AI Cyber ​​Defense: comment repérer les cyberattaques AI

Les problèmes de sécurité et les violations de données sont un problème pérenne sur Internet. L'année dernière, une méga violation a révélé 26 milliards de dossiers et, en 2025, des fuites de données massives continuent de séduire les entreprises et les consommateurs.

Maintenant, cependant, les progrès de l'intelligence artificielle générative ont ajouté une nouvelle dimension aux problèmes de cybersécurité.

Cela peut ressembler à une arnaque que l'IA ne rend que possible, comme un faux appel de voix ou vidéo, ou il pourrait s'agir d'une tentative de phishing suralimentée. Souvent, les outils d'IA d'une entreprise eux-mêmes peuvent être une cible: l'année dernière, 77% des entreprises ont déclaré une violation de leurs systèmes d'IA.

Ici, nous allons expliquer toutes les principales façons dont l'IA et les menaces de sécurité peuvent s'emboîter les unes avec les autres, ainsi que tous les meilleurs conseils pour s'enfuir indemne.

Dans ce guide:

• Types de cyberattaques d'IA que vous devriez connaître
• Dans quelle mesure l'IA est-elle courante?
• Comment repérer les cyber-attaques AI
• Conclusion: commencez à préparer les menaces de cybersécurité en IA maintenant

Types de cyberattaques d'IA que vous devriez connaître

Les tentatives de phishing peuvent cibler n'importe qui, en particulier celles qui ont vu leurs données personnelles exposées dans les hacks précédents. Étant donné que des milliards de personnes ont été exposées, vous en êtes probablement parmi eux. En utilisant les grands modèles de langue d'IA génératifs, les acteurs de la menace peuvent désormais fonctionner beaucoup plus efficacement qu'auparavant.

Lorsque le FBI a émis un avertissement concernant les cyber-menaces de l'IA en mai 2024, il a mis les tentatives de phishing de l'IA comme priorité absolue, juste devant une autre préoccupation, « les escroqueries de clonage vocale / vidéo ». Cela a du sens: ces deux problèmes sont parmi les plus grands avec lesquels les consommateurs sont susceptibles d'être trompés.

Sur le plan commercial, l'IA peut être utilisée pour rationaliser les attaques de logiciels malveillants et de ransomwares , qui restent un gros vecteur pour les violations de sécurité. Bien que le nombre total d'attaques de ransomwares ait chuté ces dernières années, le montant total signalé perdu contre ces attaques a encore adopté 800 millions de dollars en 2024, ils continuent donc d'être une menace.

Enfin, si votre entreprise forme son propre modèle d'IA, votre opération peut être à risque d'intoxication aux données , une menace qui se rapporte à l'ensemble de données de formation lui-même.

Dans quelle mesure l'IA est-elle courante?

Mis à part les cas évidents comme Deepfakes ou des clones audio, il est difficile de déterminer si l'IA a été utilisée dans une cyberattaque. Cependant, en 2024, VIPRE Security Group a estimé que 40% de tous les e-mails de phishing ciblant les entreprises ont été générés par l'IA . Au total, selon une analyse de Deloitte, l'impact de l'IA génératif sur toutes les cyberattaques sera une croissance de 32% qui prolonge les pertes totales à 40 milliards de dollars par an d'ici 2027 .

Le marché mondial des processus de détection DeepFake qui en résulte la croissance de ce nouveau type de préoccupation de sécurité devraient augmenter de 42% entre 2024 et 2026 pour atteindre un marché mondial de 15,7 milliards de dollars .

Ce montant total n'est pas le tableau complet, cependant: les professionnels de la cybersécurité utilisent eux-mêmes l'IA pour lutter contre les menaces. Une enquête 2024 a révélé que la surveillance du trafic du réseau était le principal cas d'utilisation de l'IA en cybersécurité, avec 54% des répondants l'utilisant à cette fin. D'autres utilisations comprenaient la génération de tests de défense, la prévision des infractions futures et l'automatisation de la réponse aux incidents.

Il convient également de noter que dans certains cas, l'utilisation de l'IA est purement spéculative . De nombreuses entreprises de sécurité et agences gouvernementales ont mis en garde contre le potentiel de l'IA pour aider les programmes de ransomware à s'adapter en temps réel pour cibler la précision ou éluder la détection. Cependant, nous n'avons pas de documentation sur la fréquence de ces pratiques en réalité.

Comment repérer les cyber-attaques AI

En pratique, votre cybersécurité personnelle se résume à une liste de blanchisserie de habitudes efficaces, associées à quelques outils utiles comme un VPN de haute qualité , et une bonne dose de bonne chance. Voici où commencer.

Comment repérer les tentatives de phishing de l'IA

Les tentatives de phishing arriveront le plus souvent sous la forme d'un e-mail ou d'un message SMS qui vous demande de cliquer sur un lien ou de saisir un mot de passe. Le problème est que ce sera un faux, conçu par des outils d'IA pour inclure les styles ou logos officiels qui vous convaincront de vous séparer de vos informations personnelles.

Les e-mails de phishing IA sont plus longs que jamais et ont moins d'erreurs d'orthographe. Pour éviter un phisher, recherchez ces cadeaux:

• Demandes inhabituelles - il peut s'agir d'une demande d'argent, d'informations personnelles ou de quelque chose hors de la norme.
• Faux sentiment d'urgence - les escrocs ne veulent pas vous donner le temps de réfléchir. Recherchez des phrases comme «Votre compte sera fermé dans 24 heures.»
• Les liens qui ne correspondent pas au domaine - Les escrocs n'auront pas la bonne adresse e-mail ou nom de domaine, mais ils peuvent en avoir un qui semble très similaire

Le meilleur conseil? Ne pensez pas que vous êtes au-dessus d'être trompé. Un choquant 98% des PDG ne peuvent pas repérer tous les signes d'une attaque de phishing.

Comment repérer les clones de voix

Les escrocs pourraient se faire passer pour le petit-enfant d'une personne âgée par téléphone avec un générateur de texte à la voix, ou pourraient prétendre être un PDG du Fortune 500 de Worker's Fortune 500. En fait, ils ont déjà utilisé ces deux tactiques avant même que les outils vocaux de l'IA ne le rendent encore plus facile.

Pour attraper une arnaque de clone vocale, recherchez ce qui suit:

• Tout ce qui est inhabituel ou urgent - les escroqueries sur les clones vocaux sont des e-mails de phishing sous forme audio, donc les mêmes conseils s'appliquent
• Pauses contre nature ou discours à consonance robotique - La technologie de clonage vocale n'est pas encore parfaite
• Incohérences - Les escrocs ne sauront probablement pas tout sur la personne qu'ils prétendent être

Dans tous ces cas, l'objectif reste le même que toute arnaque traditionnelle. Les mauvais acteurs sont toujours après des données sensibles ou de l'argent gratuit (souvent sous la forme de cartes-cadeaux introuvables qui peuvent être revendues pour les espèces).

Comment repérer

Les vidéos générées par l'AI peuvent également inciter les gens à des données sensibles révélatrices. Cependant, la technologie n'est pas si bonne que vous ne pouvez pas du tout dire. Il y a une multitude d'éléments clés qu'une fausse tête parlante ne correspond pas tout à fait.

• Anatomie irréaliste - tout pourrait être éteint. Jetez un coup d'œil sur les joues, le front, les yeux, les sourcils, les verres, les poils du visage et les lèvres.
• Mouvements non naturels - Vérifiez toute réaction apparente qui ne correspond pas au contexte de la vidéo.
• Audio incohérent - les réponses lentes ou l'audio déformé peuvent être un cadeau.

En fin de compte, la plupart de ces cadeaux pourraient être le signe d'une mauvaise connexion ou d'une caméra de mauvaise qualité. N'oubliez pas de ne pas vous engager à leur donner de l'argent ou des données personnelles pendant l'appel lui-même. Dites que vous les rappelez, puis contactez-les via un autre canal en qui vous avez confiance.

Comment repérer les logiciels malveillants

Si votre ordinateur de travail a été victime de logiciels malveillants, il n'aura pas d'importance si vous avez une version équipée AI ou non AI. En effet, l'ajout d'IA aide les escrocs à «affiner les mêmes scripts de base» qui seraient utilisés sans l'IA, selon IBM. En fait, l'équipe X-Force d'IBM n'a pas encore trouvé de preuves d'acteurs de menace qui utilisent réellement l'IA pour générer de nouveaux logiciels malveillants . En conséquence, les professionnels de l'informatique adoptent la même approche qu'ils le feraient avec des logiciels malveillants non AI, des actifs de correction aux travailleurs de la formation.

En tant qu'employé, vous devrez contacter immédiatement votre équipe informatique pour voir si vous pouvez contenir les dommages. Voici les panneaux d'avertissement à rechercher:

• Manque de contrôle - Tous les redirections de navigateur, fenêtres contextuelles, nouveaux onglets ou nouvelles extensions de navigateur sont une indication de logiciels malveillants.
• Les modifications de votre page d'accueil ou de votre moteur de recherche - se méfiez de toute modification soudaine de votre système prédéfini.
• GÉLÉSAGE - Ransomware verrouillera un accès ou à tous les accès à vos fichiers.

Comment les logiciels malveillants sont-ils arrivés en premier lieu? Probablement parce que quelqu'un dans votre entreprise est tombé pour une attaque de phishing .

Comment repérer l'empoisonnement

Le terme «intoxication des données» fait référence à l'acte de compromettre un modèle d'IA en jouant avec les données sur lesquelles elle est formée. Ce n'est qu'une préoccupation si votre opération a son propre modèle d'IA, mais qu'il peut avoir un impact négatif énorme sur l'entreprise. Vous pouvez le repérer en remarquant toute entrée ou sortie inhabituelle, telle que:

• Les valeurs aberrantes dans les données - des modèles ou des anomalies inattendus dans les ensembles de données sont un tip-off de la manipulation
• Mauvais prédictions - un changement soudain de la sortie de l'IA générative peut être un autre signe
• Divergences avec des modèles du monde réel - Les modèles d'IA sont censés refléter la réalité ( hallucinations de côté )

L'empoisonnement aux données peut avoir un impact considérable sur un modèle d'IA, provoquant des résultats biaisés qui pourraient passer inaperçus pendant des années. Les attraper nécessite un peu de réflexion intive et extérieure. Jusqu'à présent, au moins, ce sont des traits que nous ne pouvons toujours pas reproduire avec l'intelligence artificielle.