L’intelligence artificielle (IA) générative continue de transformer le paysage de la cybersécurité. Le rapport 2024 de Splunk, intitulé « État de la cybersécurité : la course à l’exploitation de l’IA », met en lumière l’adoption croissante de cette technologie par les professionnels de la sécurité informatique.

Parmi les 1 650 professionnels de la sécurité interrogés dans 9 pays et 16 secteurs d’activité, près de la moitié reconnaissent que l’IA générative offre des solutions adaptées à plusieurs scénarios d’utilisation en cybersécurité. Les principales applications citées sont l’analyse de la threat intelligence et l’identification des risques.

L’IA générative dans la cybersécurité

L’IA générative devient un outil incontournable pour les experts en cybersécurité. Grâce à ses capacités de traitement et d’analyse des données à grande échelle, elle se démarque par son efficacité. Voici quatre exemples concrets d’utilisation :

          1. Identification des risques

L’IA générative améliore les alertes en agrégeant rapidement des données provenant de sources diverses. Ainsi, les analystes de sécurité informatique reçoivent des alertes enrichies et contextualisées, ce qui facilite la détection précoce des menaces numériques. Grâce aux grands modèles de langage, ces informations sont fournies avec une rapidité et une précision qui surpassent largement les capacités humaines.

 

           2. Analyse de la threat intelligence

Les grands modèles de langage jouent un rôle clé dans l’analyse des rapports de threat intelligence. Ils peuvent identifier les indicateurs de compromission et les techniques MITRE ATT&CK. De plus, ils automatisent des tâches complexes, libérant ainsi du temps pour des analyses plus approfondies et réduisant les erreurs humaines.

 

          3. Détection et hiérarchisation des menaces

La hiérarchisation et le tri des alertes sont cruciaux, mais souvent sujets aux erreurs dues à la fatigue. L’IA générative traite simultanément plusieurs menaces numériques, tout en augmentant la précision. Ainsi, la gestion des alertes critiques est optimisée et les risques d’erreurs de classification diminuent.

 

          4. Synthèse des données de sécurité

L’IA générative résume rapidement et efficacement les données de sécurité informatiques. Cela permet aux équipes de gagner du temps et de rester informées des dernières évolutions. En conséquence, les réponses aux incidents sont mieux priorisées, ce qui accroît la vigilance.

 

 

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Découvrez en plus avec le rapport 2024 de Splunk, intitulé « État de la cybersécurité : la course à l’exploitation de l’IA », qui explore ces tendances en détail.