Comment le deep learning va vraiment booster la cybersécurité

25 novembre 2021 à 16h15
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Le monde doit se préparer à des cyberattaques constantes et les systèmes de sécurité informatiques doivent évoluer en parallèle des méthodes des hackers, toujours plus ingénieuses. Un article universitaire de l’Université d’Arabie saoudite (KAUST) fait l’état des lieux de la cybercriminalité qui touche les infrastructures industrielles et les grandes entreprises. Il met en exergue le deep learning, méthode répandue pour éradiquer les menaces virtuelles.

Le deep learning est une branche de l’étude de l’intelligence artificielle qui permet notamment de détecter des anomalies sur des réseaux informatiques complexes.

Des solutions adaptées aux grands types d’attaques

Cet article universitaire souligne que les attaques les plus courantes contre les industries et les infrastructures sont de deux ordres. D’abord, le DDoS, qu'on traduit par déni de service, qui consiste à rendre indisponible une fonction ou un service au sein du système informatique. Les injections de paquets sont également un moyen pour les hackers de s’introduire sur un réseau et de faire en sorte d’y être invisibles.

La technologie deep learning tente de reproduire le comportement du cerveau humain. Ces algorithmes identifient les attaques là où des systèmes moins perfectionnés ont échoué, comme les antivirus ou les pare-feu, souvent inefficaces face aux nouveaux moyens déployés par les hackers. L’équipe a alors comparé cinq modèles de deep learning qui eux-mêmes ont analysé des attaques passées.

Concrètement, les résultats de ces recherches sont très encourageants pour l’avenir de la lutte contre la cybercriminalité. Alors que les algorithmes conventionnels étaient capables de détecter les anomalies avec un succès approchant 80 %, les méthodes de deep learning sont efficaces jusqu’à 99 %. Les développeurs ayant participé à ses recherches ont compris que c’est en « empilant » ces cinq modèles de deep learning qu’ils sont parvenus aux meilleurs résultats.

Des attaques régulières sur de grands sites industriels

L’objectif de cette étude est d’établir des protocoles pour la cybersécurité, en essayant de devancer les hackers qui disposent toujours de moyens de plus en plus ingénieux. Les exemples d’attaques sont légion, et l’on peut citer le cas de l’Ukraine où une attaque malveillante avait paralysé le courant d’une petite ville en 2015. 

Le deep learning est rattaché à l’intelligence artificielle, et son étude est devenue standard dans le domaine de la cybersécurité. C’est son efficacité qui donne de l’espoir alors que de nombreux bâtiments industriels subissent régulièrement des attaques, comme les centres de traitement des eaux, cibles régulières des hackers, selon l’étude du KAUST.

Source : Techxplore

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