Morné Vermeulen et Wesley van Rayne à Redvine Networks
La transformation numérique rapide des entreprises, l'adoption de technologies basées sur le cloud et la complexité croissante des cybermenaces ont contraint les organisations à réévaluer leurs stratégies de sécurité réseau. Alors que les entreprises s'efforcent de maintenir des réseaux robustes et sécurisés, l'importance de l'intelligence artificielle (IA) dans l'amélioration de l'empreinte de la sécurité des réseaux devient plus évidente.
Ces derniers mois, l'IA est devenue un sujet brûlant en Afrique du Sud et sur l'ensemble du continent. On ne peut nier l'attrait de cette technologie et la tentation qu'elle représente pour les chefs d'entreprise et les responsables de la technologie de l'intégrer dans leur organisation. Néanmoins, le véritable pouvoir de l'IA réside dans les algorithmes d'apprentissage machine (ML) opérant en coulisses, qui peuvent être exploités pour bénéficier à l'environnement de l'infrastructure de manière plus significative.
Par exemple, la ML peut analyser des données historiques et en temps réel pour identifier des modèles, optimiser les performances du réseau et détecter des anomalies. C'est dans la détection des anomalies qu'une valeur significative peut être découverte. Il s'agit essentiellement de capitaliser sur les outils pilotés par l'IA pour repérer les comportements inhabituels dans le trafic réseau, facilitant ainsi la détection précoce des menaces potentielles pour la sécurité et des problèmes de performance.
De nombreux fournisseurs proposent des solutions réseau qui intègrent la détection d'anomalies dans leurs plateformes d'IA. Certains vont même plus loin en effectuant un suivi comportemental des utilisateurs, signalant les problèmes potentiels de sécurité et d'exploitation avant qu'ils n'affectent négativement l'infrastructure de l'organisation.
Cette approche axée sur les logiciels pour renforcer le réseau a conduit à la popularité croissante de l'orchestration et de la gestion des réseaux étendus définis par logiciel (SD-WAN) au cours des dernières années. La possibilité d'extraire de plus grandes fonctionnalités du matériel existant à l'aide de logiciels en évolution rapide, alimentés par l'IA et la ML, a libéré un potentiel illimité.
En outre, cela a mis en évidence l'importance de l'IA dans les solutions Secure Access Service Edge (SASE) et SD-WAN. Sa capacité à prévenir de manière proactive les temps d'arrêt du réseau et les failles de sécurité est devenue indispensable pour les organisations connectées d'aujourd'hui.
SASE it up
SASE est un cadre de cybersécurité émergent qui combine des fonctions de sécurité réseau, telles que le pare-feu en tant que service, la passerelle Web sécurisée et l'accès au réseau de confiance zéro, avec des capacités de réseau étendu (WAN). Il vise à fournir une solution unique et unifiée pour sécuriser et optimiser le trafic réseau entre les différentes succursales et les utilisateurs distants.
L'IA joue un rôle crucial dans l'amélioration des fonctions de sécurité du réseau de SASE. En utilisant des algorithmes d'apprentissage automatique, SASE peut analyser des quantités massives de données pour identifier des modèles et des corrélations, ce qui peut aider à détecter des menaces potentielles en temps réel. SASE alimenté par l'IA peut également s'adapter aux nouvelles menaces, ce qui permet aux organisations de garder une longueur d'avance sur les acteurs malveillants.
Acheminer le trafic de manière intelligente
SD-WAN simplifie la gestion et l'exploitation des réseaux étendus en découplant le plan de contrôle du plan de données. Il offre une approche plus souple, plus rentable et plus évolutive de la mise en réseau par rapport aux architectures WAN traditionnelles.
L'intégration de l'IA dans les solutions SD-WAN permet un routage intelligent du trafic, garantissant des performances optimales et une latence réduite. En outre, les solutions SD-WAN pilotées par l'IA peuvent identifier un comportement inhabituel du réseau, qui peut indiquer une faille de sécurité ou un risque d'indisponibilité du réseau. En surveillant en permanence le trafic réseau et en identifiant les menaces de manière proactive, les solutions SD-WAN pilotées par l'IA contribuent à maintenir la sécurité et la stabilité du réseau.
Adopter une attitude proactive
La capacité de l'IA à traiter de grandes quantités de données et à en tirer des enseignements permet aux organisations d'identifier des schémas et de prédire d'éventuelles violations de la sécurité ou des temps d'arrêt du réseau. L'analyse prédictive basée sur l'IA peut être utilisée pour reconnaître les irrégularités dans le trafic réseau et détecter les anomalies, qui peuvent indiquer une cyberattaque ou une défaillance du système.
En outre, les outils pilotés par l'IA peuvent fournir des réponses automatisées pour atténuer les risques, par exemple en isolant les appareils affectés ou en bloquant le trafic suspect, réduisant ainsi l'impact des failles de sécurité ou des temps d'arrêt sur les opérations de l'organisation.
Alors que les entreprises continuent d'adopter la transformation numérique et de s'appuyer sur des services basés sur le cloud, le maintien d'un réseau sécurisé et stable devient impératif. En intégrant l'IA dans des solutions de sécurité réseau telles que SASE et SD-WAN, les organisations peuvent obtenir des empreintes de sécurité améliorées et prévenir de manière proactive les temps d'arrêt du réseau ou les failles de sécurité. La capacité de l'IA à s'adapter aux nouvelles menaces et à prédire les problèmes potentiels permet aux entreprises de maintenir le plus haut niveau de sécurité du réseau, protégeant ainsi leurs données et leurs opérations.