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L’IA, nouvel allié contre l’essor des cyberattaques par emails
Par La rédaction, publié le 08 août 2025
Quand les emails piégés deviennent indétectables à l’œil humain, l’IA déploie analyse fine, apprentissage continu et réaction instantanée pour stopper l’attaque. L’IA transforme la cybersécurité en renforçant l’analyse sémantique, la détection comportementale et la réponse contextualisée face aux attaques par email.
Par Romain Basset, Directeur Technique et Stratégique chez Hornetsecurity
Alors que les cybermenaces gagnent en sophistication, l’intégration de l’intelligence artificielle dans les dispositifs de sécurité, notamment de la messagerie, s’impose comme une évolution incontournable. L’usage croissant de modèles de langage avancés, capables de produire des contenus crédibles et multilingues, marque une nouvelle étape dans la professionnalisation des cyberattaques. Ces outils, affiliés à l’IA générative, abaissent les barrières techniques pour les cybercriminels, facilitant la création de messages malveillants et le perfectionnement de leurs méthodes d’ingénierie sociale.
Face à cette évolution, les solutions de cybersécurité ont embrassé le virage de l’intelligence artificielle, elles doivent désormais adopter une approche “multi-niveaux” de l’IA. En effet, l’enjeu n’est plus seulement d’identifier les menaces d’un point de vue technique, mais également de détecter les anomalies sémantiques et enfin, d’apporter une réponse adaptée et contextualisée à l’utilisateur final. L’IA s’impose ainsi comme le pilier incontournable pour renforcer la résilience des organisations face à un paysage de menaces qui vit une mutation majeure.
L’IA révèle l’invisible
Le recours à l’IA permet aujourd’hui d’analyser en profondeur le contenu des messages, d’en détecter les intentions, et d’identifier des anomalies dans les schémas de communication. À différents niveaux, ces modèles sont capables de repérer des signaux faibles, tels qu’une anomalie dans l’identité avérée de l’auteur d’un message, ou encore des incohérences dans les métadonnées. L’analyse sémantique s’appuyant sur le NLP permet, quant à elle, de replacer les échanges dans leur contexte et de mieux détecter les tentatives de manipulation : ton inhabituel dans un message, demande pressante, extrême discrétion demandée, etc.
L’efficacité de ces technologies dépend en grande partie de la qualité et de la quantité des données disponibles pour réaliser l’apprentissage des modèles. On a coutume de dire que “la donnée est le carburant de l’IA”, et l’IA appliquée à la cybersécurité ne déroge pas à cette règle. Aussi, un challenge pour de nombreux éditeurs et d’avoir cette capacité à accumuler et traiter de grandes quantités de menaces, pour créer des modèles aussi fins que précis.
De l’anticipation à la réponse
L’environnement des menaces évolue à un rythme rapide, et les techniques employées par les cybercriminels ne cessent de se renouveler. Certains choisissent de contourner les filtres en hébergeant le contenu malveillant en dehors du message, dans des liens dissimulés ou des fichiers joints, parfois inactifs au moment de la livraison du courriel. L’IA permet alors d’analyser ces éléments, à la fois au moment de l’arrivée dans la boîte de réception et lors du clic par l’utilisateur, en observant les redirections, les comportements du site cible ou les éléments visuels comme les logos ou les QR codes.
Les pièces jointes constituent quant à elles, un autre défi. De nombreux fichiers, notamment au format PDF ou Office, peuvent contenir du code malveillant difficilement détectable sans une analyse comportementale approfondie. Les moteurs dits de sandboxing s’appuient sur des centaines d’indicateurs pour observer en temps réel ce que fait un fichier une fois ouvert : création de fichiers, modification de registres, génération de processus ou communication avec des serveurs externes. Cette analyse comportementale, combinée à des modèles d’apprentissage, permet de distinguer rapidement les documents légitimes des menaces réelles.
Faire de l’humain un maillon fort de la cybersécurité
La dimension humaine reste centrale. Si les technologies actuelles offrent des niveaux de protection avancés, l’utilisateur demeure souvent la dernière ligne de défense. Grâce à l’IA, il est désormais possible d’individualiser la formation à la cybersécurité, en adaptant le contenu et la fréquence des exercices selon les comportements observés.
L’IA générative permet quant à elle d’apporter une information précise et contextualisée aux utilisateurs non experts, lors qu’ils signalent un message suspect depuis leur boîte aux lettres. Ces approches permettent de renforcer la vigilance sans alourdir inutilement la charge de travail des équipes IT et Sécurité, en ciblant notamment prioritairement les utilisateurs les plus exposés ou vulnérables.
Face à des menaces toujours plus évolutives, l’IA ne remplace pas les fondamentaux de la cybersécurité, mais elle les complète et les renforce. Ses apports sont d’autant plus cruciaux qu’elle permet une protection proactive, multi-niveaux, et ajustée aux stratégies de contournement les plus récentes. Dans la bataille contre les cybermenaces, la capacité à apprendre, à s’adapter et à anticiper devient un avantage stratégique décisif.
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