Modifiant automatiquement son code et son comportement, un malware alimenté par l’Intelligence Artificielle est désormais capable de s’adapter aux infrastructures qu’il attaque, cela même au cours de la cyberattaque sans aucune intervention humaine nécessaire. L’IA change la donne en matière de hacking. Malwares, bots, phishing et ransomwares… tous les types de menaces peuvent désormais être amplifiés par l’IA, permettant ainsi aux attaquants de cibler leurs victimes à un coût réduit, tout en augmentant l’étendue et la sévérité des attaques. Avec l’IA, la pratique du social engineering est décuplée, les intrusions au sein des systèmes informatiques facilités et les attaques toujours plus rapides.
Pourtant, selon une analyse conduite par Gartner, seulement 24% des systèmes de cybersécurité des entreprises sont réellement prêts à faire face aux risques liés à l’IA. Force est de constater que l’humain seul n’est pas apte à répondre aux attaques alimentées par l’IA. Pour les contrer et y remédier, les XDR se dotent elles aussi d’IA. Prenant la forme d’algorithmes de Machine Learning et, dans les XDR les plus innovantes, de Deep Learning, l’IA augmentent les capacités de détection et réponse face aux cyberattaques de tous types, même les plus imprévisibles.
L’action du Machine et Deep Learning dans les plateformes XDR
Le Machine Learning est devenu indispensable au sein d’une XDR pour faire face aux cyberattaques générées par l’IA. En se basant sur des données préexistantes, l’algorithme de Machine Learning apprend des tâches à effectuer automatiquement, telle que la détection de fichiers malveillants. Grâce au Machine Learning, la XDR est capable d’analyser un grand nombre de données rapidement et d’y détecter des schémas inhabituels ou des anomalies qui pourraient représenter de potentielles menaces.
Toutefois, les algorithmes traditionnels de Machine Learning ont été largement dépassés par les capacités des réseaux de neurones artificiels et les éditeurs de plateformes XDR les plus avancées technologiquement utilisent d’ores et déjà du Deep Learning pour contrer les cyberattaques.
Le Deep Learning est un ensemble de techniques d’apprentissage automatique, ou Machine Learning, basé sur des réseaux de neurones profonds, qui sont capables de mener des tâches complexes avec des taux de réussite inédits. Les extraordinaires avancées des chercheurs en matière de Deep Learning, ont permis aux ingénieurs d’appliquer ces technologies dans des outils d’Intelligence Artificielle qui peuvent, désormais, apprendre de façon continue, se perfectionner et s’adapter aux changements d’environnement en autonomie, révolutionnant ainsi l’industrie en général et les plateformes de défense informatique en particulier. Les algorithmes de Deep Learning spécialisés en cybersécurité analysent de grandes quantités de données pour repérer des anomalies ou des schémas d’activités suspectes. Or, puisqu’ils peuvent apprendre en autonomie, ils sont capables de s’adapter automatiquement aux nouvelles menaces et rend la détection et les réponses aux attaques plus efficaces. Il est votre meilleur allié pour contrer les attaques d’IA avec de l’IA.
Des menaces indétectables sans IA
En cybersécurité, tout se joue sur la rapidité et la précision de la détection des menaces dans votre infrastructure.Prévenir les attaques avant qu’elles n’aient pu vous nuire devient un enjeu crucial pour votre entreprise.
Une XDR avec IA est capable d’accéder et d’analyser davantage de données qu’une XDR traditionnelle. Une plateforme XDR avec IA est en mesure d’effectuer des analyses sur toutes les couches de votre infrastructure, dont celles qui étaient jusqu’alors inaccessibles de vos analystes.
Grâce aux analyses statistiques avancées et au Machine Learning, l’IA analyse vos logs et compare les activités courantes sur votre infrastructure pour y détecter toute action inhabituelle sur l’intégralité de vos infrastructures : vos serveurs, vos postes de travail, votre réseau, etc. Par ailleurs, alors qu’une XDR traditionnelle se limite uniquement à la détection de fichiers malveillants déjà connus, une XDR dotée d’un Antivirus de Nouvelle Génération (NGAV), boosté à l’IA, arrive à détecter des fichiers malveillants inconnus.
Alors comment cela fonctionne-t-il ? Votre XDR est équipée de capteurs (physiques ou logiciels) installés sur les équipements de votre infrastructure. Ces capteurs surveillent les activités et évènements de votre parc pour détecter de possibles cyberattaques. Il existe différents types de capteurs : de réseau, de comportement, de contenu et de sécurité. La surveillance par ces capteurs se fait en continu. Dans le cadre d’une XDR avec IA, les capteurs sont pré-entrainés à reconnaître toute anomalie dans les données qu’ils collectent. Si une anomalie est détectée, les capteurs remontent immédiatement l’information vers la XDR. Dans les XDR les plus performantes, les informations sont envoyées dans un datalake qui nourrit les algorithmes de Deep Learning, étudient ces comportements, et enfin détectent toute possible menace.
Accélération des réponses aux attaques avec l’analyse d’IA
Lors d’une cyberattaque, un ransomware paralyse plus de 500 appareils par minute. Pour pouvoir contrer des attaques aussi sévères, vos réponses doivent être automatisées et soutenues par l’IA. L’enjeu principal étant d’automatiser la réponse et de faciliter le travail des équipes SOC avec la XDR, afin d’accélérer les processus.
Pour répondre plus rapidement aux attaques, les modèles de Deep Learning spécialisés dans votre XDR apportent de meilleures informations contextuelles à vos équipes et les aident à analyser toutes les données, activités et évènements de votre parc informatique. En effet, un des points majeurs de ralentissement des opérations lors d’attaques sont la grande quantité d’alertes que vos analystes doivent monitorer et traiter. Accélérer le traitement de ces alertes signifie considérablement réduire le temps de réponse aux cyberattaques.
Par ailleurs, effectuant les analyses plus rapidement qu’un humain, l’IA est en mesure de prédire les cyberattaques à venir et d’en identifier les mécanismes pour en déterminer l’origine. Mais, les capacités d’une XDR avec IA vont désormais plus loin en matière d’analyse, puisque la XDR peut aussi automatiquement prioriser les alertes, afin que vos équipes se concentrent immédiatement sur les alertes les plus critiques.
À côté de cela, un moyen additionnel, préconisé par Gartner, pour gagner en efficacité dans vos réponses aux attaques est l’utilisation d’un SOAR. Intégré à votre XDR, un SOAR orchestre toutes vos solutions de sécurité lors d’une cyberattaque, pour que vous n’ayez pas à vous occuper de chacune séparément. Lorsqu’il est combiné à l’IA, le SOAR prend en charge une partie du travail de vos analystes, en activant la remédiation selon les conditions du playbook ou encore automatisant leurs tâches les plus répétitives. Ces dernières sont généralement sans grande plus-value (création et remplissage des tickets, par exemple) et ralentissaient jusqu’alors vos équipes dans leurs remédiations.