Comment l’IA est utilisée dans la cybersécurité et la cybercriminalité [une liste de contrôle]

Liste de contrôle de l’IA en cybersécurité et cybercriminalité

L’évolution rapide du paysage de la technologie de l’intelligence artificielle (IA) met une pression immense sur les entreprises pour intégrer les avancées de l’IA dans leurs processus existants. La vélocité du changement déclenchée avec la sortie de ChatGPT fin de l’année dernière crée des changements et des avancées générationnels profonds (en mettant de côté les considérations éthiques pour l’instant).

Malgré les garde-fous intégrés dans ChatGPT pour empêcher les mauvais acteurs de l’utiliser à des fins malveillantes, des rapports sur son utilisation pour rédiger des emails de phishing, écrire du code malveillant, et plus encore ont fait surface peu de temps après l’annonce en novembre. Par exemple, selon une recherche de Blackberry, 51% des décideurs informatiques pensent qu’il y aura une cyberattaque réussie attribuée à ChatGPT dans l’année, et 95% pensent que les gouvernements ont une responsabilité de réglementer des technologies avancées comme ChatGPT. En même temps, le potentiel d’utiliser l’IA pour le bien de l’univers cybernétique est tout aussi grand. L’IA peut automatiser les tâches, raccourcir les temps de réponse aux incidents, détecter les cyberattaques plus rapidement, et rationaliser DevSecOps, pour ne nommer que quelques-uns des cas d’utilisation.

Le pionnier de la cybersécurité Richard Stiennon a abordé ces sujets et d’autres dans un récent épisode de Kitecast. Stiennon est le principal analyste de recherche chez IT-Harvest, une entreprise d’analyse basée sur les données et est membre du conseil d’administration de diverses organisations.

6 façons dont l’IA renforce la cybersécurité

Même avant l’annonce transformative de ChatGPT en novembre dernier, l’IA était déjà un facteur de changement dans le domaine de la cybersécurité. Aujourd’hui, les systèmes de cybersécurité activés par l’IA offrent des capacités avancées telles que la détection et la réponse automatisées aux menaces, l’analyse prédictive et la surveillance en temps réel. Maintenant, avec la sortie de ChatGPT et Google Bard, l’IA est sollicitée par les professionnels de la cybersécurité pour encore plus d’améliorations et d’accélération. Voici quelques-unes des façons les plus marquantes dont l’IA est utilisée dans le domaine de la cybersécurité:

IA dans la détection des menaces

Les solutions traditionnelles de cybersécurité, telles que les pare-feu, les antivirus et les systèmes de détection d’intrusion (IDS), reposent sur des règles prédéfinies pour détecter et prévenir les cyberattaques. Cependant, ces systèmes ne sont pas efficaces contre les menaces avancées qui utilisent des techniques d’attaque complexes. Les solutions de cybersécurité activées par l’IA utilisent des algorithmes d’apprentissage automatique pour analyser de grands ensembles de données et identifier des modèles d’activité suspects. Ces algorithmes peuvent détecter de nouvelles menaces inconnues en apprenant à partir des modèles et comportements d’attaque précédents. Les systèmes de détection de menaces basés sur l’IA peuvent identifier les menaces en temps réel et envoyer des alertes aux analystes de sécurité.

IA dans la gestion des vulnérabilités

La gestion des vulnérabilités est un aspect critique de la cybersécurité. L’identification des vulnérabilités dans les logiciels et les applications est essentielle pour prévenir les attaques avant qu’elles ne se produisent. Les solutions de gestion des vulnérabilités basées sur l’IA peuvent automatiquement scanner les réseaux et identifier les vulnérabilités en temps réel. Ces solutions peuvent également prioriser les vulnérabilités en fonction de leur gravité et fournir des recommandations pour leur remédiation. Cela réduit la charge de travail des analystes de sécurité et garantit que les vulnérabilités critiques sont traitées rapidement.

IA dans la réponse aux incidents

La réponse aux incidents est le processus de gestion des incidents de sécurité et de réduction de leur impact sur l’organisation. Les systèmes de réponse aux incidents habilités par l’IA peuvent automatiser l’intégralité du processus de réponse aux incidents, de la détection à la correction. Ces systèmes peuvent identifier la cause profonde de l’incident et fournir des recommandations pour la correction. Ils peuvent également contenir l’incident en isolant les systèmes affectés et en prévenant d’autres dommages.

IA dans l’analyse du comportement de l’utilisateur

L’analyse du comportement de l’utilisateur (UBA) est le processus de surveillance de l’activité des utilisateurs sur les réseaux et les systèmes pour détecter les menaces internes. Les solutions basées sur l’IA peuvent analyser de grands volumes de données utilisateur pour identifier un comportement anormal. Ces solutions peuvent détecter des activités suspectes telles que l’accès non autorisé, l’exfiltration de données et la prise de contrôle de comptes. Les solutions basées sur l’IA peuvent également identifier les menaces internes en analysant les modèles de comportement de l’utilisateur au fil du temps, améliorant ainsi l’authentification et le contrôle d’accès des utilisateurs.

IA dans la détection de fraude

Les solutions de cybersécurité habilitées par l’IA peuvent également être utilisées pour détecter et prévenir la fraude. La détection de fraude consiste à analyser de grands ensembles de données pour identifier des modèles d’activité frauduleuse. Les systèmes de détection de fraude basés sur l’IA peuvent apprendre des cas précédents et identifier de nouveaux modèles de fraude. Ces systèmes peuvent également fournir des alertes en temps réel pour prévenir l’activité frauduleuse.

IA dans les communications de contenu sensible

Les cybercriminels et les États-nations voyous comprennent la valeur du contenu sensible – y compris les informations personnellement identifiables (PII) et les informations de santé protégées (PHI), la propriété intellectuelle (PI), les documents financiers, les activités et les plans de fusion et d’acquisition, les stratégies et les plans de marketing, et plus encore – et ciblent ses différents canaux de communication avec des attaques malveillantes. Leurs attaques utilisent diverses techniques, y compris les attaques de l’homme du milieu, le vol de références et les menaces persistantes avancées, pour accéder aux communications de contenu sensible. La détection d’anomalies habilitée par l’IA analyse les activités de contenu pour repérer les anomalies comportementales qui révèlent une activité malveillante potentielle.

7 façons dont les cybercriminels et les États voyous construisent des cas d’usage de l’IA

Bien que des outils tels que ChatGPT offrent de nombreux avantages, ils posent également plusieurs risques de cybersécurité qui doivent être adressés. L’IA, dirigée par ChatGPT, pourrait être la plus grande menace pour la cybersécurité par rapport à tout ce qui a surgi. Voici quelques-unes des façons les plus préoccupantes dont l’IA peut être utilisée de manière malveillante.

Risques pour la confidentialité des données avec l’IA

L’une des implications de cybersécurité les plus importantes que l’IA pose est liée à la confidentialité des données. Comme ces outils apprennent à partir de grands ensembles de données textuelles, ils pourraient potentiellement exposer des informations sensibles sur des individus ou des organisations si elles sont formées sur des données confidentielles. Cela souligne l’importance de la protection de la confidentialité des données et de s’assurer que les modèles d’IA sont uniquement formés sur des sources de données appropriées. Pour minimiser le risque de violations de la confidentialité des données, les entreprises doivent s’assurer que le contenu sensible est correctement sécurisé. Cela comprend la mise en œuvre du chiffrement des données, des contrôles d’accès et des outils de surveillance pour prévenir l’accès non autorisé.

Risques d’ingénierie sociale de l’IA

L’ingénierie sociale est une tactique utilisée par les cybercriminels pour manipuler les individus afin qu’ils partagent des informations sensibles ou effectuent une action qui pourrait compromettre leur sécurité. Les chatbots comme ChatGPT sont particulièrement vulnérables aux attaques d’ingénierie sociale car ils s’appuient sur le traitement du langage naturel (NLP) pour communiquer avec les utilisateurs. Les cybercriminels pourraient utiliser des tactiques d’ingénierie sociale pour tromper ChatGPT en révélant des informations sensibles ou en effectuant une action qui pourrait compromettre le système.

Risques de phishing de l’IA

Le phishing reste le vecteur d’attaque le plus courant selon le Rapport sur les tendances de sécurité hybride 2023 par Netwrix. Un signe significatif des tentatives de hameçonnage était autrefois l’utilisation d’une grammaire médiocre ou d’un langage incorrect. Cependant, la capacité exceptionnelle de ChatGPT à générer du contenu semblable à celui d’un humain pourrait se révéler avantageuse pour les cybercriminels cherchant à créer des courriels de hameçonnage convaincants. L’utilisation de ChatGPT ou de tout autre outil pourrait réduire considérablement le temps et l’effort nécessaires pour construire un nombre incroyable de courriels de hameçonnage, en particulier pour les pirates qui ne maîtrisent pas bien l’anglais.

Utilisation de l’IA pour la chasse aux vulnérabilités

Le processus de chasse aux vulnérabilités peut impliquer des acteurs de menaces qui tentent d’exploiter la capacité de débogage de ChatGPT afin de localiser des failles dans diverses applications et systèmes. Au lieu de s’attarder sur de nombreuses lignes de code, ces individus peuvent facilement inciter ChatGPT à dérouler le code et à trouver des défauts possibles, développant rapidement des attaques pour exploiter ces vulnérabilités.

Risques d’attaques de logiciels malveillants activés par l’IA

Un autre risque de cybersécurité associé aux outils IA est les attaques de logiciels malveillants. Les logiciels malveillants propulsés par l’IA peuvent adapter leur comportement pour échapper à la détection par les mesures de sécurité traditionnelles et peuvent également se faire passer pour des logiciels légitimes afin d’accéder à des informations sensibles. Pour prévenir les attaques de logiciels malveillants, les entreprises ont besoin d’une approche de sécurité qui utilise des couches de sécurité. Celles-ci réduisent considérablement le risque d’exploitation d’une vulnérabilité et la gravité de l’impact.

Automatisation des cyberattaques à l’aide de l’IA

Les modèles de langage IA comme ChatGPT peuvent également être utilisés pour automatiser les cyberattaques, comme le piratage automatisé ou le craquage de mots de passe. C’est une préoccupation croissante alors que les modèles IA deviennent de plus en plus sophistiqués et capables d’automatiser des tâches complexes comme celles-ci.

Problèmes de conformité et juridiques avec l’IA

Les outils IA peuvent également poser des problèmes de conformité et juridiques pour les entreprises. Selon les données partagées avec les chatbots, les entreprises peuvent être soumises à des réglementations, telles que le Règlement général sur la protection des données (RGPD ), qui leur impose de protéger la confidentialité de leurs utilisateurs. Pour se conformer à ces réglementations, les entreprises doivent mettre en place des mesures de sécurité robustes qui protègent les données des utilisateurs et garantissent qu’elles ne collectent que les données nécessaires à leurs opérations.

Minimiser les risques de cybersécurité des outils IA

Dans un effort pour devancer la concurrence, les organisations se précipitent pour mettre en œuvre des technologies d’IA telles que ChatGPT, sans interroger pleinement l’impact sur leur posture de cybersécurité.

Avec l’intégration de l’IA dans les processus d’affaires, les entreprises collectent non seulement des données provenant de sources externes mais aussi de leurs processus internes. Cependant, cela pose des risques de sécurité potentiels, car des informations sensibles de l’entreprise et des propriétés intellectuelles peuvent être menacées. Les organisations qui utilisent des processus activés par l’IA doivent établir un cadre pour garantir la sécurité, la confidentialité et la gouvernance de leurs données. Appliquer les mêmes principes et garanties qu’ils le font pour d’autres fins commerciales est vital pour éviter les dangers potentiels de l’IA.

Des entreprises comme Amazon, JPMorgan Chase, parmi beaucoup d’autres, ont interdit l’utilisation de ChatGPT par les employés en fonction du risque. Nous avons même vu ChatGPT interdit au niveau national, avec le gouvernement italien interdisant récemment l’utilisation de ChatGPT jusqu’à ce que son fabricant OpenAI réponde aux problèmes soulevés par l’autorité de protection des données de l’Italie.

Il est de la responsabilité des organisations de maintenir l’intégrité de tous les processus de données qui utilisent l’IA et de protéger les données contre les pannes de centre de données ou les attaques de ransomware. Il est crucial de protéger les données produites par l’IA contre toute utilisation abusive et de garantir la conformité avec les réglementations et les lois locales.

L’avenir de l’IA en cybersécurité

Il ne fait aucun doute que l’utilisation de l’IA en cybersécurité devenant de plus en plus répandue, des réglementations sont nécessaires pour garantir que les systèmes alimentés par l’IA sont utilisés de manière éthique et responsable.

La régulation de l’IA en ce qui concerne la cybersécurité est une question complexe qui nécessite une approche multifacette. Bien qu’il n’y ait actuellement pas de cadre réglementaire complet pour l’IA en cybersécurité, plusieurs initiatives sont en cours pour répondre aux défis juridiques et éthiques posés par les systèmes alimentés par l’IA.

Réglementation de la cybersécurité IA

Une approche pour réguler l’IA dans la cybersécurité est à travers les normes et les directives de l’industrie. Des organisations comme le National Institute of Standards and Technology (NIST) ont développé des recommandations pour la transparence, la responsabilité, et la confidentialité. Ces directives peuvent fournir un cadre pour les organisations pour développer leurs propres politiques et procédures pour l’utilisation de l’IA dans la cybersécurité.

Une autre approche pour réguler l’IA dans la cybersécurité est à travers la régulation gouvernementale. Plusieurs pays ont établi des organismes de régulation pour superviser le développement et l’utilisation de l’IA, y compris son utilisation dans la cybersécurité. Par exemple, le Règlement général sur la protection des données de l’Union européenne (GDPR) comprend des dispositions pour l’utilisation de l’IA dans le traitement des données.

Comment Kiteworks Peut Aider à Contrecarrer les Cyberattaques Activées par IA

Une façon que Kiteworks peut aider avec les cyberattaques activées par l’IA est à travers ses capacités de protection contre les menaces avancées. La plateforme utilise des algorithmes d’apprentissage automatique pour analyser le comportement de l’utilisateur et détecter les menaces potentielles, comme les attaques de phishing ou les infections par logiciels malveillants. Cela permet à Kiteworks de détecter et de prévenir les attaques qui peuvent être trop subtiles ou complexes pour que les mesures de sécurité traditionnelles puissent détecter.

En outre, Kiteworks comprend des fonctionnalités telles que l’encryption des données, contrôles d’accès, et journaux d’audit, qui peuvent aider à protéger contre les violations de données et démontrer la conformité réglementaire.

. Ces mesures de sécurité sont essentielles pour se protéger contre les attaques activées par l’IA, qui peuvent utiliser des techniques avancées comme l’ingénierie sociale ou des algorithmes d’apprentissage automatique pour accéder à du contenu sensible.

Kiteworks prend en charge l’authentification à plusieurs facteurs pour garantir que seuls les utilisateurs autorisés peuvent accéder au réseau. Cela ajoute une couche supplémentaire de sécurité pour prévenir les cyberattaques où les pirates tentent de voler les identifiants des utilisateurs.

Programmez une démonstration sur mesure de Kiteworks pour apprendre comment Kiteworks est conçu pour résister aux cyberattaques activées par l’IA aujourd’hui.

Ressources supplémentaires

• Blog Post Vos communications de contenu sensible sont-elles exposées aux cyberattaques générées par ChatGPT ?
• Rapport Gérez votre risque d’exposition à la confidentialité des données en 2023
• Webinaire 15 risques d’exposition de contenu privé que vous devez connaître
• Blog Post Guides de risque de confidentialité des données sur les communications de contenu sensible
• Résumé Apprenez comment la sécurité renforcée et les couches de sécurité minimisent le risque