L’utilisation de l’intelligence artificielle devient indispensable pour les entreprises afin de gagner en visibilité et en croissance.
Les professionnels de la sécurité, les gestionnaires d’identité et les équipes d’exploitation informatique sont soumis à une pression croissante pour prendre des décisions rapides sur la base d’un flux ininterrompu d’alertes, de rapports et d’initiatives visant à la fois à activer et à protéger l’entreprise. Selon un récent rapport sur la sécurité du cloud, 59 % des professionnels de l’informatique interrogés déclarent recevoir plus de 500 alertes de sécurité du cloud public par jour et 38 % en reçoivent plus de 1 000 par jour. De plus, près de la moitié déclarent que plus de 40 % de leurs alertes sont des faux positifs.
Les organisations se tournent alors de plus en plus vers l’intelligence artificielle (IA) et le Machine Learning pour relever ces défis. Cela ne vise pas à remplacer une expertise précieuse et rare, mais plutôt à l’augmenter en utilisant des algorithmes comme un tremplin pour soutenir les analystes de sécurité surchargés, les professionnels de la gestion des identités et les intervenants.
Gagnez en visibilité et gagnez en efficacité grâce à l’IA
Lorsqu’il s’agit de gérer les identités, les entreprises veulent en fin de compte faire deux choses : réduire les risques grâce à une meilleure visibilité et accroître l’efficacité grâce à l’automatisation. Avec l’IA et le Machine Learning, les organisations peuvent obtenir une nouvelle visibilité et un meilleur aperçu des risques spécifiques associés à l’accès des utilisateurs. La puissante combinaison IA et Machine Learning aura un impact significatif sur la façon dont les organisations gèrent, contrôlent et sécurisent toutes les identités (humaines et non humaines).
Cas d’utilisation pour l’IA et le Machine Learning
Les clients utilisent le Machine Learning pour améliorer leur posture de gestion des risques liés à l’identité. Grâce à des exemples tels que l’analyse des groupes de pairs et les processus basés sur le Machine Learning, les organisations peuvent commencer à gagner en visibilité sur les anomalies basées sur l’identité, que ce soit du point de vue des autorisations ou en termes d’activité des utilisateurs « hors politique ».
Inversement, en utilisant le Machine Learning, les entreprises peuvent acquérir une plus grande visibilité sur la façon dont les employés accèdent aux ressources, puis les cartographier régulièrement sur des fonctions professionnelles « basées sur des politiques » et sur l’alignement organisationnel. Si les analystes de la sécurité découvrent une activité inhabituelle, cette activité et l’utilisateur peuvent être immédiatement signalés et « sandboxés » pour isoler tout comportement malveillant potentiel qui pourrait constituer un incident ou une violation.
Cette visibilité et cette analyse aident à déterminer quel processus peut être automatisé en toute sécurité. Par exemple, un professionnel nouvellement embauché dans le service de comptabilité se verra accorder l’accès à un ensemble particulier d’applications et de ressources. Des politiques peuvent être créées pour accorder rapidement et efficacement l’accès à toute personne remplissant une fonction similaire telle que définie par les RH et activée par l’informatique. Il s’agit d’un cas d’utilisation très courant pour l’automatisation et d’un exemple concret de la façon dont l’identité basée sur l’IA peut aider à l’analyse prédictive dans toute l’organisation pour réduire les risques et mieux utiliser les ressources de sécurité rares.
Identité basée sur l’IA
L’identité pilotée par l’ IA offre aux clients la visibilité et les informations dont ils ont besoin pour comprendre et agir sur les risques spécifiques associés à l’identité et à l’accès des utilisateurs. Armés de cette capacité, les équipes de sécurité, d’exploitation et informatiques peuvent travailler ensemble pour créer et mettre à l’échelle des contrôles de gouvernance à l’échelle de l’entreprise qui permettront une plus grande visibilité et une action plus rapide. Ce qui réduit ainsi le risque global. De plus, l’IA et le Machine Learning peuvent permettre l’automatisation réussie de fonctions critiques, mais à « faible risque ». Résultat ? Moins de « temps consacré à la tâche » pour les ressources techniques et une productivité optimisée pour l’ensemble de l’organisation.
Grâce à l’IA et le Machine Learning proposés par la solution IGA de l’éditeur, les entreprises peuvent s’adapter automatiquement aux environnements changeants et garder une longueur d’avance sur les problèmes de sécurité. L’intelligence artificielle permet de sécuriser les entreprises et favorise aussi une production optimisée et une meilleure visibilité.