Les risques cachés d'une dépendance excessive à l'IA en matière de cybersécurité

L'intelligence artificielle (IA) et l'automatisation changent la donne en matière de cybersécurité. Des outils alimentés par l'IA aident désormais nos équipes à détecter les menaces plus rapidement, à corréler des données issues de différents systèmes et même à répondre automatiquement aux incidents. Des plateformes telles que l'XDR (détection et réponse étendues) consolident les informations provenant des endpoints, des services cloud, des e-mails et des systèmes d'identité — le tout étant optimisé par le Machine Learning. 

Mais cette nouvelle vague d'efficacité s'accompagne d'un risque plus discret : la dépendance excessive. Si l'IA et l'automatisation sont très précieuses, une dépendance trop forte à ces outils peut introduire de nouvelles vulnérabilités, réduire le niveau de préparation humaine et, en fin de compte, créer des angles morts dans vos défenses. 

Voyons ce qui se passe lorsque les équipes de cybersécurité s'appuient trop lourdement sur l'IA — et comment trouver le bon équilibre entre automatisation et jugement humain. 

La tentation du tout automatisé 

Il est facile de comprendre pourquoi les équipes se tournent vers l'automatisation. Dans un contexte d'accroissement des surfaces d'attaque, de pénuries de personnel et d'escalade des menaces, il est très tentant d'appeler l'IA « à la rescousse ». Les outils modernes peuvent analyser des millions de points de données en quelques secondes, détecter des anomalies qui échapperaient aux humains et même déclencher des playbooks prédéfinis pour contenir les menaces avant même que quiconque ait pris son café du matin. 

Mais la qualité de l'automatisation dépend de celle des données desquelles elle apprend — et l'IA ne raisonne pas comme un humain. Elle manque d'intuition, de contexte commercial et de conscience éthique. Elle n'est pas capable de comprendre l'intention ni de s'adapter aux nuances comme le ferait un analyste chevronné. 

Lorsque nous considérons l'IA comme un outil infaillible ou que nous laissons des systèmes automatisés prendre des décisions de sécurité sans supervision, nous prenons le risque de compromettre la sécurité même que nous essayons de renforcer. Nous devons trouver un nouveau point d'équilibre qui maximise à la fois l'intelligence humaine et l'intelligence artificielle. 

Quand la collaboration entre l'IA et l'humain fait des étincelles : l'XDR en action

Examinons un exemple concret de la façon dont une plateforme XDR alimentée par l'IA — sous la supervision d'un analyste humain — permet d'obtenir de meilleurs résultats que l'automatisation seule. 

Le scénario : une tentative d'attaque multivectorielle 

Comportement de connexion anormal 
L'outil XDR, alimenté par l'IA, détecte qu'un même utilisateur se connecte depuis deux pays différents à quelques minutes d'intervalle — la Roumanie, puis le Japon. 

Activité suspecte de l'endpoint 
Dans le même temps, l'appareil de l'utilisateur exécute un script PowerShell qui tente de désactiver les protections de l'endpoint — une technique courante d'exploitation des ressources locales (« Living off the Land (LotL) ».

Corrélation des menaces 
La plateforme XDR relie ces points et construit automatiquement un récit d'incident unifié. 

Évaluation et priorisation des risques 
Sur la base des tactiques MITRE ATT&CK, de renseignements sur les menaces et de la sensibilité du système (l'appareil appartient à un directeur financier), l'alerte est classée comme présentant un risque élevé. 

Confinement automatisé 
L'IA déclenche une série de réponses pré-approuvées telles qu'isoler l'appareil du réseau, bloquer l'adresse IP malveillante et suspendre la session de l'utilisateur. 

Examen et prise de décisions par l'humain 
L'outil XDR alimenté par l'IA présente maintenant à un analyste de sécurité une chronologie complète de l'attaque, des indicateurs de compromission et une analyse d'impact. L'analyste examine ces éléments et confirme l'origine de l'attaque, évalue les objectifs de l'attaquant et décide des prochaines mesures à prendre compte tenu du contexte de l'organisation et de l'incident. 

Le résultat 
Sans la plateforme XDR alimentée par l'IA, il aurait fallu plusieurs heures — voire plusieurs jours — pour détecter cette attaque à l'aide d'outils cloisonnés. Sans l'analyste, l'IA aurait pu passer à côté du contexte élargi, réagir de manière excessive ou réagir de manière insuffisante. 

Mais dans ce cas, l'humain et l'intelligence artificielle ont travaillé ensemble pour produire une défense rapide, précise et informée. 

L'avenir de l'IA, de l'automatisation, et des humains dans la cybersécurité 

L'IA et l'automatisation n'ont pas vocation à remplacer les professionnels de la cybersécurité — elles sont là pour renforcer leurs capacités. Les opérations de sécurité les plus efficaces associent la rapidité des machines à la stratégie humaine. 

Cela signifie qu'il faut utiliser l'IA pour analyser et corréler des données à grande échelle, tout en maintenant les humains dans le processus global pour l'investigation, la prise de décisions et la remontée d'information aux niveaux supérieurs. Dans le même temps, continuez de former votre équipe aux éléments fondamentaux de la cybersécurité, en allant bien au-delà du tableau de bord. 

En combinant la précision et la rapidité des plateformes alimentée par l'IA telles que GravityZone XDR à la perspicacité et à l'intuition d'analystes qualifiés, les organisations peuvent maintenir une posture de cybersécurité résiliente et adaptative et éviter les dangers cachés d'une dépendance excessive à l'IA.