Voici comment le Machine Learning est utilisé dans la sécurité informatique
On dit du Machine Learning qu’il va révolutionner l’économie. Dans le domaine de la sécurité informatique, de nouveaux défis se poseront d’une part, et de nouvelles possibilités s’ouvriront d’autre part. Déjà aujourd’hui, le Machine Learning peut contribuer à renforcer la sécurité informatique de l’entreprise.
Pour beaucoup, des termes comme l’intelligence artificielle, le deep learning et le machine learning peuvent sembler assez abstraits. Cependant, ils font déjà partie intégrante du concept de sécurité informatique des entreprises. En particulier, le Règlement général sur la protection des données (RGPD) a encore accéléré cette évolution. Découvrez ici où le Machine Learning joue déjà un rôle majeur dans la sécurité informatique.
1. Prédiction des menaces
Le Machine Learning permet de collecter et d’analyser des données afin de prédire les activités frauduleuses. Cela peut aider le département informatique à identifier les dangers à un stade précoce et ainsi prévenir les violations graves et coûteuses de la protection des données et les vols.
2. Structuration des dangers
Pour structurer les dangers, une analyse efficace est nécessaire. Grâce au Machine Learning, les méthodes d’attaque sont analysées de manière à ce que les différents aspects de l’attaque puissent être classifiés. Le département informatique peut ainsi construire sa structure de sécurité informatique de manière beaucoup plus spécifique en fonction de ses propres exigences et réagir aux changements.
3. Analyse des erreurs
De nombreuses entreprises ont déjà été victimes d’incidents. Le Machine Learning peut retracer ces incidents et ainsi combler complètement les failles évidentes. Pour ce faire, des modèles et des associations sont retracés et, sur cette base, des recommandations pour la réduction des risques sont établies.
4. Pentesting
Les pentesteurs, au sens originel, sont des personnes qui tentent délibérément d’attaquer la sécurité informatique de l’entreprise afin de découvrir où pourraient se trouver les failles. En particulier pour les petites entreprises, des programmes basés sur le Machine Learning peuvent offrir une solution plus économique pour accomplir exactement cela.
Il est clair que le Machine Learning peut aider à construire une sécurité informatique plus efficace et fiable. Ainsi, les départements informatiques peuvent se concentrer de manière beaucoup plus ciblée sur les véritables dangers. Car il faut aussi le souligner : beaucoup de ces mesures reposent sur l’interaction entre l’homme et le logiciel. Ce n’est que si les départements informatiques tirent les bonnes conclusions des données et analyses fournies que le Machine Learning peut vraiment aider.
Faits clés
IA dans la cybersécurité : Le marché de la sécurité assistée par l’IA croît annuellement de 24 pour cent.
Menace des deepfakes : Le nombre d’attaques par deepfakes contre les entreprises a augmenté de plus de 300 pour cent en 2024/2025.
Questions fréquentes
Quelles sanctions encourent les violations du RGPD ?
Des amendes pouvant aller jusqu’à 20 millions d’euros ou 4 pour cent du chiffre d’affaires annuel mondial – selon le montant le plus élevé. S’y ajoutent des demandes éventuelles de dommages et intérêts de la part des personnes concernées.
Qu’est-ce qu’une évaluation des impacts sur la protection des données ?
Une évaluation des impacts sur la protection des données (EIPD) est une évaluation systématique des risques d’un traitement de données pour les droits et libertés des personnes concernées. Elle est obligatoire lorsque le traitement présente probablement un risque élevé – par exemple en cas de profilage, de surveillance vidéo ou de traitement de catégories de données particulières.
Le RGPD s’applique-t-il également aux petites entreprises ?
Oui, le RGPD s’applique à toutes les entreprises, indépendamment de leur taille, qui traitent des données personnelles de citoyens de l’UE. Les petites entreprises bénéficient de quelques allègements (par exemple, pas de registre des activités de traitement pour moins de 250 employés en cas de traitement non à risque), mais doivent respecter tous les principes de base.
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Source de l’image : iStock
Fait : Selon une étude de Capgemini, seulement 28 pour cent des entreprises ont atteint une conformité complète au RGPD.
Fait : Les amendes pour violation du RGPD peuvent aller jusqu’à 20 millions d’euros ou 4 pour cent du chiffre d’affaires annuel mondial.
L’essentiel
- Pentesting : Les pentesteurs, au sens originel, sont des personnes qui tentent délibérément d’attaquer la sécurité informatique de l’entreprise afin de découvrir où pourraient se trouver les failles.
- En particulier pour les petites entreprises, des programmes basés sur le Machine Learning peuvent offrir une solution plus économique pour accomplir exactement cela.
- Dans le domaine de la sécurité informatique, de nouveaux défis se poseront d’une part, et de nouvelles possibilités s’ouvriront d’autre part.
- Déjà aujourd’hui, le Machine Learning peut contribuer à renforcer la sécurité informatique de l’entreprise.
