L’intelligence artificielle améliore la détection des fraudes tout en posant des défis éthiques et des dangers d’exploitation par les cybercriminels.
Les avancées de l’intelligence artificielle (IA) révolutionnent le domaine de la cybersécurité, tout en présentant de nouveaux défis. Face à l’essor des cyberattaques, les systèmes d’intelligence artificielle offrent des solutions prometteuses contre les fraudes en ligne, mais ces technologies sont également exploitées par les cybercriminels. Ce texte explore les principales thématiques liées à l’utilisation de l’IA dans la détection de fraudes, ses limites et les réponses émergentes pour contrer ces menaces.
L’intelligence artificielle contre les fraudes
L’IA transforme la détection des fraudes en permettant une surveillance en temps réel et une analyse approfondie des données. Les systèmes d’IA peuvent surveiller les transactions financières en temps réel et signaler des activités inhabituelles pouvant indiquer une fraude. Cette réponse rapide permet de prévenir les transactions frauduleuses avant qu’elles ne puissent nuire aux consommateurs.
L’IA peut également analyser les comportements de chaque consommateur et créer des profils d’activité normale. Les écarts par rapport à ces modèles déclenchent des alertes, ce qui permet une enquête et une intervention rapides. Contrairement aux systèmes statiques basés sur des règles, l’IA peut s’adapter aux nouveaux types de fraudes à mesure qu’ils apparaissent, offrant une flexibilité essentielle dans un environnement en constante évolution.
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Enfin, les systèmes alimentés par l’IA réduisent le nombre de faux positifs, minimisant ainsi les perturbations pour les utilisateurs légitimes tout en augmentant l’efficacité de la sécurité. En plus de cela, ces technologies renforcent la confidentialité en anonymisant et en sécurisant les données sensibles des consommateurs, ce qui contribue à réduire les risques de violation de données et de vol d’identité.
Les usages malveillants de l’IA par les cybercriminels
Malheureusement, l’intelligence artificielle est donc aussi une arme pour les fraudes inventées par les cybercriminels avec ainsi des moyens avancés pour automatiser et améliorer leurs attaques. Parmi les tactiques les plus courantes, on trouve, comme le présente l’article référencé ci-dessous de Forbes « AI and Cybercrime: Is Fraud Detection the Final Backstop? ».
- Attaques de phishing avancées : l’IA peut générer des e-mails de phishing convaincants en analysant les comportements et en créant des messages qui échappent aux filtres anti-spam traditionnels.
- Bourrage d’informations d’identification : les robots alimentés par l’IA peuvent tester rapidement les informations d’identification volées sur plusieurs plateformes, en exploitant les mots de passe réutilisés pour obtenir un accès non autorisé.
- Empoisonnement des données : les pirates informatiques peuvent alimenter un algorithme d’IA avec des données modifiées ou « mauvaises », ce qui a un impact négatif sur ses résultats.
- Ingénierie sociale automatisée : les algorithmes d’IA peuvent analyser les médias sociaux et d’autres données accessibles au public pour créer des campagnes d’ingénierie sociale ciblées, incitant les utilisateurs à divulguer des informations sensibles.
- Attaques prédictives : l’IA peut prédire les modèles de comportement des utilisateurs, facilitant ainsi un timing plus précis des attaques, telles que l’interception de transactions financières ou la compromission de données personnelles.
- Deepfakes : l’IA peut facilement modifier le contenu audio et vidéo, ce qui rend difficile de déterminer ce qui est réel et qui l’est. Le contenu manipulé peut devenir viral, attisant la peur et l’incertitude.
Les limites et les enjeux éthiques de l’IA
Malgré ses capacités impressionnantes, l’IA présente des limitations. Les modèles de machine learning se dégradent avec le temps, nécessitant des mises à jour et un recalibrage régulier. Le problème de la « boîte noire » complique la compréhension et la correction des décisions prises par les systèmes d’IA.
L’utilisation de grands ensembles de données pour entraîner les modèles soulève des questions de confidentialité et d’éthique. Des controverses ont éclaté autour de l’exploitation des contenus en ligne pour entraîner ces modèles, conduisant à une perte de confiance des consommateurs. Enfin, l’IA peut perpétuer les biais humains présents dans les données d’entraînement, résultant en des décisions potentiellement discriminatoires.
Initiatives législatives et importance du facteur humain
Pour répondre aux menaces croissantes, des lois et règlements sont en cours d’élaboration. Aux États-Unis, par exemple, deux propositions législatives récentes visent à renforcer les capacités des agences fédérales dans la lutte contre la cybercriminalité et à réglementer les systèmes d’IA. En Europe, on peut noter en particulier la loi européenne sur l’intelligence artificielle, un règlement complet qui classe les applications d’IA en trois catégories de risque. Les systèmes qui présentent un risque inacceptable, tels que les systèmes de notation sociale gérés par le gouvernement, sont interdits. Les applications à haut risque, comme les outils de balayage de CV pour classer les candidats à l’emploi, sont soumises à des exigences légales strictes. Enfin, les applications à faible risque échappent en grande partie à la réglementation.
Malgré les progrès technologiques, l’intervention humaine reste essentielle comme le rappelle ce même article de Forbes. La formation continue des employés pour détecter les attaques sophistiquées et la supervision des systèmes d’IA permettent de compléter efficacement les outils automatisés. Un modèle hybride, associant l’IA à l’expertise humaine, offre certainement la meilleure approche équilibrée pour lutter contre la fraude tout en préservant la confiance des consommateurs.
Pour en savoir plus
IA et cybercriminalité : la détection des fraudes est-elle le dernier rempart ?
Les fraudes ont coûté aux Américains 10,3 milliards de dollars en 2022, selon le rapport du FBI sur la criminalité sur Internet de cette année-là. Le phishing était l’attaque en ligne la plus courante et les stratagèmes d’investissement étaient les plus coûteux.
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