L’apprentissage automatique (ML – machine learning) est une technologie puissante qui peut aider les professionnels de la cybersécurité à détecter et à prévenir les cyberattaques, ainsi qu’à automatiser et optimiser les opérations de sécurité. Mais le ML n’est pas une solution miracle qui peut résoudre tous les problèmes de cybersécurité. En fait, le ML comporte son propre ensemble de défis qui doivent être relevés afin de tirer parti de son plein potentiel.

Dans cet article, nous explorerons certains des principaux défis de l’apprentissage automatique pour la cybersécurité et comment ils peuvent être surmontés.

| | Qu’est-ce que l’apprentissage automatique et comment est-il utilisé dans la cybersécurité ?

L’apprentissage automatique est un sous-ensemble de l’intelligence artificielle (IA) et fait référence au processus consistant à enseigner aux algorithmes à apprendre des modèles à partir de données existantes afin de faire des prédictions sur de nouvelles données. Le ML peut être utilisé pour diverses tâches en cybersécurité, telles que :

Détection des menaces à un stade précoce : le ML peut trier des millions de fichiers et identifier ceux qui sont potentiellement dangereux, tels que les logiciels malveillants, les ransomwares, les e-mails de phishing, etc. Le ML peut également détecter les comportements inhabituels ou anormaux sur les réseaux, les appareils ou les utilisateurs, et alerter les équipes de sécurité avant qu’une attaque ne s’aggrave.
Découvrir les vulnérabilités du réseau : le ML peut simuler des cyberattaques et tester la posture de sécurité des réseaux, systèmes et applications d’une organisation. ML peut également appliquer des correctifs, des correctifs et des mises à jour pour corriger les faiblesses ou les lacunes de l’infrastructure de sécurité.
Réduction des charges de travail et des coûts informatiques : le ML peut automatiser de nombreuses tâches répétitives et banales qui nécessiteraient autrement une intervention humaine, telles que la distribution de mises à jour de sécurité, la réalisation de tests de pénétration, la surveillance des appareils, etc. Cela peut libérer du temps et des ressources pour que les équipes de sécurité puissent se concentrer sur des problèmes plus stratégiques et complexes.

| | Quels sont les défis de l’apprentissage automatique pour la cybersécurité ?

Malgré ses avantages, l’apprentissage automatique pose également certains défis aux professionnels de la cybersécurité. Voici quelques-uns de ces défis :

Qualité et quantité des données : les modèles ML s’appuient sur de grandes quantités de données pour apprendre et faire des prédictions précises. Cependant, toutes les données ne sont pas fiables ou pertinentes à des fins de cybersécurité. Par exemple, certaines données peuvent être périmées, incomplètes, inexactes ou biaisées. De plus, certaines données peuvent être rares ou difficiles à obtenir, comme les données sur les menaces nouvelles ou émergentes. Par conséquent, les équipes de sécurité doivent s’assurer qu’elles ont accès à des données de haute qualité et suffisantes pour former et tester leurs modèles ML.
Explicabilité et transparence des modèles : Les modèles d’apprentissage automatique sont souvent complexes et opaques, ce qui signifie qu’il est difficile de comprendre comment ils arrivent à leurs décisions ou à leurs prédictions. Cela peut poser un problème pour les équipes de sécurité qui doivent justifier leurs actions ou fournir des preuves de leurs conclusions. Par exemple, si un modèle ML signale un fichier comme malveillant, comment l’équipe de sécurité peut-elle vérifier qu’il ne s’agit pas d’un faux positif ? Ou si un modèle ML recommande une certaine réponse à une attaque, comment l’équipe de sécurité peut-elle évaluer son efficacité ou ses effets secondaires potentiels ? Par conséquent, les équipes de sécurité doivent s’assurer qu’elles ont une visibilité sur la logique et le raisonnement de leurs modèles de ML, et qu’elles peuvent expliquer leurs résultats aux parties prenantes.
Robustesse et résilience des modèles : les modèles ML ne sont pas à l’abri des attaques elles-mêmes. En fait, les acteurs malveillants peuvent exploiter les faiblesses ou les limites des modèles de ML pour échapper à la détection ou manipuler leur comportement. Par exemple, les adversaires peuvent utiliser des techniques telles que l’empoisonnement, l’évasion ou des exemples contradictoires pour corrompre les données utilisées par les modèles ML, modifier leurs sorties ou les inciter à faire des prédictions erronées. Donc
Les équipes de sécurité doivent s’assurer qu’elles disposent de mécanismes pour protéger leurs modèles ML contre la falsification ou le sabotage.

| | Comment surmonter ces défis?

Pour surmonter ces défis en matière d’apprentissage automatique pour la cybersécurité, les équipes de sécurité doivent adopter les meilleures pratiques et les outils qui peuvent les aider à :

Collecter et organiser des données pertinentes et de haute qualité pour leurs modèles ML
Valider et vérifier les performances et la précision de leurs modèles ML
Expliquer et interpréter les décisions et les prédictions de leurs modèles ML
Surveillez et mettez à jour régulièrement leurs modèles ML
Sécurisez et défendez leurs modèles ML contre les attaques

Heureusement, de nombreuses entreprises ouvrent la voie avec des solutions innovantes qui tirent parti de l’apprentissage automatique pour la cybersécurité. Certaines de ces entreprises sont:

CrowdStrike : CrowdStrike est une plate-forme de cybersécurité cloud native qui utilise l’apprentissage automatique pour fournir des services de protection des terminaux, de renseignements sur les menaces, de réponse aux incidents et de chasse aux menaces.
- Exabeam : Exabeam est une plateforme d’analyse de sécurité qui utilise l’apprentissage automatique pour fournir des solutions d’analyse du comportement des utilisateurs et des entités (UEBA), d’automatisation et de réponse à l’orchestration de la sécurité (SOAR) et de sécurité cloud.
- Built In : Built In (Intégré) est un site Web qui relie les professionnels de la technologie aux entreprises technologiques. Il fournit également des articles et des ressources sur divers sujets liés à la technologie et à l’innovation, y compris l’apprentissage automatique et la cybersécurité.
- Microsoft : Microsoft est un géant de la technologie qui propose une large gamme de produits et services, notamment Windows, Office, Azure, etc. Il utilise également l’apprentissage automatique pour améliorer ses solutions de sécurité, telles que Windows Defender, Microsoft 365 Defender et Azure Sentinel.

L’apprentissage automatique a de nombreuses applications dans une variété de domaines. Voici quelques exemples de domaines dans lesquels l’apprentissage automatique est utilisé :

Vision par ordinateur : les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent être utilisés pour reconnaître des objets, des personnes et d’autres éléments dans des images et des vidéos. Par exemple, la reconnaissance faciale, la reconnaissance optique de caractères, les voitures autonomes, etc.
- Traitement du langage naturel : Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent être utilisés pour comprendre et générer un langage naturel, tel que le texte ou la parole. Par exemple, la traduction linguistique, l’analyse des sentiments, les chatbots, la reconnaissance vocale, etc.
- Systèmes de recommandation : les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent être utilisés pour fournir des recommandations personnalisées aux utilisateurs en fonction de leurs préférences, de leur comportement ou de leur contexte. Par exemple, des suggestions de produits, des recommandations de films, des flux d’actualités, etc.
- Détection d’anomalies : les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent être utilisés pour identifier les valeurs aberrantes ou les modèles anormaux dans les données qui peuvent indiquer une fraude, des erreurs ou une activité malveillante. Par exemple, détection de fraude par carte de crédit, détection d’intrusion réseau, diagnostic médical, etc.
- Maintenance prédictive : les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent être utilisés pour surveiller l’état et les performances des machines ou des systèmes et prédire quand ils peuvent avoir besoin de maintenance ou de réparation. Par exemple, la surveillance de l’état des moteurs d’avion, la gestion du réseau intelligent, etc.
- Robotique : Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent être utilisés pour contrôler les actions et les mouvements des robots ou des machines qui peuvent interagir avec leur environnement. Par exemple, la navigation, la manipulation, la coordination, etc. des robots.

Ce ne sont là que quelques-unes des applications de l’apprentissage automatique. Il existe de nombreux autres domaines et problèmes où l’apprentissage automatique peut être appliqué pour résoudre des défis du monde réel.

Sources

Machine Learning – Applications – GeeksforGeeks. https://www.geeksforgeeks.org/machine-learning-introduction/
L’apprentissage automatique, expliqué | MIT Sloan. https://mitsloan.mit.edu/ideas-made-to-matter/machine-learning-explained
Qu’est-ce que le Machine Learning ? | IBM. https://www.ibm.com/topics/machine-learning
Top 10+ des applications impressionnantes de l’apprentissage automatique | Formé aux données. https://www.datatrained.com/post/application-of-machine-learning/
Machine Learning – Applications – GeeksforGeeks. https://www.geeksforgeeks.org/machine-learning-introduction/

| | Conclusion

L’apprentissage automatique est une technologie précieuse qui peut aider les professionnels de la cybersécurité à améliorer leur posture et leurs opérations de sécurité. Cependant, l’apprentissage automatique comporte également ses propres défis qui doivent être relevés afin d’exploiter pleinement son potentiel. En suivant les meilleures pratiques et en utilisant les bons outils et solutions, les équipes de sécurité peuvent surmonter ces défis et tirer parti efficacement de l’apprentissage automatique pour la cybersécurité.