De la nécessité de renforcer la cybersécurité en France
Pourtant, la France joue un rôle actif dans l’intégration des législations nationales et l’accélération de la coopération entre les autres pays européens, y compris des organismes tels qu’Europol, Eurojust ou Interpol (IGCI), le Centre européen de la cybercriminalité (EC3).
Le programme de cybersurveillance mis en place par le gouvernement aide les petites entreprises à se protéger contre la cybercriminalité. En novembre 2018, le président français Emmanuel Macron a lancé l’Appel de Paris pour la confiance et la sécurité dans le cyberespace, une déclaration de haut niveau sur l’élaboration de principes communs pour sécuriser le cyberespace.
Plusieurs observations sont à retenir du dernier rapport établi par le ministère de l’Intérieur intitulé “État de la menace numérique en 2019”. Parmi les plus notables : la montée des ransomware visant les grandes entreprises et la prolifération des malwares bancaires sur smartphones. Alors que le gouvernement français s’engage dans la lutte contre la cybercriminalité, il devient important pour les entreprises françaises d’élaborer leurs propres stratégies de protection des données numériques de leur entreprise.
Une approche conventionnelle de la cybersécurité n’est plus adaptée, comme en témoigne l’incidence croissante des cybercrimes. Il convient donc de choisir de suivre quelques règles spécifiques pour renforcer la sécurité des entreprises.
Infuser de l’intelligence artificielle et du machine learning
Le déficit de talents et l’excès de données sont deux des plus grands défis de la cybersécurité. Le machine learning et l’intelligence artificielle peuvent relever ces deux défis par la détection précoce ou l’anticipation des menaces et permettre une réponse rapide et appropriée avec une intervention humaine minimale.
Ce qui fait de ces technologies un impératif d’entreprise est le fait que la plupart des pirates les utilisent pour percer les pare-feu de sécurité. Cependant, il est important de reconnaître qu’il ne s’agit là que de simples outils, car le succès dépend de leur application légitime.
Les algorithmes d’IA sont élaborés en fonction des compétences afin d’identifier les anomalies qui s’écartent de la “normale”, elle-même définie en fonction des données passées et actuelles. L’IA détecte les modèles que le machine learning peut utiliser pour reconnaître une menace.
Le machine learning est un outil très efficace pour évaluer et classer les logiciels malveillants, analyser les risques et détecter les anomalies. Les entreprises peuvent adapter les algorithmes d’intelligence artificielle pour l’autodéclaration des incidents de sécurité, y compris l’analyse comportementale basée sur l’intelligence artificielle en fonction de leurs besoins.
Mettre en œuvre SOAR
Le Security Orchestration Automation and Responses (ou SOAR) est un bon exemple de l’utilisation de l’intelligence artificielle, de la ML et de l’automatisation pour répondre aux incidents de sécurité à une vitesse optimale. Il recueille des données et des alertes de sécurité provenant de différentes sources et définies, hiérarchise et coordonne l’intervention en cas d’incident d’une organisation. En tant qu’outil d’automatisation et d’orchestration, le SOAR peut renforcer l’architecture de cybersécurité existante avec des capacités telles que les contrôles de sécurité préventifs, les pare-feu et les systèmes de sécurité des applications et de prévention des intrusions.
Privilégier l’automatisation
La plupart des entreprises déploient de multiples produits de sécurité qui ne sont […..]
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