10 choses à savoir sur l'apprentissage automatique
Les outils d'apprentissage automatique (ML) peuvent constituer un élément essentiel d'une plateforme de sécurité dynamique et puissante. La ML peut être utilisée pour une myriade de tâches dans l'espace de cybersécurité, notamment la détection de logiciels malveillants, la détection d'anomalies dans le réseau, la catégorisation du comportement des utilisateurs, la hiérarchisation des vulnérabilités, et bien plus encore. En fin de compte, l'objectif de l'utilisation de la ML est d'améliorer le risque des modèles, de rationaliser la classification des menaces et de prédire avec précision les attaques immédiates et futures. Vous trouverez ci-dessous les 10 principales choses à garder à l'esprit lorsque vous envisagez de mettre en œuvre le ML dans votre cyberespace.
- La cybercriminalité évolue, et nous devons garder une longueur d'avance
Alors que la technologie continue de se développer rapidement, les attaquants font progresser leurs techniques de hameçonnage, d'attaques par ransomware, de campagnes malveillantes, et plus encore. Il est impératif que la cybersécurité utilise des technologies de pointe qui peuvent être renforcées par la ML. - L'apprentissage supervisé et non supervisé sont les deux principales composantes de la ML
L'apprentissage supervisé implique l'utilisation de données antérieures pour aider l'algorithme à identifier les bonnes données des données frauduleuses. Elle utilise les comportements appris dans le passé pour prédire les résultats qui suivront le même ensemble de lignes directrices.
L'apprentissage non supervisé utilise le regroupement, qui consiste à regrouper des exemples non étiquetés en identifiant les similitudes entre les données. Dans le domaine de la cybersécurité, l'apprentissage non supervisé permet d'associer des données frauduleuses ou anormales.
L'apprentissage supervisé est utile pour la classification. Lorsqu'on lui donne des informations sur l'aspect des menaces potentielles, une machine peut détecter et extraire les menaces des données. L'apprentissage non supervisé, quant à lui, prend en compte des données sans un ensemble spécifique d'instructions et commence à assembler des éléments de données similaires. Cela signifie qu'il regroupe et organise les données - comme les menaces - en groupes en raison de leurs qualités similaires. - Les données sont essentielles
Pour que les algorithmes de ML fonctionnent correctement et produisent les résultats souhaités, un volume important de données de qualité doit être imputé. Lors de la saisie de grands ensembles de données, il est important de garder à l'esprit que vos données doivent représenter les menaces attendues pour que l'outil de ML puisse faire son travail correctement. Vous devez également vous assurer que les données sont à jour. - Les données doivent parler le même langage pour pouvoir travailler efficacement avec le ML
Si les données proviennent de différentes sources qui n'interagissent pas bien entre elles en raison de différences de type de données ou de catégorisation, il peut être difficile pour une machine de les passer au crible et de déterminer ce qui est pertinent. Les données doivent provenir d'une source cohérente pour permettre à l'algorithme de fonctionner au mieux de ses capacités. - ML est prédictif et non déterministe
ML traite des probabilités et de la vraisemblance des résultats. Cela signifie qu'il prendra les données qui lui sont fournies et utilisera les résultats précédents pour prédire les résultats potentiels à l'avenir. Bien qu'elles ne soient pas déterministes, elles sont généralement très précises et peuvent être effectuées à des vitesses beaucoup plus élevées que celles d'un être humain. - ML peut fournir des techniques spécifiques à la sécurité pour surmonter des problèmes inefficaces ou impossibles que les méthodes traditionnelles ne peuvent pas résoudre
ML peut aider à trouver de nouvelles idées qui échappent aux humains. Il peut également réduire la charge de travail des travailleurs en facilitant la mise à jour des règles de détection. Au lieu de s'assurer manuellement que les données respectent les directives spécifiques établies par une entreprise, la ML peut maintenir automatiquement les règles de sécurité à des vitesses plus élevées. Il peut être mis à l'échelle, ce qui lui permet d'augmenter les données qu'il est capable d'exécuter, d'où une efficacité accrue. - L'apprentissage de règles de régression, de classification, de regroupement et d'association est une tâche importante et courante
La régression est similaire à l'apprentissage supervisé en ce sens qu'elle prédit le résultat suivant sur la base des résultats précédents. Dans le domaine de la cybersécurité, cela peut être utilisé pour la détection des fraudes.
La classification et le regroupement séparent les données en groupes ou catégories, et le regroupement est spécifiquement basé sur les similitudes présentées dans les données. Grâce à la ML, la classification peut établir des catégories pour distinguer les spams des données autorisées et vraies.
L'apprentissage par règles d'association utilise les expériences passées avec les données pour recommander un résultat spécifique beaucoup plus rapidement qu'un humain ne pourrait le faire. Si un incident survient sur un site, l'apprentissage par règles d'association peut être mis en œuvre pour recommander automatiquement des solutions aux utilisateurs. - Alors que la ML est intégrée dans presque tous les aspects de la cybersécurité, il est important de reconnaître ses limites
Les algorithmes de ML sont extrêmement efficaces pour reconnaître des modèles et faire des prédictions. Cependant, le ML exige beaucoup de ressources et reste relativement sensible aux erreurs, car tous les ensembles de données sont limités. Le ML peut également faire l'objet d'exagérations de la part des médias, qui prétendent qu'il est plus puissant qu'il ne l'est en réalité. - Les personnes qui mettent en œuvre la cybersécurité sont tout aussi importantes que l'algorithme
La maximisation du rendement des algorithmes de cybersécurité basés sur le ML exige un effort cohésif entre la personne et la machine. Si les algorithmes de ML peuvent effectuer l'analyse brute des données, il est essentiel que l'équipe se tienne au courant des dernières avancées technologiques et des menaces éventuelles. - Le ML pour la cybersécurité devrait s'intégrer facilement aux logiciels et à l'architecture existants
Lors de la mise en œuvre de nouvelles techniques de ML dans votre entreprise, n'oubliez pas qu'elle doit simplifier votre expérience et non provoquer des tensions. Il est avantageux de choisir une solution de ML qui s'intégrera bien à votre logiciel et à votre programmation actuels pour tirer le meilleur parti de la mise en œuvre.
En résumé, les ML pour la cybersécurité devraient :- être orienté vers des objectifs et des buts spécifiques
- Minimiser les fausses prédictions
- disposer d'une méthode d'évaluation de son efficacité
- Disposer d'une équipe solide qui travaille à ses côtés
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Pour en savoir plus sur le ML chez Palo Alto Networks, consultez cet article de Cyberpedia : Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?
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