Poison numérique: quand l’automatisation devient une menace
Des siècles durant, les conflits ont engendré d’astucieuses stratégies destinées à acquérir un avantage sur l’ennemi. L’empoisonnement des puits constituait une arme particulièrement redoutable, interrompant l’approvisionnement en eau potable et libérant des germes pathogènes responsables de troubles et destructions massives. Heureusement, cette pratique cruelle appartient aujourd’hui au passé ; toutefois, elle continue de hanter notre paysage numérique.
Effectivement, le milieu de l’informatique traverse actuellement une mutation profonde propulsée par une avancée technologique soutenue, l’automatisation jouant le rôle principal dans cette transition. Des cadors comme Facebook, Twitter et Amazon placent d’importants espoirs dans cette option, aspirant à perfectionner leurs imposants dispositifs à travers ce procédé. Une récente étude nous révèle que 78 % des boîtes incorporent désormais divers outils d’automatisation informatique*. Malheureusement, ces gains de performances et d’efficacité masquent simultanément des faillettes insidieuses, promptes à être exploitées par des personnes mal intentionnées.
Il va de soi que pareille expansion s’accompagne de risques amplifiés. Récemment, une analyse conduite par l’Uptime Institute** a montré que près de 40 % des structures ont été confrontées à d’importants ratés au cours des trois dernières années, résultat direct de négligences humaines. Ce sombre bilan illustre brutalement la priorité absolue qu’il convient d’assigner à la cybersécurité applicable à l’automatisation informatique, domaine resté sous-exploité jusqu’ici.
Néanmoins, une discipline porteuse d’avenir pointe timidement le bout de son nez: l’Intelligence Artificielle. Par cet article, nous souhaitons examiner scrupuleusement l’apport capital du Machine Learning dans la lutte opposant les cyberattaques aux flux automatisés.
Source: Rapport F5 State of Application Strategy 2023
Source: Uptime Institute Global Data Center Survey 2021
Empoisonnement des systèmes: une analogie inquiétante avec l’univers numérique
Imaginez un scénario où vous êtes un soldat romain, vaquant à vos occupations quotidiennes près d’un puits nouvellement creusé. Brusquement, votre adversaire sape secrètement la ressource en eau, infectant ainsi des légions entières, incapables de s’hydrater ou tombant malades. L’expression “empoisonner des puits” remonte à loin et symbolise une stratégie cruelle employée depuis l’Antiquité jusqu’à nos jours - simplement sous diverses formes.
Curieusement, cette illustration peut être adaptée au monde numérique moderne, où les systèmes informatiques sont omniprésents. Imaginez maintenant un script ou une interface de programmation applicative (API) capable de déclencher une automatisation provoquant des bouleversements substantiels dans l’infrastructure, les applications et les services numériques. Ce concept n’est pas farfelu ; en réalité, 78 % des entreprises s’appuient sur divers procédés d’automatisation informatique.
L’essor rapide de l’automatisation informatique
Il n’est guère surprenant que tant d’organisations choisissent l’automatisation, considérant sa présence massive dans des systèmes complexes à grande échelle dirigés par des colosses tels que Facebook, Twitter et Amazon. Finalement, un seul script peut influencer des milliers de systèmes en quelques minutes seulement. Comparativement, des modifications manuelles sur le même nombre de systèmes auraient requis plusieurs jours, voire des semaines. Sans conteste, l’automatisation s’avère être un multiplicateur de forces, boostant les activités à un rythme irréalisable pour les humains.
Quand l’automatisation échappe à tout contrôle
Comme l’indique son nom, l’automatisation fonctionne de manière autonome, rendant laborieuse l’interruption des modifications en chaîne déclenchées par ces systèmes. Compte tenu de la vitesse à laquelle l’automatisation opère, arrêter ces transformations une fois entamées se révèle extrêmement complexe, sinon impossible. Des exemples existent, où l’automatisation a propagé des altérations involontaires ayant ultérieurement impacté d’immenses proportions d’internet.
L’erreur humaine: un danger plus urgent et palpable
Malgré la médiatisation persistante de l’automatisation, un danger plus urgent et palpable subsiste: l’erreur humaine. Presque 40 % des entreprises ont subi une panne majeure due à une erreur humaine au cours des trois dernières années.
Vers un futur numérique plus sûr: l’essor du Machine Learning
Le Machine Learning (ML), branche de l’intelligence artificielle, devrait jouer un rôle crucial dans le renforcement de la cybersécurité de l’automatisation informatique. Grâce à ses capacités de découverte de modèles et de relations entre les points de données, le ML peut être mobilisé pour déceler et bloquer les attaques visant les systèmes informatiques. Jusqu’ici, la majorité du marché s’est axée sur l’application du ML pour résoudre les questions de sécurité et d’exploitation. Toutefois, il existe un domaine inexploré promettant d’améliorer sensiblement la protection de l’infrastructure des applications (AIP): le Machine Learning.
Le Machine Learning au service de l’Application Infrastructure Protection (AIP)
Considérons l’exemple de la compréhension des interactions entre les opérateurs et les administrateurs et les systèmes critiques. En analysant ces schémas via le ML, il serait concevable de détecter instantanément toute interaction s’écartant de l’ordinaire. Cette aptitude permettrait non seulement d’identifier des intrusions visant à accéder à des répertoires prohibés ou d’utiliser des commandes avec des paramètres anormaux, mais aussi d’empêcher l’exécution de ces actions dommageables.
Revoyons cette phrase, et une lumière surgira: le Machine Learning est capable de relever des anomalies dans les paramètres ou les tentatives d’exécution de commandes singulières, quel que soit leur genre. Par extension, cette technologie pourrait servir à surveiller l’automatisation informatique et à signaler les erreurs humaines ou les commandes intentionnellement malveillantes.
#En définitive, l’automatisation s’apparente à une arme à double tranchant. Autant utile soit-elle pour optimiser les processus et stimuler l’innovation, elle peut également être exploitée à mauvais escient. Heureusement, le Machine Learning propose une échappatoire salutaire, permettant d’infuser l’intelligence artificielle aux opérations IT afin de protéger l’infrastructure vitale d’une organisation numérique.
En guise de conclusion, l’automatisation présente une dualité: aussi efficiente soit-elle pour optimiser les processus et stimuler l’innovation, elle peut aussi être employée à des fins néfastes. Heureusement, le Machine Learning offre une issue salvatrice en injectant l’intelligence artificielle dans les opérations IT, garantissant ainsi la protection de l’infrastructure digitale d’une organisation. Diffusez cet article pour sensibiliser votre entourage, obtenez notre livre blanc pour approfondir vos connaissances ou abonnez-vous à notre lettre d’information pour rester informé des dernières nouveautés en matière de cybersécurité.
Aller plus loin
Pour approfondir vos connaissances sur l’automatisation informatique, le Machine Learning et la cybersécurité, consultez les ressources suivantes :
Commencez par découvrir les résultats complets de l’enquête mondiale sur les centres de données de l’Uptime Institute, y compris les impacts des erreurs humaines et des perturbations majeures. Accédez à l’aperçu executif sur le site web de l’Uptime Institute. Ensuite, familiarisez-vous avec l’influence de l’élément humain sur la technologie et la société actuelle grâce aux articles de “The Human Factor - Technology and Society” sur The Register. Ils vous aideront à comprendre les erreurs humaines dans le secteur Tech.
Ne manquez pas le podcast “Security Ledger” - Cybersecurity and the Internet of Things, une excellente introduction aux bases de la cybersécurité et aux menaces planant sur les objets connectés. Vous pouvez écouter les épisodes ici. Pour rester informé des dernières innovations et actualités en Machine Learning et IA, suivez le blog officiel Microsoft Azure - Intelligence Artificielle & Machine Learning. Accédez au blog ici.
Enfin, participez à des conférences internationales sur les meilleures pratiques DevOps, les retours d’expérience clients et les tendances futures. Rencontrez des experts et assistez à des workshops lors du DevOps Enterprise Summit Conference. Consultez le site internet ici pour découvrir les prochaines dates et lieux. Approfondissez vos connaissances et rejoignez la discussion concernant l’automatisation informatique, le Machine Learning et la cybersécurité dans notre société moderne.