Qu’est-ce que le Machine Learning en cybersécurité ?  

Définition du Machine Learning 

Le Machine Learning est une technologie d’intelligence artificielle permettant aux machines d’apprendre sans avoir été au préalablement programmées spécifiquement à cet effet.  

À partir d’un nombre conséquent de données, les machines arrivent alors à analyser et à prendre des décisions de façon autonome. Pour cela, il est nécessaire de leur fournir un grand nombre d’exemples pour s’entraîner. Les machines pourront alors s’adapter à de nouvelles situations, voire les anticiper en tirant des enseignements des modèles précédents. Les logiciels pourront quant à eux faire des prédictions, des recommandations et des prises de décisions. 

L’utilisation du Machine Learning en cybersécurité 

Pour faire face aux cyberattaques de plus en plus nombreuses, les experts en sécurité sont à la recherche d’outils capables de détecter et de traiter les cyber risques. En effet, un de leurs plus grands défis est d’anticiper les attaques de demain et d’y faire face. Pour y arriver, beaucoup utilisent l’intelligence artificielle en cybersécurité et plus particulièrement le Machine Learning.

C’est parce qu’il est aujourd’hui possible d’analyser les attaques menées par des humains et d’en déterminer les signes d’infection, qu’il y a de très fortes probabilités de pouvoir prédire les attaques futures. Grâce à son apprentissage automatique, le Machine Learning est donc capable d’apprendre et de déterminer des prédictions. Ce système de détection de menaces devient alors un complément aux outils existants afin d’apporter une meilleure protection pour les entreprises.  

Pourquoi le Machine Learning est important dans la cybersécurité ? 

Avantages du Machine Learning en cybersécurité 

Le Machine Learning constitue un atout majeur pour détecter et traiter les possibles attaques. Il apporte un grand nombre d’avantages au sein des organisations et de leur système d’information.  

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Le gain de temps et d’efficacité 

Grâce à la capacité des logiciels à être autonomes, les équipes peuvent se focaliser sur d’autres tâches à plus haute valeur ajoutée. Cela permet aux collaborateurs de profiter d’un gain de temps considérable, au vu du nombre très important de cybermenaces.  

La limitation des erreurs humaines 

L’erreur humaine est un facteur à ne pas négliger puisqu’il peut compromettre la cybersécurité d’une entreprise. Or, une configuration système n’est pas toujours simple à gérer. Les équipes doivent garantir la compatibilité des systèmes d’information avec les dernières infrastructures et réaliser de longs processus d’évaluation de sécurité. 

L’utilisation du Machine Learning est une solution idéale pour aider les équipes, en permettant d’identifier et de résoudre rapidement les problèmes, tout en limitant les risques d’erreurs. En plus d’automatiser le processus, la technologie peut les prévenir des menaces détectées et proposer des recommandations pour leur traitement. 

Le système de sécurité sur-mesure 

Optimiser le système de sécurité d’une entreprise peut demander beaucoup d’effort aux équipes, qui peuvent manquer de qualifications pour s’adapter aux normes actuelles et aux nouvelles menaces. Pour ne pas être face à un manque d’efficacité, les outils orientés Machine Learning permettent de mettre en pratique presque instantanément de nouvelles exigences pour un système de sécurité parfaitement adapté et aux normes.

Détecter de nouvelles attaques  

De nouveaux types d’attaques voient régulièrement le jour. D’autres, comme le vol de données, passent facilement inaperçus. Le Machine Learning permet ainsi d’analyser les caractéristiques des attaques précédentes afin de prédire efficacement les nouvelles menaces, même les plus discrètes. Cette technologie est très efficace puisque la plupart des cyberattaques sont développées à partir de structures et de codes sources d’attaques antérieures. De plus, le Machine Learning permet d’éviter les Deep Fake en toute sérénité.  

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Exemples d’utilisation du machine learning en cybersécurité 

Pour mieux comprendre, voici quelques exemples de l’utilisation du Machine Learning dans le domaine de la cybersécurité : 

Profils de sécurité des comportements utilisateurs 

En configurant des profils personnalisés sur le personnel à partir des comportements utilisateurs, la sécurité peut être adaptée à votre organisation. Ce modèle peut ensuite établir à quoi peut ressembler un utilisateur non autorisé, à partir des anomalies d’un comportement anormal par exemple. Avec l’exposition des résultats possibles des potentiels comportements utilisateurs non autorisés, la sécurité orientée Machine Learning peut suggérer des recommandations pour réduire les espaces exposés. 

Profils de sécurité des performances système 

Comme pour les comportements utilisateurs, un profil de diagnostic personnalisé des performances de votre ordinateur dans son ensemble peut être compilé s’il est sain. La surveillance du processeur et l’utilisation de la mémoire, de même que les caractéristiques telle que l’utilisation élevée de données Internet peuvent indiquer une activité malveillante. Néanmoins, certains utilisateurs peuvent régulièrement utiliser de hauts volumes de données via des vidéoconférences ou des téléchargements fréquents de fichiers multimédias volumineux. Si on sait à quoi ressemblent généralement les performances normales d’un système, on peut établir ce à quoi elles ne doivent pas ressembler, tout comme les règles de comportement utilisateur mentionnées précédemment. 

Blocage des robots basés sur le comportement 

L’activité des robots peut épuiser la bande passante entrante des sites web. C’est notamment le cas pour les sites qui dépendent du trafic Internet comme les sites avec des vitrines d’e-commerce dédiées sans emplacement physique. Les utilisateurs authentiques peuvent se heurter à une lenteur entraînant une perte de trafic et d’opportunités commerciales. 

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En classifiant cette activité, les outils de sécurité Machine Learning peuvent bloquer les robots, quels que soient les outils utilisés, comme les réseaux privés virtuels qui peuvent les rendre anonymes. Les points de données comportementaux sur les parties malveillantes peuvent aider un outil de sécurité Machine Learning à former des modèles prédictifs autour de ce comportement et à empêcher de manière préventive les nouvelles adresses web d’afficher la même activité. 

Comment Mailinblack utilise le Machine Learning en cybersécurité ?  

Grâce à son algorithme de pointe basé sur l’intelligence artificielle, Mailinblack utilise quotidiennement le Deep Learning et le Machine Learning pour protéger ses 18 000 clients. Son IA est tout d’abord utilisée dans Protect, la solution de protection de messagerie, puisque au travers de sa technologie de filtrage, elle extrait le contenu des emails et les catégorise en fonction de deux critères : leur légitimité et leur productivité. Elle est également utilisée dans Cyber Coach, la solution d’entrainement et de sensibilisation des collaborateurs aux cyberattaques, puisqu’elle entraine vos collaborateurs en continu sans intervention de votre part et adapte l’entrainement en fonction de leur cyber-vulnérabilité. Que vous soyez une PME ou une GE, optez pour les solutions Mailinblack et renforcez la sécurité de votre organisation. 

Quelle est la différence entre Machine Learning et intelligence artificielle ?  

Si l’intelligence artificielle est un concept visant à reproduire le comportement humain, le Machine Learning n’est qu’une méthode pour atteindre la création d’une intelligence artificielle, tout comme le Deep Learning. Ainsi, l’IA n’est possible qu’avec l’usage de plusieurs méthodes, dont le Machine Learning. 

Le Machine Learning est donc une sous-branche du domaine de l’IA permettant à celle-ci d’apprendre par elle-même.  

Les cybercriminels utilisent-ils le Machine Learning ?  

Les cybercriminels et les hackers utilisent de plus en plus le Machine Learning pour découvrir des mots de passe plus rapidement et créer des malwares capables de se dissimuler. Ces attaques d’un nouveau genre sont même capables de s’adapter automatiquement aux mesures de sécurité. 

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