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Comment le machine learning transforme la cybersécurité ?

Cybersécurité et machine learning vont de pair, notamment lorsqu’on parle de sécurité basée sur l’intelligence artificielle. Découvrons ensemble la manière dont l’apprentissage automatique a révolutionné le domaine de la cybersécurité.

On ne peut pas parler de cybersécurité sans invoquer le machine learning. En effet, l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique deviennent de plus en plus présents dans tous les domaines. C’est notamment le cas de la cybersécurité. Il faut alors considérer l’apprentissage automatique dans une approche complète, afin de prendre en compte sa contribution dans la cybersécurité.

Machine learning, un élément majeur de la cybersécurité ?

La machine learning repose sur le développement des modèles puis leur manipulation au moyen des algorithmes. Ainsi, en matière de cybersécurité, le machine learning permet de lutter efficacement contre les différentes attaques d’origine interne comme externe.

Toutefois, il faut des données suffisantes et de qualité pour que les algorithmes puissent bien fonctionner. Les données collectées ont pour rôle de faire sortir tous les scénarios potentiels possibles afin de créer les solutions lorsque les problèmes se présentent.

Par conséquent, il est primordial de considérer la source, la pertinence et la quantité des données recueillies. De plus, à un moment donné, il faut procéder au nettoyage des données pour arriver aux fins escomptées. Dans les paragraphes suivants, nous allons voir comment réussir à instaurer le machine learning.

Collecte et aménagement des données

La première étape consiste à collecter les données. L’efficacité de l’apprentissage automatique dépend amplement de la quantité et de la qualité des données recueillies. Pour ce faire, il faut collecter à la fois des données sur les événements qui se sont passés et les menaces potentielles.

En outre, il faut collecter des données qui apportent des détails sur les machines, les applications, les protocoles, etc. Les informations fournies doivent alors avoir une corrélation avec ce qu’on voit au point de terminaison.

Après la collecte de données viennent le tri et l’organisation. Il s’agit ici d’assembler les données par catégories en vue de faire sortir une image complète. C’est après l’organisation qu’il faut modéliser. Cette phase consiste à créer différents modèles représentant les divers comportements à adopter face aux risques potentiels à l’aide d’algorithmes.

Les bonnes questions à se poser

Est-ce que la modélisation suffit pour une cybersécurité basée sur le machine learning ? La réponse est négative.

Aussi, les dirigeants des entreprises doivent savoir poser les bonnes questions. La première question est : «  La firme dispose-t-elle de toutes les données nécessaires pour répondre à toute attaque ? ». Ce qui amène à demander aux responsables sur la qualité et les types de données dont ils disposent concernant l’ensemble de la structure.

En plus de cela, il faut également se demander à propos de la structuration des données. Celle-ci conditionne la détection des menaces, la prise de décision qui en découle et l’efficacité de l’exploitation des données recueillies.

Enfin, avant de servir à la cybersécurité, les données collectées et leur utilisation doivent convaincre l’ensemble de l’équipe. Il faut s’assurer que l’apprentissage automatique permette effectivement de détecter et de répondre aux attaques.

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