Comprendre et contrer les attaques de phishing alimentées par l’ia

Depuis le début des années 2000, les progrès technologiques ont métamorphosé notre utilisation quotidienne des dispositifs électroniques. Cependant, une évolution alarmante accompagne cette transformation : les cyberattaques sont devenues de plus en plus sophistiquées. Les prestataires de services gérés (MSP) font face à des menaces accrues dans la protection des boîtes de réception et des environnements d’applications de productivité de leurs clients. Cet article explore comment les criminels utilisent l’intelligence artificielle (IA) pour développer de nouvelles méthodes d’attaque, en particulier le phishing assisté par IA, les logiciels malveillants adaptatifs et les services de deepfake.

Le phishing alimenté par l’IA

Techniques courantes et défis posés

Le phishing alimenté par l’IA est l’une des techniques les plus répandues adoptées par les cybercriminels. L’utilisation abusive des outils de génération d’IA et de traitement du langage naturel permet aux attaquants de rédiger des messages de phishing qui imitent parfaitement le ton, le style et le vocabulaire de personnes de confiance. Des exemples notables incluent ChatGPT et autres chatbots IA, qui peuvent être trompés pour créer des logiciels malveillants ou révéler des informations sensibles.

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Échappement aux barrières des entreprises d’IA

Bien que les entreprises de génération d’IA aient mis en place des garde-fous pour empêcher les hackers de générer des logiciels malveillants via des requêtes rudimentaires, les criminels trouvent des moyens de contourner ces sécurités. En connaissant les opérations spécifiques, les attaquants peuvent formuler des requêtes qui évitent les garde-fous de l’IA pour créer du code utilisé dans des logiciels malveillants.

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L’adaptabilité des logiciels malveillants grâce à l’IA

Détection comportementale mise à mal

Les avancées en IA permettent également aux adversaires de développer des logiciels malveillants adaptatifs capables d’échapper à la détection basée sur le comportement. De simples modifications dans le code suffisent souvent à rendre invisibles ces attaques aux règles de sécurité comportementale, augmentant ainsi la probabilité de succès des intrusions.

La menace des deepfakes

Accessibilité et risque associés

Les deepfakes représentent une autre méthode d’attaque prévalente aidée par l’IA. Ces services permettent aux utilisateurs de payer pour créer des vidéos ou des enregistrements audio indiscernables de vraies personnes, souvent sans nécessiter de compétences techniques. Avec peu de données vocales ou vidéo, n’importe qui peut créer un deepfake convaincant, ce qui constitue un danger signifiant pour la cybersécurité.

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Conséquences pour les MSPs

Les cybercriminels se tournent vers les deepfakes non seulement parce qu’ils requièrent un investissement minimal mais aussi parce qu’ils sont hautement efficaces pour tromper les utilisateurs finaux et les systèmes de sécurité. Les entreprises doivent donc rester vigilantes et mettre en place des mesures robustes pour détecter et contrecarrer ces fausses représentations numériques.

Les attaques rares mais possibles : empoisonnement des modèles d’apprentissage

Mécanismes d’empoisonnement des données

Bien que moins courants, les attaques par empoisonnement des modèles sont une grave menace dans le domaine de la cybersécurité. Dans ces scénarios, les adversaires sabotent les modèles d’IA en introduisant des données corrompues. Cela trompe les modèles pour qu’ils tirent de mauvaises conclusions, compromettant gravement les systèmes de défense.

Les attaques rares mais possibles : empoisonnement des modèles d'apprentissage

Problèmes pour les fournisseurs de solutions de sécurité

Les attaquants achètent parfois des échantillons prétendument bénins mais en réalité hautement malveillants pour tromper les solutions de sécurité. Une fois incluses dans les bases de données des défenses, ces données empoisonnées rendent les modèles moins efficaces pour distinguer entre les échantillons bénins et malveillants, augmentant le taux de faux positifs.

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Conclusion : se prémunir contre les attaques alimentées par l’IA

Les progrès rapides de l’IA offrent une multitude d’opportunités pour les cybercriminels. Du phishing et des logiciels malveillants aux deepfakes et à l’empoisonnement des données, chaque nouvelle attaque présente un défi unique pour les MSP et leurs clients. Pour contrer ces dangers, il est crucial que les entreprises mettent en œuvre des tests indépendants et analysent régulièrement leurs taux de détection. Rester à la pointe de la technologie et comprendre les tactiques employées par les cybercriminels est essentiel pour renforcer les protections et assurer la sûreté des infrastructures numériques.

Laurent Amar CEO & Co Founder @FranceVerif

Doctorat Paris Sorbonne.
Expert en cybersécurité et lutte contre les fraudes et arnaques.
Co-créateur de la 1ère Intelligence Artificielle analysant la fiabilité des sites internet avec un taux d'efficacité de 99,86%.
Co-fondateur de France Verif, 1ère Intelligence Artificielle de Cybersécurité à destination des particuliers.

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