L'IA dans le cyber Security: les risques de l'IA
L'intelligence artificielle (IA) améliore les outils de cybersécurité depuis des années. Par exemple, les outils d'apprentissage automatique ont rendu les logiciels de sécurité des réseaux, de lutte contre les malwares et de détection des fraudes plus performants en détectant les anomalies beaucoup plus rapidement que les êtres humains. Cependant, l'IA a également posé un risque pour la cybersécurité. Les attaques par force brute, par déni de service (DoS) et par ingénierie sociale ne sont que quelques exemples des menaces utilisant l'IA.
Les risques de l'intelligence artificielle pour la cybersécurité devraient augmenter rapidement, les outils d'intelligence artificielle devenant moins chers et plus accessibles. Par exemple, vous pouvez inciter ChatGPT à écrire un code malveillant ou une lettre d'Elon Musk demandant des dons,
Vous pouvez également utiliser un certain nombre d'outils de "deepfake" pour créer de fausses pistes audio ou de faux clips vidéo étonnamment convaincants avec très peu de données d'entraînement. Les préoccupations en matière de protection de la vie privée sont également de plus en plus nombreuses, car de plus en plus d'utilisateurs se sentent à l'aise pour partager des informations sensibles avec l'IA.
Lisez ce guide approfondi pour en savoir plus :
- Définition de l'IA.
- Risques liés à l'intelligence artificielle.
- L'IA dans la cybersécurité.
- L'IA et les risques pour la vie privée.
Qu'est-ce que l'IA : l'intelligence artificielle
L'IA, ou intelligence artificielle, désigne le développement de systèmes informatiques capables d'effectuer des tâches et de prendre des décisions qui requièrent généralement l'intelligence humaine. Elle implique la création d'algorithmes et de modèles qui permettent aux machines d'apprendre à partir de données, de reconnaître des modèles et de s'adapter à de nouvelles informations ou situations.
En termes simples, l'IA consiste à apprendre aux ordinateurs à penser et à apprendre comme des humains. Elle permet aux machines de traiter et d'analyser de grandes quantités de données, d'identifier des modèles ou des anomalies et de faire des prédictions ou de prendre des décisions sur la base de ces informations. L'IA peut être utilisée dans diverses applications, telles que la reconnaissance d'images et de la parole, le traitement du langage naturel, la robotique et la cybersécurité, pour n'en citer que quelques-unes.
Globalement, l'IA vise à imiter l'intelligence humaine pour résoudre des problèmes complexes, automatiser des tâches et améliorer l'efficacité et la précision dans différents domaines.
Apprentissage automatique et apprentissage profond
L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'IA couramment utilisé. Les algorithmes et les techniques d'apprentissage automatique permettent aux systèmes d'apprendre à partir de données et de prendre des décisions sans être explicitement programmés.
L'apprentissage profond est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle qui s'appuie sur des modèles informatiques artificiels inspirés du cerveau humain, appelés réseaux neuronaux, pour effectuer des tâches plus avancées. ChatGPT est un exemple d'IA qui utilise l'apprentissage profond pour comprendre et répondre à des messages générés par l'homme.
L'IA étroite et l'intelligence générale artificielle
Tous les types d'IA sont considérés comme des IA étroites. Leur champ d'application est limité et elles ne sont pas sensibles. Les assistants vocaux, les chatbots, les systèmes de reconnaissance d'images, les véhicules autopilotés et les modèles de maintenance sont des exemples de ce type d'IA.
L'intelligence artificielle générale (AGI) est un concept hypothétique qui fait référence à une IA consciente d'elle-même, capable d'égaler, voire de surpasser l'intelligence humaine. Alors que certains experts estiment que l'AGI ne verra le jour que dans plusieurs années, voire décennies, d'autres pensent que c'est impossible.
Qu'est-ce que l'IA générative ?
L'IA générative fait référence à un sous-ensemble de techniques d'intelligence artificielle qui impliquent la création et la génération de nouveaux contenus, tels que des images, du texte, du son ou même des vidéos. Il s'agit de former des modèles pour comprendre les modèles dans les données existantes, puis d'utiliser ces connaissances pour générer un nouveau contenu original qui ressemble aux données de formation.
Une approche populaire de l'IA générative est l'utilisation de réseaux adversaires génératifs (GAN). Les GAN se composent de deux réseaux neuronaux : un réseau générateur et un réseau discriminateur. Le réseau générateur crée un nouveau contenu, tandis que le réseau discriminateur évalue et distingue le contenu généré du contenu réel. Les deux réseaux fonctionnent de manière concurrentielle, le générateur tentant de produire un contenu que le discriminateur ne peut distinguer des données réelles.
L'IA générative a des applications dans divers domaines. Par exemple :
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Génération d'images : L'IA générative peut être utilisée pour générer des images réalistes, comme la création de visages ou de paysages photoréalistes, voire d'objets entièrement nouveaux qui n'existent pas dans le monde réel.
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Génération de texte : Les modèles génératifs peuvent être entraînés à générer des textes cohérents et pertinents sur le plan contextuel, qui peuvent être utilisés pour des tâches telles que les chatbots, la création de contenu ou la traduction.
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Génération de musique et d'audio : L'IA générative peut créer de nouvelles compositions musicales ou générer des sons et des voix réalistes.
Si l'IA générative a de nombreuses applications positives, son utilisation abusive potentielle suscite également des inquiétudes, notamment en ce qui concerne la génération de faux contenus ou de vidéos "deepfake" qui peuvent être utilisés pour tromper ou manipuler les gens. Les considérations éthiques et l'utilisation responsable de l'IA générative sont des facteurs importants pour faire face à ces risques.
Dans le domaine de la cybersécurité, l'IA générative peut être à la fois un outil et un défi. Elle peut être utilisée pour générer des données synthétiques réalistes afin de former des modèles et d'améliorer les mesures de sécurité, mais elle peut également présenter des risques lorsqu'elle est utilisée à des fins malveillantes, par exemple pour générer des courriels d'hameçonnage convaincants ou des attaques d'ingénierie sociale de type "deepfake". Cela souligne l'importance de développer des défenses et des mécanismes de détection robustes pour atténuer les menaces potentielles.
Quels sont les risques de l'IA en matière de cybersécurité ?
Comme toute technologie, l'IA peut être utilisée à des fins bénéfiques ou malveillantes. Les acteurs de la menace peuvent utiliser certains des outils d'IA conçus pour aider l'humanité afin de commettre des fraudes, des escroqueries et d'autres cybercrimes.
Examinons quelques risques liés à l'IA dans le domaine de la cybersécurité :
1 : Optimisation des cyberattaques
Selon les experts, les attaquants peuvent utiliser l'IA générative et les grands modèles de langage pour étendre les attaques à un niveau de vitesse et de complexité jamais atteint. Ils peuvent utiliser l'IA générative pour trouver de nouveaux moyens de saper la complexité du cloud et profiter des tensions géopolitiques pour mener des attaques avancées. Ils peuvent également optimiser leurs techniques d'attaque par ransomware et phishing en les peaufinant à l'aide de l'IA générative.
2 : Logiciels malveillants automatisés
Une IA comme ChatGPT est excellente pour calculer des chiffres avec précision. Selon Oded Netzer, professeur à la Columbia Business School, ChatGPT peut déjà "écrire du code assez bien".
Les experts estiment que dans un avenir proche, il pourrait aider les développeurs de logiciels, les programmeurs informatiques et les codeurs ou déplacer une plus grande partie de leur travail.
Bien qu'un logiciel comme ChatGPT dispose de certaines protections pour empêcher les utilisateurs de créer des codes malveillants, les experts peuvent utiliser des techniques astucieuses pour les contourner et créer des malwares. Par exemple, un chercheur a réussi à trouver une faille et à créer un exécutable complexe de vol de données quasiment indétectable. Cet exécutable était aussi sophistiqué qu'un logiciel malveillant créé par un acteur de menace parrainé par un État*.
Il pourrait s'agir de la partie émergée de l'iceberg. Les futurs outils alimentés par l'IA pourraient permettre aux développeurs ayant des compétences de base en programmation de créer des malwares automatisés, tels que des robots malveillants avancés.Qu'est-ce qu'un robot malveillant ? Un robot malveillant peut voler des données, infecter des réseaux et attaquer des systèmes avec peu ou pas d'intervention humaine.
* https://www.foxnews.com/tech/ai-created-malware-sends-shockwaves-cyber sécurité-monde
3 : Sécurité physique
Comme de plus en plus de systèmes tels que les véhicules autonomes, les équipements de fabrication et de construction et les systèmes médicaux utilisent l'IA, les risques de l'intelligence artificielle pour la sécurité physique peuvent augmenter. Par exemple, une voiture réellement autonome basée sur l'IA qui subit une violation de la cybersécurité pourrait entraîner des risques pour la sécurité physique de ses passagers. De même, l'ensemble des données relatives aux outils de maintenance sur un chantier de construction pourrait être manipulé par un pirate et créer des conditions dangereuses.
Risques pour la vie privée liés à l'IA
Dans ce qui a été un bogue embarrassant pour le PDG d'OpenAI, Sam Altman, ChatGPT a divulgué des morceaux de l'historique de chat d'autres utilisateurs. Bien que le bogue ait été corrigé, il existe d'autres risques potentiels pour la vie privée en raison de la grande quantité de données que l'IA traite. Par exemple, un pirate informatique qui s'introduirait dans un système d'IA pourrait accéder à différents types d'informations sensibles.
Un système d'IA conçu pour le marketing, la publicité, le profilage ou la surveillance pourrait également menacer la vie privée d'une manière que George Orwell n'aurait pu imaginer. Dans certains pays, la technologie de profilage par l'IA aide déjà les États à porter atteinte à la vie privée des utilisateurs.
Vol de modèles d'IA
Il existe des risques de vol de modèles d'IA par des attaques de réseau, des techniques d'ingénierie sociale et l'exploitation de vulnérabilités par des acteurs menaçants tels que des agents parrainés par l'État, des menaces internes telles que des espions d'entreprise et des pirates informatiques ordinaires. Les modèles volés peuvent être manipulés et modifiés pour aider les attaquants dans différentes activités malveillantes, ce qui aggrave les risques liés à l'intelligence artificielle pour la société.
Manipulation et empoisonnement des données
Bien que l'IA soit un outil puissant, elle peut être vulnérable à la manipulation des données. Après tout, l'IA dépend de ses données d'apprentissage. Si les données sont modifiées ou empoisonnées, un outil alimenté par l'IA peut produire des résultats inattendus, voire malveillants.
En théorie, un pirate peut empoisonner un ensemble de données de formation avec des données malveillantes afin de modifier les résultats du modèle. Un pirate peut également initier une forme plus subtile de manipulation appelée injection de biais. Ces attaques peuvent être particulièrement préjudiciables dans des secteurs tels que les soins de santé, l'automobile et les transports.
Usurpation d'identité
Il suffit de regarder le cinéma pour voir comment les outils alimentés par l'IA aident les réalisateurs à tromper le public. Par exemple, dans le documentaire Roadrunner, la voix du chef cuisinier Anthony Bourdain, aujourd'hui décédé, a été créée de manière controversée à l'aide d'un son généré par l'IA, ce qui a facilement trompé les spectateurs. De même, dans Indiana Jones et le cadran du destin, l'acteur chevronné Harrison Ford a été convaincu d'avoir vieilli de plusieurs décennies grâce à la puissance de l'intelligence artificielle.
Un pirate n'a pas besoin d'un gros budget hollywoodien pour réaliser un tel tour de passe-passe. Avec les bonnes séquences, n'importe qui peut réaliser de fausses séquences en utilisant des applications gratuites. Il est également possible d'utiliser des outils gratuits alimentés par l'IA pour créer de fausses voix remarquablement réalistes, formées à partir de quelques secondes d'audio.
Il n'est donc pas surprenant que l'IA soitmaintenant utilisée pour des escroqueries par enlèvement virtuel. Jennifer DeStefano a vécu le pire cauchemar d'un parent lorsque sa fille l'a appelée en criant et en sanglotant. Sa voix a été remplacée par celle d'un homme qui menaçait de la droguer et d'abuser d'elle à moins qu'une rançon d'un million de dollars ne soit versée.
Le problème ? Les experts pensent que la voix a été générée par l'IA. Les forces de l'ordre pensent qu'en plus des enlèvements virtuels, l'IA pourrait aider les criminels à commettre d'autres types d'usurpation d'identité à l'avenir, notamment des escroqueries aux droits acquis.
L'IA générative peut également produire des textes dans la voix de leaders d'opinion. Les cybercriminels peuvent utiliser ce texte pour organiser différents types d'escroqueries, telles que des cadeaux frauduleux, des opportunités d'investissement et des dons sur des supports tels que les courriels ou les plateformes de médias sociaux comme Twitter.
Des attaques plus sophistiquées
Comme nous l'avons mentionné, les acteurs de la menace peuvent utiliser l'IA pour créer des malwares avancés, usurper l'identité d'autres personnes pour des escroqueries et empoisonner les données d'entraînement de l'IA. Ils peuvent utiliser l'IA pour automatiser des attaques de phishing, de malwares et d'usurpation d'identité. L'IA peut également aider les auteurs d'attaques à échapper aux systèmes de sécurité, comme les logiciels de reconnaissance vocale, dans le cadre d'attaques appelées "attaques adverses".
Atteinte à la réputation
Une organisation qui utilise l'IA peut voir sa réputation entachée en cas de dysfonctionnement de la technologie ou de violation de la cybersécurité entraînant une perte de données. Ces organisations peuvent être confrontées à des amendes, à des sanctions civiles et à une détérioration des relations avec les clients.
Comment se protéger des risques liés à l'IA ?
L'IA est un outil puissant, mais elle peut présenter certains risques en matière de cybersécurité. Les individus et les organisations doivent adopter une approche holistique et proactive afin d'utiliser cette technologie en toute sécurité.
Voici quelques conseils qui peuvent vous aider à atténuer les risques de l'IA :
1 : Auditer les systèmes d'intelligence artificielle que vous utilisez
Vérifiez la réputation actuelle de tout système d'IA que vous utilisez afin d'éviter les problèmes de sécurité et de confidentialité. Les organisations devraient procéder à des audits périodiques de leurs systèmes afin d'éliminer les vulnérabilités et de réduire les risques liés à l'IA. L'audit peut être réalisé avec l'aide d'experts en cybersécurité et en intelligence artificielle qui peuvent effectuer des tests de pénétration, des évaluations de vulnérabilité et des examens de systèmes.
2 : Limiter les informations personnelles partagées par le biais de l'automatisation
De plus en plus de personnes partagent des informations confidentielles avec l'intelligence artificielle sans en comprendre les risques pour la vie privée. Par exemple, le personnel d'organisations importantes a été surpris en train de placer des données sensibles de l'entreprise dans ChatGPT. Un médecin a même soumis le nom et l'état de santé de son patient au chatbot pour rédiger une lettre, sans se rendre compte du risque de sécurité de ChatGPT.
De telles actions présentent des risques pour la sécurité et enfreignent les réglementations relatives à la protection de la vie privée, telles que la loi HIPAA. Bien que les modèles de langage de l'IA ne soient pas en mesure de divulguer des informations, les conversations sont enregistrées à des fins de contrôle de la qualité et sont accessibles aux équipes de maintenance du système. C'est pourquoi la meilleure pratique consiste à éviter de partager des informations personnelles avec l'IA.
3 : Sécurité des données
Comme nous l'avons mentionné, l'IA s'appuie sur ses données d'apprentissage pour produire de bons résultats. Si les données sont modifiées ou empoisonnées, l'IA peut produire des résultats inattendus et dangereux. Pour protéger l'IA contre l'empoisonnement des données, les organisations doivent investir dans des technologies de pointe telles que chiffrement, le contrôle d'accès et la sauvegarde. Les réseaux doivent être sécurisés par des pare-feu, des systèmes de détection des intrusions et des mots de passe sophistiqués.
4 : Optimiser les logiciels
Suivez toutes les bonnes pratiques de maintenance logicielle pour vous protéger des risques liés à l'IA. Il s'agit notamment de mettre à jour vos logiciels et frameworks d'IA, vos systèmes d'exploitation et vos applications avec les derniers correctifs et mises à jour afin de réduire le risque d'exploitation et d'attaques de malwares. Protégez vos systèmes à l'aide d'une technologie antivirus de nouvelle génération afin d'arrêter les menaces malveillantes avancées. En outre, investissez dans des mesures de sécurité du réseau et des applications pour renforcer vos défenses.
5 : Formation contradictoire
L'entraînement contradictoire est une mesure de sécurité spécifique à l'IA qui l'aide à répondre aux attaques. Cette méthode d'apprentissage automatique améliore la résilience des modèles d'IA en les exposant à différents scénarios, données et techniques.
6 : Formation du personnel
Les risques liés à l'IA sont très vastes. Consultez des experts en cybersécurité et en IA pour former vos employés à la gestion des risques liés à l'IA. Par exemple, ils devraient apprendre à vérifier les faits dans les courriels qui pourraient être des attaques de phishing conçues par l'intelligence artificielle. De même, ils devraient éviter d'ouvrir des logiciels non sollicités qui pourraient être des malwares créés par l'intelligence artificielle.
7 : Gestion de la vulnérabilité
Les organisations peuvent investir dans la gestion des vulnérabilités de l'IA afin d'atténuer le risque de violations et de fuites de données. La gestion des vulnérabilités est un processus de bout en bout qui consiste à identifier, analyser et trier les vulnérabilités et à réduire la surface d'attaque liée aux caractéristiques uniques des systèmes d'IA.
8 : Réponse aux incidents liés à l'IA
Malgré les meilleures mesures de sécurité, votre organisation peut être victime d'une attaque de cybersécurité liée à l'IA à mesure que les risques liés à l'intelligence artificielle augmentent. Vous devez disposer d'un plan de réponse aux incidents clairement défini qui couvre l'endiguement, l'investigation et la remédiation pour vous remettre d'un tel événement.
Le revers de la médaille : comment l'IA peut-elle bénéficier à la cybersécurité ?
Des industries de tailles et de secteurs différents utilisent l'IA pour améliorer la cybersécurité. Par exemple, tous les types d'organisations dans le monde utilisent l'IA pour authentifier les identités, des banques aux gouvernements. Les secteurs de la finance et de l'immobilier utilisent également l'IA pour détecter les anomalies et réduire le risque de fraude.
Voici plus d'informations sur les avantages de l'IA pour la cybersécurité :
1 : Détection des cybermenaces
Les malwares sophistiqués peuvent contourner les technologies de cybersécurité standard en utilisant différentes techniques d'évasion, notamment la modification du code et de la structure. Cependant, les logiciels antivirus avancés peuvent utiliser l'IA et la ML pour trouver des anomalies dans la structure globale, la logique de programmation et les données d'une menace potentielle.
Les outils de détection des menaces alimentés par l'IA peuvent protéger les organisations en chassant ces menaces émergentes et en améliorant les capacités d'alerte et de réponse. En outre, les logiciels de sécurité des points finaux alimentés par l'IA peuvent protéger les ordinateurs portables, les smartphones et les serveurs d'une organisation.
2 : Modèles prédictifs
Les professionnels de la cybersécurité peuvent passer d'une posture réactive à une posture proactive en utilisant l'IA générative. Par exemple, ils peuvent utiliser l'IA générative pour créer des modèles prédictifs qui identifient les nouvelles menaces et atténuent les risques.
Ces modèles prédictifs permettront de
- Détection plus rapide des menaces
- Gain de temps
- Réduction des coûts
- Amélioration de la réponse aux incidents
- Mieux se protéger contre les risques
3 : Détection de l'hameçonnage
Les courriels d'hameçonnage constituent un vecteur de menace important. Avec peu de risques, les acteurs de la menace peuvent utiliser les expéditions de phishing pour voler des informations sensibles et de l'argent. En outre, il est de plus en plus difficile de différencier les courriels de phishing des vrais courriels.
L'IA peut être utile à la cybersécurité en améliorant la protection contre le phishing. Les filtres de messagerie qui utilisent l'IA peuvent analyser le texte pour signaler les courriels présentant des caractéristiques suspectes et bloquer différents types de spam.
4 : Identifier les robots
Les bots peuvent endommager ou mettre hors service des réseaux et des sites web, ce qui a un impact négatif sur la sécurité, la productivité et le chiffre d'affaires d'une organisation. Les bots peuvent également prendre le contrôle de comptes avec des informations d'identification volées et aider les cybercriminels à se livrer à des fraudes et à des escroqueries.
Les logiciels qui exploitent des modèles basés sur l'apprentissage automatique peuvent analyser le trafic réseau et les données pour identifier les schémas des bots et aider les experts en cybersécurité à les neutraliser. Les professionnels des réseaux peuvent également utiliser l'IA pour développer des CAPTCHA plus sûrs contre les robots.
5 : Sécurisation des réseaux
Les attaquants peuvent exfiltrer des données ou infecter des systèmes avec des ransomwares après avoir pénétré dans un réseau. Il est essentiel de détecter ces menaces à un stade précoce. La détection des anomalies basée sur l'IA peut analyser le trafic réseau et les journaux système à la recherche d'accès non autorisés, de codes inhabituels et d'autres schémas suspects afin de prévenir les brèches. En outre, l'IA peut aider à segmenter les réseaux en analysant les exigences et les caractéristiques.
6 : Réponse aux incidents
L'IA peut stimuler la chasse aux menaces, la gestion des menaces et la réponse aux incidents. Elle peut fonctionner 24 heures sur 24 pour répondre aux menaces et prendre des mesures d'urgence, même lorsque votre équipe n'est pas en ligne. En outre, elle peut réduire les délais de réponse aux incidents afin de minimiser les dommages causés par une attaque.
7 : Atténuer les menaces internes
Les menaces d'initiés doivent être prises au sérieux car elles peuvent coûter à une organisation des revenus, des secrets commerciaux, des données sensibles et bien d'autres choses encore. Il existe deux types de menaces d'initiés : les menaces malveillantes et les menaces involontaires. L'IA peut contribuer à mettre fin à ces deux types de menaces en identifiant les comportements à risque des utilisateurs et en empêchant les informations sensibles de quitter les réseaux d'une organisation.
8 : Renforcer le contrôle d'accès
De nombreux outils de contrôle d'accès utilisent l'IA pour améliorer la sécurité. Ils peuvent bloquer les connexions à partir d'adresses IP suspectes, signaler les événements suspects et demander aux utilisateurs dont les mots de passe sont faibles de modifier leurs identifiants de connexion et de passer à l'authentification multifactorielle.
L'IA contribue également à l'authentification des utilisateurs. Par exemple, elle peut exploiter la biométrie, les informations contextuelles et les données sur le comportement des utilisateurs pour vérifier avec précision l'identité des utilisateurs autorisés et atténuer le risque d'abus.
9 : Identifier les faux positifs
Les faux positifs peuvent être épuisants à gérer pour les équipes informatiques. Le simple volume de faux positifs peut entraîner des problèmes de santé mentale. Ils peuvent également obliger les équipes à passer à côté de menaces légitimes. Le volume de faux positifs peut toutefois être réduit grâce à des outils de cybersécurité qui utilisent l'intelligence artificielle pour améliorer la précision de la détection des menaces. Ces outils peuvent également être programmés pour gérer automatiquement les menaces à faible probabilité qui accaparent le temps et les ressources d'une équipe de sécurité.
10 : Efficacité et coûts du personnel informatique
De nombreuses petites et moyennes entreprises ne peuvent pas se permettre d'investir dans une grande équipe interne de cybersécurité pour gérer des menaces de plus en plus sophistiquées 24 heures sur 24. Cependant, elles peuvent investir dans une technologie de cybersécurité alimentée par l'IA qui fonctionne 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7 pour offrir une surveillance continue, améliorer l'efficacité et réduire les coûts. Cette technologie peut également s'adapter à la croissance de l'entreprise de manière rentable.
De plus, l'IA améliore l'efficacité du personnel car elle ne se fatigue pas. Elle offre la même qualité de service à toute heure de la journée, ce qui réduit le risque d'erreur humaine. L'IA peut également gérer beaucoup plus de données qu'une équipe de sécurité humaine.