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Face aux fake news, les techniques de veille peuvent vous aider

Avis d'expert d'Arnaud Marquant, directeur des opérations chez KB Crawl SAS Les fake news n’ont de cesse de se développer : selon un récent sondage, 2/3 des Français y seraient sensibles. Face à ce phénomène, les techniques propres à la veille stratégique peuvent servir de grille d’analyse. Il y a quatre ans, l’immersion de la pandémie de Covid-19 s’est caractérisée par un vaste mouvement de désinformation sur les réseaux sociaux. Loin d’avoir disparu, celui-ci perdure en 2024, comme l’indique notamment l’étude récemment réalisée par Ipsos sur la désinformation qui touche actuellement la campagne électorale européenne. Selon cette dernière, 74 % des personnes interrogées estiment être capables de réaliser un tri entre vraies et fausses informations. Dans le même temps, 2/3 des personnes interrogées (66%) adhèrent à au moins l’une des fake news qui leur ont été présentées… Comment les Françaises et les Français peuvent-ils s’armer face aux phénomènes de désinformation qui frapp

L’évolution de l’intelligence artificielle dans la cybersécurité

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Cinq questions à Achraf Hamid, Data Scientist chez Mailinblack

1. Qu’entend-on par intelligence artificielle et quand a-t-elle fait son apparition dans le secteur de la cybersécurité ?

L'intelligence artificielle (IA) est la simulation des mécanismes de l'intelligence humaine par des systèmes informatiques. Les applications spécifiques de l'IA comprennent les systèmes experts, le traitement du langage naturel, la reconnaissance vocale et la vision par ordinateur.

La communauté scientifique a commencé à traiter “théoriquement” la cybersécurité depuis les années 80 mais la pratique n’a commencé à suivre qu’à partir du début des années 2000 avec l’émergence du Big Data. Ce dernier a permis d’entraîner les algorithmes de Machine Learning à grande échelle, et donc de tester et d’améliorer les différentes théories.

2. Est-elle autant utilisée par les hackers que par les entreprises qui tentent de s’en protéger ? 

Absolument, cette technologie est développée par les organisations comme par les cybercriminels. Les hackers peuvent l’utiliser pour : 

  • Créer de meilleurs algorithmes permettant de deviner des mots de passe ;
  • Créer des algorithmes de remplissage automatique des Captcha ;
  • Automatiser l’identification de l’état de tous les ports ouverts d’un serveur cible et sa pénétration en utilisant le “reinforcement learning” dans un environnement réel.

Les entreprises peuvent également utiliser l’IA pour : 

  • Détecter si un email a été réellement envoyé par le directeur au comptable ou bien s’il s’agit de quelqu’un qui se fait passer pour le directeur, en se basant sur le style d’écriture comme une empreinte ;
  • Créer des algorithmes qui détectent les comportements inhabituels afin de déceler des virus dans le système informatique ;
  • Sécuriser les réseaux en améliorant leur sécurité par l’apprentissage des schémas du trafic réseau et en recommandant à la fois des politiques de sécurité et un regroupement fonctionnel des charges de travail.

3. De quelle manière améliore-t-elle la sécurité des systèmes d’informations ? 

L'IA utilise des techniques statistiques pour donner aux systèmes d’information la capacité d'apprendre (c'est-à-dire d'améliorer progressivement leurs performances) en utilisant des données plutôt qu'en étant explicitement programmés.

Quelques points fort de l’IA sont la capacité de :

  • Détecter de nouvelles formes d’attaques méconnues aux systèmes experts à travers des techniques de détection d’anomalies, et donc aider à prévenir de nouvelles formes de cyberattaques, comme par exemple celles de phishing qui évoluent régulièrement ;
  • Détecter les bots, qui sont des algorithmes qui vont réaliser des actions en essayant de suivre un parcours qui ressemble à celui d’un humain, dans le but de remplir des Captcha, envoyer des emails en masse, ou encore essayer de se connecter à un compte utilisateur en testant toutes les combinaisons de mots de passe possibles ; il est possible d'entraîner des modèles de machine learning afin de distinguer un parcours humain d’un parcours robot.
  • Prendre des décisions rapides sur de grands volumes de transactions en temps réel, très utile pour, par exemple, l’analyse de nombre important d’emails.

4. Comment s’intègre-t-elle aux technologies existantes ?

Les modèles d’IA s’intègrent de façon transparente aux technologies existantes, comme une brique d’aide à la décision supplémentaire qui ingère des données et restitue un score, ou une décision. Une fois qu’un algorithme est entraîné sur des clusters (un cluster d'ordinateurs est un groupe de deux ou plusieurs ordinateurs, ou nœuds, qui fonctionnent en parallèle pour atteindre un objectif commun), il est rapidement possible de l'intégrer dans des pipelines (ensemble d'éléments de traitement de données connectés en série, où la sortie d'un élément est l'entrée du suivant ; les éléments d'un pipeline sont souvent exécutés en parallèle ou en tranches temporelles), à travers des appels API ou des systèmes d’automatisation de production de modèles de machine learning dédiés.

5. Comment va-t-elle évoluer dans les prochaines années ?

L’IA est en constante évolution. Elle est capable d’auto-apprendre et se développe sur de meilleures méthodes de modélisation du langage qui seront très utiles dans la prévention des cyberattaques. Elle est amenée à se déployer non seulement dans la cybercriminalité avec l’émergence des objets connectés dans notre quotidien, mais aussi dans l’art à travers la création de vidéos, de musique, de peintures ou encore la réalité augmentée.

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