Il n’y a jamais eu autant d’internautes qu’aujourd’hui, grâce à la disponibilité d’appareils dotés d’une connectivité réseau et de services en ligne. Le nombre d’internautes au Canada n’a jamais été aussi élevé et atteint 33 millions. Ce chiffre ne devrait faire qu’augmenter au cours des prochaines années. Cependant, ce nombre grandissant et l’adoption continue de services en ligne représentent des risques croissants en matière de cybersécurité, car les cybercriminels profitent de l’augmentation du nombre d’internautes et exploitent les vulnérabilités de l’infrastructure en ligne. C’est pourquoi nous avons besoin de logiciels optimisés par l’IA pour offrir une protection avancée aux internautes.
La nature de ces menaces en ligne évolue constamment, ce qui complique la surveillance du comportement des menaces et la détection de nouveaux codes malveillants par les systèmes de détection des menaces d’ancienne génération. Heureusement, les systèmes de détection des menaces, tels que les logiciels antivirus et de détection des menaces de McAfee, s’adaptent pour intégrer les derniers renseignements sur les menaces et une analyse comportementale basée sur l’intelligence artificielle (IA). Voici comment l’IA influe sur la cybersécurité et permet d’aller au-delà des méthodes traditionnelles pour protéger les internautes.
Qu’est-ce que l’IA ?
La plupart des logiciels antivirus et de détection des menaces actuels s’appuient sur une détection heuristique comportementale basée sur des modèles d’apprentissage automatique pour détecter les comportements malveillants connus. Les méthodes traditionnelles s’appuient sur l’analyse des données pour détecter les signatures ou les empreintes de menaces connues avec une précision incroyable. Toutefois, ces méthodes conventionnelles ne tiennent pas compte des nouveaux codes malveillants, également connus sous le nom de malwares zero-day, pour lesquels il n’existe pas d’informations connues. L’IA est essentielle à la cybersécurité, car elle permet aux logiciels et aux fournisseurs de sécurité d’adopter une approche plus intelligente de la détection des virus et des malwares. Contrairement aux logiciels optimisés par l’IA, les méthodes traditionnelles s’appuient uniquement sur des logiciels basés sur les signatures et sur l’analyse des données.
À l’instar du raisonnement humain, les modèles d’apprentissage automatique suivent un processus en trois étapes pour recueillir des données, les traiter et générer un résultat sous la forme d’indices de menace. Les logiciels de détection des menaces peuvent recueillir des informations à partir des renseignements sur les menaces pour comprendre les malwares connus à l’aide de ces modèles. Ils traitent ensuite ces données, les stockent et les utilisent pour tirer des conclusions, prendre des décisions et faire des prédictions. La détection heuristique comportementale exploite de multiples facettes de l’apprentissage automatique, dont l’apprentissage profond.
L’apprentissage profond utilise des réseaux neuronaux pour imiter la fonction des neurones dans le cerveau humain. Cette architecture utilise des algorithmes de validation pour recouper les données et les équations mathématiques complexes, qui appliquent une approche de raisonnement du type « si ceci, alors cela ». Elle examine ce qui s’est passé auparavant et analyse les données actuelles et prédictives pour parvenir à une conclusion. Plus les nombreuses couches de ce cadre traitent de données, plus la prédiction devient précise.
De nombreux antivirus et systèmes de détection utilisent également l’apprentissage ensembliste. Ce processus adopte une approche multicouche en appliquant plusieurs modèles d’apprentissage afin d’en créer un qui soit plus robuste et complet. L’apprentissage ensembliste peut booster les performances de détection en réduisant le nombre d’erreurs pour parvenir à des conclusions plus précises.
Par ailleurs, les logiciels de détection actuels utilisent des techniques d’apprentissage supervisé en adoptant une approche d’apprentissage par l’exemple. Ce processus vise à développer un algorithme en comprenant la relation entre une entrée donnée et le résultat souhaité.
L’apprentissage automatique n’est qu’un élément d’un cadre antivirus et de détection des menaces efficace. Un cadre approprié associe de nouveaux types de données à l’apprentissage automatique et au raisonnement cognitif pour développer un cadre analytique extrêmement avancé. Ce cadre permettra une détection, une prévention et une correction avancées des menaces.
Comment l’IA peut-elle renforcer la cybersécurité ?
Les menaces en ligne se multiplient à un rythme effréné. McAfee Labs observe en moyenne 588 malwares par minute. Ces risques existent et sont souvent exacerbés pour plusieurs raisons, l’une d’entre elles étant la complexité et la connectivité du monde actuel. Les analystes chargés de la détection des menaces sont incapables de détecter manuellement les nouveaux malwares en raison de leur volume élevé. Toutefois, l’IA peut identifier et classer les nouveaux malwares en fonction de leur comportement avant qu’ils n’aient l’occasion d’affecter les internautes. Les logiciels optimisés par l’IA peuvent également détecter les malwares ayant subi une mutation qui tentent d’échapper à la détection des systèmes antivirus d’ancienne génération.
Aujourd’hui, les appareils interconnectés sont plus nombreux et l’utilisation d’Internet fait partie de notre quotidien. Cependant, le nombre croissant d’appareils numériques élargit la surface d’attaque. En d’autres termes, les pirates informatiques ont plus de chances de compromettre un appareil et ceux qui y sont connectés.
En outre, l’utilisation des téléphones portables expose les internautes à des risques importants. Plus de 85 % de la population canadienne possède un smartphone. Les pirates informatiques remarquent l’augmentation du nombre d’utilisateurs mobiles et en profitent pour cibler les utilisateurs avec des malwares spécifiques aux appareils mobiles.
L’augmentation de la connectivité en ligne par le biais de divers appareils signifie également que davantage d’informations sont stockées et traitées en ligne. Aujourd’hui, de plus en plus de personnes confient leurs données et leur vie privée à des entreprises qui ont la responsabilité essentielle de protéger les données de leurs utilisateurs. Le fait est que toutes les entreprises ne sont pas en mesure de garantir les mesures de protection nécessaires pour tenir cette promesse, ce qui entraîne des violations de données et de la vie privée.
Compte tenu de ces risques et de la sophistication croissante du paysage en ligne, les entreprises de sécurité combinent l’IA, les renseignements sur les menaces et la science des données pour analyser et neutraliser les cybermenaces nouvelles et complexes. Une protection contre les menaces optimisée par l’IA identifie et recueille des informations sur les nouveaux malwares à l’aide de modèles d’apprentissage automatique. Cela permet aux logiciels antivirus basés sur l’IA de protéger les internautes de manière plus efficace et fiable que jamais auparavant.
Les trois principaux avantages des logiciels de détection des menaces optimisés par l’IA
L’IA relève de nombreux défis posés par la complexité et le volume croissants des malwares, ce qui la rend essentielle pour la sécurité en ligne et la protection de la vie privée. Voici les trois principales façons dont l’IA améliore la cybersécurité pour mieux protéger les internautes.
1. Détection efficace des menaces
La principale différence entre les méthodes de détection des menaces traditionnelles basées sur les signatures et les méthodes avancées optimisées par l’IA réside dans leur capacité à détecter les malwares zero-day. Le recours exclusif à l’une de ces deux méthodes ne fournit pas un niveau de protection adéquat. Toutefois, la combinaison des deux méthodes offre une meilleure probabilité de détecter plus de menaces avec une plus grande précision. En fin de compte, chaque méthode joue sur les points forts de l’autre pour obtenir un niveau de protection maximal.
2. Gestion améliorée des vulnérabilités
L’IA permet aux logiciels de détection des menaces de penser comme un pirate informatique. Elle peut aider les logiciels à identifier les vulnérabilités que les cybercriminels exploitent habituellement et à les signaler à l’utilisateur. Elle permet également aux logiciels de détection des menaces de mieux identifier les faiblesses des appareils des utilisateurs avant même qu’une menace ne se produise, contrairement aux méthodes conventionnelles. La sécurité optimisée par l’IA va plus loin que les méthodes traditionnelles pour mieux prédire ce qu’un pirate informatique considérerait comme une vulnérabilité.
3. Meilleures recommandations en matière de sécurité
L’IA peut aider les utilisateurs à comprendre les risques auxquels ils sont confrontés quotidiennement. Un logiciel de détection des menaces avancé basé sur l’IA peut fournir une solution plus prescriptive pour identifier les risques et les gérer. Une meilleure explication permet de mieux comprendre le problème. Ainsi, les utilisateurs sauront mieux comment atténuer l’incident ou la vulnérabilité à l’avenir.
Adoptez une approche plus intelligente de la sécurité
L’IA et l’apprentissage automatique ne sont qu’un élément d’un cadre de détection des menaces efficace. Un cadre de détection des menaces approprié associe de nouveaux types de données aux dernières fonctionnalités d’apprentissage automatique pour développer un cadre analytique extrêmement avancé. Ce cadre permettra une détection, une prévention et une correction améliorées des cybermenaces.
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