Pourquoi l'apprentissage automatique est-il important pour la cybersécurité
L'apprentissage automatique change la donne en matière de cybersécurité, en donnant aux professionnels des réseaux les moyens de passer d'une posture de sécurité réactive à une posture proactive.
Au cours des deux dernières décennies, les experts en sécurité du réseau ont tenté de contrer les cyberattaques en réduisant le temps nécessaire pour identifier et neutraliser les menaces. Les délais de réaction sont passés de plusieurs jours à quelques heures ou minutes, mais les cyberattaqueurs n'ont pas renoncé. Les cyberattaques sont devenues plus fréquentes et plus sophistiquées, avec la possibilité de dévaster les entreprises, les agences gouvernementales et les services publics en quelques secondes.
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Pourquoi l'apprentissage automatique est crucial pour découvrir et sécuriser les dispositifs IoT.
La plupart des experts en sécurité reconnaissent qu'en matière de cyberattaques, le secteur joue la carte de la défense depuis un certain temps. Cependant, avec l'apprentissage automatique (ML) des algorithmes désormais utilisés pour détecter les intrusions dans les réseaux, les logiciels malveillants et les tentatives de hameçonnage , les professionnels de la sécurité ont une nouvelle arme puissante à leur disposition.
Sécurité intelligente du réseau
ML permet aux experts en sécurité et à leurs organisations de mieux contrôler la sécurité de leur réseau. Parce que le ML peut anticiper et combattre les menaces en temps quasi réel, la sécurité du réseau devient intelligente, faisant passer la protection du réseau d'un état réactif à un état proactif. Voici comment :- Gardez une longueur d'avance sur les nouvelles menaces.
Les équipes informatiques gagnent un avantage lorsqu'elles peuvent passer de la défense à l'attaque contre les cybermenaces. Lorsqu'ils sont utilisés au cœur du réseau, les algorithmes ML peuvent identifier les menaces connues et inconnues. C'est le cas des Pare-feu nouvelle génération alimentés par ML, qui utilisent ML en ligne pour se défendre contre 95 % des menaces inconnues. Les menaces qui ne sont pas bloquées par l'apprentissage automatique en ligne peuvent être neutralisées en temps quasi réel grâce à des mises à jour de signatures sans délai.
- Bénéficiez d'une visibilité et d'une sécurité accrues pour l'ensemble de l'entreprise.
Les équipes de sécurité ne peuvent être efficaces sans visibilité sur le réseau. Pouvoir voir toutes les applications, tous les utilisateurs et tous les dispositifs est devenu de plus en plus important à mesure que davantage de dispositifs IoT (Internet des objets), tels que des caméras et des tablettes, sont ajoutés au réseau. La sécurité basée sur le ML peut offrir une visibilité de bout en bout sur les appareils et aider à détecter les anomalies du réseau.
- Améliorer les politiques de sécurité.
La modélisation ML peut traduire les informations télémétriques en recommandations de modifications de la politique de sécurité. Cette capacité est particulièrement importante pour la sécurité de l'IoT, car elle permet aux professionnels de la sécurité d'examiner et d'adopter des recommandations de politique de sécurité de l'IoT pour tous les dispositifs d'un réseau. Il en résulte une meilleure sécurité pour l'entreprise et un gain de temps pour les équipes de sécurité.
- Réduire les violations causées par l'erreur humaine.
Les professionnels de la sécurité du réseau savent à quel point il peut être difficile de suivre le rythme d'évolution des applications et des appareils. En outre, la mise à jour manuelle des politiques de sécurité est souvent fastidieuse et sujette aux erreurs. Lorsqu'il est utilisé au cœur de la sécurité du réseau, le ML peut recommander et propager des politiques de sécurité solides, ce qui permet aux équipes de sécurité d'économiser des heures de mises à jour manuelles ainsi que de réduire le risque d'erreurs humaines.
Pourquoi les équipes de sécurité devraient-elles envisager d'adopter un NGFW alimenté par la ML ?
Le NGFW alimenté par les ML bouleverse la manière dont la sécurité a été déployée et appliquée jusqu'à présent. Les équipes de sécurité devraient envisager d'adopter un NGFW alimenté par le ML parce que :
- D'après les tests effectués, il prévient instantanément et de manière proactive jusqu'à 95 % des nouvelles menaces.
- Il bloque les scripts et les fichiers malveillants sans sacrifier l'expérience de l'utilisateur.
- Elle étend la visibilité et la protection aux dispositifs IoT sans matériel supplémentaire. Sur la base des données des clients, le nombre de dispositifs IoT détectés est multiplié par trois.
- Il réduit les erreurs humaines et automatise les mises à jour de la politique de sécurité afin de prévenir les attaques les plus avancées.
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