Écrit par Zac Amos, Éditeur de Fonctionnalités, Rehack.com.
Comment les entreprises et les utilisateurs peuvent-ils garder une longueur d'avance sur le risque en constante évolution des attaques par ransomware? Un nombre croissant de cyberattaques se produisent chaque année, constituant une menace sérieuse pour la vie privée et le bien-être financier des utilisateurs. Heureusement, l'apprentissage automatique peut donner aux utilisateurs un avantage sur les pirates informatiques en utilisant la reconnaissance des formes et l'analyse comportementale.
L'estimation globale le coût de la cybercriminalité a augmenté de plus de 900% entre 2018 et 2022. Les attaques par ransomware sont un type de cybercriminalité particulièrement lucratif qui contribue à cette tendance. La montée en puissance du ransomware-as-a-service (RaaS) permet à plus de pirates de lancer des attaques de ransomware avec un minimum d'expérience et de préparation que jamais auparavant. Par conséquent, les entreprises et les utilisateurs ont besoin d'outils plus avancés pour se défendre.
L'intelligence artificielle est en train de devenir une solution de choix face au risque croissant de ransomware. L'IA excelle dans la reconnaissance des formes, ce qui la rend idéale pour détecter les activités suspectes. Il existe généralement des indicateurs courants indiquant qu'une attaque de ransomware survient avant que le logiciel malveillant de chiffrement ne soit réellement déployé. Des algorithmes d'apprentissage automatique peuvent être formés pour reconnaître ces indicateurs et intervenir, arrêtant les attaques de ransomware.
L'IA est déjà utilisée dans la cybersécurité depuis des années maintenant. En fait, à partir de 2021, un environ 56% des entreprises utilisent l'IA pour au moins une fonction. Un exemple d'IA dans une fonction de sécurité de base est les filtres de messagerie qui utilisent la reconnaissance des formes pour détecter le spam et le contenu d'hameçonnage. La plupart des principaux fournisseurs de messagerie, tels que Gmail de Google, disposent d'un certain type de système d'identification des e-mails de phishing.
Le filtre de Google utilise l'IA pour analyser les e-mails entrants à la recherche de drapeaux rouges, tels que des adresses e-mail inhabituelles, des liens malveillants ou des pièces jointes suspectes. Les attaques de phishing sont souvent utilisées pour voler des informations d'identification à utiliser dans des attaques de ransomware, des outils comme celui-ci sont donc importants. Cependant, l'IA peut aller bien au-delà de l'analyse des e-mails.
Une partie du défi de la lutte contre les attaques de ransomware aujourd'hui est la vitesse à laquelle ces attaques changent. Les pirates informatiques travaillent constamment sur de nouvelles stratégies d'attaque et développent de nouvelles façons de contourner les protocoles de sécurité. Les entreprises et les utilisateurs ont besoin d'outils de défense réseau capables de s'adapter aux menaces en constante évolution.
Traditionnellement, l'apprentissage automatique nécessite de grandes quantités de données pour apprendre de. Cependant, cela devient un problème aujourd'hui car de nombreux développeurs ne disposent pas de beaucoup de données sur les menaces émergentes de ransomware. Heureusement, les types avancés d'apprentissage automatique peuvent être formés sans une mine de données d'entraînement.
Utiliser apprentissage non supervisé ou autoapprentissage les modèles de formation, les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent essentiellement apprendre sur le tas. Ces modèles s'adaptent pour apprendre les comportements typiques des utilisateurs d'un environnement réseau spécifique et basent la détection des menaces sur ces modèles uniques. Ainsi, au lieu d'entraîner l'IA à repérer un comportement inhabituel, les développeurs lui permettent d'apprendre un comportement normal et de distinguer tout ce qui ne fait pas partie de ces schémas normaux.
Les pirates informatiques ne se comportent généralement pas comme un utilisateur autorisé. Ils peuvent accéder à des types de fichiers inhabituels ou exécuter de nouveaux types de programmes. L'algorithme d'apprentissage automatique peut ne pas comprendre pourquoi un utilisateur se comporte de cette façon, seulement qu'il ne correspond pas aux modèles de comportement attendus. Cela seul suffit à inciter l'algorithme à signaler l'activité suspecte comme une menace potentielle pour la sécurité.
Les pirates informatiques utilisant de nouveaux types d'attaques par ransomware parient souvent sur la probabilité que les programmes de sécurité de leur victime ne soient pas en mesure de reconnaître une nouvelle menace. Avec cette stratégie d'apprentissage automatique adaptative, cependant, l'algorithme n'a pas besoin d'être familier avec une tactique de ransomware particulière pour reconnaître qu'elle est suspecte. En fait, plus il détecte de nouveaux types de comportements suspects, mieux il parviendra à reconnaître les menaces potentielles.
La menace des ransomwares augmente chaque année à mesure que les méthodes d'attaque changent et évoluent. Les entreprises et les utilisateurs ont besoin d'outils avancés pour défendre leurs appareils et leurs données. L'apprentissage automatique est l'outil idéal pour garder une longueur d'avance sur les pirates informatiques. Il peut s'adapter aux stratégies émergentes de ransomware et repérer les comportements suspects, aidant à arrêter les cyberattaques avant qu'elles ne se produisent.
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