L’introduction de nouveaux modèles d’IA, comme Mythos d’Anthropic, ouvre une nouvelle frontière en cybersécurité. 

Autrefois, il fallait une équipe expérimentée, mobilisant du temps et des efforts importants, pour identifier des vulnérabilités exploitables dans un système de technologies opérationnelles (TO), comme ceux qui exploitent les réseaux électriques, les usines de traitement de l’eau et les infrastructures de transport. Aujourd’hui, Mythos et des modèles similaires peuvent analyser ces vulnérabilités de façon autonome, en beaucoup moins de temps et à une échelle nettement plus grande. 

Pour les propriétaires d’actifs, l’intervalle entre la découverte d’une vulnérabilité et la mise en œuvre d’une solution constitue une fenêtre d’opportunité pour les cybercriminels et autres acteurs malveillants. 

Dans le cas des systèmes industriels, il s’agit d’une véritable course contre la montre, car les conséquences des cyberattaques visant ces technologies opérationnelles peuvent affecter des régions entières, voire des pays. 

Alors que des modèles d’IA comme Mythos accélèrent la détection des vulnérabilités dans ces systèmes, les organisations responsables des infrastructures critiques doivent renforcer leurs approches en matière de priorisation des risques, de résilience, ainsi que de préparation aux interventions et à la reprise.

Dans le domaine de la cybersécurité des technologies de l’information (TI), en particulier au sein des grandes entreprises et des systèmes financiers, des mécanismes de correction automatisée sont utilisés pour combler cette faille le plus rapidement possible. Toutefois, la plupart des actifs de technologies opérationnelles (TO) ne peuvent pas recourir à la même approche. 

Toute mise à jour doit tenir compte de la sensibilité des infrastructures critiques, car les systèmes TO font souvent partie de systèmes critiques pour la sécurité ou sont soumis à des exigences d’intégrité de sécurité. Cela implique des essais rigoureux, des examens approfondis réalisés par des tiers indépendants, ainsi que des approbations officielles.

Compte tenu du rôle critique de ces systèmes en matière de sûreté, de fiabilité et de continuité des opérations, de nombreuses organisations encadrent le déploiement des correctifs en les limitant à des fenêtres de maintenance synchronisées avec d’autres mises à jour, en fonction des exigences réglementaires sectorielles. Bien que ces mesures de protection soient essentielles, les délais accrus élargissent la fenêtre d’opportunité pour les cyberattaques dans les environnements de TO.

Les nouveaux modèles d’IA accentueront encore ce risque, qui doit être traité en priorité, notamment par une gestion rigoureuse des vulnérabilités. Pour suivre le rythme rapide de cette croissance, les organisations doivent privilégier la résilience, la capacité de reprise et une cybersécurité pilotée par l’ingénierie.

Les organisations doivent d’abord identifier où leurs environnements de TO sont les plus exposés, quels systèmes sont les plus critiques pour les opérations et comment elles réagiraient en cas de perturbation de ces systèmes. Cela implique d’examiner les systèmes connectés et accessibles de l’extérieur, d’évaluer les dépendances entre les systèmes et de clarifier les mécanismes de propagation des risques au sein des opérations. 

À partir de là, les plans d’intervention et de reprise doivent être rigoureusement testés et clairement maîtrisés. Les équipes des opérations, de l’ingénierie, de la sécurité et de la cybersécurité doivent s’aligner sur une approche commune, avec des rôles définis et des étapes d’exécution réalistes.

Compte tenu de l’écart croissant entre l’identification des vulnérabilités et leur atténuation, les organisations doivent partir du principe qu’un incident de cybersécurité finira par survenir et s’y préparer en conséquence. L’une des mesures proactives les plus efficaces consiste à réaliser une évaluation ciblée ou à simuler des scénarios de crise dans leur propre environnement. Ces démarches, souvent désignées par les termes « exercices de scénarios » ou « équipe rouge/équipe bleue », permettent de mettre à l’épreuve la prise de décision, de révéler les lacunes en matière de coordination et d’améliorer la préparation dans des conditions proches de la réalité.

Les outils appuyés par l’IA, comme Mythos, accélèrent la détection des vulnérabilités et leur exploitation potentielle à l’échelle de tous les réseaux. Dans les environnements de TO, la capacité d’intervention demeure toutefois encadrée par des exigences strictes en matière de sécurité. Il en résulte un écart croissant que les entreprises doivent apprendre à gérer, puisqu’il est impossible de l’éliminer complètement.

L’avantage reviendra aux entreprises qui comprennent leur niveau d’exposition, priorisent ce qui compte le plus et se préparent à intervenir en cas de perturbation. Cela implique de dépasser la simple sensibilisation pour atteindre un véritable état de préparation, grâce à des évaluations ciblées, des plans d’intervention clairs et des tests de scénarios réalistes.