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 :
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.