Comment l'IA générative peut-elle être utilisée en cybersécurité ?

Introduction

L'IA générative – des systèmes d'intelligence artificielle capables de créer du contenu ou des prédictions – s'impose comme une force transformatrice en cybersécurité. Des outils tels que GPT-4 d'OpenAI ont démontré leur capacité à analyser des données complexes et à générer du texte d'une qualité proche de celle de l'humain, ouvrant la voie à de nouvelles approches de défense contre les cybermenaces. Les professionnels de la cybersécurité et les décideurs d'entreprises de tous les secteurs étudient comment l'IA générative peut renforcer les défenses contre l'évolution des attaques. De la finance à la santé, en passant par le commerce de détail et les administrations publiques, les organisations de tous les secteurs sont confrontées à des tentatives d'hameçonnage sophistiquées, à des logiciels malveillants et à d'autres menaces que l'IA générative pourrait contribuer à contrer. Dans ce livre blanc, nous examinons comment l'IA générative peut être utilisée en cybersécurité , en mettant en lumière des applications concrètes, les perspectives d'avenir et les points importants à prendre en compte pour son adoption.

L'IA générative se distingue de l'IA analytique traditionnelle par sa capacité à détecter des schémas et à créer du contenu, qu'il s'agisse de simuler des attaques pour renforcer les systèmes de défense ou de produire des explications en langage naturel pour des données de sécurité complexes. Cette double capacité représente un atout à double tranchant : si elle offre de puissants outils de défense, elle peut également être exploitée par des acteurs malveillants. Les sections suivantes explorent un large éventail d'applications de l'IA générative en cybersécurité, de l'automatisation de la détection du phishing à l'amélioration de la réponse aux incidents. Nous abordons également les avantages promis par ces innovations en IA, ainsi que les risques (tels que les « hallucinations » de l'IA ou son utilisation malveillante) que les organisations doivent gérer. Enfin, nous proposons des recommandations pratiques pour aider les entreprises à évaluer et à intégrer de manière responsable l'IA générative à leurs stratégies de cybersécurité.

L'intelligence artificielle générative en cybersécurité : un aperçu

L'IA générative en cybersécurité désigne les modèles d'IA – souvent de grands modèles de langage ou d'autres réseaux neuronaux – capables de générer des analyses, des recommandations, du code, voire des données synthétiques pour faciliter les tâches de sécurité. Contrairement aux modèles purement prédictifs, l'IA générative peut simuler des scénarios et produire des résultats compréhensibles par l'humain (par exemple, des rapports, des alertes ou même des exemples de code malveillant) à partir de ses données d'entraînement. Cette capacité est mise à profit pour prédire, détecter et contrer les menaces de manière plus dynamique qu'auparavant ( Qu'est-ce que l'IA générative en cybersécurité ? - Palo Alto Networks ). Par exemple, les modèles génératifs peuvent analyser de vastes ensembles de journaux ou des bases de données de renseignements sur les menaces et produire un résumé concis ou une action recommandée, fonctionnant ainsi comme un véritable « assistant » IA pour les équipes de sécurité.

Les premières applications de l'IA générative en cybersécurité se sont révélées prometteuses. En 2023, Microsoft a lancé Security Copilot , un assistant basé sur GPT-4 destiné aux analystes de sécurité, afin de les aider à identifier les failles de sécurité et à analyser les 65 000 milliards de signaux que Microsoft traite quotidiennement ( Microsoft Security Copilot est un nouvel assistant IA GPT-4 pour la cybersécurité | The Verge ). Les analystes peuvent interroger ce système en langage naturel (par exemple : « Résumez tous les incidents de sécurité des dernières 24 heures » ), et le copilote génère un résumé narratif utile. De même, l'IA de veille sur les menaces utilise un modèle génératif appelé Gemini pour permettre la recherche conversationnelle dans l'immense base de données de renseignements sur les menaces de Google, analysant rapidement les codes suspects et synthétisant les résultats pour aider les chasseurs de logiciels malveillants ( Comment l'IA générative peut-elle être utilisée en cybersécurité ? 10 exemples concrets ). Ces exemples illustrent le potentiel de l'IA générative : elle peut traiter des données de cybersécurité complexes et volumineuses et présenter des informations sous une forme accessible, accélérant ainsi la prise de décision.

Dans le même temps, l'IA générative peut créer du contenu factice très réaliste, un atout précieux pour la simulation et la formation (et, malheureusement, pour les attaquants pratiquant l'ingénierie sociale). En abordant des cas d'utilisation concrets, nous verrons que la capacité de l'IA générative à la fois à synthétiser et à analyser l'information sous-tend ses nombreuses applications en cybersécurité. Nous présentons ci-dessous des cas d'utilisation clés, allant de la prévention du phishing au développement de logiciels sécurisés, avec des exemples d'application dans différents secteurs.

Principales applications de l'IA générative en cybersécurité

Figure : Les principaux cas d'utilisation de l'IA générative en cybersécurité comprennent les copilotes IA pour les équipes de sécurité, l'analyse des vulnérabilités du code, la détection adaptative des menaces, la simulation d'attaques zero-day, la sécurité biométrique améliorée et la détection du phishing ( 6 cas d'utilisation de l'IA générative en cybersécurité [+ exemples] ).

Détection et prévention du phishing

L’hameçonnage demeure l’une des cybermenaces les plus répandues, incitant les utilisateurs à cliquer sur des liens malveillants ou à divulguer leurs identifiants. L’IA générative est déployée à la fois pour détecter les tentatives d’hameçonnage et renforcer la formation des utilisateurs afin de prévenir les attaques réussies. Côté défense, les modèles d’IA peuvent analyser le contenu des courriels et le comportement des expéditeurs pour repérer les signes subtils d’hameçonnage qui pourraient échapper aux filtres classiques. En apprenant à partir de vastes ensembles de données comparant courriels légitimes et frauduleux, un modèle génératif peut signaler les anomalies de ton, de formulation ou de contexte qui indiquent une escroquerie, même lorsque l’orthographe et la grammaire ne sont plus révélatrices. De fait, les chercheurs de Palo Alto Networks soulignent que l’IA générative peut identifier des « signes subtils d’hameçonnage qui pourraient autrement passer inaperçus », permettant ainsi aux organisations de garder une longueur d’avance sur les escrocs ( ce que l’IA générative en cybersécurité ? - Palo Alto Networks ).

Les équipes de sécurité utilisent également l'IA générative pour simuler des attaques de phishing à des fins de formation et d'analyse. Par exemple, Ironscales a lancé un outil de simulation de phishing basé sur GPT qui génère automatiquement de faux e-mails de phishing personnalisés pour les employés d'une organisation ( Comment l'IA générative peut-elle être utilisée en cybersécurité ? 10 exemples concrets ). Ces e-mails, conçus par l'IA, reflètent les tactiques les plus récentes des attaquants, offrant ainsi au personnel une pratique réaliste pour repérer les contenus frauduleux. Cette formation personnalisée est cruciale, car les attaquants eux-mêmes adoptent l'IA pour créer des leurres plus convaincants. Il est important de noter que, même si l'IA générative peut produire des messages de phishing très soignés (fini les fautes d'orthographe facilement repérables), les experts en sécurité ont constaté que l'IA n'est pas infaillible. En 2024, des chercheurs d'IBM Security ont mené une expérience comparant des e-mails de phishing rédigés par des humains à ceux générés par l'IA, et « à la surprise générale, les e-mails générés par l'IA restaient faciles à détecter malgré leur grammaire correcte » ( 6 cas d'utilisation de l'IA générative en cybersécurité [+ exemples] ). Cela suggère que l'intuition humaine, combinée à la détection assistée par l'IA, peut encore permettre de reconnaître des incohérences subtiles ou des signaux de métadonnées dans les arnaques rédigées par l'IA.

L'IA générative contribue également à la protection contre le phishing de plusieurs autres manières. Les modèles peuvent être utilisés pour générer des réponses automatisées ou des filtres qui analysent les courriels suspects. Par exemple, un système d'IA pourrait répondre à un courriel en posant certaines questions afin de vérifier la légitimité de l'expéditeur ou utiliser un modèle linéaire pour analyser les liens et les pièces jointes d'un courriel dans un environnement isolé, puis en déduire toute intention malveillante. La plateforme de sécurité Morpheus illustre la puissance de l'IA dans ce domaine : elle utilise des modèles de traitement automatique du langage naturel (TALN) génératifs pour analyser et classer rapidement les courriels, et il a été constaté qu'elle améliorait la détection des courriels de spear-phishing de 21 % par rapport aux outils de sécurité traditionnels ( 6 cas d'utilisation de l'IA générative en cybersécurité [+ exemples] ). Morpheus analyse même les habitudes de communication des utilisateurs afin de détecter les comportements inhabituels (comme un utilisateur envoyant soudainement de nombreux courriels à des adresses externes), ce qui peut indiquer un compte compromis à l'origine de l'envoi de courriels de phishing.

Dans la pratique, les entreprises de tous les secteurs commencent à faire confiance à l'IA pour filtrer les courriels et le trafic web afin de détecter les attaques d'ingénierie sociale. Les sociétés financières, par exemple, utilisent l'IA générative pour analyser les communications et repérer les tentatives d'usurpation d'identité susceptibles d'entraîner des fraudes par virement bancaire, tandis que les établissements de santé déploient l'IA pour protéger les données des patients contre les violations liées au phishing. En générant des scénarios de phishing réalistes et en identifiant les caractéristiques des messages malveillants, l'IA générative renforce considérablement les stratégies de prévention du phishing. Conclusion : l'IA peut contribuer à détecter et à neutraliser les attaques de phishing plus rapidement et avec plus de précision, même si les attaquants utilisent cette même technologie pour perfectionner leurs techniques.

Détection des logiciels malveillants et analyse des menaces

Les logiciels malveillants modernes évoluent constamment : les attaquants créent de nouvelles variantes ou obscurcissent le code pour contourner les signatures antivirus. L’IA générative offre des techniques novatrices pour détecter les logiciels malveillants et comprendre leur comportement. Une approche consiste à utiliser l’IA pour générer des « jumeaux maléfiques » de logiciels malveillants : les chercheurs en sécurité peuvent intégrer un échantillon de logiciel malveillant connu dans un modèle génératif afin de créer de nombreuses variantes mutées. Ce faisant, ils anticipent efficacement les modifications qu’un attaquant pourrait apporter. Ces variantes générées par l’IA peuvent ensuite être utilisées pour entraîner les systèmes antivirus et de détection d’intrusion, de sorte que même les versions modifiées du logiciel malveillant soient reconnues en circulation ( 6 cas d’utilisation de l’IA générative en cybersécurité [+ exemples] ). Cette stratégie proactive contribue à rompre le cycle où les pirates modifient légèrement leur logiciel malveillant pour échapper à la détection et où les défenseurs doivent se démener pour créer de nouvelles signatures à chaque fois. Comme indiqué dans un podcast spécialisé, les experts en sécurité utilisent désormais l’IA générative pour « simuler le trafic réseau et générer des charges utiles malveillantes qui imitent des attaques sophistiquées », testant ainsi la robustesse de leurs défenses contre toute une famille de menaces plutôt que contre une seule. Cette détection adaptative des menaces permet aux outils de sécurité de devenir plus résistants aux logiciels malveillants polymorphes qui, autrement, passeraient inaperçus.

Au-delà de la détection, l'IA générative facilite l'analyse et la rétro-ingénierie des logiciels malveillants , des tâches traditionnellement fastidieuses pour les analystes de menaces. De grands modèles de langage peuvent être chargés d'examiner les codes ou scripts suspects et d'en expliquer clairement la fonction. VirusTotal Code Insight , une fonctionnalité de VirusTotal (Google), en est un exemple concret. Elle exploite un modèle d'IA générative (Sec-PaLM de Google) pour produire des résumés en langage naturel des codes potentiellement malveillants ( Comment l'IA générative peut-elle être utilisée en cybersécurité ? 10 exemples concrets ). Il s'agit essentiellement d'un « type de ChatGPT dédié au codage de sécurité », agissant comme un analyste de logiciels malveillants IA fonctionnant 24 h/24 et 7 j/7 pour aider les analystes humains à comprendre les menaces ( 6 cas d'utilisation de l'IA générative en cybersécurité [+ exemples] ). Au lieu de passer des heures à décrypter des scripts ou du code binaire inconnus, un membre de l'équipe de sécurité peut obtenir une explication immédiate de l'IA : « Ce script tente de télécharger un fichier depuis le serveur XYZ, puis de modifier les paramètres système, ce qui est caractéristique d'un comportement de logiciel malveillant. » Cela accélère considérablement la réponse aux incidents, car les analystes peuvent trier et comprendre les nouveaux logiciels malveillants plus rapidement que jamais.

L'IA générative est également utilisée pour identifier les logiciels malveillants dans d'immenses ensembles de données . Les moteurs antivirus traditionnels analysent les fichiers à la recherche de signatures connues, tandis qu'un modèle génératif peut évaluer les caractéristiques d'un fichier et même prédire sa nature malveillante en se basant sur des schémas appris. En analysant les attributs de milliards de fichiers (malveillants et bénins), une IA peut détecter des intentions malveillantes en l'absence de signature explicite. Par exemple, un modèle génératif pourrait signaler un exécutable comme suspect car son profil comportemental « ressemble » à une légère variante d'un ransomware rencontré lors de son apprentissage, même si le fichier binaire est nouveau. Cette détection comportementale contribue à lutter contre les nouveaux logiciels malveillants ou les logiciels malveillants de type « zero-day ». L'IA de renseignement sur les menaces de Google (intégrée à Chronicle/Mandiant) utiliserait son modèle génératif pour analyser le code potentiellement malveillant et « aider plus efficacement les professionnels de la sécurité à combattre les logiciels malveillants et autres types de menaces » ( Comment l'IA générative peut-elle être utilisée en cybersécurité ? 10 exemples concrets ).

À l'inverse, il faut reconnaître que les attaquants peuvent également utiliser l'IA générative dans ce domaine, afin de créer automatiquement des logiciels malveillants capables de s'adapter. De fait, des experts en sécurité mettent en garde contre le fait que l'IA générative peut aider les cybercriminels à développer des logiciels malveillants plus difficiles à détecter ( Qu'est-ce que l'IA générative en cybersécurité ? - Palo Alto Networks ). Un modèle d'IA peut être programmé pour modifier un logiciel malveillant de manière répétée (en changeant sa structure de fichiers, ses méthodes de chiffrement, etc.) jusqu'à ce qu'il échappe à tous les contrôles antivirus connus. Cette utilisation malveillante est une préoccupation croissante (on parle parfois de « logiciels malveillants alimentés par l'IA » ou de logiciels malveillants polymorphes en tant que service). Nous aborderons ces risques plus loin, mais cela souligne que l'IA générative est un outil dans ce jeu du chat et de la souris, utilisé aussi bien par les défenseurs que par les attaquants.

Globalement, l'IA générative renforce la défense contre les logiciels malveillants en permettant aux équipes de sécurité d' adopter le point de vue d'un attaquant , en générant en interne de nouvelles menaces et solutions. Qu'il s'agisse de produire des logiciels malveillants synthétiques pour améliorer les taux de détection ou d'utiliser l'IA pour analyser et contenir les logiciels malveillants réels présents sur les réseaux, ces techniques s'appliquent à tous les secteurs. Une banque pourrait utiliser l'analyse de logiciels malveillants pilotée par l'IA pour analyser rapidement une macro suspecte dans une feuille de calcul, tandis qu'une entreprise manufacturière pourrait s'appuyer sur l'IA pour détecter les logiciels malveillants ciblant les systèmes de contrôle industriels. En complétant l'analyse traditionnelle des logiciels malveillants par l'IA générative, les organisations peuvent réagir aux campagnes de logiciels malveillants plus rapidement et de manière plus proactive qu'auparavant.

Renseignement sur les menaces et automatisation de l'analyse

Chaque jour, les organisations sont submergées de données de renseignements sur les menaces : flux d’indicateurs de compromission (IOC) récemment découverts, rapports d’analystes sur les nouvelles tactiques des pirates informatiques. Le défi pour les équipes de sécurité consiste à trier ce déluge d’informations et à en extraire des enseignements exploitables. L’IA générative s’avère précieuse pour automatiser l’analyse et l’exploitation des renseignements sur les menaces . Au lieu de lire manuellement des dizaines de rapports ou d’entrées de bases de données, les analystes peuvent utiliser l’IA pour synthétiser et contextualiser les renseignements sur les menaces à la vitesse de la machine.

Un exemple concret est Threat Intelligence , qui intègre l'IA générative (le modèle Gemini) aux vastes bases de données de Google sur les menaces, issues de Mandiant et VirusTotal. Cette IA propose une « recherche conversationnelle au sein du vaste référentiel de renseignements sur les menaces de Google » , permettant aux utilisateurs de poser des questions naturelles sur les menaces et d'obtenir des réponses concises ( Comment l'IA générative peut-elle être utilisée en cybersécurité ? 10 exemples concrets ). Par exemple, un analyste pourrait demander : « Avons-nous constaté la présence de logiciels malveillants liés au groupe de menaces X ciblant notre secteur ? » et l'IA extraira les informations pertinentes, en indiquant « Oui, le groupe de menaces X était lié à une campagne d'hameçonnage le mois dernier utilisant le logiciel malveillant Y » , accompagnée d'un résumé du comportement de ce logiciel malveillant. Cela réduit considérablement le temps nécessaire à la collecte d'informations, qui exigerait autrement l'interrogation de plusieurs outils ou la lecture de longs rapports.

L'IA générative peut également corréler et synthétiser les tendances des menaces . Elle peut analyser des milliers d'articles de blog sur la sécurité, d'actualités sur les violations de données et de discussions sur le dark web, puis générer un résumé des principales cybermenaces de la semaine à destination du RSSI. Traditionnellement, ce niveau d'analyse et de reporting exigeait un effort humain considérable ; désormais, un modèle performant peut le rédiger en quelques secondes, l'intervention humaine se limitant à l'affinage du résultat. Des entreprises comme ZeroFox ont développé FoxGPT , un outil d'IA générative conçu spécifiquement pour « accélérer l'analyse et la synthèse des renseignements issus de vastes ensembles de données », notamment les contenus malveillants et les données d'hameçonnage ( Comment l'IA générative peut-elle être utilisée en cybersécurité ? 10 exemples concrets ). En automatisant les tâches fastidieuses de lecture et de recoupement des données, l'IA permet aux équipes de veille sur les menaces de se concentrer sur la prise de décision et la réponse.

Un autre cas d'utilisation est la chasse aux menaces conversationnelle . Imaginez un analyste de sécurité interagissant avec un assistant IA : « Pouvez-vous me montrer des signes d'exfiltration de données ces dernières 48 heures ? » ou « Quelles sont les principales nouvelles vulnérabilités exploitées par les attaquants cette semaine ? » L'IA peut interpréter la requête, consulter les journaux internes ou les sources de renseignements externes, et répondre par une réponse claire, voire une liste d'incidents pertinents. Ce n'est pas de la science-fiction : les systèmes modernes de gestion des informations et des événements de sécurité (SIEM) commencent à intégrer l'interrogation en langage naturel. La suite de sécurité QRadar d'IBM, par exemple, ajoutera des fonctionnalités d'IA générative en 2024 pour permettre aux analystes de « poser […] des questions spécifiques sur le parcours d'attaque résumé » d'un incident et d'obtenir des réponses détaillées. Elle peut également « interpréter et résumer automatiquement les renseignements sur les menaces les plus pertinents » ( Comment l'IA générative peut-elle être utilisée en cybersécurité ? 10 exemples concrets ). En résumé, l'IA générative transforme des masses de données techniques en informations exploitables à la demande, sous forme de conversation.

Dans tous les secteurs, les implications sont considérables. Un établissement de santé peut utiliser l'IA pour se tenir informé des dernières attaques de ransomware ciblant les hôpitaux, sans avoir à affecter un analyste à temps plein à la recherche. Le SOC d'une entreprise de vente au détail peut rapidement synthétiser les nouvelles tactiques des logiciels malveillants ciblant les terminaux de paiement lors des briefings du personnel informatique des magasins. Et au sein des administrations, où les données sur les menaces provenant de diverses agences doivent être synthétisées, l'IA peut produire des rapports unifiés mettant en évidence les alertes clés. En automatisant la collecte et l'interprétation des renseignements sur les menaces , l'IA générative aide les organisations à réagir plus rapidement aux menaces émergentes et réduit le risque de manquer des alertes critiques noyées dans le bruit.

Optimisation du centre des opérations de sécurité (SOC)

Les centres d'opérations de sécurité (SOC) sont réputés pour la saturation d'alertes et le volume colossal de données qu'ils doivent gérer. Un analyste SOC peut être amené à analyser des milliers d'alertes et d'événements chaque jour, enquêtant sur les incidents potentiels. L'intelligence artificielle générative (IA générative) décuple la puissance des SOC en automatisant les tâches routinières, en fournissant des synthèses intelligentes et même en orchestrant certaines réponses. L'objectif est d'optimiser les flux de travail des SOC afin que les analystes humains puissent se concentrer sur les problèmes les plus critiques, tandis que l'IA prend en charge le reste.

L'une des principales applications de l'IA générative est son utilisation comme « copilote de l'analyste » . Microsoft Security Copilot, mentionné précédemment, en est un bon exemple : il est conçu pour assister l'analyste de sécurité dans son travail, et non pour le remplacer, notamment pour les enquêtes et les rapports d'incidents ( Microsoft Security Copilot est un nouvel assistant IA GPT-4 pour la cybersécurité | The Verge ). Concrètement, un analyste peut saisir des données brutes – journaux de pare-feu, chronologie des événements ou description d'un incident – ​​et demander à l'IA de les analyser ou de les synthétiser. Le copilote pourrait alors fournir un rapport tel que : « Il semblerait qu'à 2 h 35, une connexion suspecte depuis l'adresse IP X ait réussi sur le serveur Y, suivie de transferts de données inhabituels, indiquant une potentielle intrusion sur ce serveur. » Ce type de contextualisation immédiate est précieux lorsque le temps est compté.

Les assistants IA contribuent également à alléger la charge de travail liée au triage de niveau 1. Selon les données du secteur, une équipe de sécurité peut consacrer jusqu'à 15 heures par semaine au tri d'environ 22 000 alertes et faux positifs ( 6 cas d'utilisation de l'IA générative en cybersécurité [+ exemples] ). Grâce à l'IA générative, bon nombre de ces alertes peuvent être triées automatiquement : l'IA peut écarter celles qui sont manifestement bénignes (en fournissant une justification) et mettre en évidence celles qui nécessitent une attention particulière, en suggérant parfois même la priorité. En effet, la capacité de l'IA générative à comprendre le contexte lui permet de corréler des alertes qui, prises individuellement, semblent inoffensives, mais qui, ensemble, indiquent une attaque en plusieurs étapes. Cela réduit le risque de passer à côté d'une attaque en raison de la « fatigue des alertes ».

Les analystes SOC utilisent également le langage naturel et l'IA pour accélérer la recherche et l'investigation des menaces. La plateforme Purple AI « poser des questions complexes de recherche de menaces en langage clair et d'obtenir des réponses rapides et précises » ( Comment l'IA générative peut-elle être utilisée en cybersécurité ? 10 exemples concrets ). Un analyste pourrait saisir : « Des terminaux ont-ils communiqué avec le domaine badguy123[.]com au cours du dernier mois ? » , et Purple AI effectuera une recherche dans les journaux pour répondre. Cela évite à l'analyste d'écrire des requêtes de base de données ou des scripts : l'IA s'en charge. Cela signifie également que les analystes juniors peuvent prendre en charge des tâches qui nécessitaient auparavant un ingénieur expérimenté maîtrisant les langages de requête, ce qui permet à l'équipe de développer ses compétences grâce à l'assistance de l'IA . En effet, les analystes indiquent que les conseils de l'IA générative « améliorent leurs compétences et leur maîtrise » , car les jeunes employés peuvent désormais obtenir une assistance en matière de codage ou des conseils d'analyse à la demande de l'IA, réduisant ainsi la dépendance à l'égard des membres seniors de l'équipe pour obtenir de l'aide ( 6 cas d'utilisation de l'IA générative en cybersécurité [+ exemples] ).

Une autre optimisation des SOC consiste à automatiser la synthèse et la documentation des incidents . Après la résolution d'un incident, la rédaction du rapport est indispensable – une tâche souvent fastidieuse. L'IA générative peut exploiter les données d'analyse forensique (journaux système, analyse de logiciels malveillants, chronologie des actions) et générer une première version du rapport. IBM intègre cette fonctionnalité à QRadar afin qu'un simple clic permette de produire un résumé d'incident destiné aux différentes parties prenantes (direction, équipes informatiques, etc.) ( Comment l'IA générative peut-elle être utilisée en cybersécurité ? 10 exemples concrets ). Ce système permet non seulement de gagner du temps, mais aussi de garantir l'exhaustivité du rapport, l'IA pouvant inclure systématiquement tous les détails pertinents. De même, à des fins de conformité et d'audit, l'IA peut remplir des formulaires ou des tableaux de preuves à partir des données de l'incident.

Les résultats concrets sont convaincants. Les premiers utilisateurs de la solution SOAR (orchestration, automatisation et réponse de sécurité) pilotée par l'IA de Swimlane font état de gains de productivité considérables. Global Data Systems, par exemple, a vu son équipe SecOps gérer un volume de dossiers bien plus important ; un directeur a déclaré : « Ce que je fais aujourd'hui avec 7 analystes nécessiterait probablement 20 personnes sans » l'automatisation par l'IA ( Comment l'IA générative peut-elle être utilisée en cybersécurité ?). Autrement dit, l'IA au sein du SOC peut décupler les capacités . Quel que soit le secteur d'activité, qu'il s'agisse d'une entreprise technologique gérant des alertes de sécurité cloud ou d'une usine surveillant ses systèmes OT, les équipes SOC peuvent bénéficier d'une détection et d'une réponse plus rapides, d'une réduction du nombre d'incidents manqués et d'une efficacité opérationnelle accrue en adoptant des assistants d'IA générative. Il s'agit de travailler plus intelligemment : laisser les machines gérer les tâches répétitives et gourmandes en données afin que les humains puissent appliquer leur intuition et leur expertise là où elles sont le plus utiles.

Gestion des vulnérabilités et simulation des menaces

L'identification et la gestion des vulnérabilités – failles des logiciels ou des systèmes exploitables par des attaquants – constituent une fonction essentielle de la cybersécurité. L'IA générative améliore la gestion des vulnérabilités en accélérant leur détection, en facilitant la priorisation des correctifs et même en simulant des attaques pour renforcer la préparation. En résumé, l'IA aide les organisations à identifier et corriger plus rapidement leurs failles de sécurité et proactivement leurs défenses avant même que de véritables attaquants ne les exploitent.

Une application importante réside dans l'utilisation de l'IA générative pour l'analyse automatisée du code et la détection des vulnérabilités . Les vastes bases de code (en particulier les systèmes hérités) recèlent souvent des failles de sécurité qui passent inaperçues. Les modèles d'IA générative peuvent être entraînés sur les bonnes pratiques de codage sécurisé et les schémas de bogues courants, puis appliqués au code source ou aux binaires compilés pour identifier les vulnérabilités potentielles. Par exemple, des chercheurs de NVIDIA ont développé un pipeline d'IA générative capable d'analyser les conteneurs logiciels hérités et d'identifier les vulnérabilités « avec une grande précision — jusqu'à 4 fois plus rapidement que les experts humains » ( 6 cas d'utilisation de l'IA générative en cybersécurité [+ exemples] ). L'IA a appris à reconnaître un code non sécurisé et a pu analyser des logiciels vieux de plusieurs décennies pour repérer les fonctions et bibliothèques à risque, accélérant considérablement le processus généralement long d'audit manuel du code. Ce type d'outil peut révolutionner des secteurs comme la finance ou l'administration publique qui dépendent de vastes bases de code anciennes : l'IA contribue à moderniser la sécurité en débusquant des problèmes que le personnel pourrait mettre des mois, voire des années, à découvrir (si jamais cela arrive).

L'IA générative facilite également la gestion des vulnérabilités en traitant et en hiérarchisant les résultats des analyses. Des outils comme ExposureAI utilisent l'IA générative pour permettre aux analystes d'interroger les données de vulnérabilité en langage clair et d'obtenir des réponses instantanées ( Comment l'IA générative peut-elle être utilisée en cybersécurité ? 10 exemples concrets ). ExposureAI peut « résumer le parcours d'attaque complet sous forme de récit » pour une vulnérabilité critique donnée, expliquant comment un attaquant pourrait l'exploiter en combinaison avec d'autres failles pour compromettre un système. L'outil recommande même des actions correctives et répond aux questions complémentaires concernant le risque. Ainsi, lorsqu'une nouvelle CVE (Common Vulnerabilities and Exposures) critique est annoncée, un analyste peut interroger l'IA : « Ces serveurs sont-ils affectés par cette CVE ? Quel est le pire scénario si nous ne corrigeons pas la vulnérabilité ? » et recevoir une évaluation claire basée sur les données d'analyse de l'organisation. En contextualisant les vulnérabilités (par exemple, celle-ci est exposée sur Internet et se trouve sur un serveur de grande valeur, elle est donc prioritaire), l'IA générative aide les équipes à corriger intelligemment les failles avec des ressources limitées.

Outre la détection et la gestion des vulnérabilités connues, l'IA générative contribue aux tests d'intrusion et à la simulation d'attaques , permettant ainsi de découvrir inconnues ou de tester les contrôles de sécurité. Les réseaux antagonistes génératifs (GAN), un type d'IA générative, sont utilisés pour créer des données synthétiques imitant le trafic réseau réel ou le comportement des utilisateurs, et pouvant révéler des schémas d'attaque dissimulés. Une étude de 2023 suggérait d'utiliser les GAN pour générer un trafic d'attaque zero-day réaliste afin d'entraîner les systèmes de détection d'intrusion ( 6 cas d'utilisation de l'IA générative en cybersécurité [+ exemples] ). En alimentant le système de détection d'intrusion avec des scénarios d'attaque conçus par l'IA (sans risque d'utilisation de logiciels malveillants réels sur les réseaux de production), les organisations peuvent entraîner leurs défenses à reconnaître les nouvelles menaces avant même d'en être réellement victimes. De même, l'IA peut simuler un attaquant sondant un système, par exemple en essayant automatiquement diverses techniques d'exploitation dans un environnement sécurisé pour en déterminer la réussite. L'Agence américaine pour les projets de recherche avancée de défense (DARPA) entrevoit un potentiel prometteur : son concours AI Cyber ​​Challenge 2023 utilise explicitement l'IA générative (comme les grands modèles de langage) pour « détecter et corriger automatiquement les vulnérabilités des logiciels libres » ( DARPA Aims to Develop AI, Autonomy Applications Warfighters Can Trust > US Department of Defense > Defense Department News ). Cette initiative souligne que l'IA ne se contente pas de corriger les failles connues ; elle en découvre activement de nouvelles et propose des solutions, une tâche traditionnellement réservée aux chercheurs en sécurité hautement qualifiés (et coûteux).

L'IA générative peut même créer des leurres intelligents et des jumeaux numériques à des fins de défense. Des startups développent des systèmes de leurres pilotés par l'IA qui imitent de manière convaincante de véritables serveurs ou appareils. Comme l'a expliqué un PDG, l'IA générative peut « cloner des systèmes numériques pour imiter les systèmes réels et piéger les pirates » ( 6 cas d'utilisation de l'IA générative en cybersécurité [+ exemples] ). Ces leurres générés par l'IA se comportent comme l'environnement réel (par exemple, un faux appareil IoT envoyant des données télémétriques normales), mais n'ont d'autre but que d'attirer les attaquants. Lorsqu'un attaquant cible le leurre, l'IA l'a en quelque sorte piégé et l'a amené à révéler ses méthodes, que les défenseurs peuvent ensuite étudier et utiliser pour renforcer les systèmes réels. Ce concept, basé sur la modélisation générative, offre une approche novatrice pour prendre l'ascendant sur les attaquants , grâce à une tromperie optimisée par l'IA.

Dans tous les secteurs, une gestion des vulnérabilités plus rapide et plus intelligente réduit le nombre de violations de données. Dans le domaine de l'informatique de santé, par exemple, l'IA pourrait rapidement détecter une bibliothèque obsolète et vulnérable dans un dispositif médical et déclencher une mise à jour du micrologiciel avant même qu'un attaquant ne puisse l'exploiter. Dans le secteur bancaire, l'IA pourrait simuler une attaque interne sur une nouvelle application afin de garantir la sécurité des données clients en toutes circonstances. L'IA générative agit ainsi à la fois comme un microscope et un outil de test de résistance pour la sécurité des organisations : elle met en lumière les failles cachées et soumet les systèmes à des tests de résistance innovants.

Génération de code sécurisé et développement logiciel

Les capacités de l'IA générative ne se limitent pas à la détection d'attaques ; elles permettent également de concevoir des systèmes plus sécurisés dès leur conception . En développement logiciel, les générateurs de code IA (comme GitHub Copilot, OpenAI Codex, etc.) peuvent aider les développeurs à coder plus rapidement en suggérant des extraits de code, voire des fonctions complètes. L'enjeu en matière de cybersécurité est de garantir la sécurité de ces extraits de code suggérés par l'IA et d'utiliser l'IA pour améliorer les pratiques de codage.

D'une part, l'IA générative peut servir d' assistant de programmation intégrant les meilleures pratiques de sécurité . Les développeurs peuvent demander à un outil d'IA de « générer une fonction de réinitialisation de mot de passe en Python » et, idéalement, obtenir un code non seulement fonctionnel, mais également conforme aux directives de sécurité (validation des entrées, journalisation, gestion des erreurs sans fuite d'informations, etc.). Un tel assistant, entraîné sur de nombreux exemples de code sécurisé, peut contribuer à réduire les erreurs humaines à l'origine de vulnérabilités. Par exemple, si un développeur oublie de nettoyer les entrées utilisateur (ce qui ouvre la porte aux injections SQL ou à des problèmes similaires), une IA pourrait soit inclure cette étape par défaut, soit l'avertir. Certains outils de programmation IA sont actuellement optimisés avec des données axées sur la sécurité pour répondre précisément à ce besoin : il s'agit en quelque sorte d'une programmation en binôme avec une conscience de la sécurité .

Cependant, il y a un revers à la médaille : l’IA générative peut tout aussi facilement introduire des vulnérabilités si elle n’est pas correctement encadrée. Comme l’a souligné Ben Verschaeren, expert en sécurité chez Sophos, utiliser l’IA générative pour le codage est « acceptable pour du code court et vérifiable, mais risqué lorsque du code non contrôlé est intégré » dans des systèmes de production. Le risque est qu’une IA produise du code logiquement correct, mais non sécurisé, de manière qu’un non-expert pourrait ne pas remarquer. De plus, des acteurs malveillants pourraient intentionnellement influencer les modèles d’IA publics en les introduisant dans des schémas de code vulnérables (une forme d’empoisonnement des données) afin que l’IA suggère du code non sécurisé. La plupart des développeurs ne sont pas des experts en sécurité ; par conséquent, si une IA suggère une solution pratique, ils pourraient l’utiliser aveuglément, sans se rendre compte qu’elle comporte une faille ( 6 cas d’utilisation de l’IA générative en cybersécurité [+ exemples] ). Cette préoccupation est réelle : il existe d’ailleurs une liste OWASP Top 10 pour les LLM (modèles de langage à grande échelle) qui recense les risques courants liés à l’utilisation de l’IA pour le codage.

Pour contrer ces problèmes, les experts suggèrent de « combattre l'IA générative par l'IA générative » dans le domaine du codage. Concrètement, cela signifie utiliser l'IA pour examiner et tester le code écrit par d'autres IA (ou des humains). Une IA peut analyser les nouvelles modifications de code bien plus rapidement qu'un relecteur humain et signaler les vulnérabilités potentielles ou les problèmes de logique. On observe déjà l'émergence d'outils qui s'intègrent au cycle de vie du développement logiciel : le code est écrit (éventuellement avec l'aide d'une IA), puis un modèle génératif entraîné sur les principes de la programmation sécurisée l'examine et génère un rapport sur les éventuelles anomalies (par exemple, l'utilisation de fonctions obsolètes, l'absence de contrôles d'authentification, etc.). Les recherches de NVIDIA, mentionnées précédemment, qui ont permis de décupler la vitesse de détection des vulnérabilités dans le code, illustrent l'utilisation de l'IA pour l'analyse de code sécurisée ( 6 cas d'utilisation de l'IA générative en cybersécurité [+ exemples] ).

De plus, l'IA générative peut faciliter la création de configurations et de scripts sécurisés . Par exemple, si une entreprise doit déployer une infrastructure cloud sécurisée, un ingénieur peut demander à une IA de générer les scripts de configuration (Infrastructure as Code) intégrant des contrôles de sécurité (tels qu'une segmentation réseau appropriée et des rôles IAM à privilèges minimaux). Entraînée sur des milliers de configurations de ce type, l'IA peut produire une base que l'ingénieur affine ensuite. Cela accélère la mise en place sécurisée des systèmes et réduit les erreurs de configuration, une source fréquente d'incidents de sécurité dans le cloud.

Certaines organisations exploitent également l'IA générative pour maintenir une base de connaissances de bonnes pratiques de codage sécurisé. Si un développeur hésite sur la manière d'implémenter une fonctionnalité de façon sécurisée, il peut interroger une IA interne qui a appris des projets antérieurs et des directives de sécurité de l'entreprise. L'IA peut alors proposer une approche recommandée, voire un extrait de code conforme aux exigences fonctionnelles et aux normes de sécurité de l'entreprise. Cette approche est utilisée par des outils comme l'automatisation des questionnaires de Secureframe , qui extrait les réponses des politiques et solutions existantes de l'entreprise afin de garantir des réponses cohérentes et précises (générant ainsi une documentation sécurisée) ( Comment l'IA générative peut-elle être utilisée en cybersécurité ? 10 exemples concrets ). Le concept se transpose au codage : une IA « se souvient » de la manière dont vous avez implémenté une fonctionnalité de façon sécurisée et vous guide pour reproduire cette implémentation.

En résumé, l'IA générative influence le développement logiciel en rendant l'assistance à la programmation sécurisée plus accessible . Les secteurs qui développent de nombreux logiciels sur mesure – technologies, finance, défense, etc. – ont tout intérêt à disposer de copilotes IA qui, en plus d'accélérer le codage, agissent comme des vérificateurs de sécurité vigilants. Correctement encadrés, ces outils d'IA peuvent limiter l'introduction de nouvelles vulnérabilités et aider les équipes de développement à respecter les bonnes pratiques, même sans la présence d'un expert en sécurité à chaque étape. Il en résulte des logiciels plus robustes face aux attaques dès leur conception.

Assistance en cas d'incident

Lorsqu'un incident de cybersécurité survient – ​​qu'il s'agisse d'une attaque de logiciel malveillant, d'une fuite de données ou d'une panne système – chaque seconde compte. L'intelligence artificielle générative est de plus en plus utilisée pour aider les équipes de réponse aux incidents à contenir et à résoudre les problèmes plus rapidement et avec davantage d'informations disponibles. L'idée est que l'IA puisse prendre en charge une partie des tâches d'investigation et de documentation pendant un incident, et même suggérer ou automatiser certaines actions de réponse.

L'un des rôles clés de l'IA dans la réponse aux incidents est l'analyse et la synthèse en temps réel de ces incidents . En pleine intervention, les équipes d'intervention peuvent avoir besoin de réponses à des questions telles que : « Comment l'attaquant a-t-il pénétré le système ? » , « Quels systèmes sont affectés ? » et « Quelles données pourraient être compromises ? » . L'IA générative peut analyser les journaux, les alertes et les données d'analyse forensique des systèmes affectés et fournir rapidement des informations pertinentes. Par exemple, Microsoft Security Copilot permet à un intervenant de saisir divers éléments de preuve (fichiers, URL, journaux d'événements) et de demander une chronologie ou une synthèse ( Microsoft Security Copilot est un nouvel assistant IA GPT-4 pour la cybersécurité | The Verge ). L'IA pourrait répondre : « La violation a probablement commencé par un courriel d'hameçonnage envoyé à l'utilisateur JohnDoe à 10h53 GMT, contenant le logiciel malveillant X. Une fois exécuté, ce logiciel malveillant a créé une porte dérobée qui a été utilisée deux jours plus tard pour se déplacer latéralement vers le serveur financier, où il a collecté des données. » Disposer de cette vision d'ensemble en quelques minutes plutôt qu'en plusieurs heures permet à l'équipe de prendre des décisions éclairées (comme le choix des systèmes à isoler) beaucoup plus rapidement.

L'IA générative peut également suggérer des mesures de confinement et de remédiation . Par exemple, si un terminal est infecté par un ransomware, un outil d'IA pourrait générer un script ou un ensemble d'instructions pour isoler la machine, désactiver certains comptes et bloquer les adresses IP malveillantes connues sur le pare-feu – en somme, l'exécution d'un plan d'action. Palo Alto Networks indique que l'IA générative est capable de « générer des actions ou des scripts appropriés en fonction de la nature de l'incident » , automatisant ainsi les premières étapes de la réponse ( Qu'est-ce que l'IA générative en cybersécurité ? - Palo Alto Networks ). Dans un scénario où l'équipe de sécurité est débordée (par exemple, lors d'une attaque de grande ampleur touchant des centaines d'appareils), l'IA pourrait même exécuter directement certaines de ces actions selon des conditions prédéfinies, agissant comme un intervenant de second niveau travaillant sans relâche. Par exemple, un agent d'IA pourrait réinitialiser automatiquement les identifiants qu'il juge compromis ou mettre en quarantaine les hôtes présentant une activité malveillante correspondant au profil de l'incident.

Lors d'une intervention en cas d'incident, la communication est essentielle, tant au sein de l'équipe qu'avec les parties prenantes. L'IA générative peut faciliter cette communication en rédigeant instantanément des rapports ou des notes de synthèse . Au lieu d'interrompre son dépannage pour rédiger un courriel de mise à jour, un ingénieur peut demander à l'IA : « Résume les événements survenus jusqu'à présent afin d'informer la direction. » Après avoir analysé les données de l'incident, l'IA peut produire un résumé concis : « À 15 h, des attaquants ont accédé à 2 comptes utilisateurs et 5 serveurs. Les données affectées comprennent les enregistrements clients de la base de données X. Mesures de confinement : l'accès VPN aux comptes compromis a été révoqué et les serveurs isolés. Prochaines étapes : recherche de tout mécanisme de persistance. » L'intervenant peut alors rapidement vérifier ou ajuster ces informations et les diffuser, garantissant ainsi que les parties prenantes disposent d'informations précises et actualisées.

Une fois la situation stabilisée, il convient généralement de rédiger un rapport d'incident détaillé et de tirer des enseignements. C'est là que l'IA excelle. Elle peut analyser toutes les données de l'incident et générer un rapport post-incident couvrant la cause racine, la chronologie, l'impact et les recommandations. IBM, par exemple, intègre l'IA générative pour créer des « résumés simples des cas et incidents de sécurité, partageables avec les parties prenantes » en un clic ( Comment l'IA générative peut-elle être utilisée en cybersécurité ? 10 exemples concrets ). En rationalisant le reporting après action, les organisations peuvent mettre en œuvre plus rapidement des améliorations et disposer d'une documentation plus complète à des fins de conformité.

L'une des applications innovantes et tournées vers l'avenir est la simulation d'incidents pilotée par l'IA . À l'instar des exercices d'incendie, certaines entreprises utilisent l'IA générative pour simuler différents scénarios d'incidents hypothétiques. L'IA peut ainsi simuler la propagation d'un ransomware en fonction de l'architecture du réseau, ou encore l'exfiltration de données par un initié, puis évaluer l'efficacité des plans de réponse existants. Cela permet aux équipes de se préparer et d'affiner leurs procédures avant qu'un incident réel ne survienne. C'est comme disposer d'un conseiller en réponse aux incidents en constante amélioration, qui teste en permanence votre niveau de préparation.

Dans les secteurs à haut risque comme la finance ou la santé, où les interruptions de service ou les pertes de données suite à des incidents sont particulièrement coûteuses, ces capacités de réponse aux incidents basées sur l'IA sont très intéressantes. Un hôpital victime d'une cyberattaque ne peut se permettre des pannes système prolongées ; une IA qui contribue rapidement à contenir l'incident pourrait littéralement sauver des vies. De même, un établissement financier peut utiliser l'IA pour effectuer le tri initial d'une suspicion d'intrusion frauduleuse à 3 h du matin, de sorte que lorsque les équipes d'astreinte sont en ligne, un travail préparatoire important (déconnexion des comptes affectés, blocage des transactions, etc.) soit déjà effectué. En intégrant l'IA générative à leurs équipes de réponse aux incidents , les organisations peuvent réduire considérablement les délais de réponse et améliorer la rigueur de leur gestion, limitant ainsi les dommages causés par les cyberincidents.

Analyse comportementale et détection des anomalies

De nombreuses cyberattaques peuvent être détectées en repérant les comportements anormaux, qu'il s'agisse d'un compte utilisateur téléchargeant une quantité inhabituelle de données ou d'un périphérique réseau communiquant soudainement avec un hôte inconnu. L'IA générative offre des techniques avancées d' analyse comportementale et de détection d'anomalies , apprenant les schémas habituels des utilisateurs et des systèmes, puis signalant toute activité suspecte.

La détection d'anomalies traditionnelle utilise souvent des seuils statistiques ou un apprentissage automatique simple sur des indicateurs spécifiques (pics d'utilisation du processeur, connexions à des heures inhabituelles, etc.). L'IA générative va plus loin en créant des profils comportementaux plus nuancés. Par exemple, un modèle d'IA peut analyser les connexions, les habitudes d'accès aux fichiers et les habitudes de messagerie d'un employé au fil du temps et se forger une compréhension multidimensionnelle de son comportement habituel. Si ce compte effectue ultérieurement une action radicalement inhabituelle (comme se connecter depuis un nouveau pays et accéder à une multitude de fichiers RH à minuit), l'IA détectera une déviation non seulement sur un indicateur, mais aussi au niveau de l'ensemble du comportement, qui ne correspond pas au profil de l'utilisateur. Techniquement, les modèles génératifs (comme les auto-encodeurs ou les modèles de séquences) peuvent modéliser ce à quoi ressemble un comportement « normal » et générer ensuite une plage de comportements attendus. Lorsque la réalité s'écarte de cette plage, elle est signalée comme une anomalie ( Qu'est-ce que l'IA générative en cybersécurité ? - Palo Alto Networks ).

L'une des applications pratiques réside dans la surveillance du trafic réseau . Selon une enquête de 2024, 54 % des entreprises américaines ont cité la surveillance du trafic réseau comme un cas d'usage prioritaire de l'IA en cybersécurité ( Amérique du Nord : principaux cas d'usage de l'IA en cybersécurité dans le monde, 2024 ). L'IA générative peut apprendre les schémas de communication habituels du réseau d'une entreprise : quels serveurs communiquent généralement entre eux, quels volumes de données transitent pendant les heures de bureau par rapport à la nuit, etc. Si un attaquant commence à exfiltrer des données d'un serveur, même lentement pour éviter d'être détecté, un système basé sur l'IA pourrait remarquer que « le serveur A n'envoie jamais 500 Mo de données à 2 h du matin vers une adresse IP externe » et déclencher une alerte. Puisque l'IA n'utilise pas seulement des règles statiques, mais un modèle évolutif du comportement du réseau, elle peut détecter des anomalies subtiles que des règles statiques (comme « alerte si les données > X Mo ») pourraient manquer ou signaler par erreur. Cette capacité d'adaptation est ce qui rend la détection d'anomalies par l'IA si performante dans des environnements tels que les réseaux de transactions bancaires, les infrastructures cloud ou les parcs d'objets connectés, où la définition de règles fixes pour distinguer le normal de l'anormal est extrêmement complexe.

L'IA générative contribue également à l'analyse du comportement des utilisateurs (UBA) , essentielle pour détecter les menaces internes et les comptes compromis. En établissant un profil de référence pour chaque utilisateur ou entité, l'IA peut déceler des problèmes tels que l'utilisation abusive d'identifiants. Par exemple, si Bob, du service comptabilité, commence soudainement à interroger la base de données clients (ce qu'il n'a jamais fait auparavant), le modèle d'IA analysant son comportement le signalera comme inhabituel. Il ne s'agit pas forcément d'un logiciel malveillant ; il pourrait s'agir d'un vol d'identifiants et d'une utilisation frauduleuse par un attaquant, ou d'une simple consultation de données inappropriée. Dans tous les cas, l'équipe de sécurité est alertée et peut mener une enquête. Ces systèmes UBA basés sur l'IA sont intégrés à divers produits de sécurité, et les techniques de modélisation générative améliorent leur précision et réduisent les fausses alertes en tenant compte du contexte (par exemple, le fait que Bob travaille sur un projet spécifique, information que l'IA peut parfois déduire d'autres données).

Dans le domaine de la gestion des identités et des accès, la détection des deepfakes est un besoin croissant. L'IA générative peut créer des voix et des vidéos synthétiques capables de tromper la sécurité biométrique. De manière intéressante, elle peut également contribuer à la détection de ces deepfakes en analysant des artefacts subtils dans l'audio ou la vidéo, difficiles à percevoir pour l'œil humain. Accenture en est un exemple : l'entreprise a utilisé l'IA générative pour simuler d'innombrables expressions faciales et situations afin d' entraîner ses systèmes biométriques à distinguer les utilisateurs réels des deepfakes générés par l'IA. En cinq ans, cette approche a permis à Accenture de supprimer les mots de passe pour 90 % de ses systèmes (en optant pour la biométrie et d'autres facteurs) et de réduire les attaques de 60 % ( 6 cas d'utilisation de l'IA générative en cybersécurité [+ exemples] ). Concrètement, Accenture a utilisé l'IA générative pour renforcer l'authentification biométrique et la rendre plus résistante aux attaques génératives (une excellente illustration de l'IA contre l'IA). Ce type de modélisation comportementale – ici, la capacité à reconnaître la différence entre un visage humain réel et un visage synthétisé par l'IA – est crucial à mesure que notre dépendance à l'IA pour l'authentification s'accroît.

La détection d'anomalies grâce à l'IA générative trouve des applications dans de nombreux secteurs : dans la santé, elle permet de surveiller le comportement des dispositifs médicaux afin de déceler les signes de piratage ; dans la finance, elle analyse les systèmes de trading pour détecter les schémas irréguliers pouvant indiquer une fraude ou une manipulation algorithmique ; dans l'énergie et les services publics, elle observe les signaux des systèmes de contrôle pour déceler les signes d'intrusion. La combinaison de l'étendue (analyse de tous les aspects du comportement) et de la profondeur (compréhension des schémas complexes) qu'offre l'IA générative en fait un outil puissant pour repérer les indicateurs d'un incident de cybersécurité, souvent perçus comme une aiguille dans une botte de foin. Face à des menaces de plus en plus furtives, se dissimulant parmi les opérations courantes, cette capacité à caractériser précisément ce qui est « normal » et à signaler toute anomalie devient essentielle. L'IA générative joue ainsi un rôle de sentinelle infatigable, apprenant et actualisant constamment sa définition de la normalité pour s'adapter à l'évolution de l'environnement, et alertant les équipes de sécurité des anomalies nécessitant une analyse plus approfondie.

Opportunités et avantages de l'IA générative en cybersécurité

L'application de l'IA générative à la cybersécurité offre de nombreuses opportunités et avantages aux organisations prêtes à adopter ces outils. Nous résumons ci-dessous les principaux atouts qui font de l'IA générative un complément essentiel aux programmes de cybersécurité :

• Détection et réponse aux menaces plus rapides : les systèmes d’IA générative peuvent analyser d’immenses volumes de données en temps réel et identifier les menaces bien plus rapidement qu’une analyse humaine manuelle. Ce gain de vitesse permet une détection plus précoce des attaques et un confinement plus rapide des incidents. En pratique, la surveillance de sécurité pilotée par l’IA peut détecter des menaces qu’il faudrait beaucoup plus de temps à un humain pour identifier. En répondant rapidement aux incidents (voire en exécutant automatiquement les premières réponses), les organisations peuvent réduire considérablement le temps de présence des attaquants sur leurs réseaux, minimisant ainsi les dommages.

• Amélioration de la précision et de la couverture des menaces : grâce à leur apprentissage continu à partir de nouvelles données, les modèles génératifs s’adaptent à l’évolution des menaces et détectent les signes les plus subtils d’activité malveillante. Il en résulte une meilleure précision de détection (moins de faux négatifs et de faux positifs) par rapport aux règles statiques. Par exemple, une IA ayant appris les caractéristiques d’un e-mail d’hameçonnage ou du comportement d’un logiciel malveillant peut identifier des variantes inédites. On obtient ainsi une couverture plus large des types de menaces, y compris les nouvelles attaques, ce qui renforce la sécurité globale. Les équipes de sécurité bénéficient également d’informations détaillées grâce à l’analyse de l’IA (par exemple, des explications sur le comportement des logiciels malveillants), ce qui permet des défenses plus précises et ciblées ( Qu’est-ce que l’IA générative en cybersécurité ? - Palo Alto Networks ).

• Automatisation des tâches répétitives : L’IA générative excelle dans l’automatisation des tâches de sécurité routinières et fastidieuses, de l’analyse des journaux et la compilation des rapports à la rédaction des scripts de réponse aux incidents. Cette automatisation allège la charge de travail des analystes humains , leur permettant de se concentrer sur la stratégie de haut niveau et la prise de décisions complexes ( Qu’est-ce que l’IA générative en cybersécurité ? - Palo Alto Networks ). Des tâches courantes mais essentielles, telles que l’analyse des vulnérabilités, l’audit de configuration, l’analyse de l’activité des utilisateurs et la production de rapports de conformité, peuvent être prises en charge (ou du moins initialement rédigées) par l’IA. En traitant ces tâches à la vitesse d’une machine, l’IA améliore non seulement l’efficacité, mais réduit également les erreurs humaines (un facteur important de violations de données).

• Défense proactive et simulation : l’IA générative permet aux organisations de passer d’une sécurité réactive à une sécurité proactive. Grâce à des techniques telles que la simulation d’attaques, la génération de données synthétiques et la formation par scénarios, les équipes de sécurité peuvent anticiper et se préparer aux menaces avant même qu’elles ne se concrétisent. Elles peuvent simuler des cyberattaques (campagnes d’hameçonnage, épidémies de logiciels malveillants, attaques DDoS, etc.) dans des environnements sécurisés afin de tester leurs réponses et de corriger leurs faiblesses. Cet entraînement continu, souvent impossible à réaliser de manière exhaustive par la seule force humaine, garantit des défenses performantes et à jour. C’est un peu comme un exercice de simulation de cyberattaques : l’IA peut soumettre vos défenses à de nombreuses menaces hypothétiques pour vous permettre de vous entraîner et de progresser.

• Augmenter l'expertise humaine (l'IA comme multiplicateur de force) : L'IA générative agit comme un analyste junior infatigable, un conseiller et un assistant, le tout en une seule personne. Elle peut fournir aux membres d'équipe moins expérimentés des conseils et des recommandations généralement attendus des experts chevronnés, démocratisant ainsi l'expertise au sein de l'équipe ( 6 cas d'utilisation de l'IA générative en cybersécurité [+ exemples] ). Ceci est particulièrement précieux compte tenu de la pénurie de talents en cybersécurité : l'IA aide les petites équipes à optimiser leurs ressources. Les analystes expérimentés, quant à eux, bénéficient de l'IA qui prend en charge les tâches fastidieuses et fait émerger des informations pertinentes et originales, qu'ils peuvent ensuite valider et exploiter. Le résultat ? Une équipe de sécurité bien plus productive et performante, l'IA amplifiant l'impact de chaque membre humain ( Comment l'IA générative peut-elle être utilisée en cybersécurité ?).

• Amélioration de l'aide à la décision et du reporting : En traduisant les données techniques en informations compréhensibles en langage naturel, l'IA générative optimise la communication et la prise de décision. Les responsables de la sécurité bénéficient d'une visibilité accrue sur les problèmes grâce aux synthèses générées par l'IA et peuvent prendre des décisions stratégiques éclairées sans avoir à analyser les données brutes. De même, la communication interfonctionnelle (avec les dirigeants, les responsables de la conformité, etc.) est améliorée lorsque l'IA élabore des rapports clairs sur la posture de sécurité et les incidents ( Comment l'IA générative peut-elle être utilisée en cybersécurité ? 10 exemples concrets ). Cela renforce non seulement la confiance et l'adhésion aux enjeux de sécurité au niveau de la direction, mais permet également de justifier les investissements et les changements en exposant clairement les risques et les failles identifiées par l'IA.

Ensemble, ces avantages permettent aux organisations qui tirent parti de l'IA générative en cybersécurité de renforcer leur sécurité tout en réduisant potentiellement leurs coûts opérationnels. Elles peuvent ainsi répondre à des menaces auparavant insurmontables, combler les lacunes non surveillées et s'améliorer en continu grâce à des boucles de rétroaction pilotées par l'IA. En définitive, l'IA générative offre la possibilité de prendre l'avantage sur les adversaires en adaptant la vitesse, l'ampleur et la sophistication des attaques modernes aux défenses elles aussi sophistiquées. Selon une enquête, plus de la moitié des dirigeants d'entreprises et des responsables de la cybersécurité anticipent une détection des menaces plus rapide et une précision accrue grâce à l'utilisation de l'IA générative ( [PDF] Perspectives mondiales de la cybersécurité 2025 | Forum économique mondial ) ( IA générative en cybersécurité : un examen complet de LLM... ) – preuve de l'optimisme suscité par les avantages de ces technologies.

Risques et défis liés à l'utilisation de l'IA générative en cybersécurité

Bien que les opportunités soient considérables, il est essentiel d'aborder l'IA générative en cybersécurité en étant pleinement conscient des risques et des défis qu'elle comporte. Faire aveuglément confiance à l'IA ou l'utiliser à mauvais escient peut engendrer de nouvelles vulnérabilités. Nous présentons ci-dessous les principaux points d'inquiétude et écueils, ainsi que leur contexte :

• Utilisation malveillante par les cybercriminels : les mêmes capacités génératives qui aident les défenseurs peuvent renforcer les attaquants. Les acteurs malveillants utilisent déjà l’IA générative pour concevoir des courriels d’hameçonnage plus convaincants, créer de fausses identités et des vidéos truquées (deepfakes) à des fins d’ingénierie sociale, développer des logiciels malveillants polymorphes qui évoluent constamment pour échapper à la détection, et même automatiser certains aspects du piratage ( Qu’est-ce que l’IA générative en cybersécurité ? - Palo Alto Networks ). Près de la moitié (46 %) des responsables de la cybersécurité craignent que l’IA générative n’entraîne des attaques malveillantes plus sophistiquées ( Sécurité de l’IA générative : tendances, menaces et stratégies d’atténuation ). Cette « course aux armements de l’IA » signifie que, tandis que les défenseurs adoptent l’IA, les attaquants ne seront pas loin derrière (en réalité, ils pourraient même être en avance dans certains domaines, en utilisant des outils d’IA non réglementés). Les organisations doivent se préparer à des menaces renforcées par l’IA, plus fréquentes, plus sophistiquées et plus difficiles à tracer.

• Hallucinations et inexactitudes de l'IA : les modèles d'IA générative peuvent produire des résultats plausibles mais incorrects, voire trompeurs – un phénomène connu sous le nom d'hallucination. Dans le domaine de la sécurité, une IA pourrait analyser un incident et conclure à tort qu'une vulnérabilité en était la cause, ou générer un script de remédiation défectueux incapable de contenir une attaque. Ces erreurs peuvent s'avérer dangereuses si elles sont prises au pied de la lettre. Comme le souligne NTT Data, « l'IA générative peut vraisemblablement produire un contenu erroné, et ce phénomène est appelé hallucination… il est actuellement difficile de l'éliminer complètement » ( Risques de sécurité liés à l'IA générative et aux contre-mesures, et son impact sur la cybersécurité | NTT DATA Group ). Une confiance excessive en l'IA sans vérification peut conduire à des efforts mal orientés ou à un faux sentiment de sécurité. Par exemple, une IA pourrait signaler à tort un système critique comme sûr alors qu'il ne l'est pas, ou inversement, déclencher la panique en « détectant » une brèche qui n'a jamais eu lieu. Une validation rigoureuse des résultats de l'IA et l'implication humaine dans les décisions critiques sont essentielles pour atténuer ce risque.

• Faux positifs et faux négatifs : liés aux hallucinations, si un modèle d’IA est mal entraîné ou configuré, il peut signaler à tort des activités bénignes comme malveillantes (faux positifs) ou, pire encore, passer à côté de menaces réelles (faux négatifs) ( Comment l’IA générative peut-elle être utilisée en cybersécurité ?). Un excès de fausses alertes peut submerger les équipes de sécurité et entraîner une lassitude face aux alertes (annulant ainsi les gains d’efficacité promis par l’IA), tandis que les détections manquées exposent l’organisation. Trouver le juste équilibre pour les modèles génératifs est complexe. Chaque environnement est unique et une IA peut ne pas être performante immédiatement. L’apprentissage continu est également une arme à double tranchant : si l’IA apprend à partir de retours biaisés ou d’un environnement changeant, sa précision peut fluctuer. Les équipes de sécurité doivent surveiller les performances de l’IA et ajuster les seuils ou fournir des corrections aux modèles. Dans les contextes critiques (comme la détection d’intrusion pour les infrastructures critiques), il peut être judicieux d’exécuter les suggestions de l’IA en parallèle des systèmes existants pendant un certain temps, afin de garantir leur cohérence et leur complémentarité.

• Confidentialité et fuites de données : Les systèmes d’IA générative nécessitent souvent d’importantes quantités de données pour leur entraînement et leur fonctionnement. Si ces modèles sont hébergés dans le cloud ou ne sont pas correctement cloisonnés, le risque de fuite d’informations sensibles est réel. Les utilisateurs peuvent, par inadvertance, fournir des données propriétaires ou personnelles à un service d’IA (par exemple, demander à ChatGPT de résumer un rapport d’incident confidentiel), et ces données peuvent alors être intégrées au modèle. En effet, une étude récente a révélé que 55 % des données d’entrée des outils d’IA générative contenaient des informations sensibles ou nominatives , soulevant de sérieuses inquiétudes quant aux fuites de données ( Sécurité de l’IA générative : Tendances, menaces et stratégies d’atténuation ). De plus, si une IA a été entraînée sur des données internes et qu’elle est interrogée d’une certaine manière, elle peut transmettre des fragments de ces données sensibles à des tiers. Les organisations doivent mettre en œuvre des politiques strictes de gestion des données (par exemple, utiliser des instances d’IA sur site ou privées pour les données sensibles) et sensibiliser leurs employés à l’importance de ne pas transmettre d’informations confidentielles dans les outils d’IA publics. Les réglementations relatives à la protection de la vie privée (RGPD, etc.) entrent également en jeu : utiliser des données personnelles pour entraîner une IA sans consentement ni protection appropriés pourrait enfreindre la loi.

• Sécurité et manipulation des modèles : Les modèles d’IA générative peuvent eux-mêmes devenir des cibles. Des adversaires peuvent tenter d’empoisonner les modèles en leur fournissant des données malveillantes ou trompeuses lors des phases d’entraînement ou de réentraînement, afin que l’IA apprenne des schémas incorrects ( Comment l’IA générative peut-elle être utilisée en cybersécurité ?). Par exemple, un attaquant pourrait subtilement corrompre des données de renseignement sur les menaces pour que l’IA ne reconnaisse pas son propre logiciel malveillant comme tel. Une autre tactique consiste à injecter des instructions ou à manipuler les sorties : un attaquant trouve un moyen de fournir à l’IA des entrées qui la poussent à se comporter de manière inattendue, par exemple en ignorant ses mécanismes de sécurité ou en révélant des informations confidentielles (comme des instructions ou des données internes). De plus, il existe un risque d’ évasion des modèles : les attaquants conçoivent des entrées spécifiquement destinées à tromper l’IA. On observe ce phénomène dans des exemples adverses : des données légèrement perturbées qu’un humain perçoit comme normales, mais que l’IA interprète mal. Garantir la sécurité de la chaîne d'approvisionnement de l'IA (intégrité des données, contrôle d'accès aux modèles, tests de robustesse face aux attaques adverses) est une partie nouvelle mais nécessaire de la cybersécurité lors du déploiement de ces outils ( Qu'est-ce que l'IA générative en cybersécurité ? - Palo Alto Networks ).

• Dépendance excessive et érosion des compétences : Il existe un risque, plus subtil, que les organisations deviennent trop dépendantes de l’IA et laissent les compétences humaines s’atrophier. Si les jeunes analystes se fient aveuglément aux résultats de l’IA, ils risquent de ne pas développer l’esprit critique et l’intuition nécessaires pour réagir lorsque l’IA est indisponible ou erronée. Un scénario à éviter est celui d’une équipe de sécurité disposant d’excellents outils, mais incapable de réagir en cas de panne (à l’image de pilotes qui se fient excessivement au pilotage automatique). Des exercices de formation réguliers, sans l’aide de l’IA, et la promotion d’une mentalité selon laquelle l’IA est un assistant et non un oracle infaillible sont essentiels pour maintenir l’excellence des analystes. Les humains doivent rester les décideurs finaux, en particulier pour les décisions à fort impact.

• Défis éthiques et de conformité : L’utilisation de l’IA en cybersécurité soulève des questions éthiques et peut engendrer des problèmes de conformité réglementaire. Par exemple, si un système d’IA désigne à tort un employé comme malveillant en raison d’une anomalie, cela pourrait nuire injustement à sa réputation ou à sa carrière. Les décisions prises par l’IA peuvent être opaques (problème de la « boîte noire »), ce qui rend difficile d’expliquer aux auditeurs ou aux autorités de réglementation les raisons de certaines actions. À mesure que le contenu généré par l’IA se généralise, il est crucial de garantir la transparence et la responsabilité. Les autorités de réglementation commencent à examiner l’IA de près ; la loi européenne sur l’IA, par exemple, imposera des exigences aux systèmes d’IA « à haut risque », et l’IA en cybersécurité pourrait entrer dans cette catégorie. Les entreprises devront se conformer à ces réglementations et éventuellement respecter des normes telles que le cadre de gestion des risques liés à l’IA du NIST pour utiliser l’IA générative de manière responsable ( Comment l’IA générative peut-elle être utilisée en cybersécurité ? 10 exemples concrets ). La conformité s’étend également aux licences : l’utilisation de modèles open source ou tiers peut impliquer des conditions restreignant certaines utilisations ou exigeant le partage des améliorations.

En résumé, l'IA générative n'est pas une solution miracle : mal mise en œuvre, elle peut engendrer de nouvelles failles, même si elle en résout certaines. Une étude du Forum économique mondial de 2024 a souligné que près de 47 % des organisations considèrent les progrès de l'IA générative par les attaquants comme une préoccupation majeure, ce qui en fait « l'impact le plus préoccupant de l'IA générative » en matière de cybersécurité ( [PDF] Perspectives mondiales de la cybersécurité 2025 | Forum économique mondial ) ( IA générative et cybersécurité : une analyse complète de LLM... ). Les organisations doivent donc adopter une approche équilibrée : tirer parti des avantages de l'IA tout en gérant rigoureusement ces risques grâce à la gouvernance, aux tests et à la supervision humaine. Nous verrons ensuite comment parvenir concrètement à cet équilibre.

Perspectives d'avenir : le rôle évolutif de l'IA générative en cybersécurité

À l'avenir, l'IA générative est appelée à devenir une composante essentielle des stratégies de cybersécurité, mais aussi un outil que les cybercriminels continueront d'exploiter. Ce jeu du chat et de la souris s'accélérera, l'IA étant présente des deux côtés de la barrière. Voici quelques perspectives sur la manière dont l'IA générative pourrait façonner la cybersécurité dans les années à venir :

• La cyberdéfense augmentée par l'IA devient la norme : d'ici 2025 et au-delà, la plupart des moyennes et grandes entreprises devraient avoir intégré des outils basés sur l'IA à leurs opérations de sécurité. À l'instar des antivirus et des pare-feu aujourd'hui, les systèmes d'IA de détection d'anomalies et les copilotes pourraient devenir des composantes essentielles des architectures de sécurité. Ces outils se spécialiseront probablement davantage : par exemple, des modèles d'IA distincts, optimisés pour la sécurité du cloud, la surveillance des objets connectés, la sécurité du code applicatif, etc., fonctionneront de concert. Comme le souligne une prédiction, « en 2025, l'IA générative sera un élément fondamental de la cybersécurité, permettant aux organisations de se défendre proactivement contre les menaces sophistiquées et évolutives » ( Comment l'IA générative peut-elle être utilisée en cybersécurité ?). L'IA améliorera la détection des menaces en temps réel, automatisera de nombreuses actions de réponse et aidera les équipes de sécurité à gérer des volumes de données bien plus importants qu'elles ne pourraient le faire manuellement.

• Apprentissage et adaptation continus : les futurs systèmes d’IA génératifs en cybersécurité deviendront de plus en plus performants pour apprendre en temps réel à partir de nouveaux incidents et de renseignements sur les menaces, mettant à jour leur base de connaissances quasi instantanément. Ceci pourrait mener à des défenses véritablement adaptatives : imaginez une IA qui découvre une nouvelle campagne de phishing ciblant une autre entreprise le matin et qui, dès l’après-midi, a déjà ajusté les filtres de messagerie de votre entreprise en conséquence. Les services de sécurité IA basés sur le cloud pourraient faciliter ce type d’apprentissage collectif, où les informations anonymisées d’une organisation profitent à tous les abonnés (un système similaire au partage de renseignements sur les menaces, mais automatisé). Cependant, cela nécessitera une gestion rigoureuse afin d’éviter la diffusion d’informations sensibles et d’empêcher les attaquants d’alimenter les modèles partagés avec des données erronées.

• Convergence des talents en IA et en cybersécurité : les compétences des professionnels de la cybersécurité évolueront pour inclure une maîtrise de l’IA et de la science des données. De même que les analystes d’aujourd’hui apprennent les langages de requête et le scripting, ceux de demain pourraient être amenés à optimiser régulièrement les modèles d’IA ou à rédiger des scénarios d’exécution. De nouveaux rôles pourraient émerger, tels que « formateur en sécurité IA » ou « ingénieur IA en cybersécurité » : des spécialistes de l’adaptation des outils d’IA aux besoins d’une organisation, de la validation de leurs performances et de la garantie de leur sécurité. Parallèlement, les enjeux de cybersécurité influenceront de plus en plus le développement de l’IA. Les systèmes d’IA seront conçus dès leur conception avec des fonctionnalités de sécurité intégrées (architecture sécurisée, détection des falsifications, journaux d’audit des décisions de l’IA, etc.), et des cadres de référence pour une IA digne de confiance (équitable, explicable, robuste et sécurisée) guideront son déploiement dans des contextes critiques pour la sécurité.

• Attaques plus sophistiquées alimentées par l'IA : Malheureusement, le paysage des menaces évoluera lui aussi avec l'IA. Nous prévoyons une utilisation plus fréquente de l'IA pour découvrir les vulnérabilités zero-day, concevoir des attaques de spear phishing ultra-ciblées (par exemple, l'IA qui analyse les réseaux sociaux pour créer un appât parfaitement adapté) et générer des deepfakes vocaux ou vidéo convaincants afin de contourner l'authentification biométrique ou de commettre des fraudes. Des agents de piratage automatisés pourraient émerger, capables de mener de manière autonome des attaques en plusieurs étapes (reconnaissance, exploitation, déplacement latéral, etc.) avec une supervision humaine minimale. Cela incitera les équipes de défense à s'appuyer également sur l'IA – une automatisation à l'échelle de l'automatisation . Certaines attaques pourraient se produire à la vitesse de la machine, comme des bots d'IA testant des milliers de variantes d'e-mails de phishing pour identifier celle qui parvient à passer les filtres. Les cyberdéfenses devront opérer avec une rapidité et une flexibilité similaires pour rester compétitives ( Qu'est-ce que l'IA générative en cybersécurité ? - Palo Alto Networks ).

• Réglementation et éthique de l'IA en matière de sécurité : À mesure que l'IA s'intègre profondément aux fonctions de cybersécurité, son utilisation responsable fera l'objet d'une surveillance accrue, voire d'une réglementation. On peut s'attendre à la mise en place de cadres et de normes spécifiques à l'IA en sécurité. Les gouvernements pourraient définir des lignes directrices en matière de transparence, exigeant par exemple que les décisions importantes en matière de sécurité (comme la suspension de l'accès d'un employé en cas de suspicion d'activité malveillante) ne puissent être prises par une IA seule, sans intervention humaine. Des certifications pourraient également être mises en place pour les produits de sécurité basés sur l'IA, afin de garantir aux acheteurs que l'IA a été évaluée en termes de biais, de robustesse et de sécurité. Par ailleurs, une coopération internationale pourrait se développer autour des cybermenaces liées à l'IA ; par exemple, des accords sur la gestion de la désinformation générée par l'IA ou des normes contre certaines cyberarmes pilotées par l'IA.

• Intégration aux écosystèmes d'IA et informatiques plus vastes : L'IA générative en cybersécurité s'intégrera probablement aux autres systèmes d'IA et outils de gestion informatique. Par exemple, une IA gérant l'optimisation du réseau pourrait collaborer avec l'IA de sécurité pour s'assurer que les modifications apportées ne créent pas de failles de sécurité. L'analyse décisionnelle pilotée par l'IA pourrait partager des données avec les IA de sécurité afin de corréler les anomalies (comme une chute brutale des ventes liée à un possible problème de site web suite à une attaque). En résumé, l'IA ne fonctionnera plus en vase clos ; elle fera partie intégrante d'un système intelligent plus vaste, au cœur des opérations de l'organisation. Ceci ouvre la voie à une gestion holistique des risques, où les données opérationnelles, les données sur les menaces et même les données de sécurité physique pourraient être combinées par l'IA pour offrir une vision à 360 degrés de la posture de sécurité de l'organisation.

À long terme, l'espoir est que l'IA générative contribue à faire pencher la balance en faveur des défenseurs. En gérant l'échelle et la complexité des environnements informatiques modernes, l'IA peut rendre le cyberespace plus sûr. Cependant, c'est un processus long et semé d'embûches, le temps de perfectionner ces technologies et d'apprendre à leur faire confiance. Les organisations qui restent informées et investissent dans une adoption responsable de l'IA pour la sécurité seront probablement les mieux placées pour faire face aux menaces futures.

Comme le souligne le récent rapport de Gartner sur les tendances en cybersécurité, « l'émergence de cas d'usage (et de risques) liés à l'IA générative exerce une pression en faveur de la transformation » ( Tendances en cybersécurité : Résilience par la transformation - Gartner ). Ceux qui s'adapteront pourront tirer parti de l'IA comme d'un atout majeur ; ceux qui accuseront un retard risquent d'être distancés par des adversaires utilisant l'IA. Les prochaines années seront déterminantes pour définir la manière dont l'IA redessinera le champ de bataille numérique.

Leçons pratiques tirées de l'adoption de l'IA générative en cybersécurité

Pour les entreprises qui évaluent comment tirer parti de l'IA générative dans leur stratégie de cybersécurité, voici quelques points pratiques et recommandations pour une adoption responsable et efficace :

1. Commencez par la formation : assurez-vous que votre équipe de sécurité (et l’ensemble du personnel informatique) comprenne les capacités et les limites de l’IA générative. Dispensez une formation sur les fondamentaux des outils de sécurité basés sur l’IA et mettez à jour vos programmes de sensibilisation à la sécurité pour tous les employés afin d’y inclure les menaces liées à l’IA. Par exemple, expliquez au personnel comment l’IA peut générer des tentatives d’hameçonnage et des appels truqués très convaincants. Parallèlement, formez les employés à l’utilisation sûre et autorisée des outils d’IA dans leur travail. Des utilisateurs bien informés sont moins susceptibles de mal utiliser l’IA ou d’être victimes d’attaques utilisant l’IA ( Comment l’IA générative peut-elle être utilisée en cybersécurité ? 10 exemples concrets ).

2. Définissez des politiques d'utilisation de l'IA claires : traitez l'IA générative comme toute technologie puissante, et encadrez-la. Élaborez des politiques précisant qui peut utiliser les outils d'IA, quels outils sont autorisés et à quelles fins. Incluez des directives sur la gestion des données sensibles (par exemple interdiction de transmettre des données confidentielles à des services d'IA externes) afin de prévenir les fuites. Par exemple, vous pourriez autoriser uniquement les membres de l'équipe de sécurité à utiliser un assistant IA interne pour la gestion des incidents, et le service marketing à utiliser une IA validée pour la création de contenu ; l'accès serait restreint pour tous les autres utilisateurs. De nombreuses organisations intègrent désormais explicitement l'IA générative dans leurs politiques informatiques, et les principaux organismes de normalisation encouragent des politiques d'utilisation sécurisée plutôt que des interdictions pures et simples ( Comment l'IA générative peut-elle être utilisée en cybersécurité ? 10 exemples concrets ). Veillez à communiquer ces règles et leur justification à tous les employés.

3. Atténuer l'utilisation de l'IA « shadow » et surveiller son usage : Similaire à l'informatique parallèle, l'IA « shadow » apparaît lorsque des employés utilisent des outils ou services d'IA à l'insu du service informatique (par exemple, un développeur utilisant un assistant de code IA non autorisé). Cela peut engendrer des risques insoupçonnés. Mettez en œuvre des mesures pour détecter et contrôler l'utilisation non autorisée de l'IA . La surveillance du réseau peut signaler les connexions aux API d'IA courantes, et des enquêtes ou des audits d'outils peuvent révéler ce que le personnel utilise. Proposez des alternatives approuvées afin d'éviter que les employés, même bien intentionnés, ne soient tentés d'agir de manière non autorisée (par exemple, fournissez un compte ChatGPT Enterprise officiel si les utilisateurs le jugent utile). En rendant l'utilisation de l'IA transparente, les équipes de sécurité peuvent évaluer et gérer les risques. La surveillance est également essentielle : consignez autant que possible les activités et les résultats des outils d'IA afin de conserver une trace des décisions influencées par l'IA ( Comment l'IA générative peut-elle être utilisée en cybersécurité ? 10 exemples concrets ).

4. Exploiter l'IA de manière défensive – Ne vous laissez pas distancer : Sachez que les attaquants utiliseront l'IA, votre défense doit donc en faire autant. Identifiez quelques domaines à fort impact où l'IA générative pourrait immédiatement renforcer vos opérations de sécurité (tri des alertes, analyse automatisée des journaux, etc.) et lancez des projets pilotes. Optimisez vos défenses grâce à la rapidité et à l'échelle de l'IA pour contrer les menaces évolutives ( Comment l'IA générative peut-elle être utilisée en cybersécurité ? 10 exemples concrets ). Même des intégrations simples, comme l'utilisation d'une IA pour synthétiser les rapports de logiciels malveillants ou générer des requêtes de recherche de menaces, peuvent faire gagner un temps précieux aux analystes. Commencez modestement, évaluez les résultats et itérez. Les succès obtenus plaideront en faveur d'une adoption plus large de l'IA. L'objectif est d'utiliser l'IA comme un multiplicateur de force : par exemple, si les attaques de phishing submergent votre service d'assistance, déployez un classificateur d'emails IA pour réduire proactivement ce volume.

5. Investissez dans des pratiques d'IA sécurisées et éthiques : lors de la mise en œuvre d'une IA générative, suivez des pratiques de développement et de déploiement sécurisées. Utilisez des modèles privés ou auto-hébergés pour les tâches sensibles afin de conserver la maîtrise des données. Si vous utilisez des services d'IA tiers, examinez leurs mesures de sécurité et de confidentialité (chiffrement, politiques de conservation des données, etc.). Intégrez des cadres de gestion des risques liés à l'IA (comme le cadre de gestion des risques liés à l'IA du NIST ou les directives ISO/IEC) pour traiter systématiquement des aspects tels que les biais, l'explicabilité et la robustesse de vos outils d'IA ( Comment l'IA générative peut-elle être utilisée en cybersécurité ? 10 exemples concrets ). Prévoyez également des mises à jour et des correctifs pour vos modèles dans le cadre de la maintenance : les modèles d'IA peuvent aussi présenter des vulnérabilités (par exemple, ils peuvent nécessiter un réentraînement s'ils commencent à dériver ou si un nouveau type d'attaque adverse est découvert). En intégrant la sécurité et l'éthique à votre utilisation de l'IA, vous renforcez la confiance dans les résultats et garantissez la conformité aux réglementations émergentes.

6. Maintenez l'intervention humaine : utilisez l'IA pour assister, et non remplacer, le jugement humain en cybersécurité. Identifiez les points de décision où une validation humaine est nécessaire (par exemple, une IA peut rédiger un rapport d'incident, mais un analyste doit le vérifier avant diffusion ; ou une IA peut suggérer le blocage d'un compte utilisateur, mais un humain doit approuver cette action). Cela permet non seulement d'éviter que les erreurs de l'IA ne passent inaperçues, mais aussi d'aider votre équipe à apprendre de l'IA et inversement. Encouragez un flux de travail collaboratif : les analystes doivent se sentir à l'aise pour questionner les résultats de l'IA et effectuer des vérifications de cohérence. Au fil du temps, ce dialogue peut améliorer à la fois l'IA (grâce au retour d'information) et les compétences des analystes. En résumé, concevez vos processus de manière à ce que les forces de l'IA et les atouts humains se complètent : l'IA gère le volume et la vitesse, les humains gèrent l'ambiguïté et les décisions finales.

7. Mesurer, surveiller et ajuster : considérez vos outils d’IA générative comme des composantes vivantes de votre écosystème de sécurité. Mesurez en continu leurs performances : réduisent-ils les délais de réponse aux incidents ? Détectent-ils les menaces plus tôt ? Quelle est l’évolution du taux de faux positifs ? Sollicitez l’avis de l’équipe : les recommandations de l’IA sont-elles utiles ou génèrent-elles du bruit ? Utilisez ces indicateurs pour affiner les modèles, mettre à jour les données d’entraînement ou ajuster l’intégration de l’IA. Les cybermenaces et les besoins de l’entreprise évoluent, et vos modèles d’IA doivent être mis à jour ou réentraînés périodiquement pour rester efficaces. Élaborez un plan de gouvernance des modèles, précisant notamment qui est responsable de leur maintenance et la fréquence de leurs révisions. En gérant activement le cycle de vie de l’IA, vous vous assurez qu’elle demeure un atout et non un fardeau.

En conclusion, l'IA générative peut considérablement renforcer les capacités de cybersécurité, mais son adoption réussie exige une planification rigoureuse et un suivi constant. Les entreprises qui forment leurs équipes, définissent des directives claires et intègrent l'IA de manière équilibrée et sécurisée bénéficieront d'une gestion des menaces plus rapide et plus efficace. Ces enseignements constituent une feuille de route : allier l'expertise humaine à l'automatisation par l'IA, maîtriser les fondamentaux de la gouvernance et maintenir une grande agilité face à l'évolution inévitable des technologies d'IA et du paysage des menaces.

En adoptant ces mesures concrètes, les organisations peuvent répondre avec assurance à la question « Comment l’IA générative peut-elle être utilisée en cybersécurité ? » – non seulement en théorie, mais aussi au quotidien – et ainsi renforcer leurs défenses dans un monde de plus en plus numérique et piloté par l’IA. ( Comment l’IA générative peut-elle être utilisée en cybersécurité ?)

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