5 façons d’utiliser l’IA pour améliorer la sécurité : sécurité des applications

Nous sommes arrivés au cinquième article de notre série sur la cybersécurité et l’IA. Cette fois, nous parlons de la sécurité des applications et de la manière dont l’IA améliore ces défenses contre les attaques.

Qu'est-ce que la sécurité des applications ?

La sécurité des applications englobe la protection des applications tout au long de leur cycle de vie. Cela comprend tout, de la conception et du développement au déploiement et à la maintenance continue. La sécurité des applications est essentielle à la cybersécurité, car de nombreuses applications sont accessibles via l’Internet public ou le réseau de l’entreprise. Voici quelques exemples :

• Applications Web : plateformes de réseaux sociaux, sites de commerce électronique et portails bancaires en ligne.
• Applications mobiles : applications de messagerie, de navigation et de cartographie, de suivi de la condition physique et de services bancaires mobiles.
• Applications d’entreprise : systèmes de gestion de la relation client et logiciels de planification des ressources de l’entreprise.
• Applications basées sur le cloud : stockage et partage de fichiers, plateformes de service client et applications collaboratives comme Microsoft 365.

Il est difficile de déterminer le nombre d’applications utilisées aujourd’hui. Le nombre total d’applications référencées ci-dessus, ainsi que l’IdO et d’autres applications personnalisées ou internes, vous donnent une estimation approximative de près de 10 millions d’applications uniques. Ce n’est que le nombre d’applications disponibles. Chacune de ces applications a été téléchargée entre un et près de 700 millions de fois en 2023. Il s’agit d’une surface d’attaque massive.

Bien que la sécurité des applications ne soit pas une solution universelle, les organisations doivent toujours employer ces composants fondamentaux.

• Authentification : vérification de l’identité des utilisateurs accédant à l’application.
• Autorisation : contrôler les actions que les utilisateurs authentifiés peuvent effectuer.
• Chiffrement : protéger les données sensibles pendant la transmission et le stockage.
• Validation des entrées : assurer la sécurité et la validité des données saisies dans l’application.
• Gestion des erreurs : prévention des fuites d’informations par les messages d’erreur.
• Journalisation et surveillance : suivi de l’activité des applications pour détecter les comportements suspects. Consultez le blog de Tushar sur la violation de Twilio pour en savoir plus sur l’importance de ce point.

Au-delà de ces principes fondamentaux, les professionnels du secteur et les organisations à but non lucratif continuent de promouvoir des approches de sécurité standardisées. L’OWASP, par exemple, a contribué de manière significative à l’éducation, à la normalisation et à la collaboration communautaire.

L’OWASP (Open Web Application Security Project) est une fondation à but non lucratif qui a joué un rôle important dans la sensibilisation à la sécurité des logiciels et des applications. L’OWASP publie plusieurs documents et guides dans le cadre de ses nombreux projets. Le Top 10, largement reconnu, et le Top 10 de la sécurité des API vous aideront à sécuriser votre application et à en savoir plus sur le domaine de la sécurité des applications. Il existe également un site de l’OWASP consacré à la sécurité des applications mobiles, qui contient un guide des tests de sécurité et d’autres ressources.

La surface d'attaque de l'application

La surface d’attaque d’une application correspond à l’ensemble des différents points où un pirate peut tenter d’accéder à un système ou de transmettre des données vers et depuis un environnement. Pour mieux comprendre, imaginez un quartier composé de plusieurs maisons, chacune dotée de plusieurs portes et fenêtres. Le nombre total de portes et de fenêtres constitue la surface d’attaque. C’est un moyen simple, mais efficace d’illustrer ce concept.

Le cycle de développement logiciel (SDLC) est un processus utilisé par les développeurs pour concevoir, développer et tester des logiciels de haute qualité. Le SDLC vise à produire un système logiciel de haute qualité qui répond ou dépasse les attentes des clients, qui est achevé dans les délais et les estimations de coûts, et qui fonctionne de manière efficace et efficiente dans l’infrastructure actuelle et prévue des technologies de l’information. Un cycle de vie logiciel entièrement amélioré par l’IA peut inclure les étapes suivantes :

La mise en œuvre de la sécurité à chaque étape du cycle de vie du développement logiciel garantit que les vulnérabilités potentielles sont identifiées et atténuées dès le début.

Le rôle de l’IA dans la sécurité des applications

L'intelligence artificielle joue de nombreux rôles dans la sécurité des applications. Les capacités suivantes sont considérées comme les principaux avantages de l'intégration de l'IA :

• Détection et prévention des menaces avancées : l’IA peut analyser de grandes quantités de données en temps réel pour identifier les anomalies et les modèles qui peuvent indiquer des menaces de sécurité. Contrairement aux systèmes traditionnels basés sur des règles, l’IA peut détecter des attaques sophistiquées et auparavant inconnues en apprenant à partir de données historiques et en s’adaptant aux nouvelles menaces.
• Surveillance et réponse en temps réel : l’IA surveille en permanence les activités des applications, ce qui permet de détecter les menaces et d’y répondre en temps réel. Cela minimise la fenêtre d’opportunité pour les pirates et réduit l’impact des cyberattaques.
• Amélioration des réponses aux incidents : l’IA automatise et rationalise les processus de réponse aux incidents, permettant une identification, une analyse et un confinement rapides des failles de sécurité. Cela permet de réduire les temps d’arrêt et d’atténuer les pertes potentielles.
• Réduction des faux positifs : les systèmes de sécurité traditionnels génèrent souvent de nombreuses fausses alertes positives, ce qui submerge les équipes de sécurité. L’IA peut distinguer avec précision les menaces authentiques des activités bénignes, ce qui réduit considérablement les faux positifs et permet au personnel de sécurité de se concentrer sur les menaces réelles.
• Analyse prédictive : les capacités d’analyse des données de l’IA s’étendent au-delà du moment présent. En analysant les données historiques et en temps réel, les systèmes d’IA peuvent prédire les cybermenaces futures, ce qui permet aux organisations de prendre des mesures préventives.

Nous pouvons approfondir chacun d’entre eux pour voir comment tout cela fonctionne.

Détection et prévention des menaces avancées

• Établissement de bases de référence : les modèles d’apprentissage automatique analysent le comportement normal des applications, les actions des utilisateurs et les flux de données pour créer une base de référence d’activité typique.
• Surveillance en temps réel : le système d’IA surveille en permanence le trafic des applications, le comportement des utilisateurs et les événements du système.
• Reconnaissance des formes : des algorithmes avancés identifient les écarts par rapport aux lignes de base établies qui peuvent indiquer des menaces pour la sécurité.
• Analyse contextuelle : l’IA tient compte de divers facteurs contextuels pour réduire les faux positifs et identifier avec précision les anomalies réelles.

Surveillance et réponse en temps réel

• Atténuation immédiate : l’IA peut bloquer automatiquement les adresses IP suspectes, mettre fin à des sessions malveillantes ou restreindre l’accès des utilisateurs en temps réel.
• Politiques de sécurité adaptatives : les modèles d’apprentissage automatique peuvent ajuster dynamiquement les règles de sécurité en fonction de l’évolution des menaces.
• Alertes intelligentes : l’IA hiérarchise et catégorise les alertes de sécurité, ce qui aide les équipes de sécurité à se concentrer sur les menaces les plus critiques.
• Défense prédictive : l’IA peut anticiper et se défendre de manière préventive contre d’éventuelles attaques futures en analysant les données historiques et les modèles d’attaque.

Réponse améliorée aux incidents

• Détection des menaces en temps réel : l’IA peut détecter les comportements anormaux et identifier les risques émergents en tirant parti de l’apprentissage automatique et de la reconnaissance des formes.
• Triage et hiérarchisation automatisés des incidents : l’IA et l’apprentissage automatique évaluent, catégorisent et classent les incidents de sécurité en fonction de leur gravité, de leur impact potentiel et de leur urgence.
• Réponse et remédiation autonomes : l’apprentissage automatique et l’IA détectent, analysent et répondent aux menaces sans intervention humaine.
• Apprentissage continu et adaptation : les algorithmes d’IA et d’apprentissage automatique peuvent analyser les données historiques de sécurité et de renseignement sur les menaces pour identifier les modèles d’attaque et mettre en œuvre des mesures préventives.

Réduction des faux positifs

• Apprentissage automatique pour la reconnaissance de modèles : l’apprentissage automatique utilise des algorithmes et des modèles statistiques pour identifier des modèles et des régularités dans les données. Cela permet à la solution de reconnaître des schémas complexes et d’établir une base de comportement normal.
• Analyse contextuelle : l’apprentissage automatique peut améliorer la précision et réduire les faux positifs en prenant en compte des facteurs tels que l’heure de la journée et les rôles des utilisateurs, ainsi que d’autres critères de référence.
• Traitement du langage naturel (NLP) : les techniques NLP permettent aux systèmes d’IA de comprendre les commentaires et la documentation dans le code, améliorant ainsi leur capacité à distinguer les vulnérabilités réelles des éléments de code inoffensifs.
• Amélioration continue grâce aux retours : les développeurs et les analystes fournissent des retours, ce qui permet aux modèles d’IA d’améliorer leur capacité à différencier les vrais et les faux positifs.

Analyse prévisionnelle

• Analyse des données historiques : les systèmes d’IA analysent les données historiques des incidents de sécurité passés, du comportement des utilisateurs et du trafic réseau pour identifier les modèles et les tendances qui peuvent indiquer des menaces.
• Corrélation des données en temps réel : en surveillant en permanence les données en temps réel, l’IA peut corréler les activités actuelles avec les modèles de menaces connus et prédire les failles de sécurité potentielles.
• Intégration du suivi des menaces : l’IA intègre des flux de renseignements sur les menaces pour se tenir au courant des derniers vecteurs de menaces et méthodes d’attaque. Cela permet de prévoir et d’atténuer les menaces émergentes.
• Apprentissage et adaptation continus : les systèmes d’IA apprennent en permanence à partir des nouvelles données et reçoivent des informations d’analystes sur les faux positifs et les nouvelles menaces. Les modèles sont régulièrement mis à jour afin d’améliorer la précision des prévisions.

L’IA sous le capot

L’apprentissage automatique est le fondement de l’IA en matière de sécurité des applications, mais d’autres types d’IA l’améliorent considérablement. Voici les types d’IA les plus couramment utilisés pour augmenter l’apprentissage automatique :

• Deep learning : amélioration de la précision de la reconnaissance des formes et meilleure analyse des données visuelles pour détecter des images manipulées ou à d’autres fins de sécurité. Le deep learning est un sous-ensemble de l’apprentissage automatique.
• Traitement du langage naturel : améliore la sécurité en analysant les fichiers journaux, les alertes de sécurité et les fichiers texte. Il analyse également les requêtes et les commandes des utilisateurs pour identifier les attaques potentielles par injection.
• IA générative : automatise la génération d’extraits de code sécurisés, génère des scénarios d’attaque potentiels et peut aider à créer des politiques et de la documentation.
• Apprentissage par renforcement : permet des stratégies de défense adaptatives et des configurations de sécurité optimisées et effectue des tests automatisés pour identifier les vulnérabilités. 

La combinaison des technologies d’IA avec les approches traditionnelles d’apprentissage automatique permet une détection plus complète des menaces et des temps de réponse plus rapides. Cette approche à multiples facettes est nécessaire pour maximiser la sécurité des applications et réduire leur surface d’attaque.

Vous pouvez compter sur Barracuda

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Le saviez-vous

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