Le Big Data et l’Intelligence Artificielle, deux outils très puissants au service de la cybersécurité

big data et IA

Devant un nombre croissant dattaques et de méthodes de hacking, la cybersécurité devient un domaine de plus en plus complexe. Pour aider les spécialistes informatiques en la matière à gagner un temps précieux, le Big Data et lIntelligence Artificielle représentent des armes incontournables à exploiter.

Le secteur de la cybersécurité recherche plus que jamais des talents aux multiples compétences pour faire face aux menaces. Les formations Afti-Numérique vous apportent le savoir nécessaire pour répondre aux nouveaux besoins de la cybersécurité. Divers cursus en alternance sont à votre disposition :

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Le rôle du Big Data

La collecte et l’analyse de données sont des étapes essentielles pour l’amélioration des systèmes de détection et de prédiction des cyberattaques. Pour y parvenir, le développement des différents algorithmes utilisés par l’intelligence artificielle a besoin d’autant d’informations que possible sur les potentielles attaques. Le Big Data va donc permettre de fournir les données nécessaires pour affiner et perfectionner le travail d’analyse de l’IA.

Grâce à ces algorithmes, elle est capable de repérer en un temps record des emails de phishing et autres tentatives d’intrusion. La data contribue à en augmenter la précision, ainsi que la quantité de techniques de cybermenaces identifiables.

Le rôle de lIntelligence Artificielle

L’IA va pouvoir analyser dans un laps de temps infime un très grand nombre de données pour détecter les potentielles menaces. Elle est également capable danalyser les risques de certains comportements pour prédire d’éventuelles attaques. À l’aide du machine learning, l’IA se nourrit des données pour apprendre de manière autonome à agir en fonction de la menace.

On peut noter différents apprentissages :

  • L’apprentissage supervisé se sert d’attaques qui ont déjà eu lieu pour entrainer l’IA afin d’identifier de nouvelles attaques similaires.
  • Plus couteux, l’apprentissage non supervisé favorise la détection d’anomalie par l’IA au travers de groupes de données non labellisées Il implique une importante puissance de calcul.
  • Basé sur un réseau de neurones artificiels, le deep learning combine les deux types d’apprentissages. Capable de traiter des demandes complexes, il nécessite de très puissants algorithmes.

Les applications de lIA et du Big Data

Intégration aux applications de cybersécurité :

Intégrées dans des outils comme les antivirus ou firewalls, des technologies d’intelligence artificielle réagissent aux attaques en repérant et isolant tout risque potentiel.

Intégration dans les systèmes de détection et sondes réseaux :

Au sein d’une infrastructure, l’IA permet d’avertir en cas d’anomalie et de comportement anormal du système.

Détection des comportements anormaux dans un SOC (Security opération center) :

Avec une détection en temps réel, l’IA apprend les usages habituels pour rapporter tout écart suspect.

Application de réponse sur incident :

L’IA facilite le travail des équipes en place en réalisant des tâches chronophages comme la vérification de clés de registre, le réglage des firewalls ou la réinstallation d’antivirus.

Application de renseignement sur la menace :

L’IA a pour rôle de collecter un maximum d’information sur les potentielles menaces issues de groupes de hackers et d’étudier leur mode opératoire pour ensuite mieux appréhender d’éventuelles attaques.

Application de gestion des vulnérabilités :

L’IA a pour objectif d’étudier les différentes failles d’un système et d’en évaluer les conséquences en termes de vulnérabilité.