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

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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.

Que l'on adopte une approche technique ou non, la cybersécurité reste une mer inexplorée de préoccupations personnelles et organisationnelles. L'arrivée de technologies avancées a donné naissance au domaine de l'intelligence artificielle et de la cybersécurité. En explorant les divers principes de la cybersécurité, l'arrivée de l'IA est opportune, productive et constitue également une menace en soi.

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 ? L'intelligence artificielle repose largement sur les données, mais la disponibilité des données ne signifie pas que les solutions d'IA sont inévitables.

Une agrégation de technologies d'IA telles que le traitement du langage naturel, l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond et les règles métier aura un impact significatif sur toutes les procédures du cycle de vie du développement de solutions de sécurité, en aidant les concepteurs de sécurité à créer de meilleures ou de moins bonnes solutions. Comme dans d'autres régions de la technologie, l'IA va perturber la façon dont les solutions de cybersécurité sont développées et consommées. 

L'arrivée des technologies d'IA sera-t-elle utile aux opérations de cybersécurité ? La réponse est oui et non, oui dans la mesure où peu de criminels ont une expertise en IA. La combinaison des technologies d'IA est utilisée pour construire des algorithmes d'apprentissage automatique, une sécurité complexe et une base de connaissances avancée. Différentes organisations utilisent une combinaison d'infrastructures de sécurité anciennes et modernes, et il est difficile de passer à travers ce mélange. Non, avec les technologies émergentes, l'IA en cybersécurité nécessitera un investissement massif en temps et en ressources, des algorithmes durables doivent être développés pour gérer les applications émergentes et le paysage changeant des menaces de sécurité. Il sera difficile de développer des solutions d'IA complètes dans le domaine de la cybersécurité, la disparité et l'incohérence des données dans la formation des ensembles de données, la composition des algorithmes et les tests étant des domaines critiques.

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.

La cybersécurité connaît une croissance rapide et le besoin de meilleures solutions n'a jamais été aussi grand. Les technologies et les applications de nouvelle génération, qui peuvent se comporter davantage comme des humains, apparaissent progressivement. Par conséquent, une meilleure compréhension de ces technologies est nécessaire, que ce soit dans le cycle de vie du développement logiciel ou dans les solutions de sécurité pour les applications.

Si l'on considère que l'apprentissage automatique profond et les réseaux neuronaux sont la base d'une IA plus forte, leur application et leur combinaison avec les technologies d'IA existantes telles que la représentation des connaissances, le traitement automatique des langues, les moteurs de raisonnement, la vision et les technologies vocales renforceront l'IA. Pour développer et maintenir une infrastructure d'IA, les organisations ont besoin d'une grande quantité de ressources telles que la mémoire, les données appropriées et la puissance de calcul. De même, les solutions d'IA sont formées à partir de différents ensembles de données d'apprentissage, d'ensembles de données assortis de codes non malveillants et malveillants, et d'autres anomalies. L'acquisition de tous ces ensembles de données fiables et précises est coûteuse et prend beaucoup de temps, ce que toutes les organisations ne peuvent se permettre. En outre, les pirates peuvent également déployer leur IA pour tester et améliorer leurs logiciels malveillants afin de battre tout système d'IA existant. En réalité, un logiciel malveillant à l'épreuve de l'IA peut être extrêmement dévastateur car il peut être entraîné à partir des outils de sécurité IA existants et créer des attaques plus précoces pour pénétrer les solutions de cybersécurité conventionnelles, y compris les solutions renforcées par l'IA.

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.


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À propos de l'auteur

Robert Mungai est formateur et praticien en cybersécurité, IA, Big Data, C, Python et science des données à l'Institute of Professional Software Engineers (IPSE), au Kenya. Il est agriculteur, auteur et brasseur amateur.

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