Dans le paysage en constante évolution de la cybersécurité, les organisations sont confrontées à une multitude de défis qui exigent des solutions innovantes exploitant des technologies de pointe.
L’un des problèmes les plus urgents est la sophistication croissante des cybermenaces, notamment les malwares, les ransomwares et les attaques de phishing, qui sont de plus en plus difficiles à détecter et à atténuer. En outre, l’expansion rapide des infrastructures numériques a élargi la surface d’attaque, rendant la surveillance et la protection de chaque point d’entrée et de sortie toujours plus difficile pour les équipes de sécurité. Un autre défi de taille est la pénurie de professionnels de la cybersécurité compétents. Selon des études indépendantes, celle-ci est estimée à environ 4 millions de personnes dans le monde, rendant de nombreuses organisations vulnérables aux attaques.
Ces défis soulignent la nécessité de disposer de technologies de pointe capables de décupler les efforts humains pour sécuriser les actifs et les données numériques.
Comment l’IA générative peut-elle aider ?
L’IA générative est devenue un outil puissant pour répondre aux enjeux de la cybersécurité. En tirant parti des grands modèles de langage (LLM) pour générer de nouvelles données ou de nouveaux modèles basés sur des ensembles de données existants, l’IA générative peut fournir des solutions innovantes dans plusieurs domaines clés :
Détection des menaces et réponse améliorées
L’IA générative peut être utilisée pour créer des simulations de cybermenaces, y compris des malwares sophistiqués et des attaques de phishing. Ces simulations permettent d’entraîner des modèles de machine learning pour détecter plus précisément les menaces nouvelles et en évolution.
De plus, l’IA générative peut contribuer au développement de systèmes de réponse automatisés qui réagissent aux menaces en temps réel. Même si la supervision humaine sera toujours nécessaire, elle permet de réduire les interventions manuelles et les tâches répétitives, et ainsi de réagir plus rapidement aux attaques. Par exemple, avec une supervision appropriée, il est possible d’automatiser l’application de correctifs aux systèmes vulnérables ou d’ajuster les règles de firewall pour bloquer les vecteurs d’attaque. Cette capacité de réponse rapide et automatisée est particulièrement précieuse pour atténuer les vulnérabilités zero-day, où le délai entre la découverte d’une vulnérabilité et son exploitation par des pirates peut être très court.
Des enseignements exploitables tirés des analyses rétrospectives des événements de sécurité
Après un incident de cybersécurité, il est essentiel de procéder à une analyse rétrospective approfondie pour comprendre ce qui s’est passé, pourquoi cela s’est passé et comment éviter des événements semblables à l’avenir.
L’IA générative peut jouer un rôle central dans ce processus en synthétisant et en résumant des données complexes provenant d’une multitude de sources, notamment les journaux, le trafic réseau et les alertes de sécurité. En analysant ces données, l’IA générative permet d’identifier les modèles et les anomalies qui ont contribué à la faille de sécurité, offrant ainsi des informations qui pourraient être négligées par les analystes humains en raison du volume et de la complexité des données.
En outre, l’IA générative peut générer des rapports complets mettant en évidence les principales conclusions, les facteurs causals et les vulnérabilités potentielles, rationalisant ainsi le processus d’analyse a posteriori. Cette capacité accélère non seulement le processus de récupération et d’apprentissage, mais permet également aux organisations de mettre en œuvre des stratégies correctives plus efficaces, renforçant ainsi leur posture de cybersécurité.
Générer des données synthétiques pour l’entraînement de modèles d’apprentissage profond
Le manque de données réelles pour l’entraînement des systèmes de cybersécurité est un obstacle important. L’IA générative peut créer des ensembles de données synthétiques réalistes qui reflètent le véritable trafic réseau et le comportement des utilisateurs sans exposer d’informations sensibles.
Ces données synthétiques sont ensuite utilisées pour entraîner les systèmes de détection, améliorant ainsi leur précision et leur efficacité sans compromettre la protection de la vie privée ou la sécurité.
Automatiser la détection du phishing
Le phishing reste l’un des vecteurs d’attaque les plus courants. L’IA générative peut analyser les modèles présents dans les e-mails et les sites Web de phishing de façon à générer des modèles qui prédisent et détectent les tentatives de phishing avec une grande précision.
En intégrant ces modèles dans les applications de messagerie et les navigateurs Web, les organisations peuvent filtrer automatiquement les contenus de phishing, protégeant ainsi les utilisateurs des menaces potentielles.
En résumé : les opportunités et les risques
L’IA générative promet de transformer les pratiques de cybersécurité en automatisant les processus complexes, en améliorant la détection et la réponse aux menaces et en fournissant une meilleure compréhension des cybermenaces. Alors que l’IA générative fait son chemin dans les stratégies de cybersécurité, il est essentiel de rester vigilant quant à l’utilisation éthique de cette technologie et aux risques d’utilisation abusive.
Néanmoins, ses avantages en termes de renfort de la défense numérique sont indéniables, ce qui en fait un atout inestimable dans la lutte permanente contre les cybermenaces.
En quoi MongoDB est-il utile ?
Avec MongoDB, vos équipes de développement peuvent créer et déployer des cyberdéfenses en temps réel robustes, appropriées et différenciées plus rapidement, quelle que soit l’échelle.
Pour comprendre comment procède MongoDB, considérez que la pile technologique de l’IA se compose de trois couches :
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Le calcul sous-jacent (les GPU) et les grands modèles de langage
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Les outils de réglage des modèles, d’apprentissage en contexte et d’inférence par rapport aux modèles entraînés
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Les applications d’IA et les expériences associées des utilisateurs finaux
MongoDB intervient au niveau de la deuxième couche de la pile. Il permet d’alimenter les LLM exécutés sur n’importe quelle infrastructure informatique avec les données propriétaires des clients afin de créer des applications de cybersécurité basées sur l’IA générative.
L’intégration de l’IA générative dans la cybersécurité permet ainsi à MongoDB de surmonter les problèmes les plus difficiles. MongoDB Atlas unifie les données opérationnelles, les données non structurées et les données vectorielles de manière sécurisée dans une plateforme multicloud unique et entièrement gérée. La copie et la synchronisation des données entre différents systèmes n’est donc plus nécessaire. L’architecture basée sur les documents de MongoDB permet également aux équipes de développement de modéliser facilement les relations entre les données de votre application et les représentations vectorielles continues. Cela permet de réaliser des analyses plus rapides et plus approfondies, et d’obtenir des informations précieuses sur les données de sécurité.
L’architecture ouverte de MongoDB est intégrée à un riche écosystème de frameworks de développement rassemblant IA, LLM et fournisseurs d’intégration. Combinée à nos capacités multicloud de pointe, cette solution offre à vos équipes de développement la flexibilité nécessaire pour agir rapidement et évite de dépendre d’un seul fournisseur de cloud ou technologie IA dans un environnement en évolution rapide.
Consultez notre page de ressources sur l'IA pour en savoir plus sur la création d'applications alimentées par l'IA avec MongoDB.
Intégrer l’IA générative et MongoDB dans les applications de cybersécurité en situation réelle
Renseignement sur les menaces
ExTrac utilise des analyses basées sur l’IA et MongoDB Atlas pour prédire les risques pour la sécurité publique en analysant des données provenant de milliers de sources. Conçue à l’origine pour aider les gouvernements occidentaux à prévoir les conflits, la plateforme s’étend désormais aux entreprises pour la gestion de leur réputation, entre autres.
Le modèle de données documentaire de MongoDB permet à ExTrac de gérer efficacement des données complexes, améliorant ainsi l’identification des menaces en temps réel. Atlas Vector Search aide à augmenter les modèles de langage et à gérer les représentations vectorielles continues pour les contenus texte, image et vidéo, accélérant ainsi le développement de caractéristiques. Cette approche permet à ExTrac de modéliser efficacement les tendances, de suivre l’évolution des narratifs et de prédire les risques pour ses clients, en tirant parti de la flexibilité et de la puissance de MongoDB pour gérer des données de tous formats et structures. Pour en savoir plus, consultez notre étude de cas ExTrac.
Évaluations de cybersécurité
VISO TRUST s’appuie sur l’IA pour rationaliser l’évaluation des risques cyber liés aux tiers, de façon à rendre les informations complexes sur la sécurité des fournisseurs rapidement accessibles et éclairer la prise de décision.
En utilisant Amazon Bedrock et MongoDB Atlas, la plateforme de VISO TRUST automatise la procédure de vérification de la sécurité des fournisseurs, réduisant de manière significative la charge de travail des équipes de sécurité. Son approche basée sur l’IA s’appuie sur un système de renseignements sur les artefacts qui classifie les documents de sécurité, détecte les organisations et prédit les emplacements de contrôle de sécurité dans les artefacts. MongoDB Atlas héberge des représentations vectorielles continues de texte alimentant un système de récupération dense qui améliore la précision des LLM grâce à la génération augmentée de récupération (RAG), fournissant des informations de sécurité instantanées et exploitables. Cette utilisation innovante de la technologie permet à VISO TRUST de proposer des évaluations rapides et évolutives des risques cyber, offrant ainsi à des entreprises comme InstaCart et Upwork des gains de productivité importants.
La base de données documentaire flexible de MongoDB et Atlas Vector Search jouent un rôle essentiel dans la gestion et l’interrogation de grandes quantités de données, soutenant la mission de VISO TRUST consistant à fournir des renseignements complets sur les risques cyber. Pour en savoir plus, consultez notre étude de cas Viso Trust.
Étapes pour commencer
L’IA générative alimentée par des LLM augmentés de vos propres données opérationnelles encodées sous forme de représentations vectorielles continues ouvre de nombreuses possibilités en matière de cybersécurité. Si vous souhaitez en savoir davantage sur la technologie et ses possibilités, consultez notre Learning Byte Atlas Vector Search. En seulement 10 minutes, vous aurez un aperçu des différents cas d’utilisation et découvrirez comment démarrer.