Présentation
RÉSUMÉ
Nous présentons les mécanismes d’attaque liés au social engineering, tels que les techniques de phishing ou smishing. Leur prévention dans le cadre de la cybersécurité des Systèmes d’Information (SI), où les failles humaines représentent 74 % des attaques basées sur les outils d’IA, exploitant les biais cognitifs et les faiblesses humaines, est stratégique.
Les contre-mesures actuelles (formations, prévention) restent limitées. Des approches dynamiques et ludiques, renforçant l’esprit critique, associées à des politiques organisationnelles et intégrant l’humain comme atout clé dans une stratégie de sécurité proactive, visent à anticiper les futures menaces et scenarii encore inconnus.
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Lire l’articleAuteur(s)
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Florence SEDES : Professeure des universités - Université de Toulouse, ex-Toulouse 3 – IRIT
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Jonathan DEGRACE : Consultant cybersécurité - IT Dexper
INTRODUCTION
La gestion des données essentielles d’une organisation s’avère de plus en plus sensible avec le risque accru de (cyber) attaque : c’est globalement le Système d’Information (SI) qui doit être préservé contre tous dommages financier, juridique, réputationnel, etc. Les interconnexions avec d’autres organisations, l’usage de plus en plus répandu de l’Internet des Objets (IdO –Internet of Things, IoT) et l’hétérogénéité des différents SI, élargissent la surface d’attaque utilisable par la cybercriminalité, en favorisant son essor :
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74 % des cyberattaques ont une composante humaine et s’appuient sur des méthodes de social engineering ;
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50 % sont du phishing d’emails professionnels.
L’utilisation de technologies, comme l’IA générative et le Machine Learning (ML), augmente la qualité et la quantité des cyberattaques.
Le social engineering consiste en l’usage de techniques de manipulation humaine et d’escroquerie au travers d’outils numériques, et il est autant utilisé contre des organisations, que contre des particuliers. Les attaques de social engineering font ainsi apparaître l’humain comme le « maillon faible » de la cyberdéfense d’une organisation. En fonction des méthodes de prévention de cybersécurité employées, les résultats en termes de résistance au social engineering varient fortement.
Dans ce contexte, il est important de passer en revue les différents facteurs qui permettent de concevoir et, in fine, de prévenir de façon précoce et efficace les cyberattaques, notamment en s’appuyant sur la collaboration entre savoir-faire techniques et savoir-faire humains.
MOTS-CLÉS
prévention sécurité des systèmes d'informations cybercriminalité attaque IA social ingineering
DOI (Digital Object Identifier)
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3. Contre-mesures existantes et efficacité
3.1 Les contre-mesures
Il existe une multitude de contre-mesures, avec des différences d’efficacité parfois importantes, de la tentative de détection à base d’IA, aux campagnes de prévention et de formation des utilisateurs, en passant par des affichettes placardées un peu partout : messages de prévention, phishing préventif, phishing « explicatif » de vaccination (par exemple, PhishGuru), formations en groupe, utilisation de serious games, etc. . Appréhender leurs avantages et inconvénients (contexte d’utilisation, efficacité, limites, maintien dans le temps, etc.) permet de choisir les meilleurs outils et de conserver l’engagement des utilisateurs.
Nous aborderons ci-après uniquement les contre-mesures qui impliquent un aspect humain, avec leurs faiblesses et leurs angles morts.
HAUT DE PAGE
Il existe des arbres décisionnels pour guider les utilisateurs dans la détection des attaques de social engineering . Ceux-ci sont cependant limités aux attaques de pretexting.
Impossible de les appliquer à du shoulder surfing car, sous la pression de l’attaquant, la victime n’a pas la disponibilité mentale pour se référer à l’arbre décisionnel, en situation d’incertitude.
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BIBLIOGRAPHIE
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