Défendre votre entreprise contre les menaces alimentées par l'IA en 2025

L’évolution rapide et l’ampleur des cyberattaques basées sur l’IA

Les cyberattaques évoluent à la vitesse de l’éclair, et l’IA alimente cette transformation. Ce qui était autrefois un processus manuel, minutieusement lent et limité, est devenu un moteur alimenté par l’IA, capable de lancer des attaques à grande échelle plus rapidement que jamais. C’est ce qui se passe aujourd’hui, et la croissance est exponentielle.

Il s’agit de l’IA générative (gen AI), c’est-à-dire l’IA capable de créer du contenu comme du texte, des images ou même des vidéos, et les attaquants l’utilisent comme outil pour générer des courriels de phishing, des vidéos « deepfake » et des tactiques d’ingénierie sociale à grande échelle. Il ne s’agit pas d’attaques classiques, faciles à détecter. Elles sont sophistiquées, personnalisées et difficiles à repérer avant qu’il ne soit trop tard. Les « deepfakes », par exemple, peuvent imiter des personnes de manière suffisamment convaincante pour tromper des professionnels chevronnés. Deloitte prévoit que les pertes dues aux escroqueries liées aux « deepfakes » atteindront 40 milliards de dollars d’ici à 2027, avec un taux de croissance annuel de 32 %. Il ne s’agit pas d’un problème mineur.

Les principales cibles sont les services financiers, les soins de santé et les industries gérant des chaînes d’approvisionnement complexes. Les attaquants mènent des mois de reconnaissance, cherchant les points faibles avant de frapper. Et ils n’ont pas besoin de briser votre pare-feu pour le faire. Souvent, un simple appel téléphonique à votre service d’assistance informatique demandant une réinitialisation du mot de passe suffit. Une fois qu’ils sont entrés, les brèches peuvent durer des mois sans être détectées, ce qui donne aux attaquants amplement le temps de compromettre les données et les systèmes sensibles.

« L’IA a mis les cybercriminels sur un pied d’égalité. Ce qui importe maintenant, c’est d’utiliser l’IA pour déjouer ces attaques avant qu’elles ne commencent ».

Utiliser l’IA pour lutter contre les attaques alimentées par l’IA

Vous avez probablement entendu l’expression « combattre le feu par le feu ». En matière de cybersécurité, il s’agit plutôt de combattre l’IA par l’IA. En clair, les défenses traditionnelles ne sont pas assez rapides pour faire face à l’évolution rapide des menaces. Le cahier des charges des attaquants change constamment et s’adapte en temps réel. S’il faut des jours à votre équipe pour analyser les données, il est déjà trop tard.

Les systèmes de défense alimentés par l’IA changent la donne en surveillant l’activité du réseau en temps réel, en détectant les anomalies et en automatisant les réponses. en automatisant les réponses en quelques minutes, voire quelques secondes. Ces systèmes classent les menaces par ordre de priorité, en éliminant le bruit pour se concentrer sur les problèmes clés. Par exemple, ils peuvent identifier des schémas inhabituels sur les terminaux et déclencher une réponse automatique, comme l’isolement d’un appareil compromis ou le blocage d’adresses IP malveillantes, sans attendre une intervention humaine. Ce niveau de rapidité et de précision est essentiel lorsque les attaquants peuvent pénétrer dans les systèmes et les faire pivoter en quelques minutes.

Katherine Mowen, vice-présidente principale de la sécurité de l’information chez The Rate Companies, a parfaitement résumé la situation : « Nous combattons l’IA par l’IA parce que nous ne pouvons pas nous permettre d’être à la traîne ». Après avoir vu ses pairs du secteur hypothécaire subir de graves violations, son équipe a adopté des défenses basées sur l’IA pour garder une longueur d’avance. C’est le seul moyen pratique de rester compétitif et protégé.

L’absence de stratégie documentée constitue un risque majeur

De nombreuses organisations n’ont pas de plan écrit pour se défendre contre les cyberattaques basées sur l’IA. Si votre entreprise fait partie de cette catégorie, vous n’êtes pas seul, mais c’est une situation risquée.

Les menaces alimentées par l’IA, telles que le phishing, les ransomwares et les vulnérabilités des API, se développent à un rythme sans précédent. Sans stratégie documentée, votre réponse de sécurité est probablement fragmentée, lente et réactionnaire. Vous pouvez avoir les bons outils, mais s’ils ne fonctionnent pas ensemble dans le cadre d’un plan cohérent, ils deviennent beaucoup moins efficaces. Une stratégie documentée permet d’aligner l’ensemble de votre organisation, en veillant à ce que les rôles, les processus et les réponses soient clairs et efficaces en cas d’attaque.

« Le rapport 2024 State of Cybersecurity d’Ivanti a révélé que 60 % des responsables de la sécurité ne se sentent pas préparés aux menaces alimentées par l’IA. »

Ingestion de données en temps réel et analyse pilotée par l’IA

En matière de cybersécurité, la rapidité est primordiale. Les attaquants sont plus rapides que jamais, et si vos défenses ne peuvent pas suivre, vous êtes en train de perdre la partie. L’avenir de la cybersécurité appartient à ceux qui peuvent ingérer, normaliser et analyser les données en temps réel. C’est là que l’IA brille.

Voici comment cela fonctionne : les équipes de sécurité traditionnelles sont submergées de journaux et d’alertes provenant de sources multiples, de terminaux, d’applications SaaS et de serveurs sur site. Le tri manuel de toutes ces données prend des heures, voire des jours. L’IA réduit ce temps à quelques minutes en ingérant et en mappant automatiquement les données dans un format commun, ce qui accélère l’analyse et facilite la détection des anomalies.

Une fois les données normalisées, les moteurs de triage alimentés par l’IA donnent la priorité aux incidents les plus critiques, aidant ainsi les équipes de sécurité à se concentrer sur les pistes à forte valeur ajoutée au lieu d’être noyées sous des alertes non pertinentes. Imaginez un moteur d’IA repérant une violation potentielle, menant une enquête complète en quelques secondes et suggérant des mesures correctives, le tout sans qu’un humain ne lève le petit doigt. Il ne s’agit pas d’un concept futur. C’est ce qui se passe aujourd’hui, et cela permet déjà de réduire les temps de réponse de plusieurs heures à quelques minutes.

L’architecture zéro confiance est améliorée par l’IA

La meilleure façon de concevoir une architecture zéro confiance est simple : ne jamais faire confiance, toujours vérifier. Cela signifie que chaque demande d’accès, qu’elle provienne de l’intérieur ou de l’extérieur de votre réseau, est traitée comme une menace potentielle jusqu’à ce qu’elle soit vérifiée. C’est le contraire de l’ancienne approche où le trafic interne était considéré comme « sûr » par défaut. La confiance zéro empêche les attaquants de se déplacer latéralement au sein de votre réseau, même s’ils parviennent à en pénétrer une partie.

Combinez cette approche avec l’IA et vous obtiendrez quelque chose de vraiment puissant. L’IA rend l’architecture zéro confiance plus intelligente et plus rapide. Elle surveille en permanence les comportements, à la recherche de modèles qui suggèrent que quelque chose ne va pas, comme un utilisateur qui accède à des données qu’il n’aurait normalement pas touchées ou un appareil qui se comporte de manière anormale. Ces signes subtils sont souvent les premiers indicateurs d’une violation. L’IA les détecte et déclenche les protocoles de sécurité avant que les attaquants ne puissent causer de graves dommages.

Un autre avantage de l’IA dans l’architecture zéro confiance est sa capacité à prédire et à bloquer les voies d’attaque probables. Elle analyse les renseignements sur les menaces, les vulnérabilités et les autorisations des utilisateurs afin de recommander quelques correctifs ciblés qui peuvent bloquer plusieurs voies d’attaque à la fois. Une approche proactive transforme la sécurité d’un processus réactif en une défense stratégique.

Sans l’IA, la confiance zéro reste efficace, mais elle est plus lente et plus sujette à l’erreur humaine. Avec l’IA, elle devient une défense dynamique, en temps réel, qui s’adapte à l’évolution des menaces. En résumé, les attaquants deviennent chaque jour plus intelligents. Vous avez besoin d’un système capable de suivre, et ce système commence avec la confiance zéro améliorée par l’IA.

12 choses à faire pour combler les lacunes en matière de sécurité de l’IA

Si vous voulez vraiment vous défendre contre les cyberattaques basées sur l’IA, vous avez besoin d’un plan aussi agile que les attaquants que vous essayez d’arrêter. C’est là qu’intervient le 2025 Endpoint Security Playbook, un cadre de 12 stratégies clés qui peuvent aider les organisations à combler les lacunes croissantes de leurs défenses en matière de cybersécurité. Considérez-le comme votre feuille de route pour garder une longueur d’avance.

Voici une ventilation de haut niveau des domaines les plus critiques :

Adoptez SASE ou SSE pour une surveillance unifiée en temps réel : Au lieu de vous fier à des outils de sécurité déconnectés, adoptez un cadre SASE (Secure Access Service Edge) ou SSE (Security Service Edge). Ces systèmes réunissent la mise en réseau et la sécurité dans un seul service basé sur Cloud, permettant à l’IA de surveiller l’ensemble de votre environnement en temps réel.
Modélisation sémantique des données pour une visibilité unifiée : Les données provenant des terminaux, des services cloud et des systèmes d’identité se présentent souvent dans des formats différents, ce qui complique l’analyse rapide. L’IA résout ce problème en normalisant toutes les données dans un format unique et compréhensible, ce qui permet à votre équipe d’avoir rapidement une vue d’ensemble.
Un triage et des playbooks basés sur l’IA pour une réponse plus rapide aux incidents : Les plateformes XDR (Extended Detection and Response) alimentées par l’IA font passer la réponse aux incidents au niveau supérieur. Grâce à des plans d’action préétablis, votre équipe peut réagir aux menaces en quelques minutes au lieu de plusieurs heures. Imaginez que vous puissiez isoler un point de terminaison ou bloquer un trafic malveillant en un seul clic, l’IA rend cela possible.
Moteurs de type signal pour la hiérarchisation des menaces : Les moteurs de corrélation de l’IA peuvent passer au crible des millions d’alertes pour identifier des modèles significatifs. Cela réduit le bruit et vous aide à vous concentrer sur les vrais problèmes, et pas seulement sur les faux positifs. C’est comme si vous disposiez d’un filtre intelligent qui vous indique les menaces les plus importantes.
Prévention des menaces liées à l’identité grâce à des contrôles de posture en temps réel : Les attaquants adorent exploiter des informations d’identification volées, mais l’IA peut les arrêter dans leur élan en analysant le comportement de connexion et les autorisations des utilisateurs en temps réel. Si quelque chose semble anormal, l’accès est bloqué instantanément.
Renforcement proactif grâce à l’analyse des voies d’attaque : L’IA identifie les points faibles de votre infrastructure et recommande des correctifs ciblés qui bloquent plusieurs voies d’attaque à la fois. Une approche proactive du renforcement réduit les risques de déplacement latéral d’un attaquant.
L’IA explicable et la gouvernance : La confiance dans l’IA est essentielle, en particulier au niveau du conseil d’administration. Assurez-vous que vos systèmes d’IA offrent une transparence totale, sans boîte noire. Cela signifie que chaque décision prise par l’IA peut être retracée et expliquée.
Une IA spécialisée plutôt que des modèles génériques : Utilisez des modèles d’IA formés sur des tactiques d’attaque réelles pour améliorer la précision de la détection et réduire les faux positifs. Les modèles génériques sont trop généraux pour la complexité de la sécurité des points finaux.
Mises à jour permanentes des modèles et des ensembles de données : Les menaces évoluent constamment, votre IA doit donc rester à jour. La mise au point régulière des modèles permet à votre sécurité de rester à l’affût des dernières tendances en matière d’attaques.
Validation humaine dans la boucle : L’IA est puissante, mais la supervision humaine reste inestimable. Les analystes jouent un rôle clé en affinant les résultats de l’IA et en détectant les menaces nuancées que l’automatisation pourrait manquer.
Orchestration automatisée de la réponse aux incidents : Intégrez des playbooks de réponse aux incidents pilotés par l’IA à votre architecture zéro confiance. Une fois validées, les réponses devraient se propager instantanément à travers les terminaux, les pare-feu et les systèmes d’identité.
Intégration zéro confiance de bout en bout : Intégrez la sécurité à chaque étape de la chaîne d’exécution. La détection par l’IA, combinée à des contrôles d’accès stricts, oblige les attaquants à lutter pour chaque centimètre de progression, si tant est qu’ils puissent progresser.

« L’objectif ultime est de réduire le temps de séjour (le temps pendant lequel les attaquants restent dans votre système) et d’accélérer le confinement, transformant ainsi vos opérations de sécurité de réactives à proactives. »

Dernières réflexions

Les attaques alimentées par l’IA sont de plus en plus sophistiquées et fréquentes, mais les outils dont nous disposons pour riposter le sont tout autant. La différence entre ceux qui prospèrent et ceux qui luttent se résume à une chose : la rapidité d’adaptation.

Une stratégie d’IA bien exécutée, fondée sur des principes de confiance zéro et d’analyse en temps réel, peut renverser la vapeur. N’attendez pas que la menace devienne ingérable. Construisez votre défense dès aujourd’hui, car en matière de cybersécurité, il n’y a rien de tel que d’être trop tôt, mais être trop tard peut s’avérer catastrophique.

Principaux enseignements pour les dirigeants

Évolution rapide des attaques : Les cyberattaques alimentées par l’IA gagnent en vitesse et en sophistication, exploitant les points de terminaison avec précision. Les décideurs doivent reconnaître cette tendance et investir dans des défenses qui évoluent aussi rapidement que les menaces.
Défense contre l’IA en temps réel : Les mesures de sécurité traditionnelles ne suffisent pas à contrer les attaques rapides basées sur l’IA. Les dirigeants devraient donner la priorité aux systèmes basés sur l’IA qui ingèrent, normalisent et analysent les données en temps réel afin de minimiser les délais de détection et de confinement des brèches.
Intégration de la confiance zéro : Une approche de confiance zéro, où chaque demande d’accès est vérifiée en permanence, réduit les mouvements latéraux une fois qu’une brèche se produit. Les dirigeants devraient appliquer ce modèle parallèlement à la surveillance de l’IA pour renforcer la sécurité globale du réseau.
Un cahier des charges complet en matière de sécurité : Une stratégie holistique est inestimable, combinant le traitement des données en temps réel, la réponse automatisée aux incidents et la surveillance humaine. Les décideurs doivent mettre en œuvre un cahier des charges intégré pour une défense résiliente et proactive contre les menaces évolutives de l’IA.