3 façons dont le traitement du langage naturel change la cybersécurité

Si vous avez utilisé un chatbot, un texte prédictif pour terminer une pensée dans un e-mail, ou appuyé sur "0" pour parler à un opérateur, vous avez rencontré le traitement du langage naturel (NLP). Alors que de plus en plus d'entreprises adoptent la PNL, le sous-domaine se développe au-delà de ces cas d'utilisation populaires de la communication machine-homme vers des machines interprétant à la fois le langage humain et non humain. Cela crée une opportunité passionnante pour les organisations de garder une longueur d'avance sur l'évolution des menaces de cybersécurité.

La PNL combine la linguistique, l'informatique et l'IA pour soutenir l'apprentissage automatique du langage humain. Le langage humain est étonnamment complexe et s'appuyer sur des règles structurées en laisse une compréhension incomplète aux machines. La PNL permet aux machines de contextualiser et d'apprendre au lieu de s'appuyer sur un codage rigide, afin qu'elles puissent s'adapter à différents dialectes, nouvelles expressions ou questions que les programmeurs n'avaient jamais anticipées.

La recherche en PNL a entraîné l'évolution de la technologie de l'IA, comme les réseaux de neurones, qui jouent un rôle déterminant dans l'apprentissage automatique dans divers domaines et cas d'utilisation. La PNL a été principalement exploitée dans la communication de machine à homme pour simplifier les interactions pour les entreprises et les consommateurs.

PNL pour la cybersécurité

La PNL a été conçue pour permettre aux machines d'apprendre à communiquer comme des humains, avec des humains. De nombreux services que nous utilisons aujourd'hui tirent parti des communications automatiques entre eux ou en traduction pour devenir intelligibles par les humains. La cybersécurité est l'exemple parfait d'un domaine où les analystes informatiques peuvent avoir l'impression de parler à plus de machines qu'à des personnes.

Le NLP peut être utilisé dans les flux de travail de cybersécurité pour aider à la protection contre les violations, à l'identification et à l'analyse de l'échelle et de la portée. Voici comment cela fonctionne :

1) À court terme, le NLP peut être facilement exploité pour améliorer et simplifier la protection contre lestentatives de phishing . Dans ce contexte, la PNL peut être exploitée pour comprendre le comportement de "bot" ou de "spam" dans le texte d'un e-mail envoyé par une machine se faisant passer pour un humain, et elle peut être utilisée pour comprendre la structure interne de l'e-mail lui-même afin d'identifier les modèles de spammeurs et les types de messages qu'ils envoient. Cet exemple est la première extension de NLP, conçue à l'origine pour comprendre uniquement le langage humain et maintenant appliquée pour comprendre la combinaison du langage humain mélangé avec des en-têtes au niveau de la machine.

2) À moyen terme, le NLP peut être utilisé pour analyser les journaux, uncyberBERT cas d'utilisation. Dans le système actuel basé sur des règles, les mécanismes et les systèmes requis pour analyser les journaux bruts et les préparer pour les analystes sont fragiles et nécessitent des ressources de développement et de maintenance importantes. À l'aide de la NLP, l'analyse des journaux bruts devient plus flexible et moins susceptible de se casser lorsque des modifications se produisent dans les générateurs de journaux et les capteurs. En allant plus loin, les réseaux de neurones utilisés pour l'analyse peuvent se généraliser au-delà des journaux auxquels ils ont été exposés pendant la formation – créant des méthodes pour transformer les données brutes en contenu riche prêt pour un analyste sans avoir besoin d'écrire des règles explicites pour ces types de journaux nouveaux ou modifiés.

En conséquence, les modèles NLP sont plus précis lors de l'analyse des journaux que les règles traditionnelles tout en étant plus flexibles et plus tolérants aux pannes.

3) A plus long terme, des langages entièrement synthétiques peuvent être créés qui représententcommunications machine à machine et homme à machine . Si deux machines peuvent créer un langage entièrement nouveau, ce langage peut ensuite être analysé à l'aide de techniques de PNL pour identifier les erreurs de grammaire, de syntaxe et de composition, qui peuvent toutes être interprétées comme des anomalies et contextualisées pour les analystes. Ce nouveau développement peut aider à identifier les problèmes connus ou les attaques lorsqu'ils se produisent, et peut également identifier les erreurs de configuration et les attaques complètement inconnues, ce qui aide les analystes à être plus efficaces et efficients. Ces applications ne sont qu'un début pour la PNL.

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