Comment l'analyse prédictive peut lutter contre la cybercriminalité

La défense contre la cybercriminalité est une tâche difficile. Les cybercriminels découvrent toujours de nouvelles méthodes d'attaque, les professionnels de la sécurité doivent donc s'adapter en permanence et rester vigilants. L'analyse prédictive peut rendre cela beaucoup plus facile.

L'analyse prédictive en cybersécurité pourrait aider les entreprises disposant d'un personnel de sécurité limité à se protéger des attaques sophistiquées. Voici un aperçu de son fonctionnement et de la manière dont il pourrait aider à se défendre contre les cybercriminels.

Qu'est-ce que la modélisation prédictive ?

Tout d'abord, qu'est-ce que la modélisation prédictive? Il s'agit d'un sous-ensemble d'analyse de données qui utilise des statistiques pour aider à déterminer ce qui pourrait arriver à l'avenir. Les analystes prennent des données passées et actuelles pour faire un modèle de comment les choses pourraient se passer à l'avenir, en l'adaptant à mesure que de nouvelles données émergent.

Dans de nombreux cas, les gens exécutent plusieurs modèles à la fois et combinent les résultats pour trouver le résultat le plus probable. Si vous avez utilisé une application météo, vous avez déjà expérimenté ce type de modélisation prédictive. Cependant, le processus a un potentiel bien au-delà de la prédiction s'il va pleuvoir.

L'analyse prédictive est devenue une pratique courante dans des secteurs comme la banque et le marketing. À mesure que la cybercriminalité s'est développée, les professionnels de la sécurité ont également commencé à exploiter son potentiel.

Déterminer la vulnérabilité

La première façon dont l'analyse prédictive peut améliorer la cybersécurité est d'aider les organisations à comprendre leurs risques. La cybercriminalité est une menace pour toute entreprise, mais différentes entreprises subiront différents types d'attaques. Une bonne sécurité commence par savoir lesquelles de ces attaques sont les plus menaçantes.

Les modèles d'analyse prédictive peuvent comparer les mesures de sécurité d'une entreprise et les tendances en matière de cybercriminalité parmi des entreprises similaires. Ils peuvent alors montrer comment les cybercriminels peuvent les attaquer et où se trouvent les trous dans leurs défenses.

Les analystes humains pourraient effectuer un travail similaire, mais l'intelligence artificielle (IA) est souvent bien meilleure pour ces calculs complexes. Certains systèmes, comme QuadMetrics—expliqué ici par le Université du Michigan– ont montré jusqu'à 90% de précision et des taux de faux positifs inférieurs à 10%, soulignant leur efficacité.

Identifier les utilisateurs par leur comportement

L'analyse prédictive en cybersécurité offre également un moyen innovant d'identifier les utilisateurs. Il est assez facile de voler un mot de passe, mais il est peu probable qu'un pirate utilise un ordinateur de la même manière qu'un utilisateur autorisé. Tout le monde a des habitudes d'utilisation distinctes que l'IA peut apprendre, l'aidant à découvrir les violations potentielles.

Les programmes d'analyse tels que les logiciels de sécurité contre la cybercriminalité, par des sociétés telles que Logiciels, peuvent examiner les données pour identifier les schémas frauduleux, en levant un signal d'alarme lorsque les utilisateurs brisent ces schémas. Cette approche fonctionne de la même manière que la surveillance des fraudes. Tout comme une banque peut désactiver votre carte de crédit après un achat inhabituel, ces systèmes peuvent restreindre un compte après un comportement atypique.

Lorsqu'un compte se comporte différemment de ce que l'IA avait prévu, les professionnels de la sécurité humaine peuvent l'examiner de plus près. S'il s'agit d'un attaquant, il peut l'arrêter, et s'il ne s'agit que d'un utilisateur ordinaire, il peut lui rendre ses autorisations.

Prédire les attaques avant qu'elles ne se produisent

À mesure que ces modèles d'analyse prédictive s'améliorent, ils pourraient devenir encore plus utiles. Ils peuvent prédire les cyberattaques avant qu'elles ne se produisent, permettant aux agents de sécurité de se préparer à l'attaque imminente.

Certains réseaux ont déjà commencé à utiliser des versions de base de ce type de logiciel. Les modèles d'apprentissage automatique prédisent les attaques en identifiant les activités malveillantes dans d'autres réseaux. Ils déterminent ensuite si des attaques similaires sont susceptibles de se produire sur leur propre réseau. Les cybercriminels peuvent contourner ce problème en utilisant des attaques leurres, mais la combiner avec d'autres méthodes pourrait être plus efficace.

D'autres systèmes analysent la capacité, le motif et l'opportunité d'attaque de cybercriminels spécifiques. D'autres recherchent les adresses IP liées à une activité suspecte. La combinaison de ces facteurs peut aider les modèles à faire des prédictions plus précises et à attraper les cybercriminels avant qu'ils ne causent des dommages.

Ajustement de la cyberassurance

Tous les cas d'utilisation de l'analyse prédictive dans la cybersécurité ne tournent pas autour de l'arrêt des attaquants. Étant donné que la cybercriminalité est en constante évolution, aucun système ne peut arrêter toutes les attaques possibles. Les modèles prédictifs peuvent encore aider en améliorant la cyber-assurance des entreprises en cas de violation.

Les violations de données coûtent cher, coûtant en moyenne 4,24 millions de dollars, et ce coût ne cesse d'augmenter. L'industrie de la cyberassurance s'est développée en conséquence, aidant les entreprises à compenser tout les dépenses qui pourraient survenir lors d'une brèche. L'analyse prédictive peut aider à déterminer le niveau de couverture dont une entreprise pourrait avoir besoin en prédisant la probabilité de diverses attaques.

Tous les types d'assurance mesurent le risque pour déterminer les tarifs d'une partie et le type de couverture dont elle a besoin. La cyber-assurance n'est pas différente, mais comprendre les différents facteurs de risque pertinents peut être compliqué, il est donc préférable de laisser l'IA s'en charger. Les modèles prédictifs peuvent prédire de manière fiable les forces et les faiblesses d'une entreprise, obtenant ainsi la meilleure offre d'assurance pour les deux parties.

L'analyse prédictive a un vaste potentiel en matière de cybersécurité

L'analyse prédictive en cybersécurité est un nouveau concept, mais son potentiel est impressionnant. Ces modèles d'IA peuvent combler les lacunes là où les capacités humaines sont insuffisantes, aidant ainsi les entreprises à rester aussi sûres que possible. Bien qu'aucun modèle prédictif ne soit parfait, ils peuvent apporter des améliorations substantielles par rapport aux solutions traditionnelles.

À mesure que la technologie s'améliore, les gens trouveront encore plus d'utilisations pour l'analyse prédictive dans la cybersécurité. Les cybercriminels s'adapteront et ces programmes d'IA évolueront également pour y répondre. Ils n'élimineront peut-être pas la cybercriminalité, mais ils pourraient faire pencher la balance en faveur de parties innocentes.

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