Au-delà de la détection par IA: où se cachent encore les risques liés aux mainframes et ce que les idées reçues ignorent.

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L'IA a considérablement réduit le délai entre la découverte d'une vulnérabilité et son exploitation.

Lorsqu'Anthropic a annoncé la restriction d'accès à son modèle le plus performant, Mythos, la raison était claire: ce système était si puissant qu'il permettait de détecter et d'exploiter les failles de sécurité des réseaux informatiques à une vitesse inédite pour les défenseurs. Mythos ciblait les logiciels libres: il analysait le code source, puis transformait des problèmes apparemment mineurs en vulnérabilités permettant une prise de contrôle totale du système.

Image du webinaire Mythos.
Tim Hill, vice-président de l'ingénierie logicielle chez Rocket Software, s'entretient avec Tom Schmidt de CIO.com pour analyser les lacunes de la détection basée sur l'IA sur les systèmes centraux et les exigences d'une stratégie de sécurité complète.

L'ordinateur central n'était pas la cible. Mais c'est précisément pour cela qu'il est devenu le sujet de l'actualité.

Comme le dit Tim Hill, vice-président de l'ingénierie logicielle chez Rocket Software, l'événement Mythos a été un signal d'alarme qui a même touché le monde fermé et propriétaire des ordinateurs centraux:

Tout le monde est désormais parfaitement conscient que l'IA peut exploiter les vulnérabilités plus rapidement que les compétences et les outils traditionnels ne peuvent suivre.

Tim Hill Vice-président de l'ingénierie logicielle chez Rocket Software

Les enjeux de sécurité auxquels sont confrontées les entreprises ont profondément évolué. Le mainframe n'y fait pas exception, et le considérer comme tel est l'erreur que révèle la situation actuelle.

Là où se cache réellement le risque

Mythos part du code source. Or, le code source n'est pas disponible pour la plupart des produits mainframe déployés. Le risque le plus important réside donc précisément là où l'analyse du code source ne peut pas accéder:

  • Binaires assemblés — le code propriétaire à code source fermé qui fait fonctionner votre ordinateur central, sans code source à analyser.
  • Logiciels propriétaires — les produits que vous déployez mais dont vous ne possédez pas le code source.
  • Comportement à l'exécution — conditions de concurrence et autres réalités qui n'apparaissent que lorsque le code est réellement exécuté, là où résident précisément les failles de sécurité importantes.

 

Les chiffres qui font monter les enjeux

90%

parmi les 100 premières banques fonctionnent sur des ordinateurs centraux

3 000 milliards de dollars

Les flux d'activité transitent quotidiennement par les ordinateurs centraux.

C’est pour cette raison que les organismes de réglementation ont cessé d’accorder des dérogations aux systèmes mainframe — et que l’époque où les équipes mainframe pouvaient simplement dire aux auditeurs de leur faire confiance est révolue.

 

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Mythos représente un réel progrès, mais il ne résout qu'un aspect du problème, et non la solution globale. C'est là que le débat devient véritablement ouvert: définir ce à quoi ressemble une stratégie de sécurité mainframe moderne et complète, depuis l'analyse du code en temps réel jusqu'à la gestion des correctifs, de leur découverte à leur déploiement, en passant par la préparation aux audits.

Pour en savoir plus, visionnez le webinaire complet, où Tim Hill et Tom Schmidt expliquent comment combler les lacunes que la détection basée sur l'IA laisse béantes.

 

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