« Le machine learning est bien moins performant en cybersécurité qu’en traitement d’images », regrette Ludovic Mé, de l’Inria
Concentrée sur la détection d’intrusions par les sondes réseau et le traitement des alertes, la recherche en cybersécurité industrielle se tourne vers l’apprentissage machine. Mais les résultats ne sont guère spectaculaires pour le moment, juge Ludovic Mé.
Dans quelle mesure la cybersécurité industrielle fait-elle l’objet de travaux de recherche ?
Avec l’accélération des cyberattaques affectant les appareils de production, nos partenaires industriels commencent à s’intéresser à la virologie industrielle, soit l’analyse de logiciels malveillants ciblant les systèmes opérationnels (OT). Mais les chercheurs spécialisés dans cette branche sont encore rares. Même à l’Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique (Inria), le sujet entre tout juste dans notre radar. Deux autres pans de la recherche en sécurité sont plus avancés quant à la transposition de techniques de l’IT vers une application dédiée à l’OT. Tout d’abord, la cryptologie. De nombreux chercheurs travaillent sur des compromis acceptables pour chiffrer les systèmes industriels en développant des méthodes peu consommatrices de mémoire et d’énergie afin de pouvoir être supportées par les équipements OT. C’est ce qu’on appelle la cryptologie à bas coût. Ensuite, il y a la détection d’intrusions, mon domaine, dans lequel beaucoup de choses se passent.
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