Au-delà de la détection des bots : l’ère de l’IA et l’importance de l’intention
Depuis vingt ans, les équipes de cybersécurité s’efforcent principalement de distinguer les bots des humains. Cependant, l’évolution rapide de l’intelligence artificielle (IA) transforme profondément ce combat, rendant la distinction plus complexe et nécessitant une nouvelle approche basée non seulement sur la nature de l’activité, mais surtout sur l’intention derrière cette activité.
La frontière floue entre bots « bons » et « mauvais »
Autrefois, la ligne était claire : d’un côté, les bots légitimes comme les crawlers web simples ou les lecteurs RSS qui suivaient des comportements prévisibles; de l’autre, les bots malveillants perturbant les systèmes. Désormais, certains bots d’affaires, notamment les agents IA sophistiqués, imitent parfaitement le comportement humain, allant jusqu’à résoudre des CAPTCHA ou naviguer avec des habitudes réalistes.
Parallèlement, les cybercriminels améliorent leurs tactiques, combinant bots et méthodes humaines, comme l’ingénierie sociale, rendant la menace plus difficile à cerner. Un utilisateur humain peut être aidé par un bot, et l’automatisation n’est plus un critère suffisant pour identifier une menace.
Se focaliser sur l’intention plutôt que sur la forme
La question centrale est donc devenue : pourquoi cette activité est-elle menée ? Est-ce une tentative légitime, comme un moteur de recherche explorant un site, ou une action malveillante, telle qu’un bot essayant de voler des données ou de s’introduire dans un compte ?
Pour éviter de bloquer des bots bénéfiques et mieux détecter les menaces, les entreprises doivent privilégier des mesures basées sur l’analyse du comportement et l’intention. Exemple : un bot de comparaison des prix pourra avoir un comportement régulier et limité, tandis qu’un bot malveillant visitera massivement des pages avec des changements d’IP constants.
Des outils avancés pour analyser le comportement
Les systèmes d’analyse comportementale avancés scrutent les patterns d’activité sur plusieurs sessions pour distinguer comportements positifs et négatifs. Ils intègrent notamment la détection d’anomalies basée sur l’IA, qui apprend ce qui est habituel et peut bloquer des actions inhabituelles, comme une connexion soudaine à des zones sensibles avec transfert de fonds suspects.
Par ailleurs, la surveillance dynamique des ressources consommées par chaque utilisateur permet d’adapter les règles selon le contexte. Par exemple, bloquer automatiquement après un nombre fixe de requêtes peut nuire aux clients légitimes lors de périodes très actives, tandis qu’un suivi intelligent repérera les comportements bots, tels que les scalpers qui ciblent spécifiquement certains produits.
Une sécurité intelligente pour affronter une menace évolutive
Les approches anciennes basées sur la distinction binaire humain/bot ne suffisent plus. Nous sommes entrés dans une ère où les bots ne sont pas forcément nos ennemis et les humains pas toujours nos alliés. Les solutions de sécurité doivent donc être aussi intelligentes et adaptatives que les menaces rencontrées, capable de détecter en temps réel la différence entre une IA bienveillante et une IA malveillante.
C’est cette analyse de l’intention, combinée à la flexibilité et l’apprentissage automatique, qui permettra aux entreprises de mieux protéger leurs systèmes face à l’évolution constante des attaques, qu’elles soient menées par des humains ou automatisées.
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