Les entreprises du monde entier renforcent leurs systèmes de sécurité contre les pirates
Une guerre non déclarée
Il va sans dire que l’essor de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique a été l’un des développements technologiques les plus importants du 21e siècle. Ces technologies ont transformé notre façon de vivre et de travailler aujourd’hui. Ils ont le potentiel intrinsèque d’apporter des avantages significatifs à la société dans son ensemble. Cependant, on craint également de plus en plus que les machines engloutissent les emplois humains à un rythme alarmant.
L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique ont occupé le devant de la scène, et des milliers d’humains ont cédé leur emploi permanent à des systèmes artificiels autodidactes. Ces systèmes sont désormais capables d’effectuer des tâches qui étaient autrefois considérées comme le domaine exclusif des humains, telles que l’analyse de données, le service client et même l’écriture.
Cela ressemble à un travail pour…
Les tâches les plus susceptibles d’être remplacées par des machines sont celles qui sont répétitives ou qui impliquent un degré élevé de routine. Cela comprend des postes dans la fabrication, le transport et la vente au détail. Cependant, même les emplois dans le secteur des services, tels que la finance et la santé, sont désormais affectés par l’essor de l’IA et de l’apprentissage automatique.
Les mauvaises nouvelles
L’impact de cette perte d’emploi ne se limite pas à ceux qui perdent leur emploi, mais s’étend également aux communautés et aux économies dans lesquelles ils vivent. Le chômage et le sous-emploi peuvent conduire à l’instabilité sociale et économique et, en fin de compte, entraîner une baisse du niveau de vie de nombreuses personnes.
La bonne nouvelle
La bonne nouvelle est que l’essor de l’IA et de l’apprentissage automatique offre également aux humains la possibilité de s’adapter et d’acquérir de nouvelles compétences. Alors que les machines prennent en charge les tâches répétitives et routinières, les humains peuvent se concentrer sur des tâches plus créatives et complexes, telles que la résolution de problèmes et la prise de décision. Cela nécessitera un changement dans notre façon de penser au travail et à l’éducation, et de nous concentrer sur le développement de compétences complémentaires à celles des machines.
Menaces sans précédent
L’essor de l’IA a exposé le monde à des menaces sans précédent, qui n’étaient pas connues de l’esprit humain auparavant. Un tel exemple est le vol d’identité par des pirates, des escrocs et des fraudeurs. Cependant, il a également produit de nouvelles façons de lutter efficacement contre ce type de crime.
Vol d’identité : une préoccupation croissante à l’échelle mondiale
L’usurpation d’identité est une préoccupation croissante pour les particuliers comme pour les entreprises. Avec la quantité croissante de données personnelles partagées en ligne, il devient plus facile pour les pirates de voler des informations sensibles. En réponse à cette menace croissante, de nombreuses entreprises se tournent vers l’intelligence artificielle (IA) comme moyen de protéger les données des clients et de prévenir le vol d’identité.
Voici quelques-unes des façons dont l’IA aide les entreprises et les gouvernements d’aujourd’hui à lutter efficacement contre les crimes liés au vol d’identité.
1. Surveillance en temps réel
La surveillance en temps réel est une fonctionnalité des systèmes alimentés par l’IA qui leur permet de surveiller en permanence les activités suspectes et de les signaler pour une enquête plus approfondie. Cela signifie que le système est constamment à l’affût de tout comportement inhabituel ou potentiellement frauduleux et alerte les parties appropriées lorsqu’il détecte quelque chose de suspect.
Les transactions financières en ligne sont un excellent exemple où les systèmes alimentés par l’IA peuvent surveiller les modèles d’activité suspects tels que les tentatives de connexion multiples à partir de différents emplacements ou les transferts monétaires importants. Si le système détecte l’un de ces modèles, il peut marquer la transaction pour une enquête plus approfondie et empêcher potentiellement le vol d’identité.
La surveillance en temps réel permet également aux entreprises de réagir rapidement aux menaces potentielles, car le système les alerte en temps quasi réel, leur permettant de prendre des mesures avant que le vol d’identité ne se produise. Cela peut réduire considérablement la probabilité de vol d’identité et les pertes financières associées.
2. Reconnaissance avancée des formes
La reconnaissance avancée des modèles est une fonctionnalité des systèmes alimentés par l’IA qui implique l’utilisation d’algorithmes d’apprentissage automatique pour détecter les modèles d’activité frauduleuse en analysant de grandes quantités de données.
Pour ce faire, l’algorithme apprend à reconnaître les schémas indiquant un vol d’identité, tels que plusieurs tentatives de connexion à partir de différents emplacements, des transferts monétaires importants ou des volumes d’achat inhabituellement élevés à partir d’un seul compte.
Une fois l’algorithme formé, il peut ensuite être appliqué à de grandes quantités de données pour identifier tout modèle d’activité suspect. Cela permet aux entreprises d’identifier et de répondre de manière proactive aux menaces potentielles, empêchant ainsi le vol d’identité avant qu’il ne se produise.
Par exemple, une entreprise spécialisée dans les transactions financières en ligne peut utiliser la reconnaissance avancée des modèles pour détecter les modèles d’activités frauduleuses telles que les tentatives de connexion multiples à partir d’adresses IP différentes ou les transferts monétaires importants. Si l’algorithme détecte l’un de ces modèles, il peut signaler la transaction pour une enquête plus approfondie et potentiellement empêcher l’usurpation d’identité.
La reconnaissance avancée des modèles est également capable de détecter les modèles nouveaux et émergents d’activités frauduleuses, car elle peut continuellement apprendre et s’adapter aux nouvelles données. Cela permet aux entreprises de garder une longueur d’avance sur les fraudeurs et garantit qu’elles sont toujours protégées contre les dernières menaces.
La reconnaissance avancée des formes est une caractéristique clé des systèmes alimentés par l’IA qui identifie et répond de manière proactive aux menaces potentielles, empêchant ainsi le vol d’identité avant qu’il ne se produise. Cet outil puissant peut réduire considérablement la probabilité de vol d’identité et les pertes financières associées.
3. Traitement du langage naturel
Le traitement du langage naturel (TAL) est une branche de l’intelligence artificielle (IA) qui se concentre sur l’interaction entre les ordinateurs et les langages humains. C’est un processus de compréhension et d’analyse du langage humain, y compris la parole et le texte. Dans le cadre d’une usurpation d’identité, le NLP peut être utilisé pour détecter les tentatives de phishing en analysant le texte des e-mails et des messages.
L’hameçonnage est une tactique couramment utilisée par les voleurs d’identité pour obtenir des informations sensibles, telles que des identifiants de connexion, des numéros de carte de crédit et des informations personnelles. Ils le font généralement en envoyant un e-mail ou un message qui semble provenir d’une source légitime, telle qu’une banque ou une entreprise, et en demandant des informations personnelles.
Le NLP peut aider à détecter et à prévenir les attaques de phishing en analysant le texte de ces e-mails et messages. Le système peut être formé pour reconnaître les modèles de langage couramment utilisés dans les tentatives d’hameçonnage, tels que le langage urgent, les fautes d’orthographe et de grammaire et les demandes d’informations personnelles. Un système formé peut analyser les e-mails et les messages entrants en temps réel et signaler ceux qui contiennent des modèles de langage indiquant une tentative de phishing.
Par exemple, une banque peut utiliser le NLP pour analyser le texte des e-mails entrants afin de détecter ceux qui semblent être des tentatives de phishing. Si le système détecte un e-mail contenant un langage couramment utilisé dans les tentatives de phishing, comme une demande d’informations personnelles, il peut signaler l’e-mail comme suspect et alerter l’équipe de sécurité de la banque pour enquêter.
La PNL est également capable de détecter les modèles de langage nouveaux et émergents utilisés dans les tentatives de phishing, car elle peut continuellement apprendre et s’adapter aux nouvelles données. Cela permet aux entreprises de garder une longueur d’avance sur les fraudeurs et garantit qu’elles sont toujours protégées contre les dernières menaces potentielles émergentes.
4. Reconnaissance faciale
La technologie de reconnaissance faciale utilise des algorithmes avancés pour analyser et comparer les caractéristiques faciales telles que la distance entre les yeux, le nez et la bouche et la forme de la mâchoire.
Il peut être utilisé de diverses manières pour empêcher le vol d’identité, par exemple lors des processus de connexion ou d’authentification, pour vérifier l’identité des personnes avant qu’elles n’aient accès à des informations sensibles. De même, la reconnaissance faciale peut également être utilisée pour détecter et prévenir l’usurpation d’identité en identifiant et en signalant les tentatives d’utilisation de l’identité de quelqu’un d’autre.
Il peut également être utilisé dans des scénarios réels comme le contrôle des frontières et la gestion des documents d’identité, pour s’assurer que la personne qui prétend être la personne sur les documents d’identité est bien la personne prétendue être.
5. Biométrie comportementale
La biométrie comportementale analyse le comportement unique d’un individu et crée un profil basé sur ce comportement. Cela peut inclure des éléments tels que la vitesse de frappe, le mouvement de la souris et les modèles de navigation.
En créant un profil unique du comportement d’un individu, les entreprises peuvent utiliser ces informations pour détecter des activités suspectes, telles que des tentatives d’utilisation de l’identité de quelqu’un d’autre pour accéder à des informations sensibles.
La biométrie comportementale peut être utilisée de diverses manières pour prévenir le vol d’identité, par exemple, en surveillant les changements de comportement qui peuvent indiquer que quelqu’un essaie d’usurper l’identité d’un autre utilisateur ou en surveillant les anomalies qui peuvent indiquer qu’un pirate tente d’obtenir un accès non autorisé à un système.
6. Détection d’anomalies
La détection d’anomalies identifie des modèles inhabituels ou anormaux dans les données. Ces schémas, ou anomalies, peuvent indiquer que quelque chose ne va pas, comme une tentative d’usurpation d’identité. Par exemple, si un système détecte un pic inhabituel de tentatives de connexion à partir d’une adresse IP particulière, cela peut indiquer qu’un voleur d’identité tente d’accéder à un compte.
En identifiant et en signalant ces anomalies, les entreprises peuvent réagir rapidement aux menaces potentielles et empêcher le vol d’identité avant qu’il ne devienne trop chaud pour être géré.
7. Sécurité multi-facteurs
La sécurité multifactorielle est une méthode de sécurité qui nécessite plusieurs formes d’identification pour vérifier l’identité d’un individu. Cela peut inclure une combinaison d’un mot de passe, d’un jeton de sécurité, d’une empreinte digitale ou d’une reconnaissance faciale.
L’utilisation de plusieurs formes d’identification rend plus difficile pour un pirate informatique ou un voleur d’identité d’accéder à des informations sensibles.
L’IA peut être utilisée pour analyser les différentes formes d’identification et s’assurer qu’elles correspondent au bon profil avant d’accorder l’accès au système. Cela peut fournir une couche de sécurité supplémentaire pour empêcher le vol d’identité et protéger les informations sensibles.
Le tableau plus large
L’essor de l’IA et de l’apprentissage automatique est une arme à double tranchant. D’une part, elle a le potentiel d’apporter des avantages significatifs à la société, mais d’autre part, elle constitue également une menace importante pour les emplois et les moyens de subsistance des êtres humains. Il est donc crucial que nous abordions ce développement avec prudence et que nous travaillions à trouver un équilibre entre les avantages et les risques.
L’IA n’est pas une solution autonome, mais elle peut être utilisée conjointement avec d’autres mesures de sécurité telles que l’authentification multifacteur, le chiffrement et les pare-feu pour fournir une approche plus complète de la prévention du vol d’identité.
Ce contenu est exact et fidèle au meilleur de la connaissance de l’auteur et ne vise pas à remplacer les conseils formels et individualisés d’un professionnel qualifié.
© 2023 Jawad Hussain
