Comment les pirates utilisent-ils l’IA et l’apprentissage automatique pour cibler les entreprises ?
Plus l’informatique et l’internet évoluent, plus les risques de cybercriminalité augmentent. Avec l’apprentissage automatique, le Big Data et l’intelligence artificielle, les données sont convaincantes et précises et les pirates s’en servent facilement pour attaquer des entreprises.
Techniques de piratage de l’intelligence artificielle
L’intelligence artificielle est un ensemble de données à former. Ces données peuvent être changées et cela peut les rendre vulnérables ou induire une panne. À un certain niveau, les pirates peuvent se servir de la rétro-ingénierie pour obtenir des données sensibles et s’en servir librement. Avec l’intelligence artificielle, ils identifient et ciblent les réseaux, les appareils et les applications vulnérables pour étendre leurs attaques. L’IA est utile pour protéger les données sensibles auprès des assurances, des soins de santé et des services financiers.
Les cybercriminels identifient facilement les accès étant donné que l’IA est en mesure d’identifier les vulnérabilités au niveau personnel et détecter les modèles de comportement. En effet, elle peut lire un texte et tirer l’information essentielle, reproduire des modèles statistiques pour reconnaître des voix après l’analyse des données. Une fois que le cybercriminel accède aux données sensibles, il peut parcourir le domaine public et choisir librement sa cible.
Les hackers usent du traitement, du regroupement de données et des attaques automatisées afin d’augmenter l’ampleur de leurs attaques. En effet, ils se servent de modèles très reproductibles pour attaquer plusieurs réseaux. À travers les deepfakes, l’IA est capable de reproduire les vidéos, les photos des individus et même les voix. C’est à travers les deepfakes vocaux que les pirates font une tentative de fraude vocale, via des réseaux de neurones artificiels.
Comment se servent-ils de l’apprentissage automatique ?
L’apprentissage automatique traite des données à travers des schémas et des algorithmes, ce qui le rend vulnérable et utile à la fois. Cette vulnérabilité n’est pas facile à détecter, mais est prévisible. Cette branche de l’IA constitue une solution de sécurité efficace. Grâce à lui, Google a bloqué des messages indésirables et le programme Watson d’IBM a empêché plus de 150 millions de cyberattaques en 2017, ciblant Wimbledon. L’apprentissage automatique est capable d’analyser des activités suspectes, de sécuriser des plateformes cloud et d’identifier des anomalies et des identifiants de connexion. C’est une technique efficace pour déterminer les applications dangereuses, détecter et bloquer les logiciels malveillants.
Les hackers peuvent attaquer l’apprentissage automatique par la technique d’opposition. Ils s’infiltrent dans un modèle supposé commettre une erreur. En tentant de faire entrer une nouvelle donnée malveillante, le modèle est perturbé. Les pirates peuvent également attaquer ce programme de différentes manières. Ils peuvent accéder facilement aux données s’il y a omission de filtrage de cas préjudiciables. Avec les attaques exploratoires, les hackers comprennent les prévisions du modèle. Ils se servent des attaques causales qui modifient le modèle et les données de formation. Les cybercriminels s’en prennent également à l’apprentissage automatique avec les attaques d’intégrité où ils pénètrent dans le système s’il y a infiltration d’entrées malveillantes. Quand ils forment un modèle et filtrent les entrées bienveillantes, les pirates suppriment les enregistrements légitimes. Avec le logiciel Altospam, il est plus facile de lutter contre les attaques sur l’apprentissage automatique et l’IA. Rendez-vous sur Altospam pour en savoir plus.
