Palo Alto Networks et OpenAI dévoilent un modèle cybernétique révolutionnaire

La collaboration entre le géant de la cyber-sécurité Palo Alto Networks et OpenAI s'élargit, dans le but d'introduire des capacités avancées d'intelligence artificielle dans le volet défensif du monde cybernétique. Dans le cadre de cette démarche, les équipes de sécurité des organisations auront accès au modèle cybernétique GPT 5.6 Daybreak d'OpenAI, qui n'était jusqu'à présent pas disponible pour un usage commercial.

L'idée centrale est de permettre aux systèmes de cyber-défense d'utiliser l'intelligence artificielle de manière proactive, en essayant de penser et d'agir comme le ferait un attaquant. Le système peut simuler des attaques au sein de l'environnement organisationnel, rechercher activement des méthodes de pénétration et identifier des vecteurs d'attaque qui pourraient ne pas être découverts par les outils de sécurité conventionnels.

Le besoin de capacités de ce type est accentué par les données présentées par les chercheurs de Palo Alto Networks. Selon l'entreprise, 36 % des failles de sécurité détectées n'étaient pas liées à des vulnérabilités connues possédant un identifiant officiel de type CVE. Cela signifie que se fier uniquement aux bases de données de vulnérabilités connues ne suffit pas pour faire face aux menaces évolutives, surtout à une époque où les cyber-attaquants utilisent également des outils d'intelligence artificielle avancés.

L'unité de recherche Unit 42 de Palo Alto Networks étend le service Frontier AI Defense dans le cadre de cette démarche. Le système est capable de détecter des vulnérabilités, des paramètres de sécurité incorrects, des identifiants d'accès ayant fuité et divers actifs, puis de tester comment ils peuvent être combinés en un chemin d'attaque complet.

« Ces derniers mois, le discours autour des modèles d'IA avancés s'est principalement concentré sur la menace qu'ils font peser sur les équipes de cyber-défense », a déclaré Sam Rubin, vice-président senior de l'unité de recherche Unit 42 chez Palo Alto Networks.

Selon lui, ces mêmes capacités peuvent désormais être orientées vers le côté défensif. « Nous transférons ces capacités du côté des défenseurs : non seulement les connaissances que nous avons apprises des modèles, mais les modèles eux-mêmes, qui opèrent au sein de l'environnement de l'organisation pour localiser et tester les méthodes d'attaque avant que les attaquants ne les exploitent », a expliqué Rubin.

Cette démarche marque un changement dans la perception de la cyber-défense, passant d'une dépendance à l'identification des menaces connues à une tentative d'anticiper la manière dont une attaque pourrait se développer. Au lieu de se contenter de scans périodiques des vulnérabilités, la technologie permet d'effectuer des simulations d'attaques en continu et de rechercher des combinaisons entre différentes vulnérabilités.