Une menace grandissante : comment les pirates informatiques utilisent l’IA pour attaquer les entreprises

Une menace grandissante : comment les pirates informatiques utilisent l’IA pour attaquer les entreprises

L’intelligence artificielle (IA) n’est plus seulement un outil utilisé pour améliorer les processus d’entreprise ou optimiser les opérations, elle est aussi devenue un outil puissant pour les cybercriminels. Aujourd’hui, les pirates informatiques exploitent l’IA pour lancer des attaques toujours plus sophistiquées, difficiles à détecter et extrêmement destructrices. Les entreprises doivent donc comprendre les nouvelles menaces liées à l’IA et adapter leurs stratégies de cybersécurité pour y faire face. Découvrez les principaux moyens par lesquels l’IA est utilisée pour attaquer les entreprises, ainsi que quelques conseils pour s’en protéger.

Les utilisations principales de l’IA par les pirates informatiques pour attaquer les entreprises

Phishing amélioré par l’IA

Le phishing reste l’une des techniques les plus répandues dans le monde de la cybercriminalité. Cependant, l’IA a permis aux hackers d’améliorer cette technique classique. Les modèles de langage IA, tels que GPT, permettent de générer des e-mails de phishing très convaincants, écrits dans un langage naturel, sans les fautes d’orthographe typiques. Ces messages semblent provenir de sources légitimes, augmentant ainsi les chances que les employés cliquent sur des liens malveillants ou fournissent des informations sensibles.

A lire aussi : Voopoo : pourquoi passer par un grossiste pour vos achats

Comment s’en protéger :

  • Sensibiliser les employés aux risques du phishing et les former à reconnaître les signes d’une tentative de fraude.
  • Utiliser un VPN premium pour bénéficier d’outils de détection de liens douteux ainsi que des protections classiques d’un VPN (chiffrage et dissimulation de l’adresse IP).
  • Mettre en place une authentification multifacteur (MFA) pour limiter les dégâts en cas de compromission.

Attaques par force brute automatisées

L’IA est aussi utilisée pour mener des attaques par force brute plus rapidement et de manière plus intelligente. Les pirates se servent de modèles d’apprentissage automatique pour deviner des mots de passe en analysant les habitudes des utilisateurs et les modèles de création de mots de passe. Grâce à l’IA, ces attaques peuvent essayer des milliers de combinaisons en un temps record, augmentant les chances de compromettre des comptes protégés par des mots de passe faibles ou répétitifs.

A découvrir également : Suivre une formation spécialisée en cybersécurité

Comment s’en protéger :

  • Encourager l’utilisation de mots de passe longs, complexes et uniques.
  • Mettre en place une politique de rotation régulière des mots de passe.
  • Adopter des gestionnaires de mots de passe et des systèmes de détection d’activités suspectes pour bloquer les tentatives de connexions répétées.

Attaques d’ingénierie sociale basées sur l’analyse comportementale

Grâce à l’IA, les pirates peuvent analyser les comportements des employés et les utiliser pour affiner leurs attaques d’ingénierie sociale. Par exemple, ils peuvent surveiller les communications sur les réseaux sociaux, identifier les relations et les hiérarchies dans une entreprise, puis simuler des attaques très personnalisées.

Comment s’en protéger :

  • Limiter les informations personnelles que les employés partagent en ligne.
  • Former les équipes à reconnaître les tentatives d’ingénierie sociale, notamment celles qui semblent très spécifiques.
  • Mettre en place des procédures strictes de vérification des demandes inhabituelles, même en provenance de collègues ou de supérieurs.

Malware polymorphique généré par l’IA

L’IA permet aux pirates de développer des malwares polymorphiques, c’est-à-dire des logiciels malveillants qui changent constamment de forme pour éviter la détection par les systèmes de sécurité traditionnels. Chaque fois qu’un malware est détecté, il se transforme et réapparaît sous une nouvelle forme, échappant ainsi aux filtres de sécurité.

Comment s’en protéger :

  • Utiliser des solutions de sécurité basées sur l’IA capables de reconnaître les comportements suspects plutôt que de se fier uniquement aux signatures de virus.
  • Mettre à jour régulièrement les logiciels et les systèmes d’exploitation pour corriger les vulnérabilités connues.
  • Isoler les systèmes critiques du réseau principal pour limiter la propagation des malwares.

Usurpation vocale et deepfakes

L’IA peut également être utilisée pour générer des usurpations vocales convaincantes, souvent appelées « deepfakes », dans lesquelles la voix d’un dirigeant ou d’un employé est imitée à la perfection. Ces deepfakes sont utilisés pour tromper des collaborateurs ou des partenaires commerciaux et les amener à effectuer des transferts d’argent ou à divulguer des informations sensibles.

Comment s’en protéger :

  • Adopter des processus de vérification supplémentaires pour les transactions financières, telles que la double confirmation par un autre canal (par exemple, un SMS ou un appel).
  • Former les employés à se méfier des instructions inhabituelles, même lorsqu’elles proviennent de sources supposément fiables.
  • Investir dans des outils capables de détecter les deepfakes en analysant les fichiers audio et vidéo.

Attaques sur les systèmes d’apprentissage automatique

Les pirates exploitent également l’IA pour attaquer les systèmes d’apprentissage automatique des entreprises. Ces attaques, appelées attaques « adversariales », consistent à empoisonner les modèles d’IA en les alimentant avec de fausses données ou en manipulant les systèmes pour qu’ils prennent des décisions erronées. Cela peut avoir des conséquences graves pour les entreprises qui utilisent l’IA pour la détection des fraudes, la cybersécurité ou d’autres fonctions critiques.

Comment s’en protéger :

  • Tester les modèles d’IA contre des attaques adversariales lors de leur développement.
  • Mettre en place des systèmes de surveillance continue pour détecter les anomalies dans les décisions prises par l’IA.
  • Maintenir des ensembles de données propres et régulièrement audités pour minimiser les risques de contamination.