurs méthodes d’attaque et d’évasion. Les nouvelles techniques d'attaque, par exemple, incluent les malwares polymorphes, les vulnérabilités basées sur des modèles de langage de grande taille et le phishing amélioré par des deepfakes. Outre les logiciels malveillants, l'ingénierie sociale et l'exploitation de vulnérabilités qui sévissent déjà, le paysage des attaques s'étend avec les menaces alimentées par l'IA, rendant la défense plus difficile.

Les équipes Security utilisant des analyses de la sécurité basées sur l'IA pour automatiser et accélérer la réponse aux incidents, améliorer la détection et la prédiction des menaces, et améliorer la précision des vrais positifs peuvent scaler à l'occasion.

Grâce à l'IA qui prend en charge les tâches manuelles, les praticiens de la sécurité peuvent se concentrer sur des objectifs plus stratégiques tels que la chasse aux menaces et l'investigation des vrais positifs. Le tri traditionnel des alertes peut facilement occuper des journées entières de travail des analystes. Grâce à l'IA, il ne faut plus que quelques minutes pour distiller des centaines d'alertes en une poignée d'entre elles qui comptent vraiment. De même, un analyste de sécurité peut enquêter sur une menace en moins d'une heure avec l'aide de l'IA. Sans l'IA, cette tâche pourrait prendre des jours.

L’IA fonctionne en cybersécurité grâce à des modèles de Machine Learning, au traitement du langage naturel (TLN), à des grands modèles de langage (LLM) et à des algorithmes d’IA. Les outils d'IA analysent d'énormes volumes de données pour détecter des schémas et des anomalies, signalant des menaces potentielles et des attaques inédites.

Collecte et traitement des données

Les algorithmes d'IA peuvent collecter et traiter des données issues de vastes ensembles de données, tels que le trafic réseau, les logs système et le comportement des utilisateurs, en temps réel. L'IA peut aider les équipes de sécurité à collecter et à normaliser une nouvelle source de données en 10 minutes environ. Il automatise le développement d'intégrations de données personnalisées et crée une intégration complète, y compris un pipeline, des mappings, des modèles et un package d'intégration.

Création ou conversion d'une règle de détection

En analysant les données, l'IA peut aider les équipes de sécurité à identifier les anomalies et les modèles indiquant une cyberattaque. L'IA générative sensible au contexte, comme l'assistant Elastic AI, peut également expliquer les alertes déclenchées par les règles de détection dans un langage facile à comprendre.

Tri et suivi des alertes

L’IA automatise le processus fastidieux de triage et de suivi en corrélant les alertes connexes pour obtenir des conclusions au niveau des attaques. La fonctionnalité Attack Discovery d’Elastic Security, par exemple, trie des centaines d’alertes pour n’en retenir que les quelques menaces réelles et présente les résultats dans une interface intuitive. Cela permet aux équipes d'opérations de sécurité de comprendre rapidement les attaques présentées, de hiérarchiser les menaces en fonction de leur gravité et de leur impact potentiel, et de prendre des mesures de suivi immédiates.

Enquêter sur une menace de cybersécurité

Lorsqu'une menace est identifiée, l'IA peut aider les analystes de sécurité à réaliser les étapes clés de l'enquête. Il fournit une description détaillée de l'attaque, résume les hôtes et les utilisateurs, affiche les tactiques adverses associées à MITRE ATT&CK® et plus encore. IA générative peut également créer des plans de remédiation étape par étape et rationaliser l'analyse et l'enrichissement ad hoc en générant ou en convertissant le langage naturel en requêtes de langage de programmation préférées.

Réponse à un incident de cybersécurité

L’IA améliore la réponse aux incidents en exécutant automatiquement des actions prédéfinies, telles que l’isolation des systèmes affectés, le blocage des adresses IP malveillantes ou la correction des vulnérabilités. L'IA apprend continuellement des incidents passés, ce qui améliore sa capacité à détecter et à répondre aux menaces futures. L'IA générative peut également proposer des étapes de remédiation d'incidents aux analystes de sécurité et les aider à documenter les incidents.

Les professionnels de la sécurité utilisent une large gamme de techniques d'IA pour la cybersécurité. Ils incluent le machine learning, le NLP, le RAG, les LLM et l'analyse comportementale.

Machine learning en cybersécurité

Les modèles de machine learning identifient des motifs et se concentrent sur les anomalies pouvant indiquer des menaces potentielles. Par exemple, les équipes de sécurité utilisent le machine learning pour monitorer les réseaux à la recherche de violations potentielles.

NLP

Le traitement du langage naturel (NLP) permet aux systèmes d'intelligence artificielle de comprendre et de traiter le langage humain. Ceci est crucial pour des tâches telles que l'analyse des rapports de menaces, la réponse aux incidents et les évaluations de vulnérabilités. Les analystes de Threat Intelligence utilisent le NLP pour analyser de vastes quantités d'informations provenant des réseaux sociaux, des articles de presse et du dark web afin d'identifier les menaces potentielles et d'extraire les détails pertinents. Cela aide les équipes de sécurité à comprendre les motivations des acteurs de la menace et à identifier les indicateurs de compromission (IoC), améliorant ainsi la threat intelligence.

LLM et IA générative en cybersécurité

Les grands modèles de langage (LLM) sont un type de modèle d'apprentissage profond qui soutient de nombreuses applications de traitement du langage naturel (NLP), leur permettant d'interpréter et de générer du langage humain. Nous voyons de plus en plus l’IA générative en cybersécurité pour analyser les données sur les menaces, aider à répondre aux incidents et assister à la documentation après qu’un cas a été résolu. En cybersécurité, les LLM posent également des défis : attaques par injection de requêtes, empoisonnement des données et divulgation de données sensibles.

RAG

Retrieval-Augmented Generation (RAG) est une technique qui améliore la précision des modèles linguistiques en combinant la récupération de documents et la génération de langage. RAG aide à s'assurer que les LLM disposent du contexte approprié dont ils ont besoin pour fournir des réponses personnalisées, précises et pertinentes.

Lorsqu’un analyste de sécurité pose une question au système RAG, celui-ci récupère des informations à partir de sources pertinentes en cybersécurité, telles que des logs internes, des flux de renseignements sur les menaces, des bases de données de vulnérabilités, des rapports d’incidents internes ou d’autres bases de connaissances internes. Les données récupérées sont ensuite exécutées par rapport à la requête de l’analyste, fournissant au LLM le contexte et les informations les plus récentes et pertinentes. Par conséquent, le LLM utilise l’invite augmentée pour générer une réponse contextuelle et à jour.

Analyse des comportements

L'analyse du comportement des utilisateurs (UBA) aide à analyser le comportement des utilisateurs (et du système) pour détecter les activités suspectes en temps réel. L’UBA collecte des données de diverses sources telles que les fichiers log, le trafic réseau et l’utilisation des applications pour établir une base de référence du comportement normal de chaque utilisateur. Il utilise le machine learning et la modélisation statistique pour détecter les écarts par rapport à cette ligne de base. Au fil du temps, UBA met constamment à jour les profils des utilisateurs, ce qui lui permet d'apprendre et d'améliorer sa capacité à identifier les anomalies. Cette technique de cybersécurité aide à identifier les menaces internes, les activités malveillantes et d'autres incidents de sécurité avant qu'ils n'aient la possibilité de s'intensifier.

L’IA améliore considérablement l'efficacité et l'efficience des équipes de sécurité. Les solutions de sécurité pilotées par l'IA peuvent aider les équipes de sécurité à automatiser les processus, à s'adapter aux menaces évolutives, à améliorer les mécanismes de défense proactifs et la résilience cybernétique, ainsi qu'à offrir des économies de coûts.

Détection améliorée des menaces

L'IA améliore la détection des menaces en identifiant les anomalies avec une précision et une rapidité supérieures à celles que les analystes de sécurité humains peuvent atteindre seuls.

Temps de réponse aux incidents plus rapide

Grâce à l'IA, les analystes de sécurité peuvent automatiser les étapes de réponse, recevoir un contexte pour les incidents potentiels et prioriser les attaques les plus critiques. Grâce à une détection des menaces plus rapide et plus précise, ils peuvent contenir les failles de sécurité plus rapidement, identifier les causes profondes et prévenir les attaques futures.

Automatisation

L'IA peut automatiser les tâches chronophages, libérant ainsi les équipes de sécurité pour qu'elles se concentrent sur des objectifs stratégiques et des incidents complexes de cybersécurité.

Réduction des erreurs humaines

En automatisant les tâches de routine, telles que le triage des alertes et le suivi, l’IA réduit le risque d’erreurs humaines, améliorant ainsi l’efficacité et la précision des opérations de cybersécurité.

Scalabilité améliorée

L'intelligence artificielle améliore considérablement la scalabilité en automatisant les tâches fastidieuses, en traitant de vastes quantités de données et en apprenant continuellement à s'adapter aux menaces évolutives.

Les équipes de cybersécurité utilisent l'IA pour un large éventail de types de menaces, y compris la détection du phishing, la prévention de la fraude et la sécurité des réseaux.

Détection des malwares et du phishing

Les systèmes propulsés par l'IA peuvent détecter les logiciels malveillants et les tentatives de phishing plus efficacement que les méthodes traditionnelles, surtout lorsqu'il s'agit de menaces nouvelles ou en évolution (en particulier, les menaces propulsées par l'IA). Grâce à des capacités telles que la détection des anomalies, l'analyse contextuelle et comportementale, et l'intelligence prédictive, l'IA peut identifier et atténuer les attaques plus rapidement et apprendre à distinguer entre les activités légitimes et malveillantes, minimisant ainsi les faux positifs qui peuvent perturber les workflows de sécurité.

Sécurité aux points de terminaison

L’IA peut améliorer la sécurité des points de terminaison en étudiant le contexte, l’environnement et les comportements associés à des appareils spécifiques, et en identifiant les anomalies et les comportements inhabituels. L’IA est particulièrement efficace pour détecter les vulnérabilités zero-day, ou les attaques potentielles basées sur des vulnérabilités qui ne sont pas encore connues des équipes de sécurité.

Sécurité réseau et cloud

L'IA est parfaitement adaptée à la sécurité des réseaux et du cloud en raison des grandes quantités de données impliquées. Il aide à détecter les anomalies et les menaces, ainsi qu'à éviter la fatigue due aux alertes. L'IA analyse de vastes quantités de données et ajuste dynamiquement les politiques de sécurité et les contrôles d'accès sur la base d'évaluations des menaces en temps réel dans une seule et même interface.

Prévention de la fraude

L'IA peut être utilisée pour détecter des activités frauduleuses, telles que l'usurpation d'identité, la fraude aux paiements et la prise de contrôle de comptes. À l’instar d’autres applications de cybersécurité, l’IA peut réduire le nombre d’alertes faussement positives reçues par les équipes et contribuer à la réduction des coûts en diminuant le besoin d’enquêtes manuelles longues et en prévenant les pertes dues à la fraude et les atteintes à la réputation. L'IA peut également identifier des schémas de fraude complexes que les systèmes traditionnels basés sur des règles ont du mal à détecter.

Opérations de sécurité

La mise en œuvre à grande échelle des technologies d'IA dans pratiquement tous les aspects de la pile de sécurité aide les équipes de sécurité à travailler plus efficacement pour atténuer les menaces. L’IA offre aux praticiens de la sécurité un accès à des informations qu’ils n’auraient jamais eues autrement et transforme profondément leur travail, pour le mieux.

Les administrateurs Security, les ingénieurs et les analystes peuvent plus facilement hiérarchiser les incidents critiques, réduire la fatigue liée aux alertes et accélérer les enquêtes grâce à des renseignements sur les menaces intégrés en temps réel, un triage automatisé et des workflows améliorés par LLM. En automatisant de nombreuses tâches chronophages et fastidieuses, les équipes de sécurité peuvent désormais se concentrer sur les priorités qui comptent vraiment et renforcer encore plus la posture de sécurité globale de leur organisation.

Avec un nombre croissant de fournisseurs proposant leur propre produit d'IA, il peut être difficile de distinguer l'artificiel de l'intelligent.

La première étape consiste à comprendre dans quelle mesure l'offre d'IA aidera votre équipe et votre centre d'opérations de sécurité (SOC). Commencez par répondre à ces questions :

• Dans quel domaine de votre environnement de sécurité actuel l'IA peut-elle apporter le plus de valeur ajoutée ?
• Quels risques devez-vous monitorer en fonction du ou des cas d'utilisation de l’IA que vous avez identifiés ?
• Quels sont vos objectifs spécifiques pour l'adoption de l'IA ?

Ensuite, choisissez les outils d'IA qui correspondent à vos objectifs, à vos buts, à votre paysage de sécurité et à votre infrastructure actuelle, en veillant à ce que votre équipe de sécurité puisse soutenir ses nouvelles charges de travail. Enfin, assurez-vous de la qualité et de la confidentialité des données, du respect des réglementations et de la sécurité.

Certains fournisseurs proposent une aide pour passer des systèmes existants aux produits basés sur l'IA. Ici aussi, l’IA s’avère utile dans le processus de migration, en aidant à migrer les règles de détection héritées et à intégrer des types de données personnalisés en quelques minutes, des tâches qui prenaient traditionnellement des jours ou des mois aux administrateurs de la sécurité. Elastic réduit le temps et l'expertise nécessaires pour changer de SIEM grâce à des fonctionnalités d'IA telles que l'importation automatique et la migration automatique. L'assistant Elastic AI aide à réduire la courbe d'apprentissage pour les analystes de sécurité et les administrateurs grâce à des suggestions de workflow guidées et à la conversion de requêtes complexes.

Les analyses de sécurité d’Elastic Security pilotées par l’IA, construites sur la Search AI Platform et incluant RAG, se distinguent par leurs fonctionnalités d’IA de pointe :

• Automatic Migration offre un flux de travail piloté par l’IA pour migrer les règles de détection SIEM héritées vers Elastic Security.
• Attack Discovery évalue de manière holistique les alertes entrantes pour révéler les attaques en progression et guide les analystes à les arrêter.
• L'importation automatique crée des intégrations de données personnalisées en quelques minutes, y compris à partir de n'importe quelle API REST.
• Elastic AI Assistant renforce les équipes de sécurité en leur fournissant des conseils contextuels sur le triage des alertes, la réponse aux incidents, les tâches administratives, et plus encore.

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