Intégrer GenAI dans la cybersécurité n’est plus une option, mais une nécessité. En suivant ces cinq règles, les responsables de la sécurité peuvent non seulement protéger le SI des menaces émergentes, mais aussi transformer l’IA en un allié stratégique.
L’IA générative est l’une des avancées technologiques les plus transformatrices à ce jour. Il s’agit d’un véritable bond en avant dont beaucoup ne comprennent pas l’ampleur. Il y aura un avant et un après de l’IA. Pour preuve, le rythme d’adoption de l’IA générative est sans précédent. En 2023, l’application ChatGPT a atteint 100 millions d’utilisateurs actifs mensuels en seulement deux mois, un record dans l’histoire de la technologie. Cependant, cette adoption fulgurante comporte des risques considérables. Les deepfakes, la désinformation automatisée et l’exploitation malveillante des API d’apprentissage automatique sont autant de défis auxquels sont confrontés les entreprises et les gouvernements.
doit faire face.
Dans le domaine de la cybersécurité, l’IA promet d’optimiser les opérations tout en posant de nouveaux défis. À mesure que cette technologie s’intègre dans les organisations, les responsables de la sécurité se retrouvent confrontés à un double défi : exploiter son potentiel pour renforcer leurs défenses tout en se protégeant contre les nouveaux risques qu’elle crée. Il est essentiel de poser les bases d’une stratégie efficace, défend SentinelOne, qui propose cinq règles fondamentales pour intégrer en toute sécurité l’IA générative dans la gestion des risques.
et les opérations de cybersécurité.
1 – Anticiper l’évolution rapide de GenAI
GenAI évolue à un rythme rapide et son adoption croissante par les entreprises attire l’attention des cybercriminels. Selon une enquête McKinsey (2023), 60 % des entreprises utilisent cette technologie, mais seulement 20 % ont mis en place des politiques internes spécifiques. Cela laisse la porte ouverte à des risques méconnus, comme l’exploitation des API de machine learning, la création de données contradictoires ou encore les attaques sur les infrastructures déployées.
Face à cette évolution, les responsables de la sécurité doivent maîtriser les usages offensifs de l’IA et déployer des solutions propulsées par cette même technologie. En adoptant une approche proactive, ils seront en mesure de contrer ces nouvelles menaces tout en favorisant une utilisation sûre et éthique de l’IA au sein des entreprises.
2 – Comprendre les fondamentaux des systèmes d’IA
Pour garantir une utilisation sécurisée de la Gen AI, il est essentiel de comprendre les bases de cette technologie. Cela comprend des politiques de gouvernance des données mises à jour, des procédures réglementaires et des mécanismes de conformité pour minimiser les préjugés, protéger la confidentialité et se conformer aux réglementations locales et internationales.
Les entreprises devraient également explorer des solutions telles que la surveillance en - réel des modèles d’IA ou des alertes automatiques. Même si peu d’organisations disposent aujourd’hui de ces systèmes, ils seront essentiels pour exploiter les capacités analytiques et opérationnelles de l’IA générative.
3 – Prioriser les processus et la formation des équipes
L’adoption réussie de l’IA générative repose sur l’implication des employés. Les responsables de la sécurité doivent investir dans des programmes de formation pour développer les compétences en IA et encourager une culture d’apprentissage continu. Dans le même -, il est essentiel de promouvoir la collaboration interfonctionnelle entre les équipes informatiques, de sécurité, juridiques, commerciales et de science des données.
Ces initiatives réduiront non seulement la résistance interne, mais maximiseront également les avantages de l’IA dans les processus critiques tels que la détection et la réponse aux menaces.
4 – Communiquer efficacement avec les parties prenantes
GenAI redéfinit les pratiques de gestion des risques. Les responsables de la sécurité doivent jouer un rôle actif dans l’adaptation des processus de gouvernance, de risque et de conformité (GRC). Cela implique le développement de registres documentant les menaces, l’intégration de recommandations de ressources telles que le Top 10 OWASP pour les applications LLM et la transparence sur les mécanismes de prise de décision en matière d’IA.
De plus, les évolutions réglementaires, notamment l’AI Act en Europe, nécessitent une veille constante pour rester conforme et compétitif. Une communication claire et régulière avec les parties prenantes est cruciale pour sensibiliser aux risques et aligner
objectifs stratégiques.
5 – Exploiter pleinement le potentiel de l’IA
L’IA générative offre des solutions uniques pour réduire la charge des analystes de sécurité, souvent submergés par des volumes de données. En automatisant le tri, l’analyse des incidents et la documentation, il contribue à rationaliser les flux de travail et à accélérer les réponses aux cyberattaques.
Par exemple, un centre d’opérations de sécurité (SOC) peut tirer parti de la génération AI pour identifier rapidement les menaces cachées dans des pétaoctets de données, réduisant ainsi les - de réponse et améliorant la résilience organisationnelle.
