L’IA générative : une arme à double tranchant pour la cybersécurité 

L’intelligence artificielle générative (IA générative) a révolutionné de nombreux domaines, de la création artistique à la génération de textes et d’images en passant par le développement de logiciel. Cependant, cette technologie puissante présente également des implications complexes pour la cybersécurité. Alors que l’IA générative offre des avantages significatifs en termes de détection des menaces et de renforcement de la sécurité, elle peut également être utilisée comme une arme par les attaquants. Cet article explore les deux facettes de l’IA générative dans le contexte de la cybersécurité.

Les avantages de l’IA générative en cybersécurité

Indéniablement, la technologie, particulièrement l’intelligence artificielle, est venue booster nos capacités de défenses contre les attaques cyber, grâce à des outils plus efficaces qui permettent une meilleure réactivité. C’est le cas, par exemple, de Google qui a annoncé le lancement de nouveaux outils de lutte contre les cyberattaques, alimentés par l’IA.  

Sans plus attendre, voici quelques domaines dans lesquels l’IA générative peut être bénéfique :

1. Détection des logiciels malveillants

Cette technologie peut être utilisée pour détecter les logiciels malveillants de manière plus efficace. En analysant les schémas et les comportements, les modèles génératifs peuvent identifier les signes subtils d’une attaque et les distinguer des activités normales. L’IA générative permet également d’améliorer la détection des nouvelles variantes de logiciels malveillants qui évoluent rapidement.

2. Protection contre les attaques de phishing

Malheureusement, tout le monde n’a pas l’œil américain pour détecter un e-mail frauduleux très bien fait ! 

Les attaques de phishing sont en effet devenues de plus en plus sophistiquées, rendant difficile leur détection par des méthodes traditionnelles. L’IA générative peut contribuer à cette lutte en analysant les caractéristiques des e-mails et des sites web de phishing connus pour générer des modèles qui peuvent être utilisés pour détecter les tentatives de phishing futures.

3. Renforcement de la défense contre les attaques DDoS

Sans doute, les techniques de cyberattaques sont multiples, mais celle-ci reste l’une des plus redoutées par les entreprises.  

Les attaques par déni de service distribué (DDoS) peuvent paralyser les systèmes informatiques en submergeant les serveurs de trafic. L’IA générative peut aider à anticiper et à contrer ces attaques en identifiant les schémas de trafic malveillants et en permettant une réponse rapide pour bloquer ou atténuer l’impact des attaques DDoS.

L’IA générative comme arme pour les attaquants

Comme la vie n’est pas un chemin pavé de roses, cette même technologie qui renforce nos défenses peut avoir des utilisations malveillantes. Evidemment, les cybercriminels ne vont pas passer à côté d’une telle opportunité pour se remplir les poches.  

Citons alors quelques menaces conçues par les hackers malveillants grâce à l’IA :

1. Génération de faux médias

L’IA générative peut être utilisée pour créer des faux médias, tels que des vidéos et des images manipulées, qui sont indiscernables de la réalité. Ces médias falsifiés peuvent être utilisés pour diffuser de fausses informations ou compromettre l’intégrité des individus et des organisations. Les techniques d’IA générative permettent de créer des contenus trompeurs avec une grande précision, ce qui rend difficile leur détection.  

Cette technique est baptisée « deepfake » et représente un danger croissant, entraînant diffamation et désinformation. Si l’on en croit ce récent rapport de Kasperky, ce type de trucage est l’une des tendances les plus préoccupantes. Ainsi, le nombre de spécialistes dans la création des deepfakes accroitra prochainement pour s’aligner à la forte demande. 

2. Contournement des systèmes de sécurité

La cybersécurité est une bataille sans fin, et certainement sans merci… Les attaquants peuvent utiliser l’IA générative pour créer des variantes de logiciels malveillants qui sont capables d’éviter les systèmes de détection traditionnels. En générant continuellement de nouvelles variantes, les attaquants peuvent contourner les mesures de sécurité existantes et compromettre les systèmes vulnérables. 

On en profite ici pour rappeler l’importance de la mise à jour en permanence des logiciels. Souvent les mises à jour corrigent les failles de sécurité et les bugs, en plus d’apporter de nouvelles fonctionnalités.    

3. Attaques d’ingénierie sociale sophistiquées

L’ingénierie sociale est maintenant largement accessible, renforçant la capacité des acteurs malveillants à contourner les mesures de sécurité.  

L’IA générative peut être utilisée pour automatiser les attaques d’ingénierie sociale, où les attaquants manipulent les individus pour obtenir des informations sensibles. En utilisant des chatbots basés sur l’IA générative, les attaquants peuvent simuler des interactions humaines réalistes pour tromper les utilisateurs et les inciter à divulguer des informations confidentielles. 

Gérer les risques associés à l’IA générative 

Pour faire face aux risques liés à l’IA générative en matière de cybersécurité, il est essentiel de prendre des mesures appropriées. Voici quelques stratégies clés pour gérer ces risques :

1. Développer des techniques de détection avancées

Il est crucial de continuer à développer des techniques de détection avancées qui sont capables de repérer les menaces générées par l’IA générative. Cela comprend la formation d’algorithmes d’IA pour identifier les schémas comportementaux suspects et l’analyse des modèles générés par l’IA générative elle-même.

2. Sensibilisation et formation

Une sensibilisation et une formation adéquates sont essentielles pour les utilisateurs et les professionnels de la cybersécurité afin de reconnaître les techniques utilisées par les attaquants basées sur l’IA générative. L’éducation sur les risques associés à cette technologie peut aider à réduire les vulnérabilités et à promouvoir des pratiques sécurisées en ligne.

3. Collaboration entre l’industrie, les chercheurs et les autorités

La collaboration entre ces trois acteurs est nécessaire pour partager les connaissances et les meilleures pratiques en matière de cybersécurité. Cette coopération permettra de développer des solutions efficaces pour faire face aux menaces émergentes basées sur l’IA générative. 

Conclusion 

Dans un paysage numérique en constante évolution, l’IA générative représente à la fois une opportunité et une menace pour la cybersécurité. Certes, l’IA a été orientée d’une manière à servir le bien commun de la société, mais il faut aussi se méfier du revers de la médaille.   

La vigilance passe par la prise de conscience, la sensibilisation, la formation, la collaboration et le déploiement d’outils de détection de menaces avancées.  

De nos jours, les entreprises les moins protégées sont les PME. Elles pensent, à tort, que les cybercriminels ciblent plutôt les grands comptes qui génèrent le plus grand profit. Ce n’est pas totalement faux, mais souvent les grandes entreprises sont difficiles à pénétrer, alors que les PME n’ont pas toujours les moyens pour se défendre.   

Il existe cependant des solutions simples, efficaces et accessibles aux PME. Par exemple la solution de Menaya qui agit comme un « hacker virtuel éthique » pour détecter, surveiller en permanence et prévenir les risques cyber.