{"id":18383,"date":"2024-04-24T15:43:52","date_gmt":"2024-04-24T13:43:52","guid":{"rendered":"https:\/\/www.alinto.com\/?p=18383"},"modified":"2024-09-24T16:37:19","modified_gmt":"2024-09-24T14:37:19","slug":"lutte-antispam-pourquoi-ia-ne-peut-pas-se-passer-de-l-humain","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.alinto.com\/fr\/lutte-antispam-pourquoi-ia-ne-peut-pas-se-passer-de-l-humain\/","title":{"rendered":"Lutte anti spam : pourquoi l\u2019IA ne peut pas se passer de l\u2019humain"},"content":{"rendered":"

Les premiers syst\u00e8mes de d\u00e9tection de spams bas\u00e9s sur des algorithmes d’apprentissage automatique ont \u00e9merg\u00e9 dans les ann\u00e9es 1990. Depuis, l’IA a \u00e9t\u00e9 progressivement int\u00e9gr\u00e9e dans les solutions de s\u00e9curisation des messageries pour d\u00e9tecter les menaces telles que le phishing, l\u2019hame\u00e7onnage et les logiciels malveillants. Au fil du temps, les techniques se sont affin\u00e9es, mais la s\u00e9curit\u00e9 du mail requiert n\u00e9anmoins toujours l\u2019intervention humaine.<\/b><\/p>\n\"\"\n

L\u2019intelligence artificielle pour filtrer les spams<\/span><\/h2>\n

Les capacit\u00e9s de l’IA dans la lutte anti-spam sont ind\u00e9niables. Elle op\u00e8re la <\/span>d\u00e9tection des menaces<\/b> en analysant les e-mails pour rep\u00e9rer des sch\u00e9mas de phishing<\/a>, des pi\u00e8ces jointes malveillantes ou des liens frauduleux. Elle assure un<\/span> filtrage des spams<\/b>, en balayant\u00a0 le contenu des messages et en identifiant les caract\u00e9ristiques communes des courriels ind\u00e9sirables. L<\/span>‘analyse comportementale<\/b> est une autre de ces fonctions, permettant de surveiller les interactions des utilisateurs via leurs e-mails pour d\u00e9tecter des activit\u00e9s suspectes, qui pourraient indiquer une compromission du compte ou une tentative de phishing.<\/span><\/p>\n

Alinto int\u00e8gre les nouvelles technologies de l’IA dans ses solutions depuis 2019, et d\u00e9veloppe des <\/span>programmes bas\u00e9s sur des mod\u00e8les d’apprentissage aliment\u00e9s par des \u00e9chantillons<\/b> pour renforcer la s\u00e9curit\u00e9 des e-mails. Cependant, l’efficacit\u00e9 de ces programmes provient de leur capacit\u00e9 \u00e0 op\u00e9rer en<\/span> temps r\u00e9el<\/b>, ce qui exige des contraintes sur la taille et la rapidit\u00e9 des mod\u00e8les utilis\u00e9s. Le d\u00e9fi consiste \u00e0 maintenir des performances \u00e9lev\u00e9es tout en garantissant des d\u00e9lais de traitement acceptables.<\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

L\u2019intelligence humaine pour am\u00e9liorer les algorithmes de filtrage<\/span><\/h2>\n

Malgr\u00e9 les prouesses de l’IA, l’humain reste incontournable dans la lutte contre le spam : les capacit\u00e9s cognitives de l’homme sont \u00e0 ce stade irrempla\u00e7ables pour <\/span>traiter les faux positifs et faux n\u00e9gatifs g\u00e9n\u00e9r\u00e9s par les algorithmes anti-spam<\/b>. L’intelligence humaine est donc indispensable pour fournir une <\/span>analyse approfondie des nouvelles menaces<\/b> et <\/span>identifier les failles potentielles<\/b> des syst\u00e8mes de s\u00e9curit\u00e9. Ainsi\u00a0 l\u2019humain continue de nourrir les algorithmes en r\u00e8gles et en mod\u00e8les d\u2019apprentissage\u00a0 selon les nouvelles pratiques identifi\u00e9es.\u00a0 Alinto am\u00e9liore ainsi en continu ses filtres anti-spam.<\/span><\/p>\n

En fait, l’optimisation automatique des filtres anti-spam par IA au fil de la collecte des erreurs n\u2019est pas une alternative concevable. Elle exposerait le syst\u00e8me \u00e0 des biais cognitifs ou encore des <\/span>attaques par empoisonnement<\/b> : le hacker peut modifier le comportement du filtre ou du mod\u00e8le\u00a0 en introduisant des donn\u00e9es malveillantes et corrompre ainsi le syst\u00e8me. De plus, l’IA seule n\u2019est pas capable d\u2019anticiper les nouvelles techniques \u00e9labor\u00e9es par les hackers.<\/span><\/p>\n

Par ailleurs, les hackers eux-m\u00eames font usa<\/span>ge de l’intelligence humaine pour contourner les filtres et polluer les syst\u00e8mes. Il est donc n\u00e9cessaire de leur opposer une intelligence humaine. In fine, cette course entre intelligences met en lumi\u00e8re la n\u00e9cessit\u00e9 d’une <\/span>compl\u00e9mentarit\u00e9 \u00e9troite entre l’homme et la machine pour d\u00e9tecter efficacement les nouvelles attaques :<\/b> l’IA comme un outil pour caract\u00e9riser les menaces – comme rep\u00e9rer des URLs douteuses – et remonter des alertes plus rapidement, mais en laissant \u00e0 l’humain le soin d’analyser et de d\u00e9cider des optimisations \u00e0 apporter aux mod\u00e8les.\u00a0<\/span><\/p>\n

Les enjeux sont tellement \u00e9lev\u00e9s et la pertinence d\u2019une r\u00e8gle peut avoir des effets tellement contradictoires, <\/span>que l\u2019humain conserve toute sa place dans une \u00e9quipe experte de la lutte anti-spam plus connue sous le nom de Spamfight.<\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

 <\/p>\n

Dans la s\u00e9curisation des messageries, l\u2019apport de l\u2019\u00e9quipe de Spamfighter ne r\u00e9side donc pas dans le filtrage\u00a0 en temps r\u00e9el. Il est en revanche indispensable dans l\u2019analyse des faux positifs et le choix ou non d\u2019enrichir les anti-spam de nouvelles r\u00e8gles. <\/span>Un filtre sans IA serait inefficace<\/b> – puisqu\u2019elle permet d\u2019automatiser au maximum la d\u00e9tection de menaces\u00a0 – <\/span>tout comme une IA sans intervention humaine pour l\u2019enrichir, puisqu\u2019elle perdrait de sa pertinence<\/b>. La solution r\u00e9side donc dans une collaboration entre l’IA et l’humain, o\u00f9 chacun apporte des capacit\u00e9s d\u2019analyse\u00a0 distinctes pour assurer la meilleure s\u00e9curit\u00e9 des e-mails.<\/span><\/p>\n

 <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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