5 façons d'utiliser l'IA pour améliorer la sécurité : sécurité des e-mails

Les données récentes concernant les attaques des e-mails montrent une augmentation des attaques par hameçonnage, de la compromission des messageries professionnelles et des ransomwares envoyés par e-mail. Les attaques par spear-phishing sont plus persuasives, et toutes les attaques des e-mails sont de plus en plus fréquentes et sophistiquées. Cette escalade rapide des menaces est à mettre au crédit de l'intelligence artificielle (IA) et de ses nombreux sous-ensembles.

La semaine dernière, nous avons lancé une nouvelle série d’articles dans lesquels nous explorerons les cinq principales façons dont l’IA est utilisée dans le domaine de la cybersécurité. Nous avons examiné de près la détection des menaces et les renseignements en la matière, ainsi que les différentes façons dont les technologies de l’IA ont amélioré ces fonctions. Cette semaine, nous nous pencherons sur l’utilisation de l’IA dans la sécurité des e-mails, en commençant par un aperçu général de leur protection.

Protection des e-mails

Les e-mails existaient depuis plus d'une décennie lors de l'introduction du protocole SMTP (Simple Mail Transfer Protocol) en 1982. L'adoption des e-mails était croissante et le secteur avait besoin de protocoles uniformisés, mais la sécurité des e-mails n'avait fait l'objet que de très peu de travaux à l'époque. Secure/Multipurpose Internet Mail Extensions (S/MIME) a été introduit en 1995, puis Pretty Good Privacy (PGP) en 1998. Ce sont les premiers pas vers la sécurisation de la messagerie.

DomainKeys Identified Mail (DKIM) et Sender Policy Framework (SPF) ont été introduits au début des années 2000. Ces initiatives ont été les premières à valider les expéditeurs et à empêcher l'usurpation de nom de domaine. Apparue en 2012, la norme DMARC (Domain-based Message Authentication, Reporting & Conformance) a été adoptée par les grandes entreprises technologiques telles que Google, AOL et Microsoft. Cette adoption précoce et les efforts de groupes tels que l'Anti-Phishing Working Group (APWG) ont conduit à son utilisation généralisée que nous connaissons aujourd'hui.

Les menaces telles que le spam, les virus et le hameçonnage ont contribué à la mise en place des premières mesures de sécurité pour les boîtes de réception. Ces solutions reposaient sur des filtres anti-spam basés sur des règles, sur l'analyse des pièces jointes et des liens, et sur des systèmes de défi-réponse.

La sécurité moderne des e-mails

L'utilisation professionnelle des e-mails est particulièrement répandue et la plupart des professionnels privilégient la communication par e-mail plutôt que par tout autre moyen. Selon une étude de Barracuda, 69 % des attaques par ransomware commencent par un e-mail, et le coût total moyen d'une attaque par e-mail en 2022 s'élevait à 1 million de dollars. La sécurité des e-mails est désormais un aspect critique et obligatoire de la cybersécurité, et l'IA joue un rôle essentiel dans l'amélioration de son efficacité. Les systèmes de protection des e-mails sont dotés de plusieurs types d'IA :

• Apprentissage automatique (ML) : les algorithmes de ML tirent des enseignements des données et identifient des modèles pour classer les e-mails comme étant inoffensifs ou malicieux. Les techniques d'apprentissage supervisé, comme les arbres de décision et les forêts aléatoires, sont couramment utilisées pour la classification des e-mails.
  
  
• Traitement du langage naturel (NLP) : le NLP analyse et comprend le langage humain dans les e-mails, ce qui permet de détecter les tentatives d'hameçonnage, le spam et d'autres menaces basées sur le contenu.
  
  
• Apprentissage profond : les modèles d'apprentissage en profondeur, tels que les réseaux neuronaux, peuvent traiter de grandes quantités de données et identifier des modèles complexes dans les e-mails et les pièces jointes, améliorant ainsi la précision de la détection des menaces.
  
  
• Détection des anomalies : les algorithmes d'IA identifient les écarts par rapport aux modèles de comportement normaux, signalant les incidents de sécurité potentiels afin qu'ils fassent l'objet d'une enquête plus approfondie.
  
  
• Analyse comportementale : surveillance du comportement des utilisateurs afin de détecter toute activité inhabituelle susceptible de représenter une menace pour la sécurité, telle qu'un accès non autorisé ou des comptes compromis.
  
  
• Réponse automatisée aux incidents : les systèmes d'IA peuvent automatiser les réponses aux menaces détectées, comme la mise en quarantaine des e-mails suspects ou le blocage de l'accès aux comptes compromis.
  
  

Ces technologies d'IA travaillent de concert avec les modèles de ML et d'apprentissage profond qui traitent de grands volumes de données, le NLP qui analyse les menaces basées sur le langage, et la détection des anomalies qui identifie les écarts par rapport aux références. Barracuda Email Protection intègre plusieurs fonctionnalités d'IA qui défendent les utilisateurs contre les menaces avancées et les attaques zero-day. Découvrez la protection contre le phishing et l'usurpation d'identité de Barracuda pour en savoir plus sur la façon dont Barracuda Email Protection exploite l'IA pour défendre les réseaux d'entreprise.

L'IA et la sécurité des e-mails

La sécurité moderne des e-mails fait appel à de nombreux systèmes et outils intelligents qui apprennent et s'améliorent en permanence. Voici comment l'IA intervient dans les différentes fonctions de la sécurité des e-mails :

Les capacités de protection des e-mails optimisées par l'IA reposent sur l'apprentissage continu. Ces solutions consomment en permanence de nouvelles données et en tirent des enseignements pour améliorer la défense du système de messagerie. Les mises à jour en temps réel, comme celles mentionnées dans notre article sur la détection des menaces et les renseignements, garantissent une protection immédiate contre les nouvelles menaces. Certains systèmes optimisés par l'IA comme Barracuda Email Protection peuvent accepter les commentaires de l'utilisateur directement à partir de la boîte de réception. Cela aide le modèle d'IA à améliorer sa précision en ce qui concerne les faux positifs et les menaces manquées.

Ce type d'entraînement de l'IA s'appelle l'ajustement automatisé des modèles. Ces techniques sont utilisées pour adapter et améliorer les modèles d'apprentissage automatique qui défendent le système de messagerie contre les menaces. L'ajustement automatisé des modèles permet de maintenir les modèles de sécurité à jour et de les préparer aux dernières menaces.

Une approche holistique et préventive

Pour tirer parti des nombreux avantages de la sécurité des e-mails basée sur l'IA, les entreprises doivent adopter une approche holistique et préventive de la cybersécurité en améliorant les aspects suivants :

Détection des menaces : les technologies de l'IA excellent dans l'analyse de vastes volumes de données et dans l'identification de schémas susceptibles d'indiquer des menaces potentielles. Les modèles d'apprentissage automatique, les algorithmes de détection des anomalies et les techniques de traitement du langage naturel sont utilisés pour détecter diverses cybermenaces, notamment les malwares, les tentatives d'hameçonnage et les menaces internes.

Réponse : les systèmes d'IA peuvent déclencher des actions de réponse automatisées lorsqu'une menace est détectée. Ces systèmes peuvent mettre en quarantaine les e-mails suspects, bloquer les adresses IP malicieuses ou alerter les équipes de sécurité. L'IA peut également hiérarchiser et trier les alertes de sécurité pour une gestion plus efficace des incidents.

Récupération : les systèmes d'investigation et d'enquêtes légales alimentés par l'IA peuvent lancer des flux de travail de récupération automatisés pendant ou après un incident de sécurité. Ces systèmes aident les équipes de sécurité à identifier la cause profonde, à déterminer l'ampleur de l'attaque et à proposer des mesures correctives.

Amélioration continue : les systèmes d'IA doivent être optimisés pour tirer le meilleur parti de l'ajustement automatisé des modèles. Les modèles d'apprentissage automatique peuvent être formés à nouveau et mis à jour en temps réel. Ils doivent être configurés pour absorber les commentaires des utilisateurs, les renseignements sur les menaces, les données sur les performances et toute autre information pertinente.

Vous pouvez compter sur Barracuda

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