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Cybersécurité

suggéré: « Comment l’IA révolutionne la lutte contre les attaques zero-day »

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Comment l’IA apprend à contrer les attaques zero-day

Au sein de la menace numérique grandissante, les attaques zero-day figurent parmi les plus redoutées.

Ces cyberattaques, ainsi nommées en raison du court délai entre leur détection et leur utilisation par des pirates, savent exploiter les vulnérabilités dans les systèmes de sécurité des logiciels avant même que les éditeurs ne puissent réagir.

Pourtant, une nouvelle technologie en développement, l’Intelligence Artificielle (IA), apprend à anticiper et contrer ce genre de menaces.

Comment est-ce possible?

Plongeons dans les méandres de l’IA pour comprendre cette avancée.

Qu’est-ce qu’une attaque zero-day?

L’attaque zero-day est une menace particulière dans le paysage de la cybersécurité.

Elle exploite une vulnérabilité non détectée ou non corrigée, ce qui offre un champ d’action illimité aux hackers.

Ce type d’attaque est particulièrement dangereux car il ne laisse aucun délai de réponse aux éditeurs de logiciels, d’où son nom « zero-day ».

Comment l’IA aide à contrer les attaques zero-day

Grâce à l’IA, il est désormais possible de détecter et de contrer les attaques zero-day.

Les systèmes d’IA ont la capacité d’analyser de grandes quantités de données en un temps record, identifiant les schémas de vulnérabilité et permettant une réponse proactive.

Voici comment cela fonctionne:

Analyse de données volumineuses

L’IA est capable de traiter d’énormes volumes de données, bien plus rapidement que ne le pourrait un humain.

De ce fait, elle peut identifier de potentiels schémas et comportements suspects qui échapperaient à une analyse humaine traditionnelle.

Apprentissage automatique

Grâce à l’apprentissage automatique, une branche de l’IA, la machine est capable de s’adapter constamment.

Se basant sur ses analyses antérieures, elle peut prédire et identifier de nouvelles menaces zero-day.

Réaction en temps réel

L’IA est capable de réagir extrêmement rapidement face à une menace détectée.

Cette rapidité permet de mettre en place des contre-mesures efficaces pour minimiser l’impact d’une attaque.

L’avenir de l’IA dans la cybersécurité

L’IA représente un potentiel énorme dans le domaine de la cybersécurité, elle pourrait bien révolutionner la façon dont nous nous défendons contre les menaces en ligne.

Avec les progrès constants en matière d’IA et d’apprentissage automatique, on peut espérer une meilleure protéction contre les attaques zero-day à l’avenir. Image d'une IA apprenant à contrer une attaque zero-day Diagramme de l'IA détectant et répondant à une attaque cybernétique

Pour en savoir plus sur l’intelligence artificielle et la cybersécurité, consultez notre article dédié ici.

Pour approfondir les spécificités des attaques zero-day, rendez-vous sur le site spécialisé sur le sujet.

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Cybersécurité

L’approche topologique identifie les attaques contradictoires dans les systèmes d’IA multimodaux.

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Les avancées rapides dans les modèles d’intelligence artificielle (IA) multimodaux ont exposé de nouvelles vulnérabilités en cybersécurité, amplifiant les risques d’attaques.

Des chercheurs du Los Alamos National Laboratory ont développé un cadre innovant pour détecter les menaces adversariales, visant à renforcer la sécurité des systèmes qui combinent texte et images.

Les attaques, utilisant des perturbations subtiles pour manipuler les résultats, soulignent le besoin d’une compréhension approfondie des faiblesses des modèles afin d’améliorer leur résilience face à ces menaces complexes.

Cette approche repose sur l’analyse topologique des données pour identifier les signatures d’attaques, en mesurant les distorsions géométriques causées par des intrusions.

Deux nouvelles techniques, appelées « pertes contrastives topologiques », ont été mises au point pour quantifier ces différences de manière précise.

Les résultats, validés via un supercalculateur, ont montré que cette méthode dépasse les défenses actuelles, offrant ainsi une protection efficace contre les menaces adversariales.

La recherche, qui met en avant l’importance de ces approches topologiques, a été présentée lors d’une conférence internationale, soulignant son potentiel transformateur pour sécuriser les systèmes d’IA futurs.

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Cybersécurité

Outil d’IA de la semaine

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Les dirigeants de niveau C peinent à suivre les risques associés à de grands projets, tels que les perturbations de la chaîne d’approvisionnement ou les menaces de cybersécurité, ce qui complique la prise de décisions stratégiques.

La gestion manuelle des mises à jour dans Google Drive, ainsi que le suivi des signaux externes, s’avère chronophage et propice à des erreurs, retarde les réponses et peut engendrer des occasions manquées.

Une solution automatisée est nécessaire pour offrir des évaluations de risques claires et des recommandations d’atténuation, facilitant ainsi une prise de décision rapide et informée.

Google Gemini propose des actions planifiées qui automatisent la surveillance des risques, en intégrant des données de diverses sources.

Ces fonctionnalités permettent d’alerter proactivement les dirigeants sur les problèmes potentiels et de gagner du temps en réduisant la nécessité d’agrégation manuelle des données.

L’intégration fluide avec d’autres outils Google et la flexibilité de planification en font un atout précieux pour les dirigeants souhaitant optimiser leur gestion des risques.

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Cybersécurité

Un nouvel amplificateur quantique consomme 90 % d’énergie en moins sans compromettre les performances.

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Des chercheurs de l’Université de technologie de Chalmers en Suède ont conçu un amplificateur innovant qui s’active uniquement lors de la lecture des qubits, les unités fondamentales des ordinateurs quantiques.

Cette avancée permet de réduire la consommation d’énergie à un dixième des modèles actuels tout en préservant les états fragiles des qubits, améliorant ainsi la stabilité et la vitesse des systèmes quantiques.

La capacité à gérer plusieurs états simultanément (superposition) rend les ordinateurs quantiques adaptés à des tâches complexes, comme la découverte de médicaments et la cybersécurité.

Cet amplificateur, fonctionnant par impulsions, ne consomme d’énergie que lors de son activation, minimisant ainsi la chaleur générée, facteur limitant dans l’évolution des ordinateurs quantiques.

Les chercheurs ont développé des solutions algorithmiques pour garantir que l’amplificateur réagisse rapidement aux signaux des qubits.

Ce progrès pourrait permettre l’expansion de systèmes quantiques avec un plus grand nombre de qubits, renforçant ainsi leur puissance de calcul tout en limitant les risques de décohérence.

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