Comment l’analyse prédictive peut combattre la cybercriminalité

Nous ne sommes peut-être pas tout à fait prêts à nous attaquer à la pré-criminalité dans le monde physique, mais en ce qui concerne les cybercriminels, l’IA fait des vagues.

Se défendre contre la cybercriminalité est une tâche difficile. Les cybercriminels découvrent sans cesse de nouvelles méthodes d’attaque.

Les professionnels de la sécurité doivent donc s’adapter en permanence et rester vigilants. L’analyse prédictive peut rendre cette tâche beaucoup plus facile.

L’analyse prédictive en matière de cybersécurité pourrait aider les entreprises disposant d’un personnel de sécurité limité à faire la réparation ordinateur portable et se prémunir contre les attaques sophistiquées.

Voici un aperçu de son fonctionnement et de la manière dont elle pourrait aider à se défendre contre les cybercriminels.

Qu’est-ce que la modélisation prédictive ?

Tout d’abord, qu’est-ce que la modélisation prédictive ? Il s’agit d’un sous-ensemble de l’analyse des données qui utilise les statistiques pour aider à déterminer ce qui pourrait se produire à l’avenir.

Les analystes utilisent des données passées et actuelles pour créer un modèle de la façon dont les choses pourraient se dérouler à l’avenir, en l’adaptant à mesure que de nouvelles données apparaissent.

Si vous avez déjà utilisé une application météo, vous avez déjà fait l’expérience de ce type de modélisation prédictive. Mais le potentiel de ce processus va bien au-delà de la prédiction de la pluie.

Avec l’augmentation de la cybercriminalité, les professionnels de la sécurité ont également commencé à exploiter son potentiel.

Déterminer la vulnérabilité

La cybercriminalité est une menace pour toute entreprise, mais des entreprises différentes seront confrontées à différents types d’attaques. Une bonne sécurité commence par la connaissance des attaques les plus menaçantes.

Identifier les utilisateurs par leur comportement

L’analyse prédictive en matière de cybersécurité offre également un moyen innovant d’identifier les utilisateurs.

Chacun a des habitudes d’utilisation distinctes que l’IA peut apprendre, ce qui l’aide à découvrir des violations potentielles.

Les programmes d’analyse tels que les logiciels de sécurité contre la cybercriminalité, proposés par des sociétés comme Kaseware, peuvent examiner les données pour identifier les schémas frauduleux, et déclencher un signal d’alarme lorsque les utilisateurs ne respectent pas ces schémas.

S’il s’agit d’un attaquant, ils peuvent l’arrêter, et s’il s’agit simplement d’un utilisateur ordinaire, ils peuvent lui redonner ses autorisations.

Prédire les attaques avant qu’elles ne se produisent

Ils pourraient prédire les cyberattaques avant qu’elles ne se produisent, permettant ainsi aux agents de sécurité de se préparer à l’attaque à venir.

Ils déterminent ensuite si des attaques similaires sont probables dans leur propre réseau. Les cybercriminels peuvent contourner cette méthode en utilisant des attaques leurres, mais la combiner avec d’autres méthodes pourrait être plus efficace.

D’autres systèmes analysent la capacité, le motif et l’opportunité d’attaque de certains cybercriminels. D’autres encore recherchent les adresses IP liées à des activités suspectes.

Perfectionner la cyberassurance

Tous les cas d’utilisation de l’analyse prédictive en matière de cybersécurité ne consistent pas à arrêter les attaquants.

La cybercriminalité étant en constante évolution, aucun système ne peut arrêter toutes les attaques possibles. Les modèles prédictifs peuvent néanmoins être utiles en améliorant la cyberassurance des entreprises pour le cas où une violation se produirait.

Les violations de données coûtent cher, 4,24 millions de dollars en moyenne, et ce coût ne cesse d’augmenter. Le secteur de la cyberassurance s’est développé en réponse à cette situation, aidant les entreprises à compenser les dépenses qui pourraient survenir en cas de violation.

Tous les types d’assurance mesurent les risques afin de déterminer les tarifs et le type de couverture dont les parties ont besoin.

Les modèles prédictifs peuvent prédire de manière fiable les forces et les faiblesses d’une entreprise, ce qui permet d’obtenir la meilleure offre d’assurance pour les deux parties.

L’analyse prédictive a un vaste potentiel en cybersécurité

L’analyse prédictive en cybersécurité est un concept nouveau, mais son potentiel est impressionnant. Ces modèles d’IA peuvent combler les lacunes des capacités humaines et aider les entreprises à rester aussi sûres que possible.

À mesure que la technologie s’améliore, les gens trouveront encore plus d’utilisations de l’analyse prédictive dans la cybersécurité.

Ils n’élimineront peut-être pas la cybercriminalité, mais ils pourraient faire pencher la balance en faveur des parties innocentes.

Author: Delphine