Les systèmes de technologie opérationnelle (TO) sont la colonne vertébrale des environnements industriels tels que les usines de fabrication, les raffineries de pétrole, les réseaux électriques, les systèmes de transport, etc. Ces systèmes assurent le fonctionnement sans faille des infrastructures critiques, mais leur importance en fait des cibles attrayantes pour les cyberadversaires. Alors que les mesures traditionnelles de cybersécurité ont jeté les bases de la sécurité TO, la complexité et la sophistication du paysage actuel des menaces exigent une approche plus avancée. Dans ce blogue, nous explorons comment l’IA et l’AM transforment les pratiques de sécurité TO, leurs avantages, défis et le rôle central des solutions conjointes telles que le partenariat HCLTech-Armis dans l’avancement de la sécurité dans le secteur TO.

Le paysage des menaces TO en évolution

Historiquement, les systèmes TO étaient isolés des réseaux TI, réduisant ainsi leur exposition aux cybermenaces. Cependant, l’Industrie 4.0, stimulée par la connectivité de l’Internet industriel des objets (IIoT), l’intégration infonuagique et la numérisation, a propulsé les systèmes TO dans des écosystèmes cyberphysiques. Cette convergence introduit des vulnérabilités, des systèmes anciens obsolètes, un manque de normalisation et une surveillance inadéquate. Qu’il s’agisse de rançongiciels visant les infrastructures critiques ou d’acteurs étatiques exploitant des vulnérabilités zéro jour, l’ampleur des cybermenaces n’a jamais été aussi grande. Les attaques TO menacent non seulement les opérations d’une organisation, mais peuvent aussi mener à des conséquences catastrophiques comme des arrêts de production, des catastrophes environnementales et potentiellement la perte de vies humaines. Les mécanismes de sécurité traditionnels centrés sur la protection du périmètre ne suffisent plus à déjouer ces menaces. La clé réside dans l’adoption de systèmes dynamiques, intelligents et prédictifs intégrant l’IA et l’AM.

Comment l’IA et l’AM améliorent la détection et l’intelligence des menaces TO

Comportement de référence et détection d’anomalies : Les algorithmes d’IA et d’AM excellent dans la compréhension de la référence « normale » du comportement réseau et des appareils au sein des systèmes TO. Contrairement aux méthodes traditionnelles basées sur les signatures, qui s’appuient sur des bases de données d’attaques connues, les modèles d’AM peuvent apprendre de manière autonome ce qui constitue un comportement typique au fil du temps.

Prédiction des menaces en temps réel : L’écosystème TO moderne fonctionne à grande vitesse, laissant peu de place à des réponses réactives. L’IA et l’AM permettent une intelligence prédictive des menaces grâce à la reconnaissance de motifs. Ces algorithmes peuvent traiter d’énormes volumes de données pour prédire les incidents cybernétiques potentiels avant qu’ils ne se transforment en attaques à grande échelle. Les modèles d’apprentissage automatique peuvent être entraînés sur des attaques historiques, leur permettant de repérer des indices de mouvements latéraux sur le réseau, des activités de reconnaissance ou des schémas de connexion anormaux, donnant aux organisations la possibilité d’agir de manière proactive plutôt que réactive.

Chasse automatisée aux menaces : Les processus manuels de chasse aux menaces prennent beaucoup de temps et sont sujets à l’erreur humaine, surtout dans les réseaux TO complexes. L’automatisation alimentée par l’IA rationalise ce processus, permettant aux équipes de sécurité de se concentrer sur les tâches à forte valeur ajoutée tandis que les algorithmes gèrent l’agrégation, la corrélation et l’analyse des données. Par exemple, le traitement automatique du langage naturel (TALN) peut analyser des rapports de renseignements sur les menaces et des indicateurs de compromission (IOC) provenant du monde entier, identifier les menaces émergentes pertinentes pour un environnement et préparer des réponses automatisées adaptées au réseau TO.

Adaptabilité aux nouvelles menaces : Les environnements TO évoluent constamment, de nouvelles machines, capteurs et systèmes de contrôle rejoignant le réseau. Les systèmes d’IA peuvent s’adapter dynamiquement à ces changements, assurant une détection solide des menaces, peu importe la diversité ou la répartition de l’écosystème.

Amélioration de l’intervention en cas d’incident : L’IA et l’AM détectent les menaces et permettent une atténuation rapide. Les organisations peuvent développer des systèmes d’intervention robustes qui réduisent les dommages en temps réel en intégrant les connaissances tirées de l’apprentissage automatique à des flux de travaux automatisés.

Avantages de l’IA/l’AM pour la sécurité TO

Précision accrue : Les modèles d’IA peuvent analyser des tendances et des anomalies avec une plus grande précision, réduisant les faux positifs et améliorant l’identification des menaces réelles.

Évolutivité : Les outils propulsés par l’IA surveillent et protègent efficacement des environnements étendus et distribués, assurant la sécurité même des plus vastes écosystèmes TO.

Vitesse : Les algorithmes d’apprentissage automatique traitent les données en temps réel, permettant une détection des menaces plus rapide et efficace.

Personnalisation : L’IA s’adapte aux protocoles, actifs et environnements TO uniques, garantissant des solutions de sécurité sur mesure qu’excluent les méthodes traditionnelles.

Défis liés à l’exploitation de l’IA et de l’AM pour la sécurité TO

Bien que l’IA et l’AM offrent d’immenses avantages, leur application pour la sécurité TO n’est pas sans défis :

Qualité des données : La construction de modèles d’AM robustes nécessite des données d’entraînement de haute qualité, ce qui peut s’avérer difficile à obtenir dans les environnements TO existants.

Complexités d’intégration : L’intégration d’outils de sécurité IA dans les systèmes TO existants exige une planification et des investissements considérables.

Pénurie de compétences : La gestion de solutions TO propulsées par l’IA/l’AM peut requérir des compétences que les équipes traditionnelles de sécurité TI et TO n’ont pas.

IA adverse : Les attaquants utilisent eux-mêmes de plus en plus l’IA, créant des situations où les systèmes défensifs doivent contrer des techniques offensives fondées sur l’IA.

Avantage HCLTech et Armis

Reconnaissant le besoin de solutions avancées dans le secteur TO, HCLTech et Armis ont établi un partenariat afin d’offrir une approche inégalée de la détection des menaces et de l’intelligence pour les systèmes TO, combinant la technologie, l’automatisation et l’expertise afin de sécuriser les infrastructures critiques. Notre solution conjointe s’appuie sur des algorithmes avancés d’IA/AM pour détecter les anomalies et prédire les menaces dans l’ensemble du paysage TO, assurant une défense contre les menaces zéro jour et émergentes grâce à la modélisation comportementale.

HCLTech et Armis offrent une visibilité approfondie et en temps réel sur tous les appareils TO, y compris les appareils non gérés, anciens et IIoT, identifiant chaque type d’appareil, son comportement et son profil de risque en quelques secondes. L’expertise sectorielle de HCLTech assure une intégration transparente de la plateforme avancée d’Armis dans des environnements TO complexes, tandis que des scénarios d’intervention personnalisés se concentrent sur la réduction des perturbations opérationnelles. Grâce à l’accès aux renseignements mondiaux sur les menaces, nous redéfinissons la sécurité TO, soutenant les organisations dans leur cheminement vers des opérations sûres et ininterrompues dans des environnements industriels de plus en plus interconnectés.