On dit du Machine Learning qu’il va r\u00e9volutionner l’\u00e9conomie. Dans le domaine de la s\u00e9curit\u00e9 informatique, de nouveaux d\u00e9fis se poseront d’une part, et de nouvelles possibilit\u00e9s s’ouvriront d’autre part. D\u00e9j\u00e0 aujourd’hui, le Machine Learning peut contribuer \u00e0 renforcer la s\u00e9curit\u00e9 informatique de l’entreprise.<\/b><\/p>\n
Pour beaucoup, des termes comme l’intelligence artificielle, le deep learning et le machine learning peuvent sembler assez abstraits. Cependant, ils font d\u00e9j\u00e0 partie int\u00e9grante du concept de s\u00e9curit\u00e9 informatique des entreprises. En particulier, le R\u00e8glement g\u00e9n\u00e9ral sur la protection des donn\u00e9es (RGPD) a encore acc\u00e9l\u00e9r\u00e9 cette \u00e9volution. D\u00e9couvrez ici o\u00f9 le Machine Learning joue d\u00e9j\u00e0 un r\u00f4le majeur dans la s\u00e9curit\u00e9 informatique.<\/p>\n
Le Machine Learning permet de collecter et d’analyser des donn\u00e9es afin de pr\u00e9dire les activit\u00e9s frauduleuses. Cela peut aider le d\u00e9partement informatique \u00e0 identifier les dangers \u00e0 un stade pr\u00e9coce et ainsi pr\u00e9venir les violations graves et co\u00fbteuses de la protection des donn\u00e9es et les vols.<\/p>\n
Pour structurer les dangers, une analyse efficace est n\u00e9cessaire. Gr\u00e2ce au Machine Learning, les m\u00e9thodes d’attaque sont analys\u00e9es de mani\u00e8re \u00e0 ce que les diff\u00e9rents aspects de l’attaque puissent \u00eatre classifi\u00e9s. Le d\u00e9partement informatique peut ainsi construire sa structure de s\u00e9curit\u00e9 informatique de mani\u00e8re beaucoup plus sp\u00e9cifique en fonction de ses propres exigences et r\u00e9agir aux changements.<\/p>\n
De nombreuses entreprises ont d\u00e9j\u00e0 \u00e9t\u00e9 victimes d’incidents. Le Machine Learning peut retracer ces incidents et ainsi combler compl\u00e8tement les failles \u00e9videntes. Pour ce faire, des mod\u00e8les et des associations sont retrac\u00e9s et, sur cette base, des recommandations pour la r\u00e9duction des risques sont \u00e9tablies.<\/p>\n
Les pentesteurs, au sens originel, sont des personnes qui tentent d\u00e9lib\u00e9r\u00e9ment d’attaquer la s\u00e9curit\u00e9 informatique de l’entreprise afin de d\u00e9couvrir o\u00f9 pourraient se trouver les failles. En particulier pour les petites entreprises, des programmes bas\u00e9s sur le Machine Learning peuvent offrir une solution plus \u00e9conomique pour accomplir exactement cela.<\/p>\n
Il est clair que le Machine Learning peut aider \u00e0 construire une s\u00e9curit\u00e9 informatique plus efficace et fiable. Ainsi, les d\u00e9partements informatiques peuvent se concentrer de mani\u00e8re beaucoup plus cibl\u00e9e sur les v\u00e9ritables 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 d\u00e9partements informatiques tirent les bonnes conclusions des donn\u00e9es et analyses fournies que le Machine Learning peut vraiment aider.<\/p>\n
IA dans la cybers\u00e9curit\u00e9 :<\/strong> Le march\u00e9 de la s\u00e9curit\u00e9 assist\u00e9e par l’IA cro\u00eet annuellement de 24 pour cent.<\/p>\n Menace des deepfakes :<\/strong> Le nombre d’attaques par deepfakes contre les entreprises a augment\u00e9 de plus de 300 pour cent en 2024\/2025.<\/p>\n Des amendes pouvant aller jusqu’\u00e0 20 millions d’euros ou 4 pour cent du chiffre d’affaires annuel mondial – selon le montant le plus \u00e9lev\u00e9. S’y ajoutent des demandes \u00e9ventuelles de dommages et int\u00e9r\u00eats de la part des personnes concern\u00e9es.<\/p>\n Une \u00e9valuation des impacts sur la protection des donn\u00e9es (EIPD) est une \u00e9valuation syst\u00e9matique des risques d’un traitement de donn\u00e9es pour les droits et libert\u00e9s des personnes concern\u00e9es. Elle est obligatoire lorsque le traitement pr\u00e9sente probablement un risque \u00e9lev\u00e9 – par exemple en cas de profilage, de surveillance vid\u00e9o ou de traitement de cat\u00e9gories de donn\u00e9es particuli\u00e8res.<\/p>\n Oui, le RGPD s’applique \u00e0 toutes les entreprises, ind\u00e9pendamment de leur taille, qui traitent des donn\u00e9es personnelles de citoyens de l’UE. Les petites entreprises b\u00e9n\u00e9ficient de quelques all\u00e8gements (par exemple, pas de registre des activit\u00e9s de traitement pour moins de 250 employ\u00e9s en cas de traitement non \u00e0 risque), mais doivent respecter tous les principes de base.<\/p>\n Source de l’image : iStock<\/em><\/p>\n Fait :<\/strong> Selon une \u00e9tude de Capgemini, seulement 28 pour cent des entreprises ont atteint une conformit\u00e9 compl\u00e8te au RGPD.<\/p>\n Fait :<\/strong> Les amendes pour violation du RGPD peuvent aller jusqu’\u00e0 20 millions d’euros ou 4 pour cent du chiffre d’affaires annuel mondial.<\/p>\n<\/p>\nQuestions fr\u00e9quentes<\/h2>\n
Quelles sanctions encourent les violations du RGPD ?<\/h3>\n
Qu’est-ce qu’une \u00e9valuation des impacts sur la protection des donn\u00e9es ?<\/h3>\n
Le RGPD s’applique-t-il \u00e9galement aux petites entreprises ?<\/h3>\n
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