10 cas d'usage de l'IA en cybersécurité et exemples concrets

• L'AI accélère la remédiation en priorisant les expositions sur la base d'un contexte conscient des risques, de sorte que vos équipes de sécurité se concentrent sur les expositions les plus importantes plutôt que sur des détections isolées.
• L'analyse comportementale améliore la détection des menaces en identifiant les comportements à risque et les anomalies, comme les menaces internes ou les identités non humaines et les agents d'IA surprivilégiés.
• Une plateforme de gestion unifiée de l'exposition comble les gaps de visibilité grâce à l'IA pour visualiser les chemins d'attaque complexes dans les environnements hybrides, en corrélant l'infrastructure, les identités et les données dans une vue unique.

Chaque jour, vos équipes de sécurité luttent contre le risque cyber, les cybermenaces potentielles sur plusieurs fronts. Elles sécurisent les conteneurs cloud, protègent les infrastructures OT critiques, gèrent les identités des utilisateurs et conservent les assets traditionnels sur site, tout en essayant de gouverner la montée soudaine des outils d'IA non autorisés et d'assurer la sécurité de l'IA. 

C'est à cette intersection que les outils de cybersécurité traditionnels ne parviennent pas à faire le lien entre les silos de sécurité, ce qui laisse vos équipes noyées sous les alertes sans objectifs de remédiation clairs.

La cybersécurité IA comble ce gap en analysant de vastes quantités de données sur l'ensemble de votre surface d'attaque pour mettre en évidence les risques qui importent vraiment. Qu'il s'agisse de repérer une attaque basée sur l'identité se déplaçant latéralement vers les systèmes OT ou de signaler une mauvaise configuration du cloud avant que les attaquants ne puissent l'exploiter, l'IA donne à vos équipes la rapidité et le contexte nécessaires pour réduire les expositions cyber critiques. 

Explorez ces cas d'usage concrets de l'IA en cybersécurité pour voir comment l'IA renforce la sécurité dans tous les domaines :

1. Gestion des vulnérabilités

• La gestion des vulnérabilités utilise l'IA pour accélérer l'identification et la priorisation des failles de sécurité corrigibles. Les capacités d'IA générative (GenAI) peuvent ensuite recommander ou initier des actions de remédiation basées sur vos politiques de sécurité et vos meilleures pratiques, accélérant ainsi le temps de correction.
• Exemple de cas d'usage : Une société de développement de logiciels pourrait utiliser l'IA pour repérer les vulnérabilités spécifiques de son code que les attaquants sont les plus susceptibles d'exploiter, en se basant sur des données d'attaques réelles. L'IA pourrait immédiatement remédier à ces problèmes sur la base de la gouvernance et des meilleures pratiques établies en matière d'IA.

2. Gestion de l'exposition

• La gestion de l'exposition utilise l'IA pour cartographier et comprendre en continu votre empreinte numérique complète, vos assets critiques, vos chemins d'attaque, les renseignements issus de la Threat Intelligence et votre criticité métier. En analysant instantanément de grandes quantités de données provenant de diverses sources, vous pouvez utiliser l'IA pour repérer de manière proactive les failles de sécurité critiques et les voies d'attaque potentielles avant que les attaquants ne les trouvent.
• Exemple de cas d'usage : Un fournisseur d'énergie pourrait utiliser les services d'IA de sa plateforme de gestion gestion de l'exposition pour trouver les mauvaises configurations interconnectées qui pourraient mener d'un réseau informatique à des systèmes OT critiques. Grâce à ces informations, il pourrait ensuite recommander ou déclencher des actions de segmentation automatisées en fonction des besoins.

3. Sécurité du cloud

• La sécurité du cloud intègre profondément l'IA pour vous offrir une visibilité en temps réel et une protection automatisée. L'IA surveille en permanence les configurations du cloud, les flux du réseau et l'activité des utilisateurs pour détecter les anomalies et déclencher des réponses automatisées.
• Exemple de cas d'usage : Un service de streaming multimédia pourrait utiliser l'IA dans sa plateforme de sécurité cloud pour trouver et corriger instantanément une charge de travail de conteneur sensible afin qu'elle n'établisse pas de connexions sortantes vers une adresse IP suspecte, empêchant ainsi une brèche  potentielle.

4. Détection des menaces par courrier électronique

• La détection des menaces par courrier électronique est une application très répandue de l'IA en cybersécurité. L'IA aide à filtrer les tentatives de phishing et de spear phishing en analysant le ton, l'intention et les anomalies dans le comportement de l'expéditeur. Il apprend quels systèmes de messagerie sont des menaces et s'adapte en conséquence.
• Exemple de cas d'usage : Une institution financière pourrait utiliser l'IA dans sa passerelle de messagerie pour bloquer les courriels sophistiqués qui semblent provenir du PDG ou d'autres cadres afin de protéger les données sensibles des clients.

5. EDR (Endpoint Detection and Response)

• La protection des endpoints utilise l'IA pour classer les fichiers, signaler les malwares zero-day et bloquer les comportements suspects, même sans signature. De nombreuses solutions EDR utilisent l'apprentissage automatique formé sur des attaques réelles pour détecter les mouvements latéraux, l'élévation des privilèges et d'autres tactiques. Exemple de cas d'usage : Un prestataire de soins de santé pourrait utiliser un EDR alimenté par l'IA pour détecter et empêcher un acteur du ransomware de chiffrer et d'exfiltrer les données des patients. Il pourrait même revenir à son état initial, par exemple en supprimant les fichiers/contenus malveillants dans le cadre d'une attaque de ransomware à un stade précoce.

6. SIEM (Systèmes de gestion des informations et des événements) et SOAR (Systèmes d'orchestration, d'automatisation et de réponse de la sécurité)

• Dans vos SIEM et SOAR, l'IA élève vos analyses de sécurité à un niveau supérieur en mettant en lumière des corrélations entre des événements apparemment sans lien. En filtrant les faux positifs et en priorisant les anomalies qui indiquent une exploitation active, l'IA peut réduire la fatigue liée aux alertes et le temps moyen de détection. La Threat Inteligence alimentée par l'IA aide également à identifier de nouveaux indicateurs de compromission (IoC) plus rapidement que les analystes humains seuls pour une chasse aux menaces proactive.
• Exemple de cas d'usage : Le SOC d'une grande chaîne de magasins pourrait utiliser l'IA dans son SIEM pour corréler une anomalie de connexion mineure avec un transfert de données suspect, puis déclencher automatiquement un playbook SOAR pour isoler l'endpoint. Il s'agit d'un moyen plus rapide et plus efficace de détecter et d'arrêter une brèche potentielle.

7. IAM (Identity and Access Management)

• Vous verrez également de l'IA dans l'IAM, où elle applique les principes du « Zero Trust » en utilisant l'analyse comportementale pour suivre la façon dont les utilisateurs accèdent généralement aux systèmes et signaler les écarts suspects, comme les connexions à partir de zones géographiques inhabituelles ou les activités inattendues en dehors des heures de bureau.
• Exemple de cas d'usage : Une entreprise technologique pourrait utiliser l'IA dans son système IAM pour détecter un « employé » se connectant depuis un autre pays en dehors des heures de travail. Elle pourrait alors déclencher automatiquement une authentification multifactorielle pour vérifier l'identité de l'utilisateur.

8. UEBA (analyse comportementale des utilisateurs et des entités)

• L'IA améliore l'UEBA. Elle peut détecter les menaces internes en analysant les violations de politiques, les données des ressources humaines sur les performances des employés et les tentatives non autorisées d'accès aux données. En s'appuyant sur une base de référence de l'activité normale des utilisateurs, l'UEBA pilotée par l'IA peut trouver des indicateurs de comportements malveillants avant qu'ils ne causent des dommages.
• Exemple de cas d'usage : Une entreprise manufacturière pourrait utiliser l'UEBA pour signaler automatiquement un employé qui accède à des schémas de conception confidentiels dont il n'a pas besoin dans le cadre de ses fonctions. L'utilisation de l'IA pour l'UEBA aide votre équipe de sécurité à intervenir rapidement et à diminuer le risque de vol de propriété intellectuelle.

9. Sécurité du cloud

• Les environnements cloud sont dynamiques et complexes, souvent remplis d'identités non humaines et de charges de travail cloud éphémères que les outils de sécurité manuels ne peuvent pas suivre. L'IA y remédie en cartographiant en permanence les relations entre les ressources, les identités et les données du cloud afin de créer une vue unifiée de votre risque cloud. Elle applique l'Attack Path Analysis (analyse du chemin d'attaque) pour visualiser comment les acteurs de la menace pourraient exploiter des mauvaises configurations apparemment mineures, comme un compte doté de privilèges excessifs, pour atteindre des assets critiques.
• Exemple de cas d'usage : Une société de services publics pourrait utiliser l'IA pour sécuriser l'infrastructure cloud soutenant ses analyses de réseaux électriques intelligents. L'IA est capable trouver un chemin d'attaque caché où une identité de développeur tiers compromise dispose d'autorisations excessives pour accéder aux bases de données sensibles de facturation des clients et aux commandes de contrôle du réseau électrique basées sur le cloud. Elle pourrait ensuite proposer une remédiation priorisée pour verrouiller l'identité et empêcher une éventuelle attaque de la chaîne d'approvisionnement sur les infrastructures critiques.

10. Sécurité de l'OT

• Les environnements OT utilisent souvent des infrastructures anciennes, qui peuvent être trop fragiles pour un scan actif traditionnel. Lorsque vous ne pouvez pas scanner et corriger, vous pouvez vous retrouver doté d'assets invisibles et vulnérables. La cybersécurité IA peut ingérer passivement le trafic réseau pour trouver tous vos assets IT, OT, IoT, cloud et autres, et cartographier les dépendances profondes sans perturber la production. L'IA peut corréler ces données avec des informations pour créer une vue unique et unifiée des risques sur l'ensemble de votre surface d'attaque convergée.
• Exemple de cas d'usage : Une entreprise manufacturière mondiale pourrait utiliser l'IA pour sécuriser ateliers de production convergents. L'IA pourrait identifier passivement un capteur IoT voyou sur le réseau de l'entrepôt (IT) communiquant avec une ancienne station de travail ingénieur (OT) utilisant un protocole non autorisé. En visualisant ce comportement interdomaine, l'IA pourrait vous donner le contexte nécessaire pour segmenter l'appareil avant que le malware ne se propage aux chaînes de montage critiques.

Bien que ces cas d'usage de la cybersécurité par l'IA apportent une valeur spécifique, une véritable résilience découle d'une vision globale de l'ensemble de vos actifs et expositions sur toute votre surface d'attaque. Tenable One unifie cette intelligence dans une plateforme de gestion de l'exposition unique, afin que vos équipes puissent trouver, prioriser et remédier aux expositions critiques, où qu'elles se trouvent.

Maîtriser les fondamentaux de la sécurité IA: Lisez le guide « Qu'est-ce que la cybersécurité IA ? » de Tenable.