Durant la crise sanitaire, les entreprises ont été contraintes d’avancer à marche forcée vers le digital. Une bouée de secours qui leur a permis de maintenir leur activité économique en dépit des confinements successifs imposés par le gouvernement, mais qui les a, dans le même temps, exposées à de réels défis en matière de cybersécurité. Comment empêcher les hackers et autres cybercriminels de s’infiltrer dans le système d’exploitation de l’entreprise, piller sa base de données, s’emparer d’informations confidentielles ou injecter un code malveillant ? Comment se protéger de ces pirates informatiques toujours plus inventifs, plus habiles et plus dangereux ? Pour l’heure, seule la Data Science semble capable de répondre à ces problématiques.
Les dangers qui menacent les données
Ransomwares, malware, hameçonnage, injection SQL… Des mots qui suffisent à donner des sueurs froides à n’importe quel chef d’entreprise. Car derrière ce jargon barbare se cachent de réelles menaces de cyberattaques pour les organisations. Des attaques qui peuvent parfois avoir un impact mondial, comme ce fut le cas en 2017 avec le logiciel malveillant WannaCry qui infecta près de 100 000 systèmes d’exploitation répartis sur 150 pays, engendrant ainsi de lourdes pertes économiques.
Quelle que soit la motivation des cyberattaquants (demande de rançon, espionnage industriel, pillage, harcèlement…), ce sont les données qu’ils convoitent. Une fois infiltré dans le système informatique cible, le hacker peut dérober des informations confidentielles et dossiers personnels en exploitant entre autres, les plateformes de partage, les boîtes mails, le réseau intranet ou autres, de l’entreprise.
La science des données au service de la cybersécurité
Face aux réelles menaces que la cybercriminalité représente pour les entreprises, la protection des données fait désormais partie de leurs priorités absolues. Une mission quasi-impossible à l’échelle humaine compte-tenu du flux colossal de données collectées par les entreprises – de l’ordre de 60 téraoctets par an – données qui, pour la plupart, ne sont pas structurées.
Aussi, pour contrecarrer les plans diaboliques de hackers malveillants, il faut se tourner vers une technologie relativement récente s’appuyant sur l’analyse des données. De fait, la Data Science permet d’anticiper, de repérer et de diminuer les risques de piratage informatique et d’éviter ainsi de manière proactive les cyberattaques. Cette approche prédictive décuple l’efficacité des dispositifs de sécurité protégeant les données sensibles et renforce l’immunité du système d’exploitation.
Data Science et IA : le combo gagnant de la cybersécurité
Entre 2020 et 2021, les cyberattaques en entreprises ont augmenté de 13% et les prévisions pour 2022 ne sont pas rassurantes. De fait, à mesure que le monde digital se développe, le “terrain de jeu” des cybercriminels prend davantage d’ampleur. Mais combinée à l’IA, la science des données s’avère très efficace en matière de cybersécurité.
● Détection et anticipation des attaques : Grâce à la Data Science et au machine learning, les organisations sont à même de repérer les failles de sécurité de leur système et de prévoir les attaques avant qu’elles ne se produisent.
● Protection des données : La science des données permet aux entreprises de renforcer leur résistance aux intrusions malveillantes en développant des systèmes inviolables basés sur l’intelligence artificielle.
● Prédiction du comportement des cyber attaquants : En exploitant certains outils de Data Science et de machine learning, il est possible de prévoir les comportements futurs des cyberattaquants et de parer en amont à leurs agressions.
● Mieux cerner les risques de sécurité : L’analyse des données permet aux organisations de mieux appréhender leur paysage de sécurité et de mieux comprendre les menaces auxquelles elles sont exposées. Mieux informées, elles sont également plus à même de mettre en place des mesures préventives efficientes.
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