BT développe un prototype de cybersécurité basé sur l’épidémiologie

BT développe un prototype de cybersécurité basé sur l’épidémiologie

La nouvelle solution de cybersécurité de BT est basée sur l’étude des virus humains. La société affirme que sa solution peut empêcher les cyberattaques avant que celles-ci ne compromettent un réseau.

La propagation de virus chez l’homme pour éclairer son modèle d’IA

Royaume-Uni, BT Research a développé un nouveau prototype de cybersécurité. Cette solution  utiliserait la propagation du virus chez l’homme pour éclairer son modèle d’intelligence artificielle. BT affirme que son prototype basé sur l’épidémiologie utilise un apprentissage par renforcement approfondi.

Cette innovation va permettre aux entreprises de détecter et de répondre automatiquement aux cyberattaques avant qu’elles ne compromettent un réseau. Les tests épidémiologiques ont joué un rôle essentiel pour freiner la propagation de l’infection pendant la pandémie.

BT Research se base sur ce même principe pour comprendre comment les virus numériques actuels et futurs se propagent sur les réseaux. Cette solution sera proposée dans le cadre de sa plate-forme de cyberdéfense Eagle-i.

Une technologie inspirée de la pandémie

Pour développer la technologie, les chercheurs en sécurité de BT ont d’abord construit des modèles de réseaux d’entreprise. Ces derniers ont ensuite été utilisés pour tester divers scénarios en fonction des différents taux de R de la cyber-infection

BT développe un prototype de cybersécurité basé sur l'épidémologie

Le taux R (R pour reproduction de base) en épidémiologie aide à quantifier la propagation des maladies infectieuses dans une population. Grâce à ces tests, les chercheurs ont pu comprendre comment les menaces pénètrent et compromettent un réseau.

Cela les a aidés à développer des réponses automatisées optimales qui pourraient contenir et empêcher la propagation des virus. Ces réponses seraient étayées par une modélisation du « cycle de vie de l’attaque ». 

Cette modélisation évalue les alertes de sécurité en temps réel par rapport aux modèles établis afin de comprendre l’étape actuelle d’une cyberattaque en cours. Cette information aide le prototype à prédire les prochaines étapes d’une attaque, utilisée pour identifier la meilleure réponse qui empêchera l’attaque de progresser davantage.

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