5 Ames applications de l'apprentissage profond dans la cybersécurité

L'intelligence artificielle (IA) est en train de révolutionner presque tous les secteurs. Le Deep Learning (DL), une méthodologie d'IA, propulse l'industrie high-tech vers l'avenir avec une liste apparemment infinie d'applications allant de la reconnaissance d'objets pour les systèmes dans les véhicules autonomes jusqu'à potentiellement sauver des vies - en aidant les médecins à détecter et diagnostiquer le cancer avec une plus grande précision.

Dans cet article, nous allons présenter quelques applications intéressantes de l'apprentissage profond dans le domaine de la cybersécurité et comment vous pouvez utiliser l'apprentissage profond pour améliorer les mesures de sécurité au sein de votre organisation.

Qu'est-ce que le Deep Learning ?

L'apprentissage en profondeur est un sous-type de l'apprentissage automatique et appartient à la catégorie plus large de l'intelligence artificielle. L'apprentissage en profondeur utilise des réseaux neuronaux artificiels (RNA), qui sont conçus pour imiter la fonctionnalité et la connectivité des neurones dans le cerveau humain.

L'apprentissage profond tire son nom du fait qu'il utilise des réseaux plus profonds que d'autres méthodes d'IA comme la ML. Le nombre de couches au sein d'un ANN définit la profondeur du réseau. Par exemple, l'un des types d'ANN les plus courants est le réseau neuronal convolutif (CNN), qui est utilisé pour de nombreuses tâches de vision par ordinateur.

Dans une architecture de réseau DL, la première couche est alimentée par une entrée qui passe à travers les différentes couches du réseau. Les couches ont des fonctions et des échelles différentes qui modifient l'entrée au fur et à mesure qu'elle passe à travers les couches dans un certain ordre et, finalement, le réseau produit une sortie, une prédiction.

De nombreux frameworks d’apprentissage profond, tels que PyTorch et TensorFlow, vous permettent de créer vos propres modèles d’apprentissage profond et de mener des expériences dans ce domaine. Si vous souhaitez vous lancer dans l’utilisation d’un framework d’apprentissage profond,TensorFlow et PyTorch proposent tous deux de nombreux guides destinés aux débutants et aux passionnés qui font leurs premiers pas. Ce guide peut vous aider à choisir le framework qui vous convient le mieux.

Cependant, avant de commencer à construire vos modèles, vous devez savoir que l'entraînement d'un modèle d'apprentissage profond implique des tâches très intensives. En fait, les dépendances matérielles sont principalement liées aux unités de traitement graphique (GPU). Le coût des GPU est ce qui a freiné la technologie jusqu'à ces dernières années. Une fois que ces puces sont devenues plus puissantes et moins chères, la popularité de l'apprentissage profond a grimpé en flèche.

Si vous souhaitez tirer le meilleur parti de vos expériences d'apprentissage profond, vous pouvez utiliser une plateforme d'apprentissage profond, telle que MissingLink, pour vous aider à gérer et à automatiser les expériences. Avec une plateforme, vous pouvez suivre les hyperparamètres à travers plusieurs expériences, lancer des expériences automatiquement et réduire les coûts des clusters GPU sur site ou des services GPU basés sur le cloud, tout en gagnant du temps.

L'une des applications les plus courantes et les plus critiques des algorithmes d'apprentissage profond est l'amélioration des solutions de cybersécurité.

Menaces et attaques courantes en matière de cybersécurité

Avant d'aborder la manière dont l'apprentissage profond peut aider à lutter contre les menaces de cybersécurité, ainsi que l'importance et le potentiel de l'apprentissage profond pour la cybersécurité, nous devrions d'abord couvrir quelques exemples. Voici une liste de menaces courantes auxquelles les équipes de cybersécurité sont confrontées aujourd'hui :

• Logiciel malveillant (malware ) — terme générique désignant tous les types de logiciels créés par des acteurs malveillants dans le but d'endommager des appareils, des systèmes et des réseaux.
• Fuite de données: il s'agit d'une situation dans laquelle un utilisateur non autorisé parvient à accéder à des données précieuses et confidentielles, telles que les informations relatives aux utilisateurs et aux cartes de crédit.
• Ingénierie sociale: les pirates utilisent cette technique pour manipuler les utilisateurs afin qu'ils leur accordent un accès ou leur communiquent des données sensibles. Ils peuvent également associer cette technique à d'autres cyberattaques pour inciter les utilisateurs à télécharger des logiciels malveillants, par exemple.
• Le « phishing »: une forme d'ingénierie sociale et la cybermenace la plus courante. Le phishing consiste à envoyer des e-mails ou des messages infectés, présentés comme légitimes, afin d'inciter les victimes à divulguer des données personnelles et sensibles ou à télécharger des logiciels malveillants.
• Injection SQL (Structured Query Language): technique utilisée par les pirates pour exploiter les vulnérabilités des serveurs SQL afin d'accéder à la base de données et d'exécuter du code malveillant. Le principe de l'injection SQL consiste à forcer le serveur à exécuter du code et à effectuer certaines actions, telles que la divulgation d'informations critiques et confidentielles.
• Attaque par déni de service (DOS): les pirates utilisent cette technique pour inonder les réseaux et les serveurs de trafic, ce qui épuise leurs ressources et les rend indisponibles.
• Les menaces internes: il s'agit d'attaques perpétrées par des employés ou des prestataires engagés par l'entreprise. Ces menaces peuvent prendre de nombreuses formes. Dans la plupart des cas, elles visent à s'emparer de données d'entreprise de grande valeur.
• Menaces persistantes avancées(APT) : attaques capables de contourner les outils traditionnels de défense et de sécurité périmétrique en raison de leur nature furtive. Les APT exploitent des mécanismes de persistance pour maintenir une présence au sein d'un réseau, collectant des informations sur votre environnement informatique avant de lancer une cyberattaque déclenchée ou programmée.

5 applications du Deep Learning en cybersécurité

Maintenant que nous avons abordé certaines des menaces et cyberattaques les plus courantes auxquelles les équipes de cybersécurité sont confrontées, il est temps d'expliquer comment les applications d'apprentissage profond peuvent les aider.

1. Systèmes de détection et de prévention des intrusions (IDS/IPS)

Ces systèmes détectent les activités malveillantes sur le réseau et empêchent les intrus d'accéder aux systèmes et alertent l'utilisateur. Ils sont généralement reconnus par des signatures connues et des formes d'attaques génériques. Ceci est utile contre les menaces telles que les violations de données.

Traditionnellement, cette tâche était réalisée par des algorithmes ML. Cependant, ces algorithmes entraînaient la génération de nombreux faux positifs, ce qui créait un travail fastidieux pour les équipes de sécurité et une fatigue inutile.

L'apprentissage profond, les réseaux neuronaux convolutifs et les réseaux neuronaux récurrents (RNN) peuvent être appliqués pour créer des systèmes ID/IP plus intelligents en analysant le trafic avec une meilleure précision, en réduisant le nombre de fausses alertes et en aidant les équipes de sécurité à différencier les mauvaises et les bonnes activités sur le réseau.

Les solutions les plus connues sont le pare-feu de nouvelle génération (NGFW), le pare-feu d'application Web (WAF) et l'analyse des entités et du comportement des utilisateurs (UEBA).

2. Traiter les logiciels malveillants

Les solutions traditionnelles de lutte contre les logiciels malveillants, telles que les pare-feu ordinaires, détectent les logiciels malveillants à l'aide d'un système de détection basé sur les signatures. Une base de données des menaces connues est gérée par l'entreprise qui la met fréquemment à jour pour y intégrer les nouvelles menaces récemment introduites. Si cette technique est efficace contre ces menaces, elle a du mal à faire face aux menaces plus avancées.

Les algorithmes d'apprentissage profond sont capables de détecter des menaces plus avancées et ne dépendent pas de la mémorisation de signatures connues et de schémas d'attaque courants. Au lieu de cela, ils apprennent au système et peuvent reconnaître des activités suspectes qui pourraient indiquer la présence de mauvais acteurs ou de logiciels malveillants.

3. Détection du spam et de l'ingénierie sociale

Le traitement du langage naturel (NLP), une technique d'apprentissage en profondeur, peut vous aider à détecter et à traiter facilement le spam et d'autres formes d'ingénierie sociale. Le NLP apprend les formes normales de communication et les modèles de langage et utilise divers modèles statistiques pour détecter et bloquer le spam.

Vous pouvez lire cet article pour découvrir comment Google a utilisé TensorFlow pour améliorer les capacités de détection des spams de Gmail.

4. Analyse du trafic réseau

Les ANN d'apprentissage profond donnent des résultats prometteurs dans l'analyse du trafic réseau HTTPS à la recherche d'activités malveillantes. Cette méthode est très utile pour faire face à de nombreuses cybermenaces telles que les injections SQL et les attaques DOS.

5. Analyse du comportement des utilisateurs

Le suivi et l'analyse des activités et des comportements des utilisateurs est une pratique de sécurité importante pour toute organisation. C'est beaucoup plus difficile que de reconnaître les activités malveillantes traditionnelles contre les réseaux, car elles contournent les mesures de sécurité et ne soulèvent souvent aucun drapeau ni aucune alerte.

Par exemple, lorsque des menaces internes se produisent et que des employés utilisent leur accès légitime à des fins malveillantes, ils n'infiltrent pas le système de l'extérieur, ce qui rend de nombreux outils de cyberdéfense inutiles contre de telles attaques.

L'analyse du comportement des utilisateurs et des entités (UEBA) est un excellent outil pour lutter contre de telles attaques. Après une période d'apprentissage, il peut identifier les modèles de comportement normaux des employés et reconnaître les activités suspectes, telles que l'accès au système à des heures inhabituelles, qui peuvent indiquer une attaque d'initié et déclencher des alertes.

Récapitulatif

Maintenant que vous connaissez certaines des applications du deep learning en cybersécurité et que vous comprenez leur potentiel, il est temps de commencer à les mettre en pratique au sein de votre Security Operations Center (SOC).