L’apprentissage automatique et l’IA expliqués

On ne peut échapper au débat sur la manière dont les systèmes d’apprentissage automatique (ML) et d’IA vont révolutionner la façon dont les individus et les industries travaillent. La majeure partie de cette discussion doit être révisée, car les entreprises évaluent encore la manière dont les systèmes d’IA (généralement des systèmes LLM (Large Language Model) comme OpenAI ChatGPT, Google Gemini, Anthropic Claude et autres) améliorent la productivité des travailleurs et offrent des avantages commerciaux.

La cybersécurité est un secteur dans lequel l’utilisation intensive de solutions améliorées par l’IA est courante. Mais qu’impliquent l’apprentissage automatique et l’IA ? Et quel est leur lien avec les autres techniques que nous utilisons pour la défense de la cybersécurité ?

Comprendre l’intelligence artificielle

L’IA est un vaste domaine qui se concentre sur la création de systèmes intelligents capables d’effectuer des tâches qui nécessitent généralement l’intelligence humaine. Les systèmes d’IA peuvent apprendre des données, s’adapter à de nouvelles informations ou entrées et résoudre des problèmes complexes, ce qui en fait des outils précieux pour de nombreuses tâches complexes.

Le ML est un composant de l’IA. À la base, le ML aide un système à apprendre et à s’améliorer grâce à l’expérience sans être explicitement programmé. Les réseaux neuronaux, inspirés de l’anatomie du cerveau, sont un élément clé de nombreux systèmes d’IA, leur permettant de reconnaître des modèles et de prendre des décisions. Une application courante de l’IA est la reconnaissance d’images, où un modèle ML est formé sur un vaste ensemble de données d’images étiquetées pour identifier les modèles et les caractéristiques associés à chaque étiquette, lui permettant ainsi de classer avec précision de nouvelles images invisibles. Cela fonctionne pour de nombreuses classes d’images, telles que les radiographies médicales. Ce n’est pas seulement pour les photos de chats !

Les LLM mentionnés ci-dessus qui ont pris d’assaut le monde au cours des 18 derniers mois utilisent une combinaison de techniques de ML supervisées et non supervisées pendant leur formation. La plupart du temps de formation pour un modèle LLM (comme ChatGPT) se fait généralement via un apprentissage auto-supervisé. En cela, le modèle est entraîné à prédire le mot ou le jeton suivant dans une séquence basée sur les mots précédents sans avoir d’étiquettes explicites. Cela permet aux modèles d’apprendre des modèles et des relations dans le langage à partir de grandes quantités de données textuelles non étiquetées telles que des livres, le Web, les archives de journaux et bien plus encore.

Nous ignorerons légèrement toutes les questions de droits d’auteur qui se posent lorsque les fournisseurs de LLM rassemblent du texte pour former leurs modèles. Les tribunaux répondront à ces questions, ou elles seront rendues sans objet grâce à des accords de licence pour le contenu, comme le récent accord entre OpenAI et le Financial Times.

Il est important de souligner que les LLM utilisent des méthodes de ML, mais les LLM ne sont pas le seul moyen de créer des systèmes basés sur l’IA, même s’ils sont à l’honneur en 2024 et occupent une grande partie du marché. Paysage de discussion sur l’IA. D’autres techniques, utilisant également le ML, qui relèvent de l’IA sont utilisées depuis des années, offrant des avantages dans de nombreux secteurs et industries, en particulier dans le domaine de la cybersécurité.

Techniques d’IA dans les outils de cybersécurité

En cybersécurité, les techniques de ML améliorent les capacités de divers outils, en particulier les solutions de détection et de réponse réseau (NDR).

Les algorithmes ML peuvent analyser d’énormes quantités de données réseau en temps réel, améliorant ainsi la capacité d’identifier les anomalies et les menaces potentielles avant qu’elles ne causent des dommages importants. Les techniques d’apprentissage supervisé utilisent des ensembles de données étiquetées de cybermenaces connues pour classer les menaces nouvelles et inconnues. Alternativement, des techniques d’apprentissage non supervisées telles que le regroupement et la détection d’anomalies peuvent identifier des modèles ou des comportements inhabituels sans s’appuyer sur des données étiquetées.

Les modèles d’apprentissage profond, tels que les réseaux de neurones convolutifs et les réseaux de neurones récurrents, peuvent apprendre des modèles et des relations complexes dans les données du réseau. Ces modèles aident à détecter les menaces sophistiquées en analysant les données du trafic réseau, notamment les en-têtes de paquets, les charges utiles et les informations de flux. Les modèles ML s’entraînent à l’aide de diverses approches pour reconnaître le comportement normal du réseau, puis signalent les anomalies qui pourraient indiquer des menaces potentielles telles qu’un accès non autorisé, des infections de logiciels malveillants ou une exfiltration de données. Grâce à un apprentissage et une adaptation continus, les modèles des outils basés sur le ML peuvent détecter les cybermenaces à un stade précoce, souvent avant qu’elles ne causent des dommages importants.

Progress Flowmon exploite la puissance du ML pour détecter et atténuer les cybermenaces en identifiant les anomalies en temps réel. Il combine des techniques d’apprentissage supervisé et non supervisé pour détecter les menaces connues et inconnues. Les modèles d’IA Flowmon sont formés sur de grandes quantités de données réseau historiques, et ils sont continuellement mis à jour et apprennent au fur et à mesure de leur fonctionnement. Lorsque de nouveaux modèles de menaces apparaissent, l’IA peut apprendre et adopter des pratiques.

Les techniques d’IA améliorent les autres méthodes de détection

Les méthodes de détection basées sur l’IA de Flowmon NDR améliorent les autres techniques traditionnelles qui ont encore leur place dans la protection de la cybersécurité. Ces autres techniques non basées sur l’IA, telles que l’heuristique et la correspondance de modèles, se combinent aux méthodes d’IA pour offrir des capacités de sécurité robustes. Cette approche combinée signifie que les modèles d’IA de Flowmon peuvent identifier les comportements réseau suspects, tels que des transferts de données inhabituels ou une activité anormale des utilisateurs, tandis que ses techniques heuristiques et de correspondance de modèles peuvent détecter les signatures de menaces et les anomalies connues et inconnues.

L’heuristique et la correspondance de modèles sont des techniques fondamentales utilisées dans de nombreux outils de cybersécurité, y compris les solutions NDR. Mais ils ont toujours leur place dans une posture défensive moderne.

Les heuristiques sont des règles pratiques qui utilisent des techniques basées sur l’expérience pour identifier rapidement les menaces. Ces méthodes basées sur des règles permettent une prise de décision rapide basée sur les caractéristiques couramment observées dans les logiciels malveillants ou d’autres types d’attaques. Lorsqu’elles sont intégrées à l’IA, les approches heuristiques réduisent les faux positifs tout en donnant la priorité aux menaces réelles et en affinant les solutions de cybersécurité. capacités de détection.

La correspondance de modèles implique la recherche de séquences spécifiques dans les données. Il est efficace pour identifier les signatures de menaces connues trouvées dans de nombreuses variantes de logiciels malveillants et de virus. Cependant, les cybermenaces sont de plus en plus sophistiquées et contournent souvent les techniques traditionnelles de correspondance de modèles. C’est là que l’IA amplifie la correspondance de modèles, car elle peut apprendre et identifier des variations ou des modèles entièrement nouveaux qui indiquent une activité malveillante, améliorant ainsi considérablement l’efficacité et la réactivité des défenses de cybersécurité.

Les méthodes de détection basées sur l’IA dans Flowmon s’intègrent aux techniques traditionnelles pour fournir une approche multicouche de la détection des menaces. Voici comment l’IA améliore les autres méthodes de détection dans Flowmon :

• Heuristiques – Les modèles d’IA dans Flowmon peuvent aider à affiner et à optimiser les règles heuristiques basées sur des données historiques et réelles. renseignements sur les menaces temporelles. Cela réduit les faux positifs et améliore la précision des heuristiques basées sur le comportement.
• Correspondance de modèles : Les techniques d’IA utilisées par Flowmon améliorent la correspondance de modèles en apprenant à identifier de nouveaux modèles et variantes de menaces qui peuvent échapper à la détection traditionnelle basée sur les signatures. Les modèles ML apprennent également et s’adaptent en permanence.
• Détection des anomalies : Les algorithmes d’apprentissage de Flowmon fonctionnent avec des méthodes de détection statistique des anomalies pour identifier des modèles ou des comportements inhabituels dans le trafic réseau pouvant indiquer une attaque ou une menace.

Conclusion

Les solutions Flowmon combinent la puissance de l’IA et du ML avec d’autres méthodes de détection efficaces pour créer une approche approfondie et flexible pour identifier et atténuer les cybermenaces en temps réel. En utilisant le ML, l’heuristique, la correspondance de modèles et la détection d’anomalies, ils permettent aux organisations de garder une longueur d’avance sur l’évolution des menaces et de maintenir une solide posture de sécurité.

Alors que les cybermenaces continuent de gagner en sophistication et en fréquence, l’adoption de solutions de cybersécurité basées sur l’IA telles que Flowmon aidera les organisations à garder une longueur d’avance et à maintenir une posture de sécurité solide.

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