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Définition du message (IA et cybersécurité)
Le Groupe de Travail préconise également la création de deux postes complémentaires, les [[Référent sécurité en Intelligence Artificielle|référents sécurité en Intelligence Artificielle]] et les [[Facilitateur en Intelligence Artificielle|Facilitateurs en Intelligence Artificielle]].
== Quels apports de l'intelligence artificielle pour la cybersécurité ? ==
L’[[Apport de l'Intelligence Artificielle en cybersécurité|Intelligence Artificielle]], en tant que domaine scientifique, bénéficie de nombreuses avancées sur les dernières années, notamment grâce à la mise en commun de techniques, capacités et données permettant l’utilisation des approches statistiques du Machine Learning au détriment des approches déterministes des Systèmes Experts. Cette approche permet une généralisation et apporte des bénéfices lorsqu’un nombre significatif de données est mis en commun pour limiter les effets statistiques. De fait, les domaines de recherches en cybersécurité sont naturellement portés autours des axes suivants : 
* '''L’identification et la localisation des informations de l’entreprise,''' en commençant pas la classification de ces informations, et l’application de politiques dynamiques ;
* '''La protection par l’analyse de signaux faibles et des comportements usuels,''' les systèmes à bas d’IA permettent de configurer les politiques et mécanismes de sécurité le plus efficacement possible ;
* '''La détection en analysant la moindre variation des comportements et des changements réalisés sur les infrastructures''' afin de construire dynamiquement les scénarios de détection ;
* '''La reprise via l’aide à la prise de décision,''' en ayant une connaissance fine du système d’information, permet d’établir la stratégie de réponse et de reprise associé à un incident de cybersécurité.

The Working Group also recommends the creation of two complementary positions, référents sécurité en Intelligence Artificielle and Facilitateurs en Intelligence Artificielle.

What contribution can artificial intelligence make to cybersecurity?

Intelligence Artificielle, as a scientific field, has benefited from numerous advances over the last few years, notably thanks to the pooling of techniques, capabilities and data enabling the use of statistical Machine Learning approaches to the detriment of deterministic Expert Systems approaches. This approach enables generalization and brings benefits when a significant amount of data is pooled to limit statistical effects. As a result, cybersecurity research is naturally focused on the following areas:

  • Identification and localization of corporate information, starting with its classification, and the application of dynamic policies;
  • Protection by analyzing weak signals and common behaviors, AI-based systems enable security policies and mechanisms to be configured as effectively as possible;
  • Detection by analyzing the slightest variation in behaviors and changes to infrastructures to dynamically build detection scenarios;
  • 'Recovery through decision support, with detailed knowledge of the information system, to establish the response and recovery strategy associated with a cybersecurity incident.