Les signalements de fuites de données et d’attaques par rançongiciel visant des entreprises japonaises se multiplient. Cependant, la question la plus difficile n’est pas seulement de savoir si l’intelligence artificielle est utilisée par les attaquants, mais aussi dans quelle mesure elle contribue réellement à accélérer les attaques et à en élargir la portée. Pour obtenir une analyse plus proche de la réalité, ITmedia AI Plus a recueilli les avis de cinq acteurs technologiques : Hitachi, Fujitsu, Accenture, IBM et un fournisseur dont le nom n’a pas été révélé.
L’augmentation des attaques n’est pas établie par les chiffres
Les estimations des cinq acteurs divergent concernant l’augmentation des attaques au cours de la période récente. Hitachi a déclaré que le volume et la vitesse des attaques avaient augmenté, indiquant que, selon son estimation, le délai entre la publication d’une vulnérabilité et son exploitation était passé de plusieurs semaines à quelques heures avec le développement de l’intelligence artificielle. Accenture a également évoqué une hausse notable du nombre de cas traités par les équipes des centres des opérations de sécurité et de réponse aux incidents, sans toutefois fournir de statistique spécifique au Japon.
À l’inverse, IBM a mis en garde contre l’idée de considérer le nombre d’annonces publiées comme une mesure directe de l’activité des attaques, car les incidents annoncés au cours d’un mois peuvent s’être produits auparavant. Le fournisseur non identifié a indiqué que plus de 70 signalements d’accès non autorisé ou de dommages similaires étaient apparus depuis septembre. Toutefois, ces chiffres peuvent inclure des compromissions survenues en juillet et en août, et peuvent également être gonflés lorsque plusieurs entreprises annoncent avoir été affectées par un même service ou une même plateforme.
Quelle preuve de l’utilisation de l’intelligence artificielle par les attaquants ?
Hitachi estime probable que les attaquants utilisent l’intelligence artificielle, tandis qu’Accenture a déclaré que son équipe chargée des renseignements sur les menaces avait détecté des cas liés à des agents d’intelligence artificielle. Selon elle, les opérations de compromission évoluent progressivement vers des modèles dans lesquels l’agent automatisé devient le centre de l’opération, au lieu de reposer entièrement sur un opérateur humain.
IBM et Fujitsu ont toutefois insisté sur les limites de ce qui peut être démontré à partir des incidents rendus publics. Selon IBM, les cas dont les détails ont été divulgués publiquement n’ont pas fourni de preuve certaine de l’utilisation de l’intelligence artificielle. L’entreprise estime néanmoins que la disponibilité de modèles avancés via des interfaces de programmation d’applications cloud peu coûteuses rend irrationnel le fait d’ignorer la possibilité qu’ils soient utilisés par les attaquants. Un autre fournisseur a également jugé probable que ces outils soient utilisés pour explorer les vulnérabilités des systèmes web accessibles sur Internet, sans l’affirmer avec certitude dans des cas précis.
Qu’est-ce qui change concrètement pour les entreprises ?
Les recommandations des acteurs interrogés convergent sur un point : la priorité n’est pas d’acheter un nouvel outil d’intelligence artificielle, mais de savoir d’abord ce qui doit être protégé. Les mesures comprennent l’identification des systèmes et des actifs essentiels à la continuité des activités, la réduction des services et des données exposés au public, l’application des correctifs, ainsi que la vérification de l’intégrité des mécanismes d’authentification et des vulnérabilités des interfaces Internet.
Accenture et Hitachi ont également recommandé de surveiller en permanence la surface d’attaque et les communications inhabituelles, tandis que les recommandations ont souligné l’importance d’examiner les données des tiers, notamment la manière dont elles sont éliminées à la fin du contrat. Les experts estiment que les plans de réponse et la formation aux incidents doivent être fondés sur l’hypothèse qu’une compromission peut se produire, et non sur la promesse de l’empêcher totalement.
Dans quels domaines l’intelligence artificielle est-elle utile à la défense ?
Hitachi a donné l’exemple d’une réduction du délai de préparation des modèles de menace, passé de plusieurs semaines à quelques heures lors d’un test qu’elle a réalisé. Accenture a indiqué que certains travaux d’analyse des vulnérabilités et du code, qui prenaient auparavant des semaines ou des mois, pouvaient être réalisés en quelques jours dans des cas limités. IBM a identifié trois domaines prometteurs : la surveillance et l’analyse des menaces dans les centres des opérations de sécurité, la détection et l’évaluation des vulnérabilités, ainsi que la hiérarchisation de l’application des correctifs en fonction des risques.
La rapidité ne signifie toutefois pas qu’il faille déléguer entièrement la décision au système. Hitachi et Fujitsu ont insisté sur la nécessité de combiner l’analyse de l’intelligence artificielle avec le jugement des experts, tandis qu’un autre fournisseur a averti que les décisions consistant à arrêter les systèmes ou à accepter les risques restaient des décisions de direction. Lecture éditoriale : les réponses des entreprises montrent que le changement le plus important réside dans l’augmentation de la vitesse potentielle des attaques, et non dans la disparition des fondamentaux de la sécurité. La question pratique pour les entreprises reste donc de savoir ce qui doit être protégé, ce qui peut être arrêté et comment elles rétabliront leurs activités si les attaquants franchissent les premières barrières.