Pour une plateforme de sécurité dynamique et puissante, les outils basés sur le machine learning (ML) peuvent être un élément essentiel.
La technologie peut être utilisée dans diverses tâches, telles que la détection des logiciels malveillants et des anomalies du réseau, la catégorisation du comportement des utilisateurs, la priorisation des vulnérabilités et des menaces, ainsi que la prévision précise des attaques futures. De plus, leur utilisation peut contribuer à améliorer les risques liés aux modèles, à rationaliser la classification des menaces et même à prédire avec précision les attaques immédiates et potentielles. De plus, l'automatisation basée sur le ML soulage les employés en minimisant les efforts manuels. Le ML présente donc un grand potentiel pour la cybersécurité, mais à quoi devez-vous prêter attention lorsque vous le mettez en œuvre dans un contexte d'entreprise ? Les experts de Palo Alto Networks donnent un aperçu :
Supervisé et Non supervisé Formations
La méthodologie d'apprentissage supervisé utilise des ensembles de données préparés pour aider l'algorithme à faire la distinction entre les données nuisibles et inoffensives. Après avoir analysé les données d'entrée avec une variable cible spécifiée, il peut créer des prévisions et formuler des recommandations précises. C'est le principal type de ML. Par exemple, l’apprentissage supervisé est utilisé pour classer les menaces : une solution peut identifier indépendamment les menaces potentielles à partir des ensembles de données si elles présentent des caractéristiques similaires à celles des données historiques.
Cependant, avec un apprentissage non supervisé, l'algorithme explore indépendamment la structure des données sans recevoir de valeurs cibles connues à l'avance. Il les regroupe ensuite (« clustering »). L’apprentissage non supervisé peut fournir aux équipes de cybersécurité un aperçu des comportements normaux et anormaux.
L'IA générative (GenAI) élargit la portée de l'apprentissage automatique en intégrant l'apprentissage supervisé et non supervisé. Cette technique exploite l’analyse des données et la capacité prédictive de l’apprentissage supervisé, combinées à la reconnaissance de formes et à la nature exploratoire de l’apprentissage non supervisé. GenAI peut être utilisé principalement dans des domaines tels que l'interprétation du code source, l'analyse des politiques, la criminalistique ou le pentesting.
Les données sont la clé
Pour garantir que les algorithmes de ML s'exécutent correctement et produisent le résultat souhaité, une grande quantité de données de haute qualité doit être saisie. Ces ensembles de données doivent représenter les menaces attendues pour chaque entreprise afin que l'outil ML puisse apprendre les modèles et les règles corrects. Ils doivent également être à jour et constamment mis à jour.
Les données provenant de différentes sources qui n'interagissent pas bien les unes avec les autres et présentent des lacunes en raison de différents types de données ou catégorisations sont difficiles à évaluer pour une machine. Pour que l’algorithme développe tout son potentiel, les données doivent toujours être complètes, cohérentes et correctes.
Le ML est prédictif et non déterministe
ML traite des probabilités et des probabilités de résultats. Autrement dit, il utilise les données fournies et les résultats passés pour prédire les résultats potentiels dans le futur. Cela rend le ML prédicatif. Bien que les prédictions ne soient pas déterministes, elles sont généralement très précises et disponibles beaucoup plus rapidement qu’après analyse humaine.
Règles de régression, de classification, de clustering et d'association
Selon le type de problème à résoudre, il existe différentes méthodes de ML telles que la régression, le clustering et l'analyse d'association. La régression vise à produire une sortie ou une prédiction continue. Dans le domaine de la cybersécurité, il peut être utilisé pour détecter les fraudes. La classification et le regroupement divisent les données en groupes ou catégories, le regroupement étant spécifiquement regroupé en fonction des similitudes des données. Lors de la classification, l'algorithme organise ou regroupe les observations dans des catégories prédéfinies afin de pouvoir distinguer le spam des données inoffensives.
L’apprentissage des règles d’association utilise l’expérience antérieure avec les données pour recommander un résultat particulier beaucoup plus rapidement qu’un humain ne pourrait jamais le faire. Si un incident survient sur un site internet, des solutions peuvent être proposées automatiquement.
ML et ses limites
Les algorithmes ML sont extrêmement efficaces pour la reconnaissance de formes et la création de prédictions. Cependant, ils nécessitent également beaucoup de ressources et sont souvent sujets aux erreurs car les ensembles de données ont une portée limitée – les outils de ML peuvent donc également atteindre leurs limites.
Collaboration entre humains et machines
Pour augmenter les performances des algorithmes basés sur le ML en matière de cybersécurité, les humains et les machines doivent travailler ensemble. Bien que les algorithmes de ML puissent effectuer des analyses de données, cela ne remplace pas le devoir des équipes de cybersécurité de se tenir au courant des dernières avancées technologiques et des changements dans le paysage des menaces.
Intégration et interaction transparentes avec d'autres outils
Les nouvelles techniques de ML utilisées dans l’environnement de cybersécurité ne peuvent se déployer que lorsqu’elles sont parfaitement intégrées au paysage des processus et des technologies. Par exemple, il y a très peu de valeur ajoutée à identifier les menaces encore plus rapidement si elles ne peuvent être bloquées ou corrigées qu’au bout de plusieurs jours. Il est donc crucial de ne pas se laisser prendre au piège du battage médiatique en matière de ML, mais plutôt de vérifier dans quels domaines l'utilisation de solutions basées sur le ML a réellement du sens.
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