De l’attaque à la défense : le double visage de l’IA en cybersécurité
Pour le grand public, l’intelligence artificielle semble avoir émergé avec l’arrivée de ChatGPT. Pourtant, dans le domaine de l’informatique, des outils de sécurité exploitant le « machine learning » sont utilisés depuis bien plus longtemps. Ces systèmes reposaient, jusqu’à récemment, essentiellement sur une surveillance fondée sur des règles prédéfinies et sur l’identification de menaces déjà connues.
Aujourd’hui, la démocratisation de l’IA donne lieu à des attaques désormais plus furtives et automatisées. En matière de cybersécurité, l’IA agit à la fois comme catalyseur de menaces de nouvelle génération et comme fondement des systèmes de défense les plus avancés. Face à cette dualité, les entreprises n’ont d’autre choix que d’adopter une posture proactive et stratégiquement accompagnée.
L’IA, une arme de cyberattaque massive
Des attaques toujours plus intelligentes
Les cybercriminels ne se contentent plus d’exploiter des failles techniques. Ils mobilisent désormais l’IA pour rendre leurs attaques plus ciblées et adaptatives. Grâce à l’automatisation et à la capacité de traitement à grande échelle, ces attaques peuvent être déployées massivement tout en conservant un haut degré de personnalisation, ce qui complique leur détection. Parmi les techniques les plus courantes, on retrouve :
- Le phishing augmenté via des e-mails frauduleux adaptés au contexte de la cible (langue, fonction, niveau hiérarchique, historique de l’entreprise).
- Le Deepfake qui repose sur des vidéos et des messages audios imitant à la perfection un dirigeant ou un collaborateur.
- Ou encore les attaques « zero-day » assistées par l’IA, rendues possibles grâce à l’analyse automatisée de code à la recherche de vulnérabilités encore inconnues. Une fois détectées, ces failles peuvent être exploitées en un temps record, bien avant que des correctifs ne soient disponibles.
L’industrialisation des techniques de hacking
Le phénomène est encore plus préoccupant du fait de l’industrialisation du hacking. Ces technologies sont désormais à la portée d’un public élargi. Des modèles de génération de malwares et de scripts de phishing sont disponibles en ligne, parfois via des plateformes no-code. En raison d’un niveau technique requis en forte diminution, le nombre des attaques explose.
Une IA défensive pour automatiser les réponses
Contrairement aux approches traditionnelles qui reposent principalement sur la reconnaissance de signatures (c’est-à-dire l’identification de codes malveillants déjà connus), l’IA permet désormais de détecter des menaces plus sophistiquées, comme les virus polymorphes, en s’appuyant sur l’analyse comportementale.
Dans un contexte où chaque minute compte, intégrer le « machine learning » à la défense réduit considérablement les temps de détection et de réponse. Ceci est possible grâce à :
- Une analyse en temps réel des logs,
- Une priorisation automatique des incidents,
- Des réactions orchestrées (blocage IP, déconnexion d’un terminal, mise en quarantaine d’un fichier, etc).
L’IA pour adopter une approche fondée sur le principe du “Zero Trust”
Adopter une approche fondée sur le principe du “Zero Trust” relève le niveau de protection en supprimant tout accès par défaut. L’IA s’intègre alors dans une architecture où chaque action est conditionnée par l’identité de l’utilisateur, le contexte opérationnel et le comportement, pour une défense plus granulaire et réactive.
Sur le plan humain, la sensibilisation et l’acculturation des équipes constituent un levier incontournable de la stratégie de prévention. Chaque collaborateur doit être en mesure d’identifier les nouvelles formes de menaces, notamment celles issues de l’ingénierie sociale, telles que les deepfakes ou les tentatives de phishing sophistiquées.
L’accompagnement de 3S2I
3S2I accompagne les organisations dans leur transition vers une cybersécurité augmentée par l’intelligence artificielle, structurée autour de trois axes majeurs :
- Audit et conseil pour évaluer la maturité du SI face aux nouvelles menaces, cartographier les zones de vulnérabilité et établir une feuille de route.
- Supervision externalisée hybride qui combine supervision humaine et supervision par l’IA en temps réel.
- Déploiement de systèmes de détection comportementale, d’automatisation des réponses ou encore d’analyse prédictive.
Face à une IA utilisée pour contourner, tromper et infiltrer, 3S2I offre aux organisations l’opportunité de transformer cette menace potentielle en un levier de résilience numérique en vue de prédire, détecter et riposter. Pour en savoir plus, contactez-nous.