Les grandes avancées des modèles de langage comme GPT-4 ont révolutionné le monde de l’intelligence artificielle. Mais saviez-vous que ces mêmes outils sont devenus les nouvelles armes des cybercriminels ? Découvrez comment les hackers utilisent les IA pour vous piéger et comment les équipes de sécurité contre-attaquent pour protéger vos données.
Les cybercriminels et les IA : une alliance redoutable
Depuis l’amélioration spectaculaire des modèles de langage (LLM) il y a un an, les acteurs malveillants ont rapidement exploité l’IA générative pour leurs activités criminelles. Des versions modifiées d’IA, comme DarkBard, FraudGPT et WormGPT, ont vu le jour, permettant aux hackers de :
- Écrire des variantes convaincantes de phishing.
- Effectuer du vishing (phishing vocal).
- Accélérer des tâches cybercriminelles manuelles pour augmenter le volume et l’efficacité de leurs attaques.
Les dangers des attaques sophistiquées
L’utilisation de l’IA pour le phishing ciblé est particulièrement préoccupante. Les attaques de spear-phishing représentent moins de 0,1 % des emails envoyés, mais causent 66 % des brèches de sécurité. Les hackers utilisent l’IA pour :
- Spoofer les voix et obtenir des codes d’authentification multifactorielle.
- Contourner les mesures de sécurité intégrées aux LLM.
- Automatiser le vol de logs de connexion pour accélérer les tentatives de connexion.
Comment les équipes de sécurité réagissent
Les équipes de sécurité ne sont pas en reste et utilisent également l’IA pour renforcer leurs défenses. Voici comment :
- Création de documentation à jour pour rendre l’exploitation des failles plus difficile.
- Rédaction de guides de développement axés sur la sécurité.
- Implémentation de code personnalisé pour détecter les risques en temps réel.
- Surveillance automatisée des menaces externes avant qu’elles ne soient exploitées par les hackers.
Les risques à court et moyen terme
Les entreprises doivent être conscientes des risques que posent les LLM :
- Fuites de données : Les employés peuvent involontairement divulguer des informations sensibles dans les modèles.
- Attaques sur les modèles : Les adversaires peuvent manipuler les modèles pour révéler des données sensibles.
À moyen terme, les modèles agents pourraient automatiser des tâches manuelles comme :
- Le scanning de vulnérabilités.
- Les campagnes de vishing et de deepfake.
Prévenir les attaques grâce à l’IA
Pour se protéger efficacement, les organisations peuvent :
- Établir des politiques et processus sur l’utilisation des IA.
- Utiliser la tokenisation pour masquer les informations sensibles.
En formant les employés à reconnaître les attaques sophistiquées et en utilisant des solutions de sécurité basées sur l’IA, les professionnels de la cybersécurité peuvent rester un pas en avant des cybercriminels.
Comparatif des caractéristiques des LLM en cybersécurité
| Fonctionnalité | Utilisation par les hackers | Contre-mesures par les équipes de sécurité |
|---|---|---|
| Écriture de phishing | Variantes convaincantes de phishing | Création de documentation sécurisée |
| Vishing | Spoofing vocal pour MFA et codes OTP | Guides de développement axés sur la sécurité |
| Accélération des tâches criminelles | Vol de logs de connexion | Détection en temps réel des risques |
| Phishing ciblé (spear-phishing) | Attaques plus efficaces et ciblées | Surveillance automatisée des menaces |
| Deepfake et campagnes de vishing | Imitation vocale et vidéo réaliste | Formation à la reconnaissance des attaques |
Les avancées en intelligence artificielle présentent autant de risques que d’opportunités. Restez informés et préparez-vous à l’évolution constante des menaces cybernétiques grâce à une stratégie de sécurité robuste et proactive.
