Bienvenue dans un monde où l’IA générative révolutionne le domaine de la cybersécurité.
L’IA générative fait référence à l’utilisation de techniques d’intelligence artificielle (IA) pour générer ou créer de nouvelles données, telles que des images, du texte ou des sons. Il a suscité une attention considérable ces dernières années en raison de sa capacité à générer des résultats réalistes et diversifiés.
Lorsqu’il s’agit d’opérations de sécurité, L’IA générative peut jouer un rôle important. Il peut être utilisé pour détecter et prévenir diverses menaces, notamment les logiciels malveillants, les tentatives de phishing et les violations de données. L’analyse des modèles et des comportements dans de grandes quantités de données lui permet d’identifier les activités suspectes et d’alerter les équipes de sécurité en temps réel.
Voici sept cas d’utilisation pratiques qui démontrent la puissance de l’IA générative. Il existe davantage de possibilités pour atteindre vos objectifs et renforcer vos opérations de sécurité, mais cette liste devrait stimuler votre créativité.
1) Gestion des informations
La sécurité de l’information concerne un volume de données en constante augmentation. L’absorption de nouvelles informations constitue l’un des défis liés à la gestion de l’information, mais l’IA générative peut aider à distiller ces informations. Par exemple, il existe un certain nombre de solutions existantes pour agréger des données, telles que les flux RSS d’actualités, mais le problème de déterminer réellement quelles informations sont utiles et lesquelles ne l’est pas pose toujours problème.
Les modèles d’IA générative ont montré des capacités prometteuses pour générer des résumés de texte précis et concis. Ces modèles peuvent être formés sur de grands ensembles de données d’informations liées à la sécurité et apprendre à identifier les informations clés, à extraire des détails importants et à générer un résumé condensé.
Une autre tâche pour laquelle ces fonctionnalités peuvent être utiles consiste à créer de nouvelles stratégies dans la langue de votre organisation en fournissant la documentation existante, telle que des documents de stratégie.
2) Analyse des logiciels malveillants
Les solutions d’IA générative, même si elles ne peuvent pas tout résoudre, sont extrêmement utiles aux équipes de sécurité pour analyser les logiciels malveillants. Les modèles d’IA « apprennent » à détecter et à reconnaître des modèles au sein de différents types de logiciels malveillants, grâce aux quantités massives de données étiquetées sur lesquelles ils sont formés. Ces connaissances acquises leur permettent d’identifier des anomalies dans un code auparavant invisible, ouvrant la voie à une détection des menaces plus efficace et efficiente. Les logiciels malveillants en texte brut (tels qu’un exécutable décompilé ou un script Python malveillant) sont généralement les mieux adaptés à cela.
Dans certains cas, l’IA générative est même capable de désobscurcir les techniques courantes telles que les schémas de codage. Permettre à la solution Generative AI d’utiliser des outils externes pour la désobscurcissement améliore considérablement ses capacités. Lorsqu’elle est correctement appliquée aux cas d’utilisation de l’analyse des logiciels malveillants, l’IA générative peut aider les équipes de sécurité à prendre en compte le manque de connaissances en matière de codage et à trier rapidement les logiciels malveillants potentiels.
tirer parti des outils externes pour désobscurcir par lui-même améliore considérablement son potentiel.
3) Développement d’outils
L’IA générative peut également augmenter rapidement la capacité d’une équipe de sécurité à produire des outils utiles et exploitables. L’IA générative a montré un grand potentiel pour être capable de résoudre des tâches de codage complexes. En général, avec de bonnes incitations, il est beaucoup plus facile pour un développeur de déboguer le code généré par l’IA que pour un architecte et recréer du code à partir de zéro. Avec des modèles performants et à la pointe de la technologie, le débogage du code généré peut même ne pas être nécessaire.
4) Évaluation des risques
Les modèles d’IA générative sont parfaits pour émuler une variété de personnages et s’y tenir. Avec l’application de techniques d’incitation appropriées, l’orientation ou le comportement du modèle peut être orienté vers un biais particulier. À partir de là, un modèle peut évaluer une variété de scénarios de risque en émulant plusieurs personnalités, fournissant ainsi un aperçu sous différentes perspectives. En utilisant un certain nombre de perspectives, l’IA générative peut être exploitée pour fournir des évaluations approfondies des risques et est beaucoup plus capable d’être des évaluateurs neutres (via l’émulation de personnalité) qu’un humain ne le serait. On peut débattre d’un modèle avec une personnalité opposée et s’assurer que les scénarios évalués font l’objet d’une équipe rouge minutieuse.
5) Dessus de table
L’IA générative peut être exploitée pour les tables dans divers mécanismes. Par exemple, fournissez à un modèle les informations d’un article de presse récemment publié couvrant un nouveau scénario de menace, puis demandez-lui de générer un scénario adapté à votre organisation et à ses risques.
L’IA générative peut également être utilisée pour des tâches de secrétariat dans un scénario de simulation, comme l’ingestion des calendriers de diverses parties prenantes et la planification d’une heure de réunion appropriée pour mener la simulation.
Les modèles de chat en particulier sont bien adaptés aux tables, ils peuvent traiter les données des tables en direct et fournir des entrées et des commentaires en temps réel.
6) Réponse aux incidents
Les IA génératives sont d’excellents outils d’aide à la réponse aux incidents. En créant des flux de travail qui incluent des informations sur l’IA pour analyser les charges utiles associées aux incidents, le temps moyen de résolution (MTTR) des incidents peut être considérablement réduit. Il est essentiel d’utiliser l’augmentation de la récupération dans ces scénarios, car il est probablement impossible de former un modèle pour tenir compte de tous les scénarios possibles. Lorsque vous appliquez l’augmentation de la récupération à des sources de données externes supplémentaires, telles que les renseignements sur les menaces, vous bénéficiez d’un flux de travail automatisé précis et qui élimine les hallucinations.
7) Renseignements sur les menaces
Utiliser l’IA générative pour assister et améliorer diverses tâches de renseignement sur les menaces est une application évidente. En analysant de grandes quantités de données structurées et non structurées, telles que des indicateurs de compromission (IOC), des échantillons de logiciels malveillants et des URL malveillantes, l’IA générative peut créer des rapports perspicaces résumant le paysage actuel des menaces, les tendances émergentes et les vulnérabilités potentielles.
Il peut également synthétiser des rapports sur les données des acteurs menaçants avec des informations sur les TTP de divers acteurs menaçants, transformant ainsi les données en renseignements exploitables. Par exemple, il peut signaler des vecteurs d’attaque potentiels, des systèmes vulnérables ou des mécanismes de détection spécifiques qui pourraient être mis en œuvre pour atténuer ces menaces.
Et après
L’IA générative recèle un immense potentiel pour l’avenir de la cybersécurité. En exploitant sa capacité à traiter et à analyser de grandes quantités de données, il est capable de transformer la façon dont nous détectons, enquêtons et réagissons aux cybermenaces. Lire Comprendre et exploiter l’IA générative dans la cybersécurité pour apprendre plus.
Remarque : Cet article a été rédigé de manière experte et a contribué par Jonathan Echavarriachercheur scientifique principal chez ReliaQuest.