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Microsoft met au point un nouveau modèle de Machine Learning pour détecter les attaques par « vaporisation de passwords »…

Bon commençons par revenir sur ce qu’est la « Vaporisation de passwords » ou « Password spraying » en anglais. C’est une forme relativement grossière et courante de cyberattaque dans laquelle un acteur malveillant attaque des milliers d’IP avec quelques mots de passe couramment utilisés plutôt que d’essayer de nombreux mots de passe contre un seul utilisateur. Si cela indique que le taux de réussite par compte peut être assez faible mais que sur la masse cela marche… Problème : cette attaque est très difficile à détecter car elle est étalée sur plusieurs comptes dans un schéma de connexion qui peut paraitre normal, avec des erreurs courantes de saisie de mot de passe que ferait le véritable propriétaire du compte en question. Cette attaque ne peut être détectée sur plusieurs compte que si vous remarquez qu’une seule et même tentative avec le même « hash » échoue sur plusieurs comptes.

Voilà pour l’explication théorique de cette technique.

Pour contrer les attaques par « vaporisation de mots de passe », Microsoft avait auparavant mis au point un mécanisme heuristique dans lequel la société observait « la défaillance principale du système dans… le trafic mondial ! » et informait les organisations à risque. Aujourd’hui, la société a amélioré ce mécanisme en formant un nouvel algorithme de Machine Learning supervisé qui utilise des caractéristiques telles que la réputation IP, les propriétés de connexion inconnues et d’autres différences sur les comptes pour détecter quand un compte est attaqué.

Microsoft affirme que son nouveau modèle présente une augmentation de 100 % de la mémorisation par rapport à l’algorithme heuristique. Cela signifie qu’il détecte deux fois plus de comptes compromis. En outre, il a également une précision de 98%, ce qui signifie que si le modèle prétend qu’un compte a été victime d’une attaque par pulvérisation de mots de passe, alors cela est presque certainement vrai dans tous les cas… Un usage particulièrement interessant de l’IA donc, alors même que cette dernière est de plus en plus utilisée par les malfaiteurs eux-mêmes ! Une sorte de jeu du chat et de la souris…

Le nouveau modèle sera bientôt disponible pour les clients d’Azure AD Identity Protection, qui pourront l’utiliser via le portail et les API pour la protection de l’identité.

Quels impacts de la transformation numérique sur le travail ?

Le sujet était abordé lors des dernières élections présidentielles. Nous le savons tous, le numérique est une véritable « révolution”, et comme chaque révolution industrielle elle entraine des changements profonds dans les entreprises publiques ou privées. Ces transformations entraînant une mutation tout aussi profonde sur les métiers.

Le candidat socialiste lors des dernières élections présidentielles le disait, citant des études américaines : près de 50% des emplois en occident pourraient être détruit avec la révolution numérique ou à minima impactés très fortement. Si toutes les études ne sont pas aussi alarmistes, elles soulignent toutes, que la mutation sera profonde et que les transformations sur les métiers seront irréversibles, s’amplifiant au fur et à mesure des progrès de l’Intelligence Artificielle.

L’avènement de la robotique

La robotisation est apparue au départ pour les tâches répétitives (avec comme exemple souvent cité : l’automobile), mais aujourd’hui les robots dépassent de plus en plus ce type de tache pour gagner en autonomie et surtout en versatilité. Ainsi, l’OCDE affirme que 10% des emplois en France vont disparaître d’ici 2025 à cause des robots.

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Dans ce cadre, il est évident que les robots ont déjà remplacé la main d’œuvre humaine dans de nombreux métiers contribuant ainsi à réduire les coûts des « humains-producteurs » en utilisant des machines, mais aussi à en banaliser les fonctions. Cette banalisation entrainant un déplacement de la valeur du fabriquant des produits vers celui qui fabrique les robots ! Les métiers associés à la conception de ces derniers évoluent ainsi dans le même sens. Donc les gains de productivité permis par les robots profitent certes à l’entreprise les utilisant mais beaucoup plus à l’entreprise construisant ces mêmes robots !

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