Les crypto-monnaies ont connu une immense popularité au cours des dernières années. Pour protéger les données de près de 80 millions de détenteurs de portefeuille électroniques, chaque société spécialisée dans les crypto devises se doit d’être munie d’un système de sécurité fiable. Au fur et à mesure que le paysage numérique évolue, les méthodes de sécurité changent, elles aussi, afin de s’adapter aux nouvelles menaces de la cybercriminalité. Déjà implanté dans le paysage numérique avec l’outil ChatGPT, l’IA propose déjà des solutions de sécurité aux professionnels des jeux d’argent en ligne et bientôt aux casinos Bitcoin. Grâce à sa capacité à analyser et stocker un très grand nombre de données, l’intelligence artificielle pourrait devenir prochainement la nouvelle norme en termes de cybersécurité.
Comment définir un “asset” numérique ?
Un asset (actif en anglais) définit littéralement un ensemble des supports nécessaires au bon fonctionnement d’une entreprise (images, fichiers audios, vidéos, métadonnées…). Pour gérer ce flux d’informations, le Digital Asset Management (DAM) ou gestion des données numériques en français, permet de centraliser et exploiter toutes les informations d’une société.
Le but de ce hub numérique est de stocker, analyser et partager les ressources numériques d’une entreprise. Les employés des différents services d’une société peuvent accéder et échanger un grand nombre d’informations, et ce, de manière sécurisée. Mais à chaque progrès des technologies numériques, la cybercriminalité évolue et se propage avec de nouveaux moyens
Comment l’IA va-t-elle révolutionner la cybersécurité ?
L’Intelligence Artificielle possède de nombreux atouts qui peuvent aider à augmenter la sécurité des actifs digitaux et notamment dans le marché des crypto-monnaies.
Balisage de données
Le balisage des métadonnées par l’intelligence artificielle a déjà été utilisé au sein de grandes entreprises spécialisées dans la cryptomonnaie. Des algorithmes analysent et balisent automatiquement les ressources numériques stockées dans un DAM. Ensuite, ils analysent le contenu des assets en utilisant diverses techniques d’identification et d’extraction d’informations. L’assistance de l’IA peut améliorer l’efficacité du balisage de données plus rapidement que le balisage manuel.
Détection des menaces en ligne
Les menaces et attaques cybercriminelles peuvent affecter l’intégrité des actifs d’une entreprise. Aussi, un des enjeux principaux de nouvelles techniques de cybersécurité est de pouvoir analyser un grand nombre de données en quelques secondes. Avec plus de la moitié de la population mondiale connectée, c’est autant de potentielles informations susceptibles d’être piratées. Dans ce cas précis, l’utilisation de l’IA peut s’avérer être très utile : les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent analyser rapidement les modèles de données pour identifier les menaces et détecter les activités suspectes. Un gain de temps considérable pour les entreprises qui ont depuis opté pour l’assistance de l’IA dans le traitement de leurs actifs numériques.
Gestion de la propriété intellectuelle
Le nombre d’assets collectés sur un DAM sont autant de possibilités de créations ou transformation de contenu pour l’IA. Mais aussi faut-il pouvoir vérifier la véracité des informations avant d’en produire de nouvelles. Plus les données seront pertinentes et plus l’outil intelligent pourra vous aider à développer des contenus qualitatifs et fiables. Dans un autre sens, travailler avec une base d’informations erronées favorise la création de contenus faussés. Cette problématique est au cœur du débat sur l’Intelligence Artificielle depuis que certains utilisateurs ont réussi à prouver qu’un outil comme ChatGPT était capable de produire des faux contenus. Pour que la transition soit opérationnelle, les professionnels de la cybersécurité devront se pencher sur ce cas particulier. Pour le moment, il semblerait que ces tâches ne peuvent pas être assurées à 100% par l’IA.
Les techniques d’apprentissage automatique de l’IA
Un autre avantage des systèmes de cybersécurité assistés par l’intelligence artificielle réside dans leur capacité à tirer les leçons des cyberattaques subies et à améliorer la détection des potentielles menaces ultérieures. Cette technique tend à minimiser le nombre de menaces cybercriminelles.
Détection de menaces internes
L’IA s’avère être redoutablement efficace en termes de détection de menaces internes. Plus difficile à repérer, ces attaques proviennent généralement d’individus mal intentionnés qui ont un accès légitime à un réseau donné. Les systèmes de cybersécurité basés sur l’IA peuvent analyser le comportement des utilisateurs et ainsi localiser les potentielles tentatives de détournement d’informations.
L’IA, au service de la cybersécurité des casinos crypto
Les casinos cryptos, sont des plateformes en ligne dédiées aux jeux d’argent et de hasard ou chaque utilisateur peut payer avec de la cryptomonnaie (Bitcoin, Ethereum, AXS…). Ces casinos ont fréquemment recours à la technologie blockchain. Ce système de stockage et de transmission d’informations, transparent et sécurisé, fonctionne de manière indépendante, sans organe central de contrôle.
Le défi des professionnels de la cybersécurité est maintenant de pouvoir concilier l’IA avec la technologie blockchain. L’intelligence artificielle a été récemment “accusée” de produire des contenus inexacts, ce qui pose un problème de transparence et d’intégrité. Grâce à la décentralisation des données, la technologie blockchain pourrait aider l’IA à améliorer la pertinence de ses résultats pour garantir une expérience unique et sécurisée aux e-gamers du monde entier.
