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L’intelligence artificielle du MIT peut prédire 85 % des cyberattaques

Un nouveau système d’intelligence artificielle (IA) est en cours d’élaboration par les chercheurs du MIT’s Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory pour aider les humains à reconnaître les cyberattaques potentielles.

En général, en essayant d’identifier les attaques possibles, les analystes sont nécessaires pour passer au crible des quantités massives de données pour trouver les anomalies et les écarts — une méthode fastidieuse qui prend du temps. Ancré sur l’idée que l’IA ne se fatigue jamais, la nouvelle méthode automatisée signifie que les humains peuvent identifier des cyberattaques plus efficacement.

AI² — le nouveau système du MIT, qui a aiguisé sa capacité à identifier les menaces après avoir examiné trois mois de valeur de données du journal à partir d’une plate-forme de commerce électronique non identifiée — peut passer en revue des millions de lignes de journal tous les jours. Une fois qu’elle aperçoit quelque chose de suspect, un être humain peut alors prendre le relais et rechercher rapidement les signes possibles d’une violation de la sécurité.

Ce tandem IA/homme pour identifier des cyberattaques potentielles peut effectivement indiquer plus de 85 % des infractions possibles et soulager les analystes de la partie la plus longue (et abrutissante) du processus.

Ce qui distingue AI² des autres machines est qu’elle collabore régulièrement avec les analystes humains pour fournir des informations plus pertinentes et augmenter son intelligence.

« Les économies les plus importantes sont que nous sommes en mesure de montrer à l’analyste jusqu’à 200 événements par jour, ce qui correspond à un pourcentage infime de ce qui se passe, » dit Kalyan Veeramachaneni.

Il est important de noter que si l’IA est une approche prometteuse pour les cyberattaques, elle ne remplacera jamais complètement les analystes humains. La sécurité est trop importante et les menaces trop variées. Les attaques sont en constante évolution. Nous avons besoin de garder les analystes signalant de nouveaux types d’événements, dit Veeramachaneni.

MIT News, Wired

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