Innovation pour la sécurité et la résilience
Alors que le secteur de la cybersécurité est confronté à un changement de paradigme, l’IA offre le potentiel de renforcer la résilience et d’améliorer la compétence, la vitesse et la connaissance des défenseurs.
Répondre avec une innovation innovante
Dans un cyber-écosystème de plus en plus complexe, l’intelligence artificielle (IA) offre le potentiel de modifier le paysage de la sécurité en augmentant la compétence, la vitesse et la connaissance des défenseurs.
L’IA peut également activer de nouvelles fonctionnalités, telles que l’utilisation de modèles de langage volumineux (LLM) pour générer des insights et des recommandations en langage naturel à partir de données complexes et donner aux analystes de nouvelles opportunités d’apprentissage.
Dans le Rapport de défense numérique Microsoft 2023, nous explorons certaines des avancées de l’IA qui transforment la cybersécurité, les risques associés à l’IA et aux LLMs, et comment nous pouvons nous assurer qu’elles sont utilisées pour créer un avenir numérique plus sécurisé et résilient.
Comment pouvons-nous exploiter les LLM pour la cyberdéfense ?
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Analyse et renseignement sur les menaces
Les LLM peuvent aider les cyberdéfense à collecter et analyser des données pour trouver des modèles et des tendances en matière de cybermenaces. Ils peuvent également ajouter du contexte aux renseignements sur les menaces à l’aide d’informations provenant de différentes sources et effectuer des tâches techniques telles que l’ingénierie inverse et l’analyse des programmes malveillants.
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Réponse aux incidents et récupération
Les LLM peuvent aider les cyber défenseurs à prendre en charge et à automatiser la réponse aux incidents de sécurité et la récupération, notamment le triage des incidents, l’autonomie, le courriel, l’analyse et la récupération. Ils peuvent résumer les incidents et générer des scripts d’automatisation des réponses, coordonner les équipes et documenter et communiquer les détails et les actions de l’incident. Les LLM peuvent également nous aider à tirer des enseignements des incidents et à fournir des suggestions d’amélioration pour la prévention et l’atténuation.
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Surveillance et détection de la sécurité
Les LLM peuvent surveiller et détecter les événements et incidents de sécurité sur les réseaux, systèmes, applications et données. Ils peuvent analyser les données, générer des alertes hiérarchisées et fournir des informations contextuelles pour l’investigation et la réponse. Les LLM peuvent également analyser la posture des environnements multiclouds, créer des cartes complètes des ressources, estimer les impacts potentiels et proposer des suggestions d’atténuation des risques. Ils peuvent être utiles pour la détection d’hameçonnage en analysant le contenu des courriels et en identifiant les modèles textuels, les anomalies et la langue suspecte indiquant des tentatives d’hameçonnage.
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Test et validation de la sécurité
Les LLM peuvent automatiser et améliorer les tests de sécurité et la validation, notamment les tests d’intrusion, l’analyse des vulnérabilités, l’analyse du code et l’audit de la configuration. Ils génèrent et exécutent des cas de test, évaluent et signalent les résultats, et proposent des suggestions de correction. Les LLM peuvent créer des applications et des outils personnalisés pour des scénarios spécifiques, automatiser des tâches répétitives et gérer des tâches occasionnelles ou ad hoc qui nécessitent une intervention manuelle.
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Sensibilisation à la sécurité et éducation
Les LLM peuvent aider les cyberdéfense à créer du contenu et des scénarios attrayants et personnalisés pour la sensibilisation à la sécurité et l’éducation. Ils peuvent évaluer le niveau de connaissances et de compétences en matière de sécurité d’un public cible, fournir des commentaires et des conseils, et générer des simulations et des exercices cyber réalistes et adaptatifs pour la formation et les tests.
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Gouvernance, risque et conformité de la sécurité
Les LLM peuvent aider à automatiser les activités de gouvernance, de risque et de conformité de la sécurité, notamment le développement et l’application des stratégies, l’évaluation/gestion des risques, l’audit et l’assurance, ainsi que la conformité et la création de rapports. Ils peuvent aligner les activités sur les objectifs métier et fournir des métriques de sécurité et des tableaux de bord pour la mesure des performances. Ils peuvent également identifier les lacunes et les problèmes et proposer des recommandations pour améliorer la posture de sécurité de l’organisation, hiérarchiser les vulnérabilités et identifier les suggestions de correction.
Réduction de la barre d’entrée pour l’utilisation des innovations modernes en matière d’IA
Bien que les solutions basées sur LLM présentent un grand potentiel pour la cybersécurité, elles ne remplacent pas les experts en cybersécurité humaine. Il est essentiel de disposer de l’expertise appropriée en matière de combinaison des LLM et de la cybersécurité. Une solution consiste à rassembler les compétences des professionnels de l’IA et des experts en cybersécurité pour améliorer la productivité.
Heureusement, l’utilisation de LLM dans les opérations de cybersécurité n’est pas limitée aux grandes organisations avec des ressources insuffisantes. Ces modèles ont été formés sur de grandes quantités de données, ce qui leur donne une compréhension préexistante de la cybersécurité.
Les modules LLM permettent de synthétiser des informations complexes et de les présenter dans un langage clair et concis pour aider les analystes à sélectionner les meilleures analyses informatiques pour différents scénarios. À mesure que le paysage des menaces évolue et que les techniques d’analyse s’étendent, même les analystes expérimentés peuvent avoir des difficultés à suivre le rythme, et les LLM peuvent agir en tant qu’assistants personnels, en proposant des options d’analyse et d’atténuation.
Collaborer pour mettre en forme une IA responsable
IA responsable par conception
Avec la technologie IA qui s’annonce pour transformer la société, nous devons garantir un avenir de l’IA responsable par conception. Les pratiques d’IA responsables sont essentielles pour maintenir la confiance des utilisateurs, protéger la confidentialité et créer des avantages à long terme pour la société.
Respect de nos propres normes éthiques dans l’IA
Nous devons montrer l’exemple et investir dans la recherche et le développement pour garder une longueur d’avance sur les menaces de sécurité émergentes. Microsoft s’engage à s’assurer que tous ses produits et services IA sont développés et utilisés d’une manière qui respecte nos principes d’IA.
10 ans de stratégies d’IA actives
Microsoft s’engage à s’assurer que tous nos produits et services IA sont développés et utilisés de manière à respecter nos principes d’IA. Simultanément, nous travaillons avec des partenaires du secteur pour développer des normes et des technologies qui permettent des informations transparentes et vérifiables sur l’origine et l’authenticité du contenu numérique afin d’améliorer la confiance en ligne.
Dans le monde entier, le besoin d’aide réglementaire sur le développement et l’utilisation responsables de l’IA est en croissance. De nombreux pays rédigent une documentation proposant des conseils pour la gestion des risques émergents associés aux technologies d’IA. Cette tendance s’est développée depuis plus d’une décennie, et elle ne fait que prendre de l’ampleur.
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Nos engagements pour gagner votre confiance
Microsoft s’engage à utiliser l’IA, à protéger la confidentialité et à faire progresser la sécurité numérique et la cybersécurité.
Cyber Signals
Un résumé sur la renseignement sur les cybermenaces qui s'appuie sur les dernières données et recherches sur les menaces Microsoft. Cyber Signals fournit une analyse des tendances et des conseils pour aider à renforcer la première ligne de défense.
Rapports des États-nations
Rapports semi-annuels sur des acteurs spécifiques des États-nations qui servent à avertir nos clients et la communauté mondiale des menaces posées par les opérations d’influence et la cyberactivité, en identifiant des secteurs et des régions spécifiques présentant un risque accru.
Archive des Rapports sur la défense numérique de Microsoft
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