Présentation de Black Hat USA

La conférence Black Hat USA, qui se tiendra à Las Vegas, sera l'occasion de présenter les dernières avancées en cybersécurité, notamment en ce qui concerne l'intelligence artificielle (IA) et les menaces qui pèsent sur la sécurité des données.

Le rôle de l'IA dans la cybersécurité

L'IA est de plus en plus utilisée pour améliorer la sécurité des données, mais elle peut également être utilisée pour lancer des attaques. Les entreprises doivent donc développer des stratégies pour contrer ces menaces. Selon Krista Case, principale analyste et responsable de la pratique de résilience et de sécurité chez theCUBE Research, « l'IA est sur le point de devenir une partie intégrante de l'équipe de sécurité, de la surface d'attaque et du modèle d'exploitation de l'entreprise ».

Les défis de la cybersécurité

La cybersécurité est confrontée à de nouveaux défis, notamment la gestion des agents IA qui peuvent être utilisés pour lancer des attaques. Les entreprises doivent développer des systèmes pour contrôler et gérer ces agents. Par exemple, Microsoft a récemment présenté son système de sécurité Project Perception, qui utilise des agents IA pour identifier les menaces et renforcer les défenses.

La couverture de Black Hat USA par theCUBE

theCUBE, le studio de livestreaming de SiliconANGLE Media, couvrira la conférence Black Hat USA du 5 au 6 août. Les interviews et les discussions seront disponibles sur le site web de theCUBE et sur YouTube. Les invités incluront des dirigeants d'entreprises et des experts de l'industrie, tels que Fortinet, Elastic, TENEX.ai, Delinea, Menlo Security et Absolute Security.

Exemple de code pour la gestion des agents IA : 
   import numpy as np
   from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
   from sklearn.model_selection import train_test_split
   # Charger les données
   X = np.load('donnees_X.npy')
   y = np.load('donnees_y.npy')
   # Séparer les données en entraînement et en test
   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
   # Entraîner le modèle
   model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
   model.fit(X_train, y_train)
   # Prédictions
   predictions = model.predict(X_test)