Qu’est-ce que la cybersécurité native de l’IA ?
La capacité de l'IA à gérer des analyses de données à grande échelle et à mettre en œuvre des recommandations concrètes en fait un outil potentiellement crucial pour la cybersécurité, en particulier dans le contexte d'équipes de sécurité surchargées et de menaces de sécurité internationales toujours croissantes. Cependant, le simple fait d'intégrer l'IA à des solutions de sécurité préexistantes rend difficile la distinction précise de ce dont votre équipe de sécurité bénéficiera, et encore plus difficile la visualisation du véritable potentiel de GenAI sur le terrain. Les outils de cybersécurité basés sur l’IA permettent toutefois aux responsables de la sécurité d’explorer eux-mêmes le potentiel.
Pour éviter tout battage médiatique à haut risque, commencez par la sécurité applicative de base déjà à votre disposition : à partir de là, identifiez les problèmes spécifiques qui affligent vos équipes. De cette façon, vous disposez du cadre approprié pour explorer le potentiel de GenAI, sans vous laisser emporter par le battage médiatique.
Cet article donnera un aperçu général des approches de cybersécurité natives de l'IA et expliquera comment l'Open-XDR fournit l'étape suivante.
Comment l'IA et l'apprentissage automatique améliorent la cybersécurité des entreprises
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Comment l’IA est utilisée par les attaquants
Voir comment l'IA est exploitée contre les organisations peut donner un certain aperçu de la manière dont vos outils doivent s'adapter pour conserver une couche de protection autour de vos employés, de vos bases de données et de vos réseaux.
L'une des utilisations les plus évidentes de l'IA en matière de cybersécurité concerne le phishing : alors que les victimes d'attaques pouvaient autrefois s'appuyer sur des fautes de frappe et des erreurs grammaticales pour éliminer les messages suspects, cette voie de défense a été largement coupée avec la montée en puissance des attaques. de LLM génératifs accessibles au public, qui offrent une grammaire et une orthographe parfaites gratuitement ou à faible coût. À son tour, la formation à la sensibilisation à la sécurité se heurte à une efficacité plus faible que jamais. Les modèles d’IA renforcent également les voies d’attaque non comportementales, car ils sont capables de créer et de modifier efficacement du code malveillant.
Malgré la capacité de GenAI à rendre les attaques plus efficaces, il offre également aux experts en sécurité la possibilité d'automatiser et de démocratiser des tâches auparavant fastidieuses.
Qu’est-ce qui rend l’IA si efficace pour la sécurité ?
En clair, l'IA est particulièrement bien placée pour ingérer et analyser des volumes massifs de données. Prenons l'exemple du renseignement sur les menaces : avec des centaines d'alertes par jour, provenant de logiciels et de serveurs tout aussi hétérogènes et étendus, il était autrefois considéré comme impossible pour une entreprise de suivre le rythme de ces changements rapides. Les statistiques le confirment : en 2020 – peu avant l'essor fulgurant de l'IA – il fallait en moyenne 34 jours pour déployer les correctifs critiques.
Mais désormais, la capacité de l’IA à ingérer d’aussi grandes quantités de données offre aux organisations une nouvelle approche de la gestion des vulnérabilités. Grâce à une intelligence mature des menaces automatiquement implémentable, la dépendance excessive historique à l'égard des enquêtes manuelles, du tri et des défenses renforçant la sécurité peut être supprimée, les analystes n'ayant plus besoin de passer autant de temps à parcourir physiquement les journaux et à installer des correctifs.
Comment l’IA renforce la sécurité sur le terrain
Apprentissage automatique
Traitement du langage naturel
Le traitement du langage naturel, un autre composant essentiel de l'IA, interprète le langage humain pour rationaliser l'expérience des analystes dans l'exécution des tâches et démocratiser la prise de décision en matière de sécurité au sein des équipes. La PNL peut analyser des textes provenant de diverses sources, telles que des rapports de renseignements sur les menaces, les réseaux sociaux et les forums, pour extraire des informations pertinentes sur les menaces potentielles. Cette fonctionnalité permet aux analystes de sécurité de comprendre et de répondre rapidement aux menaces émergentes sans passer au crible manuellement de grandes quantités de données. De plus, la PNL facilite une meilleure communication et une meilleure prise de décision entre les membres de l'équipe en fournissant des informations claires et exploitables dérivées de données textuelles complexes.
L'exploration de données
Prise de décision automatisée
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Parallèlement à ce processus, Stellar Cyber analyse continuellement votre propre paysage de sécurité. En collectant la télémétrie et les données de votre pile technologique de sécurité existante, vous êtes en mesure d'apporter des améliorations itératives à vos processus actuels, réduisant ainsi la charge des employés lorsqu'ils apprennent à utiliser un nouvel outil. Enfin, outre la possibilité d'évaluer les journaux, les alertes et les autorisations sur l'ensemble de votre pile technologique, Stellar est capable de répondre via ces mêmes canaux, réduisant considérablement le temps moyen de réponse.
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