L'utilisation de l'IA pour la cybersécurité : Avantages et défis

Dans le domaine de la technologie, la sécurité est une question qui est restée sensible et insaisissable.

Les experts en sécurité ont progressivement identifié les zones qu'ils considèrent comme présentant un risque plus élevé, indexé les sphères d'une menace plus importante, y compris la cartographie des sections qu'ils perçoivent comme potentiellement vulnérables. L'objectif étant de maintenir efficacement un programme de sécurité robuste et gérable.

From both technical and non-technical approach cybersecurity remains an uncharted sea of personal and organizational area of concern. The entry of advanced technologies have birthed the realm of intelligence artificielle and cybersecurity. Exploring diverse tenets of cybersecurity, the entry of AI is timely, productive and also a threat in itself.

Des protocoles de sécurité appropriés et satisfaisants doivent répondre aux exigences fondamentales de dissuasion, être simples à mettre en œuvre, difficiles à infiltrer et maintenir un niveau de confidentialité maximal. Cependant, avec l'évolution de l'IA et l'intégration du big data, la cybersécurité dérive vers un niveau technique complexe. Le défi est cependant de savoir si elle sera durable à l'avenir. Comment contribuera-t-elle à dissuader les criminels ? Sera-t-elle utilisée pour exploiter les vulnérabilités des applications existantes ou des infrastructures centrales ? Artificial intelligence relies heavily on data, but the availability of data doesn’t mean AI solutions are inevitable.

An aggregation of AI technologies like natural language processing, apprentissage machine, apprentissage profond, and business rules will have  significant impact on all procedures of the security solutions development life cycle, either helping security designers create better or worse solutions. As in other regions of technology, AI will disrupt how cybersecurity  solutions are developed and consumed. 

Will the entry of AI technologies be useful for cybersecurity operations? The answer is yes and no, yes in that not many criminals have the AI expertise. The combination of AI technologies are employed to build self learning algorithms, complex security and advanced knowledge base. Different organizations are employing a combination of old and modern security infrastructures, and this mix is hard to get through. No, with the emerging technologies, AI in cybersecurity will require massive investment in time and resources, sustainable algorithms must be developed to manage emerging applications and changing security threats landscape. It will be hard or eventually challenging to develop an all round AI solutions within the cybersecurity, data disparity and inconsistency in data-set training, algorithm composition and testing being areas that are critical.

La promesse d'une IA fiable dans le domaine de la cybersécurité est encore loin d'être réalisée efficacement. Les technologies de l'IA doivent encore acquérir pleinement le domaine de l'intelligence humaine. À mesure que de nouveaux protocoles de cybersécurité sont élaborés et que de nouvelles applications et infrastructures sont déployées, l'IA mute en générant des solutions incohérentes et peu fiables.

Cybersecurity is growing rapidly and the need for better solutions are all time high. The new generation technologies and applications that can behave more like humans are emerging progressively. As a result a greater understanding of these technologies is required either in software development life cycle or in security solutions for the applications.

Considering that deep apprentissage machine and neural networks are the basis for stronger AI; applying them to and combining them with existing  AI technologies such as knowledge representation, NLP, reasoning engines, vision, and speech technologies will strengthen AI. In order to develop and maintain  AI infrastructure, organizations would require an vast amount of resources such as memory, appropriate data, and computing power. Similarly,  AI solutions are trained through different learning data sets,  assorted data sets of non-malicious and malware codes, and other anomalies. Acquiring all of these reliable and accurate data sets  is costly and takes a longtime and not all organizations can afford. Additionally, hackers can as well deploy their AI to test and improve on their malware to beat any existing AI systems . In reality, an AI-proof malware can be exceedingly devastating as they can be trained  from existing AI security tools and create more precocious attacks to penetrate conventional cybersecurity solutions including  AI-boosted solutions.

Un autre défi notable de l'IA est qu'avec les bonnes compétences, il est facile de cloner et de reproduire l'algorithme de l'IA. Par rapport à la sécurité conventionnelle, il n'est pas simple de recréer du dur, mais toute personne disposant des connaissances nécessaires peut accéder à n'importe quel logiciel

À cet égard, l'utilisation de l'IA pour la cybersécurité est encore insaisissable, la portée des technologies de l'IA reste difficile à atteindre. Les différentes approches employées n'offrent aucune garantie de fiabilité. Les solutions d'IA peuvent être sans défense en raison d'entrées avariées qui génèrent des résultats erronés de l'apprentissage, de l'exploitation de failles, de systèmes de planification, d'attaques par empoisonnement ou de classifications par les systèmes d'apprentissage automatique. Ainsi, les technologies d'IA telles que les techniques d'apprentissage profond peuvent être trompées par de petits niveaux de bruit d'entrée conçus par un antagoniste. Ces dynamiques illustrent le fait que l'IA nécessite davantage de protection que l'organisation elle-même. Elle présente davantage de vulnérabilités qui diffèrent grandement des vulnérabilités des solutions de cybersécurité conventionnelles telles que les débordements de mémoire tampon.