Machine Learning est un terme qu’on entend souvent, mais de quoi est-il question? Non seulement les ordinateurs deviennent plus puissants, mais ils deviennent aussi plus intelligents. Ces machines sont désormais capables d’apprendre tout comme le ferait un cerveau humain. Le type de calcul qui émule l’intelligence semblable à l’intelligence humaine s’appelle intelligence artificielle, ou IA.

L’un des développements les plus puissants de l’IA est l’apprentissage machine.

Machine learning, comment ça marche ?

La puissance du Machine Learning (ML) vient de sa capacité à permettre aux programmes informatiques de s’améliorer par l’apprentissage et par l’expérience. C’est la percée qui a permis des développements de pointe tels que les voitures auto-propulsées. C’est aussi la technologie derrière les assistants personnels virtuels, tels que Siri et Alexa, qui comprennent et communiquent avec le langage naturel.

En effet, en imitant le style d’apprentissage des humains, les logiciels d’apprentissage machine sont capables d’exécuter de nombreuses fonctions utiles. Surtout lorsqu’ils sont appliqués à de grandes quantités de données.

Par conséquent, cette technologie a actuellement un grand impact sur de nombreuses industries. Notamment la cybersécurité et la cyberdéfense.

Pourquoi l’apprentissage machine est-il un outil si puissant ?

L’apprentissage machine est particulièrement utile dans diverses applications de l’analyse des données. Il apprend à partir de données, identifie des modèles, automatise la construction de modèles et prend des décisions. Et il réalise toutes ces tâches avec peu ou pas d’intervention humaine.

En outre, les algorithmes d’apprentissage  peuvent appliquer des formules mathématiques complexes à de grands ensembles de données de façon répétée. Lorsque le logiciel apprend et s’adapte à de nouvelles données, le processus devient plus rapide et produit de meilleures solutions. Ces capacités sont très avantageuses dans le domaine de la cybersécurité. Dans la mesure où celle-ci utilise de grands ensembles de données et l’analyse des modèles de comportement.

Endiguer la marée de la cybercriminalité

L’industrie de la cybersécurité s’est efforcée de suivre le rythme de la croissance de la cybercriminalité. En 2005, 8,3 millions de vols d’identité ont été signalés. En 2014, ce chiffre est passé à 17,6 millions de dollars. Le montant d’argent que les consommateurs ont payé pour débloquer des ordinateurs à partir d’un logiciel de rançon est passé de 1 million de dollars en 2005 à 24 millions de dollars en 2015.

Par conséquent, les entreprises se heurtent à des coûts croissants en raison des menaces liées à la sécurité. Le coût annuel de la lutte contre la cybercriminalité pour l’entreprise moyenne est passé de 24 000 dollars en 2005 à 1,5 million de dollars en 2015. Les organisations se sont efforcées d’embaucher du personnels qualifiés pour faire face aux menaces croissantes pour la sécurité. Heureusement, les progrès des logiciels de sécurité avec l’apprentissage automatique ont aidé à combler ces lacunes.

Technologies émergentes

L’apprentissage machine utilise des algorithmes avancés pour apprendre des incidents précédents, ce qui le rend plus apte à faire face aux prochaines menaces. Il identifie également les modèles d’activités malveillantes et analyse de vastes ensembles de données pour identifier les nouvelles menaces imminentes.

Par ailleurs, des applications avancées d’intelligence artificielle et d’apprentissage machine sont présentes dans des services de cybersécurité de pointe tels que Managed Detection and Response. Ces services combinent les compétences des analystes humains, des outils d’investigation médico-légale et des logiciels de détection d’anomalies pour répondre aux menaces en temps réel. L’outil est opérationnel 24 heures sur 24.

IBM propose également une technologie similaire : Intelligent Code Analytics (ICA). Celle-ci fournit des fonctions de calcul cognitif qui améliorent la capacité des logiciels de sécurité à analyser des langages de codage informatiques nouveaux ou peu familiers.

L’apprentissage machine et l’intelligence artificielle sont des outils puissants pour améliorer les capacités des équipes de cybersécurité. Cependant, ils ne doivent pas être considérés comme une solution miracle.

Lorsque de nouvelles technologies sont mises au point, non seulement elles renforcent la sécurité, mais elles tombent aussi entre les mains de criminels. Le danger serait une utilisation malveillante de ces technologies.

Bien qu’il soit impossible d’éradiquer définitivement la cybercriminalité, l’apprentissage machine fournit des solutions beaucoup plus puissantes pour aider les organisations à repousser les menaces criminelles.

Par la rédaction.