Thèmes suivis
Axes
de veille.
Threat Detection
Détection intelligente des menaces
L'IA analyse en temps réel des millions d'événements réseau pour identifier des
comportements anormaux invisibles à l'œil humain. Les SIEM nouvelle génération comme Splunk et Microsoft
Sentinel utilisent le machine learning pour réduire les faux positifs et accélérer la réponse aux incidents
jusqu'à 60% plus rapidement.
Splunk.com →
Attaques émergentes
Attaques adversariales & menaces IA
L'IA peut aussi être weaponizée : les attaques adversariales manipulent les modèles de
détection pour contourner les défenses. Les deepfakes audio/vidéo facilitent le phishing ciblé
(spear-phishing), tandis que les LLM permettent de générer du code malveillant à grande échelle.
ENISA →
Zero Trust augmenté
Défense autonome & Zero Trust
Le modèle Zero Trust (ne jamais faire confiance, toujours vérifier) est renforcé par
l'IA via l'analyse comportementale continue des utilisateurs (UEBA). Les systèmes de réponse automatisée
(SOAR) permettent d'isoler une machine compromise en millisecondes sans intervention humaine.
ANSSI →
