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L’Automatisation et l’Intelligence Artificielle: vers un travail cybersécurisé

Juin 2023

L’évolution du travail est fortement influencée par la technologie. Le travail à distance, l’automatisation, l’IA et la transformation numérique continueront probablement de façonner la façon dont nous travaillons. À mesure que la nature du travail change, l’apprentissage continu et le développement des compétences deviendront de plus en plus importants.

L’automatisation et l’intelligence artificielle joueront des rôles significatifs dans notre travail, prenant en charge les tâches banales et permettant aux humains de se concentrer sur la résolution de problèmes complexes, la créativité et les relations interpersonnelles. À mesure que nous intégrons davantage l’IA dans nos processus de travail, garantir la sécurité des systèmes d’IA eux-mêmes deviendra crucial. Les attaques sur l’IA et la manipulation des systèmes d’IA deviendront probablement des préoccupations majeures en matière de cybersécurité.

L’automatisation et l’intelligence artificielle (IA) sont deux technologies qui ont un impact majeur sur l’avenir de notre travail.

Quelques précisions sur ces deux termes:

L’automatisation est l’utilisation de la technologie pour effectuer des tâches avec une assistance humaine réduite. L’automatisation peut être appliquée à de nombreux domaines, tels que la fabrication, le service client, l’analyse de données, et plus encore. Elle contribue à améliorer l’efficacité, à réduire les erreurs et à libérer les humains pour qu’ils puissent effectuer des tâches plus complexes nécessitant réflexion critique et créativité.

Les différentes automatisations:

  1. Automatisation des processus robotisés (Robotic Process Automation ou RPA): le RPA consiste à utiliser des robots logiciels, ou “bots”, pour automatiser les tâches de routine. Ces bots peuvent interagir avec des systèmes et des logiciels comme un travailleur humain, automatisant des tâches répétitives comme la saisie de données ou le traitement des factures.
  2. Automatisation industrielle : elle implique l’utilisation de systèmes de contrôle, tels que des ordinateurs ou des robots, et des technologies de l’information pour gérer différents processus et machines dans une industrie pour remplacer un être humain.
  3. Automatisation des processus métier (Business Process Automation ou BPA): le BPA est l’utilisation de la technologie pour automatiser des tâches quotidiennes répétitives. Il accélère la manière dont le travail est effectué en acheminant l’information à la bonne personne au bon moment grâce à des règles et des actions définies par l’utilisateur.

L’intelligence artificielle (IA) fait référence à la simulation des processus d’intelligence humaine par des machines, en particulier les systèmes informatiques. Cela comprend l’apprentissage (l’acquisition d’informations et de règles pour utiliser l’information), le raisonnement (l’utilisation des règles pour parvenir à des conclusions approximatives ou définitives) et l’autocorrection.

Les différentes IA:

  1. Machine Learning (ML) : sous-ensemble de l’IA, le machine Learning, ou apprentissage automatique, implique des algorithmes qui s’améliorent grâce à l’expérience. Dans un contexte commercial, l’apprentissage automatique peut être utilisé pour des tâches comme la prédiction du comportement du client, la détection de la fraude et la personnalisation des campagnes de marketing.
  2. Natural Language Processing (NLP) : cela implique que les ordinateurs interagissent avec le langage humain. Il est utilisé dans des applications comme les assistants vocaux, les services de traduction et les chatbots.
  3. Computer Vision : c’est la capacité des machines à ‘voir’ ou à interpréter les données visuelles. Il est utilisé dans des applications comme la reconnaissance faciale, l’analyse d’images médicales et les véhicules autonomes.

L’automatisation et l’IA peuvent considérablement augmenter l’efficacité et la productivité, mais elles suscitent également des préoccupations quant à la mutation des emplois dus à l’automatisation et aux considérations éthiques autour de la prise de décision par l’IA. Ainsi, un défi clé pour l’avenir est de trouver des moyens d’exploiter ces technologies d’une manière qui profite à la société dans son ensemble.

L’automatisation et l’intelligence artificielle (IA) peuvent avoir un impact significatif sur la cybersécurité, à la fois positivement et potentiellement de manière difficile.

Voici quelques points clés à considérer…

Impacts positifs:

  1. Détection et réponse aux menaces: L’IA peut être utilisée pour détecter les menaces et y répondre automatiquement en temps réel. En analysant les modèles et les comportements, l’IA peut identifier une activité inhabituelle qui pourrait indiquer une violation de la sécurité. Une fois qu’une menace potentielle est identifiée, les systèmes automatisés peuvent réagir immédiatement pour atténuer les dégâts.
  2. Analytique prédictive: Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent analyser les données historiques pour prédire les incidents de sécurité futurs. Cela peut permettre aux organisations de prendre des mesures proactives pour se protéger.
  3. Automatisation des tâches routinières: De nombreuses tâches routinières de cybersécurité, comme le patching de logiciels ou le scan de vulnérabilités, peuvent être automatisées. Cela peut libérer du temps pour que les professionnels de la cybersécurité se concentrent sur des tâches plus complexes.
  4. Détection de phishing: L’IA peut être utilisée pour identifier les emails de phishing basés sur leur contenu, leur structure, et d’autres caractéristiques. Cela peut aider à protéger les utilisateurs de l’une des menaces de cybersécurité les plus courantes.

Défis:

  1. IA adversaire: tout comme les organisations peuvent utiliser l’IA pour améliorer leur cybersécurité, les attaquants peuvent utiliser l’IA pour mener des attaques plus sophistiquées. Par exemple, ils pourraient utiliser l’IA pour automatiser les attaques de phishing, créer des deepfakes plus convaincants, ou trouver des vulnérabilités dans les logiciels.
  2. Sécurité du modèle IA: les modèles d’IA eux-mêmes peuvent être la cible d’attaques. Par exemple, les attaquants pourraient essayer de manipuler les données sur lesquelles un modèle d’IA est formé (une attaque “d’empoisonnement”) afin d’influencer ses sorties.
  3. Biais de l’IA et prise de décision: si les systèmes d’IA sont utilisés pour prendre des décisions de sécurité importantes, les biais dans ces systèmes pourraient conduire à des résultats injustes ou néfastes. Il est également important de s’assurer que les processus de prise de décision des systèmes d’IA sont transparents et peuvent être compris par les humains.
  4. Complexité de l’automatisation: Si l’automatisation peut réduire la charge de travail des professionnels de la cybersécurité humaine, elle introduit également une complexité supplémentaire dans le système. Cette complexité peut créer de nouveaux points de défaillance ou de vulnérabilités potentiels que les attaquants pourraient exploiter.

Bien que l’automatisation et l’IA aient le potentiel pour améliorer considérablement la cybersécurité, elles introduisent également de nouveaux défis qui devront être gérés. Cela souligne l’importance d’adopter une approche réfléchie et stratégique dans la mise en œuvre de ces technologies.

Construire une résilience en matière de cybersécurité face à la croissance de l’automatisation et de l’adoption de l’IA est une tâche complexe.

Voici quelques étapes que les entreprises peuvent envisager:

  1. Un cadre de cybersécurité: mettez en place un cadre de cybersécurité qui s’aligne sur les normes mondiales telles que celles du National Institute of Standards and Technology (NIST), de l’Organisation internationale de normalisation (ISO), ou du Cybersecurity Framework du Center for Internet Security (CIS). Ces cadres aident à identifier, protéger, détecter, répondre et récupérer des incidents de cybersécurité.
  2. Évaluation régulière des vulnérabilités et tests de pénétration: scannez régulièrement votre système pour détecter les vulnérabilités, et effectuez des tests de pénétration pour comprendre comment ces vulnérabilités pourraient être exploitées. Assurez-vous d’inclure l’IA et les systèmes automatisés dans ces évaluations.
  3. Sécurité par conception (Secure-by-design): assurez-vous que la sécurité fait partie intégrante du processus de conception lors du développement ou de la mise en œuvre de systèmes d’IA ou automatisés. Cela comprend la garantie de la sécurité des modèles d’IA, l’utilisation de pratiques de codage sécurisées, et la prise de mesures pour minimiser l’impact potentiel du biais de l’IA.
  4. Plan de réponse aux incidents: ayez un plan de réponse aux incidents détaillé en place pour gérer toute violation ou attaque. Cela devrait inclure des étapes pour contenir l’incident, évaluer les dommages, restaurer les opérations, et informer toutes les parties affectées.
  5. Formation continue des employés: il est crucial de s’assurer que tous les employés comprennent les risques de cybersécurité et les meilleures pratiques pour les prévenir. Cela comprend la formation sur la détection des emails de phishing, la sécurité des mots de passe, et les protocoles de sécurité lorsque l’on travaille à distance.
  6. Mises à jour régulières et gestion des correctifs: maintenez tous les systèmes, y compris les applications d’IA, à jour avec les derniers correctifs et mises à jour de sécurité.
  7. Redondance et récupération après sinistre: mettez en place une redondance pour les systèmes critiques et ayez un plan de récupération après sinistre. Cela peut aider à minimiser l’impact d’un incident de sécurité sur les opérations commerciales.
  8. Protection des données et confidentialité: assurez-vous de vous conformer à toutes les réglementations pertinentes en matière de protection des données et de confidentialité. Cela comprend la compréhension de la manière dont les systèmes d’IA traitent les données personnelles, et les mesures pour protéger ces données.
  9. Collaboration avec d’autres organisations: les menaces de cybersécurité évoluent constamment, et aucune organisation n’est protégée par nature. Collaborer avec d’autres organisations de votre secteur, participer à des plateformes de partage d’informations, et travailler avec des agences ou institutions peut aider à rester à jour des menaces émergentes.
  10. Implication d’experts: la cybersécurité est un domaine complexe, et la plupart des organisations bénéficieront de l’engagement avec des experts externes. Cela peut inclure l’embauche d’un consultant en cybersécurité, travailler avec un fournisseur de services de sécurité gérés, ou faire réaliser un audit de cybersécurité par une tierce partie.

Être résilient face au risque cyber signifie être préparé pour les cybermenaces, être capable de leur résister, et avoir la capacité de se rétablir rapidement, en maintenant les opérations commerciales et en minimisant les dommages financiers et de réputation. C’est plus que simplement de la cybersécurité (prévenir les attaques), il s’agit de gérer et d’atténuer les risques associés à l’exploitation dans un monde numérique.

SOURCES:

Harvard Business Review: Tomas Chamorro-Premuzic, May 03,2023 https://hbr.org/2023/05/human-error-drives-most-cyber-incidents-could-ai-help

World Economic Forum: On the Agenda: Cathy Li, May 26,2023 https://www.weforum.org/agenda/2023/05/ai-regulatory-gap-plus-other-ai-stories-to-read-this-month/

Forbes: Hari Ravichandran, March 15,2023

https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2023/03/15/how-ai-is-disrupting-and-transforming-the-cybersecurity-landscape/?sh=540a92984683

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