Transformer la Cybersécurité grâce au Machine Learning
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Monter en compétences
 Publié le 
22/9/2021

Transformer la Cybersécurité grâce au Machine Learning

Comment le Machine Learning se met au service de la cybersécurité ? Les cyberattaques sont toujours aussi nombreuses et dangereuses qu'aujourd'hui. En effet les entreprises ont compris l'importance de la cybersécurité et mettent désormais en place des mesures plus poussées, afin de mieux se protéger. Faire appel au Machine Learning pour lutter contre ces attaques est une solution plus qu'efficace permettant de prévenir, identifier et repousser plus rapidement ces menaces. Se former à une bonne formation en cybersécurité vous permettra de maîtriser les bonnes pratiques pour parvenir à détecter les failles d'un système d'information et se défendre face aux cyberattaques.

Les menaces qui pèsent sur les entreprises sont aujourd'hui de plus en plus grandes. Les cybercriminels mettent continuellement au point de nouvelles techniques plus avancées pour parvenir à leurs fins et arrivent souvent à contourner les dispositifs de sécurité les plus élaborés. Le recours à l'intelligence artificielle, et particulièrement au Machine Learning, est alors devenu une solution à envisager, en complément des systèmes traditionnels de détection et de réponse. Cette solution permet de prévenir, identifier et repousser de façon plus sûre, efficace et rapide les menaces. Mais comment le Machine Learning peut-il réellement transformer la cybersécurité ?

Qu'est-ce que le Machine Learning ?

Sous-domaine de l'intelligence artificielle, le Machine Learning concerne les méthodes mises en place permettant à une machine d'évoluer par un processus systématique. Cette capacité lui permet alors de remplir des tâches difficiles ou de résoudre certaines problématiques sans qu'elle ait besoin d'être programmée à cette fin.

Le Machine Learning consiste donc à concevoir une machine capable d'apprendre, à partir d'un nombre conséquent de données, à analyser et prendre des décisions de façon autonome. Pour cela, il est nécessaire de lui fournir un grand nombre d'exemples pour s'entraîner. Le robot pourra alors s'adapter à de nouvelles situations, voire les anticiper en tirant des enseignements des exemples précédents.

Toute la puissance du Machine Learning provient alors de la capacité des programmes informatiques à s'améliorer grâce à l'apprentissage et l'expérience. Ses résultats s'affinent au fil du temps, afin de pouvoir apporter des réponses à des questions complexes, s'adapter à de nouvelles situations, voire les anticiper. Le logiciel pourra alors faire des prédictions, des recommandations et des prises de décisions. Il est possible de suivre une formation cybersécurité pour maîtriser l'utilisation du Machine Learning adaptée à ce domaine.

Définition Machine Learning
Définition du Machine Learning

Quels sont les éléments du Machine Learning qui sont utiles à une analyse Cybersécurité ?

Face à l'importance grandissante des menaces, les entreprises et les grands organismes doivent s'adapter et évoluer. La lutte contre la cybercriminalité leur coûte chaque année de plus en plus cher. Même si la majorité des entreprises françaises mettent la cybersécurité au rang de priorité, il faut aux outils actuels environ 13 heures pour pouvoir détecter les menaces et y répondre. Heureusement, la mise en place de logiciels combinés à l'apprentissage automatique constitue aujourd'hui une solution proactive à cette problématique.

Le Machine Learning constitue alors une solution à privilégier. Imitant le style d'apprentissage des humains, les logiciels peuvent en effet assurer de nombreuses fonctions utiles, en particulier pour traiter de nombreuses données. Cette technologie est notamment très intéressante en matière de cybersécurité, grâce à ses différentes caractéristiques.

Synthèse des possibilités

Un programme entraîné sur la base du Machine Learning peut synthétiser toutes les possibilités futures à partir des leçons tirées de données antérieures. Cette caractéristique du Machine Learning se concentre sur les similarités d'une action ou de l'état d'un système à une situation antérieure (on parle de patterns). Elle peut être utilisée pour analyser les points faibles du système d'une entreprise.

Prévision prédictive

Il s'agit sans doute de la fonctionnalité la plus utile et la plus répandue du Machine Learning en matière de cybersécurité. En évaluant les données existantes, l'outil est en mesure de prévoir les résultats potentiels. Cette fonctionnalité peut être utilisée pour mettre en place des modèles de menace, prévenir les fraudes et se protéger contre les vols de données.

Classification des données

L'outil utilise des règles prédéfinies pour classer les données dans différentes catégories. Il peut également mettre dans un fichier dédié les données inhabituelles et pouvant présenter des risques. Il peut aussi fournir des recommandations d'actions aux équipes en fonction des dernières décisions prises.

Qu'est-ce que ces caractéristiques du Machine Learning apportent à l'analyse Cybersécurité ?

Les solutions basées sur le Machine Learning représentent à ce jour les options les plus abouties en matière d'intelligence artificielle pour des utilisations à des fins de sécurité. Elles constituent une aide indispensable pour les humains, confrontés à la mission de traiter un très grand nombre de données, entraînant à la fois fatigue et lassitude. Les différentes caractéristiques du Machine Learning peuvent être utilisées à différentes fins en matière de cybersécurité.

Classification et conformité des données

De nombreuses entreprises sont amenées quotidiennement à traiter un grand nombre de données de leurs utilisateurs et clients. Leur traitement (collecte et gestion) doit se faire conformément à la réglementation en place, à savoir le RGPD (Règlement général sur la protection des données). Leur non-respect peut valoir à une entreprise des amendes, mais peut aussi entamer sérieusement sa réputation.

La classification des données est un excellent moyen de distinguer les données permettant d'identifier les utilisateurs et celles qui sont anonymes.

Profils de sécurité

En optant pour une sécurité orientée Machine Learning, il est également possible de créer des profils utilisateurs sur le réseau basés sur les comportements des collaborateurs. L'outil utilisé peut par la suite détecter facilement les comportements inhabituels et qualifier les utilisateurs non autorisés.

Profils de performances du système

Un système de sécurité orienté Machine Learning permet en outre de faire un état des lieux du mode d'utilisation normal des ordinateurs et du réseau en général. Un transfert inhabituel d'un grand volume de données peut alors être considéré comme une activité potentiellement malveillante.

Machine Learning et Cybersécurité
Qu'apportent les caractéristiques du Machine Learning à l'analyse Cybersécurité ?

Les nombreux avantages de la sécurité orientée Machine Learning

Le Machine Learning constitue un atout majeur pour détecter et traiter les possibles attaques. Il apporte à ce titre un grand nombre d'avantages au sein des organisations.

Détection de nouvelles attaques

De nouveaux types d'attaques toujours plus sophistiqués voient régulièrement le jour. D'autres, comme le vol de données, peuvent passer facilement inaperçus. Le Machine Learning permet ainsi d'analyser les symptômes des attaques menées précédemment afin de prédire efficacement les nouvelles menaces, même celles qui peuvent passer sous les radars des équipes informatiques.

Cette technologie est très efficace pour ce faire, sachant que la plupart des cyberattaques sont développées à partir de structures et de codes sources d'attaques antérieures.

Gain de temps et efficacité

Grâce à la capacité des logiciels à gérer les menaces seuls, les équipes peuvent se consacrer à d'autres tâches à plus haute valeur ajoutée. Cela permet de profiter d'un gain de temps considérable, au vu du nombre très important et croissant des données à analyser et des cyberattaques récurrentes, mais aussi en évitant la configuration individuelle des différents terminaux de l'entreprise.

Un système basé sur l'intelligence artificielle et le Machine Learning peut exécuter et répéter les tâches de configuration et traiter les failles de sécurité rapidement et sans erreur.

Face à un nombre abondant d'alertes, la prise de décision peut également être ralentie ou faussée. La technologie orientée Machine Learning permet d'aborder ces problématiques de façon proactive, pour ne pas se heurter à un manque de personnel, d'expertise ou encore de temps.

Limiter les erreurs humaines

L'erreur humaine est un facteur à ne pas négliger et pouvant compromettre la cybersécurité d'un organisme ou d'une entreprise. Or, une configuration système peut être très difficile à gérer. En plus des tâches de support et de mise à jour quotidiennes, les équipes doivent garantir la compatibilité des systèmes avec les dernières infrastructures et réaliser de longs processus d'évaluation de sécurité.

L'utilisation d'une technologie orientée Machine Learning est une solution idéale pour limiter ce type de déconvenues, 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 employée peut prévenir les équipes des menaces détectées et effectuer des recommandations pour leur traitement.

Un délai de réponse optimisé

S'il fallait auparavant aux cybercriminels des semaines avant de pouvoir lancer une attaque, aujourd'hui, une demi-heure peut suffire. Le délai de réponse est ainsi un facteur essentiel dans l'efficacité du système de cybersécurité. Or, la réponse humaine peut être trop lente, laissant aux hackers ou aux malwares le temps de réaliser leurs méfaits.

Les outils utilisant le Machine Learning peuvent extraire les données d'attaques précédentes afin de les analyser et agir de manière préventive dans le futur. Les rapports simplifiés fournis à l'équipe de sécurité permettent à cette dernière de prendre plus facilement les décisions, tout en apportant des recommandations utiles.

Un système de sécurité sur-mesure

Optimiser le système de sécurité d'une entreprise peut en demander beaucoup à l'équipe, pouvant manquer de qualifications pour s'adapter aux normes actuelles et aux nouvelles menaces. Pour ne pas se heurter à un manque d'efficacité, se tourner vers les outils orientés Machine Learning permet de mettre en pratique presque instantanément de nouvelles exigences pour un système de sécurité parfaitement adapté et aux normes.

avantages sécurité orientée Machine Learning
Les avantages de la sécurité orientée Machine Learning


Quels sont les technologies utiles et les métiers émergents de la double expertise Cybersécurité et Data ?

Le Machine Learning permet aux organisations de distinguer les comportements normaux et anormaux en entraînant les logiciels avec des modèles prédictifs et les données passées. Ils sont aptes à détecter de façon plus rapide et efficace les menaces et à y remédier en temps réel.

Les technologies utiles

Différentes technologies issues du Machine Learning peuvent être utiles et sont actuellement utilisées en matière de cybersécurité.

Anti-spam

Le Machine Learning réalise des filtres plus intelligents, afin de mettre directement les mails indésirables dans la catégorie dédiée.

Biométrie

Cette technologie améliore également la précision des outils d'identification comme les scanners d'empreintes digitales, de visages et d'iris. Elle permet également d'obtenir des informations comportementales, toujours dans le but d'améliorer la sécurité.

Détection des menaces

Le Machine Learning détecte plus rapidement les différentes formes de menaces et de virus, afin de les repousser en temps réel.

Traitement du langage naturel

L'intelligence artificielle peut connaître les dernières menaces en matière de cybersécurité, les méthodes de piratage et les stratégies de prévention en s'appuyant sur les articles de recherche sur le web, entre autres.

Détection des bots

Les logiciels de Machine Learning ont la capacité de détecter les comportements inhabituels propres aux bots, comparés à ceux des utilisateurs humains, afin de réduire les menaces.

Détection des failles de sécurité sur un site web ou une application

Il est également possible, grâce au Machine Learning, de connaître les potentielles vulnérabilités d'un site web ou d'une application. Des simulations d'attaques peuvent être réalisées pour détecter les failles de sécurité et y remédier.

Détection des down

L'indisponibilité ou l'inaccessibilité d'un site ou d'une application peut être très préjudiciable pour une activité. Le Machine Learning permet également de détecter tout changement inhabituel afin d'anticiper les down avant qu'ils ne surviennent.

Confiance zéro

Le Machine Learning permet également de passer au crible différents éléments comme les connexions utilisateurs, leurs adresses IP, leurs localisations… afin d'écarter tout risque.

Les métiers émergents

Le Machine Learning permet de limiter le nombre du personnel dédié à la cybersécurité de l'entreprise, optimisant ainsi ses coûts. Mais doté de créativité et d'un esprit critique essentiels, l'humain est toujours au centre de la cybersécurité.

Le secteur a d'ailleurs plus que jamais besoin d'experts en matière d'intelligence artificielle et de Machine Learning, afin de travailler sur ce type de programmation. Il est en effet nécessaire de non seulement développer la sécurité orientée Machine Learning, mais également de l'entretenir et de l'adapter dans certains cas. C'est pourquoi le nombre d'offres d'emploi va augmenter de 37% par an d'ici 2022d'après le Bureau of Labor Statistics des États-Unis.

Malheureusement, encore peu de personnes sont qualifiées dans ce domaine et capables de répondre à la demande à l'heure actuelle en matière de postes tels qu'analyste cybersécurité ou cryptographe.

métiers émergents en cybersécurité
Les métiers émergents en Cybersécurité


Comment se former à ce langage ?

Au vu des enjeux et des menaces, les organisations doivent non seulement investir dans des technologies plus performantes pour avoir une longueur d'avance, mais également des équipes capables d'utiliser et d'entretenir ces infrastructures.

Aujourd'hui, il est possible de suivre une formation cybersécurité pour pouvoir protéger efficacement une infrastructure Data. Ce type de formation permet d'acquérir les techniques d'analyste en cybersécurité et de maîtriser les bonnes pratiques pour parvenir à détecter les failles d'un système d'information et se défendre face à des cyberattaques.

Une formation data offre également l'occasion d'acquérir de hautes compétences pour mener des investigations de données massives et d'anticipation des menaces, mais aussi comprendre et manipuler les différents algorithmes d'apprentissage artificiel. Au terme de la formation Machine Learning, l'apprenant pourra comprendre, utiliser et développer les nouvelles méthodes de détection d'anomalies à base de Machine Learning. Ce sont aujourd'hui des compétences très recherchées au sein des entreprises.

En conclusion, le Machine Learning est devenu un complément incontournable à l'arsenal de dispositifs de sécurité mis en place au sein des différentes organisations. Il n'a pas vocation à remplacer l'être humain, mais l'aide de manière efficiente sur des tâches particulièrement longues et difficiles.

Si vous souhaitez acquérir les compétences en cybersécurité, n'hésitez pas à regarder la formation Cybersécurité que Jedha Bootcamp propose.

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Marina Kia
Écrit par
Marina Kia
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Content & Event Manager
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