Qu’est-ce que le deep learning et quel impact a-t-il sur la cybersécurité ?

L’apprentissage en profondeur modifie le paysage de la cybersécurité avec plus de 90 % de précision pour arrêter les attaques de logiciels malveillants et de rançongiciels.

Toutes les organisations du secteur public sont susceptibles d’être la cible d’attaques de rançongiciels et de logiciels malveillants. Ces cybermenaces évoluent à un rythme alarmant et il est temps que la prévention des ransomwares et la cybersécurité s’adaptent également.

Le secteur public aujourd’hui

Le secteur public est confronté à une augmentation d’environ 800 % des attaques de rançongiciels au cours des 24 derniers mois et les équipes de sécurité du secteur public mettent souvent trop de temps à répondre aux incidents de sécurité, laissant les organisations exposées.

Selon une étude mondiale récente de Deep Instinct à partir d’octobre 2021, le délai moyen de réponse était de 24,4 heures, soit près de trois jours ouvrables complets. Le secteur public est déjà une cible de grande valeur pour les attaquants, mais les temps de réponse les rendent encore plus vulnérables.

La solution traditionnelle

Même avec les solutions de cybersécurité sophistiquées disponibles sur le marché actuel, des violations très médiatisées se produisent toujours et les organisations du secteur public de toute taille peuvent devenir une cible sans la protection adéquate en place.

Souvent, les organisations supposent qu’elles sont entièrement protégées à l’aide de solutions traditionnelles, telles que l’apprentissage automatique. Cependant, l’apprentissage automatique peut laisser des lacunes dans vos cyberdéfenses en raison de son processus, qui repose sur l’intervention humaine et signifie que la formation humaine doit également rester à jour.

Lacunes de sécurité dans l’apprentissage automatique :

• Moins de 2% des données disponibles
• Dépendance humaine
• Modèle linéaire
• Types de fichiers limités couverts (PE)
• Conduit à 1 à 2 % de faux positifs
• Précision des menaces inconnues 50-70%

Présentation de l’apprentissage en profondeur

L’apprentissage en profondeur n’est pas une nouvelle technologie et il est déjà appliqué par des organisations telles que Netflix et YouTube. Les plateformes l’utilisent pour faire des recommandations sur les films et la télévision en fonction de votre historique de visionnage.

Des organisations comme Tesla utilisent également la technologie pour aider les véhicules autonomes, et des entreprises comme Amazon et Google pour la technologie de reconnaissance d’images et de la parole.

Pourquoi l’apprentissage en profondeur n’était-il pas disponible pour la cybersécurité auparavant ?

La technologie d’apprentissage en profondeur nécessite des scientifiques de données compétents et de grandes quantités de puissance de calcul. Grâce au cloud et aux progrès de la puissance de traitement, le deep learning est désormais une réalité courante.

Il n’existe que six cadres d’apprentissage en profondeur dans le monde. L’un d’entre eux, le numéro six, est construit par Deep Instinct et est une solution de cybersécurité d’apprentissage en profondeur de bout en bout spécialement conçue. Le seul de son genre au monde.

En raison de la nature de cette technologie d’apprentissage en profondeur, Instinct profond offre une précision de détection des menaces supérieure à 99 % avec moins de 0,1 % de faux positifs. L’apprentissage en profondeur s’auto-apprend, tout comme le cerveau humain, ce qui en fait une solution fiable et robuste pour soutenir la stratégie de cybersécurité de votre organisation.