Analyse de sécurité AI: transformer vos données en défenses
- Intelligence Artificielle
Noesis News- 0
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L’intelligence artificielle (IA) aide les équipes de sécurité à moderniser la façon dont ils détectent, enquêter et réagis aux menaces – non pas en remplaçant les analystes ou en réinventant la cybersécurité, mais en rendant les flux de travail existants plus rapidement, plus intelligents et plus efficaces. Pour les entreprises avec de riches données internes et des pratiques de sécurité bien établies, l’IA est une prochaine étape naturelle.
Avec la bonne base, les organisations peuvent rapidement adopter l’IA pour rationaliser la détection, la consolidation des outils et accélérer l’enquête et la réponse. Et contrairement au battage médiatique autour des «attaques alimentées par AI», la valeur réelle réside dans l’utilisation de l’IA pour extraire les informations de votre propre environnement – donc les décisions sont fondées dans un contexte spécifique à votre entreprise.
«La véritable clé de l’IA efficace en cybersécurité est de lui donner un accès aux données qui rendent votre environnement unique, et généralement, ce sont des données qui sont traditionnellement difficiles à opérationner dans un contexte de cybersécurité», explique James Spiteri, directeur de la gestion des produits pour l’apprentissage générateur et machine à Elastic. La sécurité élastique s’exécute sur la plate-forme de recherche élastique, permettant une analyse contextuelle rapide entre de vastes volumes de données d’entreprise.
Ce qui fait fonctionner l’IA dans l’entreprise
Obtenir de la valeur de l’IA dans la sécurité ne nécessite pas de refonte complète. Il s’agit de s’appuyer sur ce que vous avez déjà – des données, des processus et des personnes – avec des outils intelligents qui améliorent la productivité et réduisent la complexité.
Voici quelques éléments à rechercher dans une plate-forme d’analyse de sécurité conçue pour évoluer avec votre équipe:
Conçu pour les analystes de sécurité
Les plates-formes modernes alimentées par l’IA aident les analystes à se déplacer plus rapidement – pas à recommencer. Les interfaces en langue naturelle leur permettent de poser des questions en anglais simple, de générer des requêtes automatiquement et de trouver des réponses sans apprendre une nouvelle langue ou une nouvelle interface utilisateur.
Adapté à votre environnement
Les détections prédéfinies sont un excellent point de départ, mais la vraie précision provient de la connexion de vos propres données. Qu’il s’agisse d’activité de point final, de télémétrie cloud ou de logique commerciale, plus la plate-forme connaît votre environnement, plus ses idées deviennent utiles.
Elastic le prend en charge à travers un riche ensemble de connecteurs qui apportent des données structurées et non structurées – fichiers, enregistrements, journaux – dans Elasticsearch. Une fois indexés, les modèles d’IA peuvent générer des alertes contextuelles, enrichir les investigations et l’automatisation de l’énergie avec précision.
Flexible et transparent par conception
Les équipes de sécurité doivent comprendre comment l’IA prend des décisions. Des plates-formes comme Elastic mettent l’accent sur la transparence, avec des fonctionnalités qui permettent aux équipes d’inspecter le comportement du modèle, de suivre l’utilisation et les interactions d’audit. La flexibilité est également importante, vous pouvez donc choisir le bon modèle (ou modèle) pour votre cas d’utilisation, sans être enfermé.
Tirer le meilleur parti de l’IA: ce que font les grandes équipes
Dans la clientèle d’Elastic, les implémentations d’IA les plus réussies partagent quelques pratiques communes:
1. Intégrer tôt les données organisationnelles
Les clients qui alimentent leurs données internes dans la plate-forme du premier jour débloquent plus rapidement. En synchronisant des sources clés à Elasticsearch, ils donnent à l’IA le contexte dont il a besoin pour hiérarchiser ce qui compte.
2. Choisissez le bon modèle de langue pour le travail
Avec l’approche agnostique du modèle d’Elastic, les organisations peuvent utiliser les modèles de langue importants qui répondent le mieux à leurs exigences de latence, de coût ou de précision – ou même d’exécuter plusieurs modèles pour prendre en charge différentes fonctions.
3. Embrasser Genai pour les tâches quotidiennes
Qu’il s’agisse d’écrire des requêtes, de dépanner des détections ou de personnaliser les règles, les assistants générateurs d’IA gagnent du temps. Les analystes de sécurité peuvent demander pratiquement n’importe quoi au quotidien et obtenir des réponses claires en contexte, ce qui réduit le temps de montée en puissance pour de nouveaux outils.
4. Automatiser les bons flux de travail
L’IA ne remplace pas les analystes – il les libère du travail manuel répétitif. La détection, l’enrichissement et le triage initial sont de plus en plus automatisés avec confiance. Avec les bonnes intégrations, les équipes peuvent étendre l’automatisation à la réponse aux incidents et à l’assainissement.
La ligne de fond
Le déploiement de l’IA pour la cybersécurité ne doit pas être compliqué. Avec des plates-formes telles que la sécurité élastique, les organisations peuvent s’appuyer sur leurs données, leurs outils et leurs connaissances d’équipe existants – et voir rapidement la valeur. Que vous visiez à évoluer les opérations, à réduire les temps de réponse ou à permettre aux analystes moins expérimentés d’être plus efficaces, les analyses alimentées par l’IA vous aident à faire plus avec ce que vous avez déjà.
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