Comment l'IA et l'apprentissage automatique révolutionnent la sécurité du travail à distance

Les technologies d’IA et d’apprentissage automatique sont entrées dans la cybersécurité avec une approche proactive de détection et de réponse précoces aux menaces. Vous pouvez sécuriser les travailleurs à distance en automatisant la détection des menaces, en identifiant et en répondant aux cybermenaces, en éliminant les faux positifs et en améliorant la sécurité globale d'une organisation.

La mise en œuvre de solutions de sécurité basées sur l'IA et le ML dans des environnements de travail à distance a également résolu les lacunes des mesures de cybersécurité traditionnelles. L’adoption de l’IA et du ML révolutionne la cybersécurité des entreprises, en offrant un contrôle d’accès tout en limitant les menaces de sécurité.

Comprendre les bases : IA vs apprentissage automatique

Les environnements numériques distants permettent un accès à distance sécurisé. Il permet à l'employé de se connecter au réseau de l'entreprise via le cloud computing, les réseaux privés virtuels (VPN) et les postes de travail distants. Ces configurations sont adaptables, évolutives et rentables, mais restent sujettes aux menaces de sécurité.

Implémenter l'IA/ML dans la cybersécurité d'entreprise

Les entreprises mettent en œuvre divers protocoles de cybersécurité pour éviter les situations désagréables. L’IA et l’apprentissage automatique sont un nouvel ajout aux horizons de la cybersécurité.

La mise en œuvre de l’IA dans la cybersécurité se concentre sur le développement d’outils ou de logiciels capables d’identifier, d’analyser, d’évaluer et de prédire activement diverses menaces de sécurité, de manière rapide et précise. L'apprentissage automatique est utilisé en cybersécurité pour générer des données et des algorithmes en évaluant diverses ressources d'accès.

L’état actuel des défis de sécurité du travail à distance

La cybersécurité est un défi évolutif quotidien auquel sont confrontées les équipes informatiques. Selon une enquête menée auprès des employeurs en 2022, 56 % des personnes interrogées ont déclaré que les employés ne connaissent pas les bonnes pratiques de sécurité lorsqu'ils travaillent à distance.

Nouvelles menaces adaptatives hautement évasives (HEAT)

Les nouvelles menaces adaptatives hautement évasives (HEAT) ciblant les navigateurs Web constituent les risques de sécurité émergents pour les technologies de sécurité standard. Les progrès rapides de la technologie et des outils de communication peuvent créer de nouvelles failles de sécurité ou permettre à des utilisateurs non autorisés d’accéder à des informations privées.

Défis liés au travail à distance et à la cybersécurité

Les employés distants ont différents niveaux d'accès aux réseaux d'entreprise, et il est difficile de suivre leurs activités tout en gérant la sécurité et les performances. Les entreprises utilisent désormais l’IA et l’apprentissage automatique pour améliorer la productivité et le suivi des performances.

La sécurité du travail à distance comprend l'atténuation des risques de sécurité des utilisateurs finaux à l'aide de divers outils et techniques avancées pour sécuriser les informations sensibles, les flux de données non autorisés et les cyberattaques.

Contrôle d'accès

Ces technologies permettent à l'entreprise de réguler l'accès à distance, la protection des données de l'entreprise et de détecter les menaces potentielles et les cyberattaques. En fait, le marché de l’intelligence artificielle dans le domaine de la cybersécurité devrait dépasser 62 milliards de dollars d’ici 2029.

Comment l’IA améliore la détection et la réponse aux menaces

L'utilisation de techniques et d'outils basés sur l'IA et l'apprentissage automatique permet au réseau d'entreprise de sécuriser le travailleur à distance, en contrôlant son accès, la sécurité de ses appareils et la sécurité des informations de connexion.

Automatisation

L’IA représente l’avenir de la cybersécurité car elle automatise divers contrôles de sécurité, permettant une identification précoce et une atténuation des cyberattaques. De plus, des algorithmes d’apprentissage automatique sont intégrés dans des cadres de cybersécurité basés sur l’IA pour évaluer l’ampleur, la nature et l’origine des cybermenaces potentielles.

Détection des menaces

Ces solutions avancées contribuent à sécuriser le contrôle d'accès et à surveiller en temps réel l'activité du réseau, en détectant rapidement tout comportement anormal pouvant indiquer une attaque.

Réponse

En réponse aux problèmes de sécurité, le système peut automatiquement prendre des mesures en limitant l'accès aux systèmes d'exploitation compromis. Cette mesure proactive est mise en œuvre pour protéger les données sensibles contre d’éventuelles violations.

Kit d'outils de cybersécurité (CyberSecTK)

Ce programme est un outil open source équipé de fonctionnalités de protection basées sur l'IA. Il a la capacité d’identifier et de prévenir les attaques en ligne telles que le phishing, les logiciels malveillants et les ransomwares dès leurs premiers stades.

Sophos Intercept X

Cet outil de sécurité des points de terminaison utilise l'intelligence artificielle pour identifier et prévenir efficacement les cybermenaces sur divers appareils d'accès à distance tels que les ordinateurs portables, les ordinateurs de bureau et les appareils mobiles.

La Vectra Cognito

Ce programme est conçu pour détecter différents types de menaces, notamment les menaces internes, les menaces persistantes avancées et les attaques de logiciels malveillants. Elle a la capacité de réagir et de prendre les mesures appropriées contre ces menaces.

Le rôle de l'apprentissage automatique dans l'analyse de la sécurité

Mettez en œuvre des mesures pour détecter et prévenir les attaques de phishing, de logiciels malveillants ou de ransomwares ciblant les travailleurs à distance via des outils de courrier électronique, de messagerie ou de collaboration utilisant l'IA en fonction des données générées par l'apprentissage automatique. Cette technologie analyse les communications pour détecter les liens, citations, pièces jointes ou demandes malveillants.

Utilisation de l'apprentissage automatique

L’apprentissage automatique peut être utilisé pour identifier les attaques d’usurpation d’e-mails, de logiciels malveillants et de phishing. Il peut détecter des anomalies ou des intrusions dans le trafic des appareils et du réseau, indiquant des compromissions ou des attaques.

Assurant la sécurité des appareils des travailleurs à distance et des réseaux d'entreprise, notamment les ordinateurs portables, les smartphones, les tablettes, les routeurs et les VPN, il prend en charge l'accès à distance, les identités des utilisateurs et les ressources de l'entreprise.

Détection précoce et réponse rapide

L'apprentissage automatique permet de détecter les accès non autorisés, l'exfiltration de données et les attaques par déni de service. L'IA/ML dans la cybersécurité aide à la vérification de l'identité grâce à l'authentification multifacteur et à l'analyse du comportement pour accorder l'accès et les autorisations aux ressources et systèmes nécessaires.

Surveillance vigilante et continue

Il peut également être utilisé pour identifier et détecter des changements ou des incohérences dans le visage, la voix ou les empreintes digitales des travailleurs à distance, qui pourraient indiquer la présence d'un imposteur. L'apprentissage automatique facilite également la collecte de preuves, le traçage des sources, l'analyse d'impact et la récupération des données/systèmes, et propose des recommandations de remédiation et d'atténuation pour gérer les incidents désagréables liés aux travailleurs à distance, tels que :

• Violations de données et
• Attaques de rançongiciels, etc.

Les limites de l’IA en cybersécurité

Bien que l'IA et l'apprentissage automatique présentent de grands avantages pour les mesures de contrôle de sécurité à distance, il existe certaines limites pour la direction de l'entreprise et les utilisateurs distants concernant la mise en œuvre et l'infrastructure. L’IA et l’apprentissage automatique nécessitent des connaissances spécifiques qui peuvent ne pas être disponibles au sein de l’entreprise.

Connaissances expertes et mise en œuvre

Cela peut rendre les solutions de sécurité basées sur l’IA et le ML difficiles à mettre en œuvre et à gérer. Il peut également y avoir des problèmes concernant l’exactitude et l’authenticité, car l’IA est encore une science émergente. L'IA et l'apprentissage automatique s'appuient sur des données de haute qualité pour produire des résultats fiables.

Les résultats des algorithmes d’apprentissage automatique peuvent ne pas être fiables si les données utilisées pour les entraîner sont inadéquates ou erronées. L'application d'outils d'apprentissage automatique et d'IA avec des approches de cybersécurité telles que ZTNA rend les technologies sécurisées l'accès à distance plus efficacement.

Préparer votre infrastructure de travail à distance pour une sécurité basée sur l'IA

Les plates-formes d'orchestration, d'automatisation et de réponse de sécurité (SOAR) basées sur l'IA intègrent et corrèlent d'énormes volumes de renseignements sur les menaces provenant du réseau, des services d'abonnement et d'autres sources pour signaler les activités suspectes.

Algorithmes d'IA

Même les logiciels malveillants évasifs ou non détectés peuvent être identifiés par les algorithmes d'IA en analysant les attributs des fichiers, les modèles d'exécution de code et les activités réseau. De plus en plus d'entreprises utilisent l'IA et le ML et réussissent à offrir une meilleure cybersécurité à leurs environnements distants.

Les entreprises peuvent passer aux technologies IA/ML pour sécuriser l'accès des utilisateurs qui travaillent à distance en mettant en œuvre les infrastructures informatiques suivantes :

Solutions de détection et de réponse étendues (XDR)

Les solutions de détection et de réponse étendues (XDR) accumulent et corrélent les données de sécurité en temps réel provenant des serveurs, des pare-feu, des points de terminaison, des cloud et d'autres sources. Ils peuvent détecter des tendances similaires et stopper les attaques avant qu’elles ne causent des dégâts en étudiant les menaces connues.

Systèmes SIEM

Les systèmes SIEM basés sur l'IA reconnaissent les menaces nouvelles et en développement en combinant des avertissements de sécurité avec de nombreux flux de renseignements sur les menaces. La priorisation automatique des alertes en fonction de caractéristiques identifiables permet d'économiser du temps, du personnel et de l'argent par rapport à l'examen manuel d'énormes ensembles de données de journaux à des fins d'interrogation et de réponse.

Analyse de l'IA et mode d'action contre les attaques attendues

L'IA peut isoler automatiquement les systèmes, empêcher l'accès au réseau et alerter la sécurité après avoir détecté des risques. Il peut suivre et évaluer le comportement des utilisateurs pour développer une norme. Des modèles de connexion inhabituels ou des demandes d'accès aux données peuvent représenter des dangers. Cette méthode détecte les menaces internes, les comptes compromis et les activités indésirables ignorées par les systèmes basés sur des règles.

Les pirates utilisent des informations d'identification compromises pour pirater des systèmes vitaux, voler des données, installer des logiciels malveillants et procéder à du phishing. L'analyse de l'IA peut détecter les informations d'identification compromises et lancer des mesures correctives.

Réseaux de neurones profonds

Les réseaux de neurones profonds peuvent identifier les e-mails nuisibles parmi des millions d’e-mails. Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent analyser le langage et la syntaxe du texte et des e-mails pour identifier la fraude. Les CASB utilisent l'analyse comportementale pour détecter des anomalies telles que des téléchargements excessifs ou un partage non autorisé dans les services cloud, indiquant des menaces potentielles.

Conclusion

Comme le montre cet article, l’avènement des technologies d’IA et d’apprentissage automatique ouvre la voie à une nouvelle ère de sécurité du travail à distance. Il offre les outils nécessaires pour détecter et se défendre de manière proactive contre l'évolution des cybermenaces, sauvant ainsi les organisations des attaques majeures.

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