La mise à jour des solutions de cybersécurité existantes et l'application de toutes les couches de sécurité applicables possibles ne garantissent pas que vos données sont à l'épreuve des violations. Vous devez bénéficier du solide soutien de technologies avancées, qui peuvent vous aider à faciliter la tâche des professionnels de la sécurité. Il est donc logique que vous utilisiez l’IA pour lutter contre la cybercriminalité. Grâce à la mise en place de l’IA, de nombreuses entreprises ont réalisé des gains financiers et gagné du temps tout en augmentant leur efficacité et leur productivité dans l’ensemble de l’entreprise.
De plus, les analystes commerciaux et technologiques s’attendent à de solides applications de l’IA et du ML pour lutter contre la cybercriminalité. Cela signifie que les RSSI et les professionnels de la sécurité devront rapidement se mettre au courant du déploiement de solutions d’IA pour lutter contre la cybercriminalité.
Voici 6 façons dont l’IA peut vous aider à lutter contre la cybercriminalité.
Détection automatisée
Associée à l'apprentissage automatique, l'IA peut vous aider à identifier rapidement les menaces et à trouver des liens entre les risques potentiels, éliminant ainsi les erreurs humaines du processus. Grâce au ML, l’IA peut désormais s’adapter et apprendre de l’expérience et des modèles plutôt que des causes et des effets. En fait, aujourd’hui, le ML a permis aux machines de s’auto-apprendre. Cela signifie qu’ils peuvent créer des modèles de reconnaissance de formes au lieu d’attendre que les humains les développent. L’IA est formée pour traiter de grandes quantités de données et peut facilement exploiter le raisonnement pour déterminer divers risques, par exemple des adresses suspectes, des fichiers étranges, etc., avant de prendre les mesures appropriées.
Détection des anomalies
L’IA améliore considérablement le temps nécessaire pour identifier les problèmes suspects sur les sites Web. Ainsi, les développeurs exploitent aujourd’hui l’IA pour identifier les personnes mal intentionnées sur les sites. Ce processus est appelé détection d’anomalies et a plusieurs utilisations, la cybersécurité étant en tête de liste. En fonction de vos techniques d'intelligence artificielle, le programme peut analyser des tonnes de visiteurs et les catégoriser en fonction de leur niveau de menace et de leur comportement en quelques secondes seulement.
Meilleur suivi et analyse
L'IA vous offre une plus grande visibilité au sein de leur environnement de sécurité. Et vous donne également la possibilité de devancer les menaces. Une technologie bien conçue, basée sur l’IA, peut déterminer si votre organisation est ou non attaquée. Ces données vous aideront à leur tour à prendre les mesures nécessaires pour lutter contre la cybercriminalité avant qu’une menace n’approche votre organisation.
Authentification sécurisée
Si vous possédez un site qui nécessite que les visiteurs se connectent, propose des formulaires qui nécessitent une saisie ou vous oblige à fournir une autre couche de sécurité sur le backend du site, l'IA peut améliorer le processus d'authentification avec la plus grande sécurité.
Une façon de garantir une authentification sécurisée consiste à utiliser l’identification physique, où l’IA utilise différents facteurs pour identifier une personne. Par exemple, un smartphone peut utiliser des scanners d'empreintes digitales et la reconnaissance faciale pour vous permettre de vous connecter. Le processus derrière cela implique que le programme analyse les principaux points de données sur votre visage et vos doigts pour déterminer si la connexion est authentique. En dehors de cela, l’IA peut examiner d’autres facteurs pour déterminer si un utilisateur spécifique est autorisé à se connecter à un appareil technologique. Le technicien examine la façon dont vous saisissez les touches, votre vitesse de frappe et votre taux d'erreur lors de l'orthographe de quelque chose. N'est-ce pas incroyable ?
Temps de réponse plus rapide
L’IA peut traiter d’énormes quantités d’informations non structurées pour fournir des informations plus efficaces. Quoi de plus ? Avec le ML, l’IA peut apprendre des modèles beaucoup plus rapidement. Ainsi, le temps de réponse est accéléré, ce qui permet d'arrêter plus rapidement et plus facilement les menaces avant qu'elles ne causent des problèmes. Certaines des plus grandes entreprises comme IBM et d’autres utilisent désormais les technologies cognitives et l’IA en matière de cybersécurité pour identifier rapidement les menaces et réagir en conséquence.
Cybersécurité sans erreur
Contrairement aux humains, l’IA ne se fatigue ni ne s’ennuie lorsqu’elle effectue des tâches répétitives/banales. Ainsi, le risque d’erreur humaine est considérablement réduit. Néanmoins, les humains doivent travailler avec l’IA pour obtenir de meilleurs résultats.
Il ne fait aucun doute que les humains offrent le bon sens et la rationalité qui manquent aux machines. Cependant, les applications conçues par l’IA sont de meilleurs décideurs dans diverses situations.
Conclusion
Les outils d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique pourraient grandement contribuer à lutter contre la cybercriminalité. Le rôle crucial de l’IA à l’heure actuelle est de décharger le travail des ingénieurs humains en cybersécurité, de gérer la profondeur et les détails que les humains ne peuvent pas traiter rapidement ou avec précision. Les progrès de la technologie ML signifient que les applications d’IA peuvent s’adapter automatiquement aux changements de menaces et détecter les problèmes dès qu’ils surviennent. Les exemples ci-dessus ne sont que quelques-unes des façons dont l’IA peut vous aider à gouverner et gérer la cybersécurité et à lutter contre la cybercriminalité. Et, alors que les développeurs continuent de fournir davantage de points de données aux programmes existants à mesure qu’ils créent de nouvelles formes d’IA, on peut affirmer sans se tromper que l’IA contribuera à lutter encore plus efficacement contre la cybercriminalité à l’avenir.
