Une revue des techniques et politiques de cybersécurité utilisant l'intelligence artificielle et les algorithmes d'apprentissage par renforcement

La cybersécurité est un processus critique qui protège les réseaux, les systèmes et les applications contre les cyberattaques, où les informations numériques sont ciblées pour un accès, une manipulation ou une destruction non autorisés. Alors que les attaquants évoluent continuellement leurs tactiques, aborder les défis de la cybersécurité est devenu primordial, surtout dans des domaines sensibles tels que l'industrie militaire et de la défense. Cet article explore les défis auxquels l'intelligence artificielle (IA) fait face dans le domaine militaire, en se concentrant spécifiquement sur les applications de défense. Nous examinons les algorithmes d'IA pertinents pour la défense, analysant leurs applications potentielles et leurs avantages : une grande partie de cette étude tourne autour de la cybersécurité dans les applications de défense, notamment au sein des systèmes cyber-physiques (CPS). Nous explorons les algorithmes d'apprentissage par renforcement (RL) et d'apprentissage par renforcement profond (DRL) dans les CPS, visant à améliorer la compréhension des implications de la cybersécurité dans ce domaine. Dans ce contexte, nous présentons des algorithmes RL et DRL utilisés dans les cyberattaques et leurs menaces et vulnérabilités potentielles. De plus, nous discutons de la manière dont les algorithmes RL et DRL peuvent être utilisés efficacement pour la détection des cyberattaques et les applications de défense, fournissant des perspectives exploitables pour renforcer la cybersécurité des CPS. En abordant à la fois les aspects techniques et les considérations éthiques, cet article offre une vue d'ensemble des défis et des opportunités entourant la cybersécurité dans les applications de défense.