6 façons de prévenir le cybervol à l'aide de l'IA et de l'apprentissage automatique

L'Internet des objets et l'intelligence artificielle ont apporté une myriade d'avantages aux entreprises de presque tous les secteurs. Des chaînes d'approvisionnement rationalisées aux processus de fabrication, l'IA et l'IoT offrent des solutions pour presque tous les besoins organisationnels.

Cependant, ces technologies présentent également de nouveaux risques de cybersécurité qui n'existaient pas auparavant, car de nombreux appareils sont désormais connectés à Internet. Le risque de cybervol est l'une des principales préoccupations des organisations concernant la mise en œuvre de solutions d'IA et d'IdO.

Ces technologies introduisent davantage d'appareils auxquels les pirates peuvent accéder à distance et des logiciels qui peuvent être manipulés pour voler des informations ou de l'argent, directement ou indirectement.

Nous explorerons certaines des menaces posées par l'IA et l'apprentissage automatique, ainsi que cinq stratégies que vous pouvez utiliser pour atténuer le risque de cybervol de votre organisation à l'aide de ces technologies. Alors, commençons!

1. Prévoir les futures attaques

Lorsque vous pouvez prévoir de futures attaques, vous pouvez également les prévenir. Lorsque vous pouvez prévoir les attaques potentielles ultérieures, vous pouvez donner à votre équipe de sécurité suffisamment d'informations pour se défendre contre elles. Il existe trois façons de prévoir les attaques potentielles à l'aide de l'IA et du ML :

• Analyse du trafic réseau : ce type d'analyse examine la communication entre les appareils sur un réseau. Il peut vous aider à détecter les communications malveillantes entre les appareils qui peuvent indiquer une attaque imminente.
• Analyse des utilisateurs et du comportement : ce type d'analyse examine ce que font les utilisateurs et comment ils interagissent avec les systèmes. Il peut vous aider à détecter un comportement utilisateur anormal pouvant indiquer une attaque imminente.
• Analyse du comportement du réseau : ce type d'analyse surveille les périphériques et le trafic sur un réseau, ainsi que l'état des périphériques et des logiciels du réseau. L'analyse du comportement du réseau peut vous aider à détecter les attaques imminentes en surveillant l'état des appareils sur un réseau.

2. Mettre en œuvre l'authentification biométrique

Source des images

Authentification biométrique est un type d'identification qui utilise les caractéristiques physiques d'une personne, telles que ses empreintes digitales, son visage ou sa voix, à des fins d'identification et de vérification. Dans la plupart des cas, la biométrie l'authentification utilise des capteurs pour collecter des données, telles que des empreintes digitales ou des scans rétiniens, puis utilise un logiciel pour créer un identifiant unique.

L'authentification biométrique est un excellent moyen de prévenir le cybervol car elle ne nécessite pas l'utilisation d'un jeton ou d'un code PIN, qui peuvent être oubliés ou volés. Cependant, l'authentification biométrique n'est pas infaillible et peut être violée par un attaquant utilisant une fausse empreinte digitale ou une usurpation de voix.

3. Détection et réponse en temps réel alimentées par l'IA

Source des images

La détection et la réponse en temps réel peuvent détecter une attaque en temps réel et réagir avec une correction automatique. Vous pouvez utiliser la détection et la réponse en temps réel pour prévenir le cybervol de trois manières.

• Détection précoce des anomalies : Une détection précoce des anomalies est une approche basée sur l'analyse pour identifier les événements anormaux avant qu'ils ne deviennent des menaces de sécurité. La détection précoce des anomalies peut vous aider à prévenir le cybervol en identifiant le comportement du réseau qui indique une attaque potentielle.
• Analyse des menaces en temps réel : cette approche s'appuie sur des plateformes de gestion des informations et des événements de sécurité (SIEM) pour identifier les menaces. L'analyse des menaces en temps réel peut vous aider à prévenir le cybervol en identifiant les menaces sur le réseau.
• Découverte de données en temps réel : cette approche s'appuie sur l'exploration de données, l'apprentissage automatique et l'analyse de graphes pour vous aider à découvrir des tendances dans les données susceptibles d'indiquer une cyberattaque.

4. Numérisation massive de données par IA

L'analyse massive de données est une méthode d'analyse d'énormes volumes de données pour identifier les menaces potentielles. Pour prévenir le cybervol, vous pouvez utiliser l'analyse massive de données par IA pour rechercher des fichiers malveillants sur vos systèmes, tels que des virus ou des rançongiciels.

Vous pouvez utiliser l'analyse des données pour rechercher du code suspect, tel qu'un morceau de code qui pourrait faire partie d'un botnet ou des systèmes communiquant avec un domaine suspect. L'analyse des données peut également rechercher des données sensibles sur vos systèmes, telles que des numéros de carte de crédit non cryptés.

Si vous trouvez des données malveillantes ou sensibles, vous pouvez les mettre en quarantaine ou les supprimer de vos systèmes pour éviter d'autres dommages.

5. Sécurisez vos données à l'aide de plateformes basées sur la blockchain

Une blockchain est un registre distribué qui enregistre les transactions et les actifs, tels que les contrats, immuables et auditables. La technologie Blockchain est souvent associée à des crypto-monnaies, telles que Bitcoin et Ethereum, qui utilisent la technologie pour suivre et sécuriser leurs transactions.

Il est également utilisé dans d'autres industries, telles que la santé et l'aviation. La technologie Blockchain offre un moyen robuste et sécurisé de stocker et de partager des données. Cela a conduit au développement de plates-formes d'apprentissage automatique basées sur l'IA qui utilisent la technologie blockchain pour stocker et partager des données entre les utilisateurs en toute sécurité.

Source des images

Ces plates-formes pilotées par l'IA utilisent un réseau décentralisé pour distribuer les données sur plusieurs nœuds afin de garantir que les données sont sécurisées et non stockées sur un serveur central. Les données sont également cryptées pour se protéger contre les attaques malveillantes.

6. Scanner de vulnérabilité basé sur l'apprentissage automatique

Un scanner de vulnérabilité basé sur l'apprentissage automatique est un outil de sécurité piloté par l'IA qui analyse vos systèmes pour détecter les vulnérabilités, telles que les ports réseau non sécurisés ou une politique de mot de passe faible, et recommande des actions correctives.

Un scanner de vulnérabilité est essentiel à toute stratégie de sécurité car il vous aide à identifier et à résoudre les problèmes avant qu'ils ne deviennent une menace pour la sécurité. Un scanner de vulnérabilité peut empêcher le cybervol en identifiant les vulnérabilités de vos systèmes et en fournissant des recommandations sur la façon de les corriger.

Il peut également être utilisé pour identifier si vos données sont à risque, et si c'est le cas, il peut recommander des moyens de les sécuriser. Les scanners de vulnérabilité peuvent également identifier les menaces dans vos données, telles que les URL malveillantes. Si un analyseur de vulnérabilité détecte des menaces dans vos données, il peut fournir des recommandations pour les corriger. Par exemple, il peut fournir une règle pour empêcher les URL malveillantes d'entrer dans votre réseau.

Conclusion

Il est indéniable que la cybercriminalité est en augmentation. Le nombre d'attaques et l'ampleur des dommages qu'elles causent continuent d'augmenter à mesure que de plus en plus d'entreprises adoptent la technologie. Cependant, l'IA et l'apprentissage automatique aident à combattre cette menace en détectant les comportements anormaux avant qu'ils ne deviennent une menace pour la sécurité.