Cet article explore l’\u00e9volution du paysage de la cybers\u00e9curit\u00e9 dans le domaine de l’automatisation<\/strong> , des risques li\u00e9s \u00e0 l’IA et \u00e0 la vision par ordinateur aux strat\u00e9gies de d\u00e9fense, en passant par les protections mat\u00e9rielles, les d\u00e9fis actuels et les perspectives d’avenir, sans oublier les d\u00e9fis potentiels pos\u00e9s par l’av\u00e8nement de l’informatique quantique. Gr\u00e2ce aux analyses d’experts du secteur, nous examinons comment les menaces de s\u00e9curit\u00e9 \u00e9mergent parall\u00e8lement \u00e0 l’innovation et comment les ing\u00e9nieurs d\u00e9veloppent de nouvelles strat\u00e9gies pour prot\u00e9ger l’avenir de l’automatisation. <\/p>\n L’automatisation et les syst\u00e8mes pilot\u00e9s par l’IA jouent un r\u00f4le cl\u00e9 dans l’industrie actuelle et sont les moteurs de celle de demain. Cela fait progresser la cybers\u00e9curit\u00e9 et, \u00e0 mesure que les syst\u00e8mes deviennent enti\u00e8rement automatis\u00e9s, son r\u00f4le passe d’une simple pr\u00e9caution \u00e0 une n\u00e9cessit\u00e9 absolue. <\/p>\n Le march\u00e9 de l’automatisation conna\u00eet lui aussi une croissance acc\u00e9l\u00e9r\u00e9e. <\/p>\n Avec l’essor rapide de l’automatisation, le march\u00e9 mondial de l’automatisation industrielle, \u00e9valu\u00e9 \u00e0 205,86 milliards de dollars en 2022<\/b> , devrait presque doubler pour atteindre 395,09 milliards de dollars d’ici 2029<\/b> , soit une croissance annuelle compos\u00e9e de 9,8 %*<\/b> . Cependant, l’innovation s’accompagne de risques. \u00c0 mesure que les syst\u00e8mes deviennent plus connect\u00e9s et intelligents, les vuln\u00e9rabilit\u00e9s augmentent, alimentant ainsi la croissance du march\u00e9 de la cybers\u00e9curit\u00e9, qui devrait passer de 190,4 milliards de dollars en 2023 \u00e0 298,5 milliards de dollars d’ici 2028**<\/b> . <\/p>\n L\u2019essor de ces nouvelles technologies soul\u00e8ve des questions importantes : comment s\u00e9curiser les syst\u00e8mes bas\u00e9s sur l\u2019IA ? Quel r\u00f4le joue la s\u00e9curit\u00e9 mat\u00e9rielle dans la pr\u00e9vention des cybermenaces ? Et comment les ing\u00e9nieurs peuvent-ils anticiper les menaces futures ? <\/p>\n Pour relever ces d\u00e9fis, nous avons r\u00e9uni un panel d’experts issus de diff\u00e9rents domaines afin d’explorer l’\u00e9tat de la cybers\u00e9curit\u00e9 dans l’automatisation : <\/p>\n Au cours de cette discussion, nous avons analys\u00e9 en d\u00e9tail les d\u00e9fis li\u00e9s \u00e0 la s\u00e9curisation de l’automatisation \u00e0 tous les niveaux, depuis les menaces de cybers\u00e9curit\u00e9 aliment\u00e9es par l’IA jusqu’aux protections mat\u00e9rielles et \u00e0 l’impact \u00e0 venir de l’informatique quantique sur le chiffrement.<\/b> <\/p>\n Cet article reprend les principales id\u00e9es abord\u00e9es dans la conversation et les regroupe en quatre sections cl\u00e9s : <\/p>\n Poursuivez votre lecture pour explorer en profondeur l’\u00e9tat actuel et l’avenir de la cybers\u00e9curit\u00e9 \u00e0 l’\u00e8re de l’automatisation. <\/p>\n *Selon MarketsandMarkets. (2024). Taille du march\u00e9 de la cybers\u00e9curit\u00e9, part de march\u00e9, analyse de la croissance mondiale (2024-2029).<\/i> <\/p>\n **Selon Fortune Business Insights. (2024). Taille, part de march\u00e9, croissance et analyse du secteur de l'automatisation industrielle (2024-2032).<\/i> <\/p>\n Notre approche \u00e9ditoriale : Auparavant, les pr\u00e9occupations en mati\u00e8re de cybers\u00e9curit\u00e9 \u00e9taient principalement li\u00e9es \u00e0 la confidentialit\u00e9 des donn\u00e9es : prot\u00e9ger les informations sensibles contre les violations et garantir le chiffrement des communications. Mais avec l\u2019essor de l\u2019automatisation, la s\u00e9curit\u00e9 ne se limite plus \u00e0 la confidentialit\u00e9. Elle englobe d\u00e9sormais la s\u00fbret\u00e9. <\/p>\n La vision par ordinateur et l’automatisation pilot\u00e9e par l’IA rendent d\u00e9sormais accessibles des technologies autrefois futuristes, comme les v\u00e9hicules autonomes et les robots industriels. Ce contexte prometteur n’est pas sans risques, car les m\u00eames technologies qui conf\u00e8rent \u00e0 l’automatisation sa puissance la rendent \u00e9galement vuln\u00e9rable \u00e0 la tromperie, \u00e0 l’exploitation et aux attaques. <\/p>\n IA, vision industrielle et risques pour la s\u00e9curit\u00e9<\/i><\/b> <\/p>\n \u00ab Traditionnellement, les pr\u00e9occupations en mati\u00e8re de s\u00e9curit\u00e9 portaient surtout sur la protection de la vie priv\u00e9e \u00bb, explique John Stih, sp\u00e9cialiste des capteurs chez Future Connectivity Solutions. \u00ab Mais avec l’automatisation, la s\u00e9curit\u00e9 est devenue un enjeu majeur. \u00bb <\/p>\n Prenons l’exemple d’un v\u00e9hicule autonome circulant sur une autoroute. Son syst\u00e8me de d\u00e9tection de voie utilise la vision par ordinateur pour distinguer la chauss\u00e9e du marquage routier. Si un attaquant manipule ces donn\u00e9es visuelles, le processus de d\u00e9cision du v\u00e9hicule pourrait \u00eatre compl\u00e8tement perturb\u00e9, avec des cons\u00e9quences potentiellement graves. <\/p>\n Les syst\u00e8mes d’IA sont constamment entra\u00een\u00e9s \u00e0 interpr\u00e9ter des donn\u00e9es visuelles et \u00e0 apprendre d’une infinit\u00e9 de sc\u00e9narios. Aussi performants soient-ils, ces syst\u00e8mes peuvent \u00eatre tromp\u00e9s. Don Gunn, sp\u00e9cialiste des processeurs chez Future Intelligent Solutions, a cit\u00e9 un exemple relativement simple : les conducteurs de v\u00e9hicules autonomes doivent aujourd’hui rester vigilants et pr\u00eats \u00e0 reprendre le contr\u00f4le du v\u00e9hicule \u00e0 tout moment. Pour ce faire, les constructeurs de v\u00e9hicules autonomes se sont d’abord appuy\u00e9s sur les mouvements du volant, mais utilisent d\u00e9sormais des cam\u00e9ras internes et la vision par ordinateur pour suivre les mouvements oculaires du conducteur. Mais que se passe-t-il si le conducteur porte des lunettes de soleil ou cache d\u00e9lib\u00e9r\u00e9ment ses yeux avec de fausses empreintes d’yeux ouverts pour faire une sieste pendant que le v\u00e9hicule se conduit seul ? Il s’agit d’une hypoth\u00e8se simple, mais l’IA peut-elle d\u00e9tecter la supercherie ? <\/p>\n \u00c0 LIRE AUSSI : Automatisation des v\u00e9hicules : niveaux d\u2019autonomie et leur signification<\/a> <\/p>\n Cette tromperie ne se limite pas aux v\u00e9hicules. Dans les usines, les syst\u00e8mes de reconnaissance faciale contribuent \u00e0 surveiller les d\u00e9placements des employ\u00e9s, \u00e0 garantir le respect des consignes et \u00e0 am\u00e9liorer la s\u00e9curit\u00e9. Pourtant, certaines personnes parviennent \u00e0 duper ces cam\u00e9ras dot\u00e9es d’intelligence artificielle en portant des t-shirts imprim\u00e9s de visages, induisant ainsi le syst\u00e8me en erreur et en lui faisant croire qu’elles sont pr\u00e9sentes. \u00ab C’est pourquoi la d\u00e9tection de pr\u00e9sence est cruciale \u00bb, explique Gunn. Certains syst\u00e8mes d’IA int\u00e8grent d\u00e9sormais des cam\u00e9ras infrarouges (IR), qui d\u00e9tectent les signatures thermiques pour v\u00e9rifier si une image repr\u00e9sente une personne vivante et non un leurre statique. <\/p>\n Le compromis entre automatisation et s\u00e9curit\u00e9<\/i><\/b> <\/p>\n C\u2019est l\u00e0 que l\u2019\u00e9quation devient plus int\u00e9ressante. \u00c0 mesure que l\u2019automatisation progresse, nous d\u00e9couvrons de nouveaux domaines o\u00f9 elle pourrait nous \u00eatre utile. Mais comme l\u2019a soulign\u00e9 Ed Baca, responsable des solutions r\u00e9gionales chez Future Intelligent Solutions : \u00ab Plus nous ajoutons de capteurs \u00e0 l\u2019automatisation, plus les points d\u2019attaque se multiplient. \u00bb <\/p>\n Les cam\u00e9ras et les capteurs am\u00e9liorent l’intelligence du syst\u00e8me, optimisant ainsi sa fiabilit\u00e9 et la prise de d\u00e9cision. Cependant, chaque composant suppl\u00e9mentaire introduit \u00e9galement de nouvelles vuln\u00e9rabilit\u00e9s. <\/p>\n Chaque capteur, qu’il s’agisse de suivi des mouvements dans une usine ou de d\u00e9tection d’obstacles par un robot autonome, repr\u00e9sente un point d’entr\u00e9e potentiel pour un attaquant. Faut-il multiplier les cam\u00e9ras au risque de cr\u00e9er des failles de s\u00e9curit\u00e9, ou privil\u00e9gier un nombre r\u00e9duit de cam\u00e9ras avec une protection renforc\u00e9e, quitte \u00e0 limiter la visibilit\u00e9 ? <\/p>\n Exploiter les syst\u00e8mes bas\u00e9s sur l’IA<\/i><\/b> <\/p>\n Il ne s’agit pas seulement d’illusion d’optique. Les attaquants exploitent la moindre faille de s\u00e9curit\u00e9 pour s’introduire dans le syst\u00e8me, car toutes sont critiques, certaines \u00e9tant plus sensibles que d’autres. Par exemple, les processeurs qui alimentent les mod\u00e8les d’IA pourraient constituer une cible privil\u00e9gi\u00e9e. <\/p>\n De nombreuses cam\u00e9ras et syst\u00e8mes d’automatisation am\u00e9lior\u00e9s par l’IA fonctionnent sur des processeurs hautes performances, utilisant souvent des logiciels bas\u00e9s sur Linux. <\/p>\n \u00ab Comme Linux est un syst\u00e8me bien connu, des personnes mal intentionn\u00e9es peuvent exploiter des vuln\u00e9rabilit\u00e9s et ex\u00e9cuter leurs propres programmes en arri\u00e8re-plan \u00bb, a averti Gunn. Une cam\u00e9ra dot\u00e9e d’intelligence artificielle compromise, par exemple, pourrait \u00eatre manipul\u00e9e pour diffuser des images non autoris\u00e9es, ou pire encore, fournir de fausses donn\u00e9es \u00e0 un syst\u00e8me de contr\u00f4le industriel. <\/p>\n Pour contrer ces menaces, les processeurs modernes int\u00e8grent des m\u00e9canismes de s\u00e9curit\u00e9 tels que les protocoles de d\u00e9marrage s\u00e9curis\u00e9. Ces derniers garantissent que seuls les logiciels authentifi\u00e9s et v\u00e9rifi\u00e9s peuvent s’ex\u00e9cuter sur le syst\u00e8me, emp\u00eachant ainsi les programmes malveillants d’en prendre le contr\u00f4le. <\/p>\n Cybers\u00e9curit\u00e9 et protection des r\u00e9seaux<\/i><\/b> <\/p>\n Il y a ensuite un autre niveau. Les syst\u00e8mes autonomes sont rarement des machines isol\u00e9es. Ils font g\u00e9n\u00e9ralement partie d’un r\u00e9seau d’appareils interconnect\u00e9s qui en \u00e9tendent les fonctionnalit\u00e9s, mais vous l’aurez devin\u00e9, chacun d’eux devient un vecteur potentiel de cyberattaques. <\/p>\n \u00ab La s\u00e9curit\u00e9 ne se limite pas aux logiciels ex\u00e9cut\u00e9s sur un appareil ; elle concerne aussi les personnes qui peuvent y acc\u00e9der \u00bb, a soulign\u00e9 Gunn. Une vuln\u00e9rabilit\u00e9 dans un n\u0153ud d’un r\u00e9seau peut \u00eatre exploit\u00e9e par un pirate externe, un employ\u00e9 malveillant ou un attaquant tirant parti d’une faille dans l’infrastructure cloud. <\/p>\n Prenons l’exemple d’un syst\u00e8me \u00e0 haut risque comme celui du syst\u00e8me de refroidissement d’une centrale \u00e9lectrique. Si une entit\u00e9 non autoris\u00e9e parvenait \u00e0 compromettre le syst\u00e8me de contr\u00f4le et \u00e0 l’arr\u00eater, les cons\u00e9quences pourraient \u00eatre catastrophiques. Le d\u00e9fi consiste donc non seulement \u00e0 s\u00e9curiser les composants individuels, mais aussi \u00e0 mettre en place des d\u00e9fenses r\u00e9seau robustes, en limitant les acc\u00e8s, en isolant les syst\u00e8mes par des pare-feu et en garantissant la protection des infrastructures critiques contre toute intrusion. <\/p>\n C’est une course aux armements. \u00c0 mesure que l’automatisation devient plus intelligente, les adversaires tenteront de la surpasser ; c’est pourquoi rester vigilant et inform\u00e9 n’est plus une option, mais une n\u00e9cessit\u00e9. <\/p>\n Cette course aux armements soul\u00e8ve une nouvelle question : l\u2019intelligence artificielle qui renforce la s\u00e9curit\u00e9 peut-elle \u00eatre utilis\u00e9e comme une arme pour la contourner ? La lutte entre attaquants et d\u00e9fenseurs repose sur l\u2019adaptation : chaque avanc\u00e9e en mati\u00e8re de s\u00e9curit\u00e9 de l\u2019IA est suivie d\u2019une m\u00e9thode de tromperie tout aussi sophistiqu\u00e9e. Mais l\u2019une parviendra-t-elle un jour \u00e0 supplanter d\u00e9finitivement l\u2019autre ? <\/p>\n L’IA pourrait-elle compromettre la vision par ordinateur ?<\/i><\/b> <\/p>\n \u00ab Prenons l\u2019exemple de Face ID \u00bb, explique John Stih. \u00ab Tout a commenc\u00e9 avec les codes d\u2019acc\u00e8s, puis est venue la reconnaissance photo, mais certains ont r\u00e9ussi \u00e0 la tromper avec une simple image statique. Nous avons donc ajout\u00e9 la projection de points en 3D. Les pirates ont r\u00e9agi en cr\u00e9ant des masques imprim\u00e9s en 3D. Ensuite, on a utilis\u00e9 la d\u00e9tection infrarouge pour v\u00e9rifier la temp\u00e9rature de la peau, et m\u00eame le radar pour d\u00e9tecter la respiration. \u00bb Chaque it\u00e9ration repr\u00e9sentait un progr\u00e8s en mati\u00e8re de s\u00e9curit\u00e9, mais les pirates ont toujours trouv\u00e9 le moyen d\u2019affiner leurs m\u00e9thodes et de contrer ces am\u00e9liorations. <\/p>\n Cette dynamique r\u00e9v\u00e8le une vuln\u00e9rabilit\u00e9 fondamentale de l’IA : la reconnaissance de formes est \u00e0 la fois sa plus grande force et son talon d’Achille. Les syst\u00e8mes de vision par ordinateur, con\u00e7us pour identifier les visages, les objets et les mouvements avec une pr\u00e9cision quasi humaine, peuvent parfois \u00eatre tromp\u00e9s par de l\u00e9g\u00e8res incoh\u00e9rences. <\/p>\n Lazina Rahman a relev\u00e9 un cas viral r\u00e9cent exposant certains de ces syst\u00e8mes hypersensibles, o\u00f9 les personnes n’\u00e9taient plus reconnues par leur t\u00e9l\u00e9phone pour une chose aussi mineure qu’une nouvelle blessure au visage ou un maquillage diff\u00e9rent. <\/p>\n \u00ab C\u2019est pourquoi la s\u00e9curit\u00e9 ne peut pas se reposer uniquement sur l\u2019analyse visuelle \u00bb, a convenu Stih. <\/p>\n Mais les attaques vont bien au-del\u00e0 de la reconnaissance faciale. Don Gunn a soulign\u00e9 une menace encore plus grave : l’informatique quantique. \u00ab Actuellement, l’IA est principalement utilis\u00e9e comme outil de d\u00e9fense. Mais en th\u00e9orie, elle pourrait aussi \u00eatre entra\u00een\u00e9e \u00e0 d\u00e9chiffrer des cl\u00e9s de chiffrement ou \u00e0 automatiser des cyberattaques. Lorsque l’informatique quantique deviendra une r\u00e9alit\u00e9, nombre de nos mesures de s\u00e9curit\u00e9 actuelles seront obsol\u00e8tes. \u00bb <\/p>\n Utiliser l’IA pour se d\u00e9fendre contre les attaques<\/i><\/b> <\/p>\n L’IA demeure aujourd’hui l’une des meilleures et des plus robustes lignes de d\u00e9fense contre les cybercriminels. Cependant, face au potentiel des attaques pilot\u00e9es par l’IA, il est primordial d’anticiper et de couvrir tous les sc\u00e9narios possibles. <\/p>\n \u00ab Pour garder une longueur d’avance, l’IA de s\u00e9curit\u00e9 doit \u00e9voluer constamment \u00bb, a expliqu\u00e9 Gunn. \u00ab C’est pourquoi les syst\u00e8mes d’authentification modernes utilisent plusieurs niveaux de v\u00e9rification. \u00bb <\/p>\n \u00c0 titre d’exemple, citons la solution de s\u00e9curit\u00e9 de NXP, bas\u00e9e sur le processeur i.MX RT1170<\/a> . Au lieu de s’appuyer uniquement sur une cam\u00e9ra, elle combine : <\/p>\n i.MX RT1170 : D\u00e9couvrez nos produits<\/b><\/a> <\/p>\n Voir les kits de d\u00e9veloppement i.MX RT1170<\/b><\/a> <\/p>\n \u00ab Cela rend beaucoup plus difficile pour les attaquants de tromper le syst\u00e8me avec une simple supercherie bas\u00e9e sur des photos \u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 Gunn. <\/p>\n Mais la s\u00e9curit\u00e9 bas\u00e9e sur l’IA ne se limite pas au blocage des acc\u00e8s non autoris\u00e9s. Elle doit \u00e9galement pr\u00e9dire et neutraliser les menaces \u00e9mergentes avant qu’elles ne deviennent de v\u00e9ritables vuln\u00e9rabilit\u00e9s. <\/p>\n \u00ab Un mod\u00e8le de s\u00e9curit\u00e9 peut \u00eatre s\u00fbr aujourd’hui, mais dans six mois, une nouvelle m\u00e9thode d’attaque pourrait appara\u00eetre \u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 Ed Baca. \u00ab La s\u00e9curit\u00e9 bas\u00e9e sur l’IA doit \u00eatre constamment mise \u00e0 jour et s’adapter, sous peine de devenir obsol\u00e8te. \u00bb <\/p>\n Cette adaptabilit\u00e9 a cependant un revers. \u00ab Si un mod\u00e8le d’IA apprend \u00e0 partir de donn\u00e9es r\u00e9elles, des attaquants peuvent le manipuler \u00bb, pr\u00e9vient Stih. \u00ab Reprenons l’exemple du maquillage : imaginez un syst\u00e8me d’authentification qui se met \u00e0 jour \u00e0 chaque modification du visage. Un attaquant pourrait progressivement l’entra\u00eener \u00e0 reconna\u00eetre une personne non autoris\u00e9e. C’est pourquoi les mises \u00e0 jour doivent \u00eatre rigoureusement contr\u00f4l\u00e9es<\/b> . \u00bb <\/p>\n La lutte contre la cybers\u00e9curit\u00e9 est souvent per\u00e7ue comme un probl\u00e8me logiciel o\u00f9 les d\u00e9veloppeurs corrigent les vuln\u00e9rabilit\u00e9s aussi vite que les attaquants en d\u00e9couvrent de nouvelles. Mais \u00e0 mesure que l’automatisation pilot\u00e9e par l’IA se g\u00e9n\u00e9ralise, il est temps d’adopter une approche diff\u00e9rente\u2026 ce qui nous ram\u00e8ne au mat\u00e9riel. <\/p>\n La s\u00e9curit\u00e9 peut-elle \u00eatre int\u00e9gr\u00e9e au niveau mat\u00e9riel ? <\/p>\n Cette \u00e9volution est au c\u0153ur du microcontr\u00f4leur STM32N6<\/b> de STMicroelectronics, un dispositif con\u00e7u pour apporter la s\u00e9curit\u00e9 en p\u00e9riph\u00e9rie du r\u00e9seau. Contrairement aux mod\u00e8les de cybers\u00e9curit\u00e9 traditionnels qui reposent sur des pare-feu et des mises \u00e0 jour logicielles, le STM32N6 int\u00e8gre la protection au niveau du silicium<\/b> , garantissant ainsi la s\u00e9curit\u00e9 d\u00e8s la conception. <\/p>\n Rendre la s\u00e9curit\u00e9 accessible \u00e0 la p\u00e9riph\u00e9rie<\/i><\/b> <\/p>\n Historiquement, les microcontr\u00f4leurs et les capteurs d’image fonctionnaient de mani\u00e8re cloisonn\u00e9e. Une cam\u00e9ra capturait les donn\u00e9es, un processeur les analysait, et une connexion r\u00e9seau transmettait les r\u00e9sultats. Mais avec le STM32N6, cette \u00e9quation change. <\/p>\n \u00ab Traditionnellement, les microcontr\u00f4leurs n’\u00e9taient pas directement connect\u00e9s aux capteurs d’image \u00bb, a expliqu\u00e9 Ed Baca. \u00ab Mais maintenant, gr\u00e2ce \u00e0 l’interface MIPI, le STM32N6 peut s’int\u00e9grer directement aux cam\u00e9ras haute r\u00e9solution, ce qui permet de traiter les donn\u00e9es visuelles en p\u00e9riph\u00e9rie, avant m\u00eame qu’elles ne quittent l’appareil. \u00bb <\/p>\n Cette approche privil\u00e9giant le traitement en p\u00e9riph\u00e9rie r\u00e9duit les risques de s\u00e9curit\u00e9 en minimisant la transmission de donn\u00e9es brutes<\/b> sur des r\u00e9seaux potentiellement vuln\u00e9rables. Le microcontr\u00f4leur traite les images localement, en extrayant uniquement les m\u00e9tadonn\u00e9es essentielles, telles que \u00ab personne d\u00e9tect\u00e9e \u00bb,<\/i> au lieu de diffuser l’int\u00e9gralit\u00e9 du flux vid\u00e9o pour afficher l’image d’une personne. <\/p>\nPan\u00e9listes<\/h3>\n
Introduction<\/h3>\n
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Ce rapport a \u00e9t\u00e9 \u00e9dit\u00e9, structur\u00e9 et v\u00e9rifi\u00e9 par l’\u00e9quipe de d\u00e9veloppement de contenu futur, \u00e0 partir des enseignements tir\u00e9s de nos tables rondes. Les transcriptions ont \u00e9t\u00e9 peaufin\u00e9es et am\u00e9lior\u00e9es gr\u00e2ce \u00e0 l’intelligence artificielle, combinant automatisation et expertise humaine pour un r\u00e9sultat final clair et pr\u00e9cis. <\/p>\nLe d\u00e9fi croissant de la s\u00e9curit\u00e9 dans l’automatisation<\/h3>\n
Menaces et strat\u00e9gies de s\u00e9curit\u00e9<\/h3>\n
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\u00c9tude de cas : Le STM32N6 et l\u2019avenir de la s\u00e9curit\u00e9 mat\u00e9rielle<\/h3>\n