L'« apprentissage automatique » est un terme clé dans le paysage numérique interconnecté d'aujourd'hui. Ce concept désigne l'apprentissage automatique par les ordinateurs à partir de données plutôt que de recevoir une programmation explicite. Grâce à ces algorithmes, les ordinateurs sont alimentés par d'énormes ensembles de données et les analysent pour identifier des modèles ou des corrélations grâce à une analyse approfondie des données.
L'apprentissage automatique devient une pratique courante dans un nombre croissant de secteurs, et la cybersécurité n'est pas en reste. Une étude d'ABI Research estime que l'apprentissage automatique en cybersécurité fera grimper les dépenses consacrées au big data, au renseignement et à l'analytique à 96 milliards de dollars d'ici 2021. La raison de cette croissance est évidente : l'apprentissage automatique permet aux entreprises de mieux réagir et de renforcer leurs défenses face au vaste univers des cybermenaces. Les entreprises de sécurité adaptent leurs solutions à cette tendance. Elles abandonnent les systèmes basés sur les signatures pour adopter des solutions multicouches où les systèmes d'apprentissage automatique interprètent les données pour mieux détecter les logiciels malveillants.
Les tâches d'apprentissage automatique sont classées en trois types : 1) Apprentissage supervisé où des données étiquetées sont utilisées pour former un modèle qui peut être appliqué ultérieurement à des données invisibles pour les étiqueter, 2) Apprentissage non supervisé où des données non étiquetées sont utilisées pour la formation afin de découvrir des modèles ou une structure dans les données d'entrée et 3) Apprentissage par renforcement où une méthode de punition-récompense est utilisée pour l'apprentissage.
L'apprentissage automatique joue un rôle clé dans plusieurs domaines de la cybersécurité. En voici quelques exemples :
Création d'échantillons en grappes
L'un des principaux résultats de l'apprentissage automatique est le regroupement d'échantillons, ou la division d'ensembles de données de manière à ce que les échantillons similaires constituent leurs propres groupes. En pratique, les groupes sont séparés selon leurs caractéristiques, puis répartis en clusters. Ces clusters sont ensuite regroupés à intervalles réguliers pour accueillir de nouveaux échantillons, selon un processus appelé clustering incrémental. Des algorithmes d'apprentissage automatique tels que les modèles centroïdes, les modèles de distribution et les modèles de densité sont utilisés à cette fin.
Identification des échantillons
L'apprentissage automatique est utilisé pour agréger et analyser des données à grande échelle, telles que les échantillons de clusters mentionnés ci-dessus, afin d'automatiser le processus de classification. SeqriteLe système automatisé de classification des logiciels malveillants de [nom de l'entreprise] étiquette ces données comme malveillantes ou non grâce aux informations contextuelles recueillies. Ce processus d'exploration de données approfondi permet de distinguer facilement les échantillons malveillants des échantillons bénins ; on parle alors de classification des échantillons.
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Création d'un modèle de détection déployable
Les deux processus ci-dessus contribuent à la création d'un modèle de détection déployable. Il est important de sélectionner le bon ensemble et le bon ratio d'échantillons bénins et malveillants, de former et de tester l'ensemble sélectionné, puis de sélectionner un algorithme adapté. Cependant, leur déploiement n'est pas immédiat aux terminaux : ils sont évalués selon des paramètres tels que la taille, le temps nécessaire à la génération du modèle, le temps d'analyse d'un échantillon, la qualité du modèle, le taux de faux positifs, etc. Ce n'est qu'après des tests approfondis qu'un déploiement aux terminaux peut être envisagé.
Fonctionnant initialement en mode passif et observant les schémas de détection, ces modèles sont également pris en charge par SeqriteLa plateforme de sécurité cloud de [Nom de l'entreprise]. Des systèmes automatisés dans le cloud analysent la télémétrie générée par ces modèles passifs et, en fonction de leurs conclusions, ces modèles peuvent être activés.
Si l'apprentissage automatique représente un nouvel investissement prometteur, il est important de ne pas se laisser emporter et de croire qu'il constitue la solution à tous les problèmes de cybersécurité. Le monde des cybermenaces est en constante évolution et, parfois, même les machines ne parviennent pas à suivre. Se fier entièrement aux algorithmes d'apprentissage automatique serait une erreur. La meilleure solution consiste à les utiliser comme outil de renforcement de la cybersécurité, en complément de la science des données et de l'expertise humaine.
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