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En quoi consiste l’explicabilité des IA en cybersécurité ?
L’intelligence artificielle (IA) a révolutionné de nombreux domaines dont celui de la cybersécurité. Cependant, cette technologie prometteuse soulève des questions en termes d’explicabilité et de transparence.
L’apprentissage automatique (ML), une branche de l’IA, a connu des avancées remarquables depuis ces dernières années. Aujourd’hui, grâce à d’énormes bases de données, des modèles de plus en plus élaborés peuvent classifier des attaques complexes et variées sans qu’il soit nécessaire de les définir explicitement. Cependant, cette évolution s’accompagne d’une opacité croissante. Bien que des méthodes de ML avancées, telles que les réseaux neuronaux profonds, démontrent une excellente efficacité en laboratoire, leur utilisation comme « boîtes noires » peut causer des erreurs inattendues et difficiles à comprendre en conditions réelles.
Explorons dans cet article en quoi consiste l’explicabilité des IA dans le monde de la cybersécurité et pourquoi c’est devenu une nécessité.
Le concept de l’explicabilité des IA
L’explicabilité se définit comme la capacité d’un système à rendre son processus de raisonnement et ses résultats intelligibles pour les humains. Dans le contexte actuel, des modèles sophistiqués opèrent souvent comme des « boîtes noires », masquant les détails de leur fonctionnement. Ce manque de transparence soulève des enjeux. En effet, sans une compréhension claire du processus décisionnel, il devient difficile d’identifier, et encore moins de corriger, d’éventuelles erreurs. De plus, il est compliqué pour l’être humain de faire confiance à une IA qui délivre des résultats sans justification apparente.
L’importance de l’explicabilité
Dans des domaines où la prise de décision est critique, il est primordial de comprendre comment l’IA opère pour lui accorder notre confiance. L’absence d’explicabilité et de transparence est aujourd’hui un frein à l’intégration de l’IA dans ces secteurs sensibles. Prenons l’exemple d’un analyste de sécurité ; il a besoin de savoir pourquoi un comportement a été classé comme suspect et d’obtenir des rapports d’attaque approfondis avant d’engager une action aussi importante que de bloquer le trafic en provenance d’adresses IP spécifiques.
Mais l’explicabilité ne profite pas uniquement aux utilisateurs finaux. Pour les ingénieurs et concepteurs de systèmes d’IA, elle simplifie la détection de potentielles erreurs du modèle de ML et évite les ajustements « à l’aveugle ». L’explicabilité est donc centrale dans la conception de systèmes fiables et dignes de confiance.
Comment rendre les IA explicables
- Des modèles de ML comme les arbres de décision sont naturellement explicables. Bien qu’en général moins efficaces que des techniques de ML plus sophistiquées comme les réseaux neuronaux profonds, ils offrent une totale transparence.
- Certaines techniques “post hoc”, telles que SHAP et LIME, ont été développées pour analyser et interpréter des modèles « boîte noire ». En modifiant les entrées et en observant les variations correspondantes dans les sorties, ces techniques permettent d’analyser et de déduire le fonctionnement de nombreux modèles existants.
- L’approche “explainability-by-design » va au-delà des techniques post hoc en intégrant l’explicabilité dès la conception de systèmes d’IA. Plutôt que de chercher à expliquer les modèles a posteriori, l' »explainability-by-design » s’assure que chaque étape du système est transparente et compréhensible. Cela peut impliquer l’utilisation de méthodes hybrides et permet la conception d’explications appropriées.
Comment Custocy applique cela ?
Custocy explore activement les techniques d’explicabilité les plus sophistiquées. Dans sa version actuelle, le NDR de Custocy intègre un rapport généré avec SHAP, qui permet d’identifier les éléments que nos modèles d’IA ont pris en compte. Ceci permet aux analystes de gagner du temps et de les aider à évaluer la pertinence des détections de nos modèles.
Custocy investigue également une approche d’explicabilité avant-gardistes en sécurité réseau : l’”explainability-by-design ».
Cela signifie que la transparence et l’explicabilité sont au cœur de la conception de notre solution développée dans notre laboratoire de recherche. Cette démarche permet de sélectionner les techniques les plus adaptées à chaque objectif, d’identifier et de corriger les erreurs, et également de générer de la donnée pour challenger les modèles. L’approche “explainability-by-design » vise aussi à fournir des explications pertinentes dédiées aux analystes de sécurité. Nos systèmes “explainable-by-design » produisent des explications à plusieurs niveau : des représentations visuelles pour une prise de conscience rapide de l’état du réseau et des rapports d’attaques détaillés pour une compréhension plus approfondie.
En conclusion
L’explicabilité en IA n’est pas un luxe, mais une nécessité, surtout dans des domaines sensibles comme la cybersécurité. Elle permet non seulement de gagner la confiance des utilisateurs mais aussi d’améliorer continuellement les systèmes de détection. C’est donc un point essentiel à prendre en compte dans le choix d’une solution de sécurité.
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