Le Machine Learning au service des outils HTTPCS
Le maching learning par HTTPCS
Afin de protéger des sites ou applications web, de nombreux outils voient le jour dans le secteur de la cybersécurité. Seulement, la cyber criminalité, quant à elle, ne fait qu’augmenter. Comment faire face efficacement aux cyber risques ? Comment savoir à qui faire confiance ? Faut-il privilégier l’humain ou la technologie ?
HTTPCS vous répond tout au long de cette page pour vous expliquer quels sont les avantages et inconvénients des deux solutions et en quoi le Machine Learning est nécessaire dans la construction d’un outil cybersécurité performant.
HTTPCS intègre le maching learning dans chacun de ses produits de sécurité informatique pour vous assurer une technologie de pointe. Ainsi, HTTPCS vous garantit des solutions fiables, intelligentes et à jour.
Le Machine Learning ou Apprentissage Automatique, qu'est-ce ?
Le Machine Learning, le robot intelligent qui apprend.Définition du Machine Learning
Selon Wikipedia, « L'apprentissage automatique (en anglais machine learning, littéralement « l'apprentissage machine ») ou apprentissage statistique, champ d'étude de l'intelligence artificielle, concerne la conception, l'analyse, le développement et l'implémentation de méthodes permettant à une machine (au sens large) d'évoluer par un processus systématique, et ainsi de remplir des tâches difficiles ou problématiques par des moyens algorithmiques plus classiques. »
Le Machine Learning consiste donc à faire en sorte que les machines que l’on crée soient capables d’apprendre à partir de données récoltées, d’analyser et d’apprendre des actions qu’elles font pour ainsi pouvoir prendre des décisions stratégiques de manière « autonome » sans que personne ne leur dise explicitement ce qu’il faut faire.
Le Machine Learning, comment ça marche ?
L’entraînement ou l’apprentissage
La première étape du machine learning est d’ « entraîner » le robot. Pour cela, il va falloir lui donner des exemples, de nombreux exemples ! Le robot pourra ainsi observer et « apprendre ». L’idée est que la machine récupère de très nombreuses informations pour apprendre, les réutiliser pour s’adapter à de nouvelles situations voire même les anticiper avec l’enseignement qu’elle aura tiré des nombreux exemples donnés, d’où le terme d’ « apprentissage ».
La réalisation de la mission
Le robot pourra alors construire, de manière autonome, ce qu’on appelle une « représentation interne », une sorte de cartographie intelligente de la situation pour pouvoir effectuer la tâche demandée et ainsi faire de la « prédiction », des « recommandations », des « prises de décisions », etc.
Ainsi, le robot récoltera de très nombreuses données. C’est d’ailleurs grâce à cela qu’il pourra être « intelligent ». Malgré que le concept de « Machine Learning » ne soit en fait pas récent, c’est bien grâce à l’arrivée du Big Data qu’il a pu se révéler.
Les Avantages du Machine Learning
ou Apprentissage Automatique
- L’Apprentissage Automatique permet de réaliser des tâches bien plus rapidement que pourrait le faire un être humain et parfois bien plus facilement, notamment lorsqu’il s’agit de traiter des milliards de données !
- Le Machine Learning permet alors d’améliorer les performances, de gagner du temps et d’être plus efficace.
Le Machine Learning et la Cybersécurité
Le Machine Learning, un allié majeur de la cybersécurité et l’ennemi redouté des hackers
Le Machine Learning en cybersécurité
Les cyberattaques sont de plus en plus nombreuses, les données à traiter également et les experts en sécurité informatique peuvent se sentir démunis d’outils pour réussir à détecter ces menaces.
Le Machine Learning devient alors un atout majeur dans la détection et le traitement de ces cyber risques.
En effet, un des plus grands défis des experts en cybersécurité est d’anticiper les attaques de demain. Si aujourd’hui, il est assez facile de détecter ou bloquer des attaques déjà connues, comment pour autant faire face à des nouveaux types d’attaques ?
C’est là où le Machine Learning ou de manière plus globale l’Intelligence Artificielle entre en jeu.
Le Machine Learning : pour détecter de nouvelles attaques
Le Machine Learning peut s’avérer particulièrement utile dans le domaine de la cybersécurité et notamment dans la détection de nouvelles attaques de hackers. Les spécialistes de la sécurité informatique ont, en effet, une quantité de données importantes à traiter et c’est justement la spécialité du Machine Learning !
S’il est aujourd’hui possible d’analyser les attaques menées par des humains et d’en déterminer les « symptômes » d’infection de départ, alors il y a de très fortes probabilités de pouvoir prédire les futures attaques.
Comment ? Car ce qu’a l’équation en commun est que l’attaque ait été menée par un pirate informatique dont le comportement humain sera alors prédictible et donc prévisible grâce au Machine Learning.
Comme on l’a vu précédemment, le robot analyse les nombreux exemples et est ensuite capable d’apprendre et de déterminer des prédictions.
Le Machine Learning devient alors un complément aux outils existants afin d’apporter une meilleure protection pour les entreprises. Cet Apprentissage Automatique a donc toute sa place dans le secteur de la cybersécurité.
Le Machine Learning : la fin des experts en sécurité informatique ?
Faut-il penser que le Machine Learning a pour vocation de remplacer l’être humain et donc les spécialistes en cybersécurité ? Bien sûr que non ! Les robots sont là pour venir en aide à l’humain, pour des tâches particulièrement longues ou difficiles. En utilisant les robots et le Machine Learning, l’humain amplifie ses actions et augmente ses performances.
Alors que les robots ne sont pas encore dotés de créativité et d’intuition, ils peuvent pour autant être d’une aide précieuse aux pentesters. Traiter un nombre gigantesque de données, mettre en évidence des anomalies, prendre des décisions bien plus rapidement qu’un humain, les robots « intelligents » sont un atout majeur pour la cybersécurité mais ne remplaceront pas ces experts.
HTTPCS l’a d’ailleurs bien compris et intègre dans tous ses outils de cybersécurité du Machine Learning, en complément de ces experts en sécurité informatique.
Le Machine Learning au service des solutions HTTPCS
HTTPCS propose une boîte à outils de cybersécurité afin de protéger efficacement vos sites et applications web contre le piratage informatique. Afin d’allier technologie avancée et expertise humaine, HTTPCS intègre dans ces solutions du Machine Learning. Découvrez-les dès à présent !
Scanner de vulnérabilité HTTPCS Security
HTTPCS Security est un scanner de vulnérabilités web. Il permet, grâce à des audits quotidiens ou hebdomadaires automatisés, de détecter les failles de sécurité de votre site ou application web, tout au long de l’année.
Machine Learning : en alliant le Machine Learning à cette solution, le robot intelligent HTTPCS simule des attaques tel un hacker le ferait et apprend au fur et à mesure des scénarios testés pour détecter de nouvelles vulnérabilités. De plus, en simulant les attaques lorsqu’une faille a été détectée, le scanner de vulnérabilité est garanti zéro faux positif : toutes les failles détectées sont des failles exploitables. Vous pouvez d’ailleurs rejouer l’attaque du robot pour visualiser la faille et les risques encourus. De plus, une faille corrigée est également automatiquement détectée par le robot qui passe la faille du statut « à corriger » au statut « corrigée ». Simplifiez-vous au maximum la gestion de vos failles avec HTTPCS Security !
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L’outil de surveillance HTTPCS Monitoring
HTTPCS Monitoring est un outil permettant de surveiller la disponibilité d’un site ou d’une application web. Soyez alertés en temps réel lorsque votre site devient indisponible ou inaccessible, analysez ses temps de réponses et ses latences. Un outil indispensable pour surveiller la performance de son site ou de son application web.
Machine Learning : en alliant le Machine Learning à cette solution, HTTPCS est capable, en enregistrant des « empreintes » du site dans son état normal, de détecter tout changement et ainsi d’anticiper les « down » avant qu’ils n’arrivent !
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La solution de veille du darknet HTTPCS Cyber Vigilance
HTTPCS Cyber Vigilance est quant à lui un outil de veille pour anticiper les cyberattaques. Et oui, il est possible d’anticiper des attaques qui n’ont pas encore eu lieues et cet outil peut vous aider à les déjouer. Une fuite de données ou une campagne de piratage prévue, soyez le premier au courant grâce aux alertes en temps réel d’HTTPCS Cyber Vigilance.
Machine Learning : les robots intelligents d’HTTPCS naviguent sur le darknet et le web à la recherche d’informations critiques. Ils font remonter, en temps réel, toutes les informations qui concernent votre organisation (IP, noms de domaines, noms de marques, adresses emails…). Par exemple, soyez alertés lorsque l’un de vos collaborateurs se fait pirater son adresse email professionnelle, ce qui pourrait par la suite avoir de graves conséquences sur votre activité.
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Contrôleur d’intégrité HTTPCS Integrity
HTTPCS Integrity est ce qu’on peut qualifier de contrôleur d’intégrité de site web ou testeur d’intégrité web. Son objectif : savoir si vous vous faites pirater en identifiant les changements estimés frauduleux sur votre site ou application web. Au moindre changement, soyez avertis afin de réagir au plus vite.
Machine Learning : grâce au Machine Learning, le robot intelligent HTTPCS est capable de naviguer sur votre site comme le ferait un humain, en scrollant, en cliquant sur les boutons, en visualisant les modals,… Il est également capable d’identifier et de scanner les liens externes de vos partenaires. Ainsi, votre site est cartographié à 100% et le moindre changement chez vous ou vos partenaires sera remonté aussitôt.
Voir la Vidéo Découvrir HTTPCS IntegrityQuestions fréquentes sur le machine learning en cybersécurité
Quelle est la différence entre Machine Learning et Intelligence Artificielle ?
Le Machine Learning appelé Apprentissage Automatique est un sous-domaine de l’Intelligence Artificielle. Il vise à traiter les capacités d’apprentissage. L’intelligence artificielle est plus globale et vise à reproduire des capacités d’un être humain et ne se cantonne pas à la capacité d’apprentissage.
Machine Learning : effet de mode ou vraiment utile ?
Le Machine Learning est un domaine très utile et performant, notamment en cybersécurité. Il permet de traiter d’énormes quantités de données, d’analyser et de prendre des décisions plus rapidement qu’un humain ne pourrait le faire.
Le Machine Learning peut-il remplacer les experts en cybersécurité ?
Le Machine Learning, aussi utile soit-il, n’a pas pour vocation de remplacer l’humain et ne pourra en aucun cas le faire. Créativité, intuition, les robots n’en sont pas capables. La cybersécurité sera plus performante en alliant humain et machine.
Les cybercriminels utilisent-ils le Machine Learning ?
Non ! Car ils ont déjà de nombreux outils capables de développer de nouveaux malwares. Leur objectif est de créer de nouveaux mécanismes de conditionnement pour les malwares et non de réfléchir à de nouvelles techniques d’attaques. Le Machine Learning n’est donc pas un prérequis pour les hackers.
