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Comment l’analyse prédictive affecte la cybercriminalité ?

Dans le monde de la cybercriminalité, l’IA contribue à réduire le risque de criminalité et facilite grandement la vie de ceux qui tentent de stopper ces attaques. L’analyse prédictive peut être utilisée comme une forme de sécurité supplémentaire pour aider à parer les cyberattaques sophistiquées des entreprises avec un nombre limité de mesures de sécurité à portée de main.

La modélisation prédictive est un type d’analyse de données qui aide à prévoir les événements potentiels qui pourraient se produire dans le futur. Cela implique de prendre en compte les données actuelles et passées pour déterminer les événements futurs tout en se tenant au courant des nouvelles tendances émergentes en matière de données. Ce type d’analyse a été utilisé dans les secteurs du marketing et de la banque, et maintenant les professionnels de la sécurité examinent son potentiel pour aider à réduire les cyberattaques.

Identifier le comportement de l’utilisateur

Si jamais un criminel devait voler le mot de passe d’un employé pour pirater un ordinateur, un logiciel de cybercriminalité peut envoyer une alarme sur l’activité suspecte. 

Voici ce qu’est l’analyse prédictive :

De plus, l’IA peut identifier différents modèles de comportement entre les individus pour identifier le risque d’un mot de passe volé. Tout le monde a des habitudes d’utilisation qui lui sont propres, et l’IA peut apprendre les pratiques des employés pour aider à déterminer toute violation potentielle par d’autres personnes.

Déterminer les vulnérabilités

L’analyse prédictive peut aider les entreprises à comprendre exactement les risques auxquels elles sont confrontées. Par exemple, alors que la cybercriminalité doit toujours être considérée comme une menace globale pour les entreprises, certaines attaques sont plus fréquemment subies par différentes industries. 

En utilisant l’analyse, les types de cybercrimes les plus menaçants peuvent être isolés en fonction de crimes passés et actuels similaires qui surviennent dans des types d’entreprises similaires.

Rationaliser la cyberassurance

Lorsqu’une violation de données se produit, cela peut coûter très cher, c’est pourquoi la cyber-assurance est devenue si populaire au fil des ans. Les entreprises qui ont besoin de ce type de couverture d’assurance peuvent utiliser l’IA dans l’analyse prédictive pour estimer le montant d’assurance nécessaire en fonction de la probabilité d’une attaque. Il peut être difficile de comprendre tous les facteurs de risque pertinents, il est donc toujours préférable de laisser les prévisions entre les mains d’un logiciel d’IA de haute qualité.

Les crimes dans le monde physique restent toujours une préoccupation, et l’analyse prédictive peut également déterminer les facteurs de risque dans ce domaine. Alors que la cybercriminalité a le potentiel de vider une organisation de ses fonds et de la mettre à genoux, les crimes physiques peuvent être violents et causer des lésions corporelles. L’IA peut protéger une entreprise contre les cybercrimes et les types de crimes physiques en utilisant l’analyse prédictive. Par exemple, l’analyse des données peut mettre en évidence les faiblesses de la sécurité et déterminer les types de crimes les plus susceptibles de se produire à l’avenir en fonction des tendances passées et actuelles.

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