MISC HS 3

Le secteur de l’aéronautique a intégré depuis longtemps une démarche poussée dans les domaines de la maîtrise des risques liés aux opérations à travers les initiatives visant à renforcer la sécurité aérienne ou la sûreté. Ainsi, la plus-value de la création d’un centre dédié à la prise en compte du risque cyber a été très rapidement comprise par les décideurs de la filière, regroupés au sein du Conseil pour la Cybersécurité du Transport Aérien qui est coprésidé par le Directeur Général de l’Aviation Civile et le Directeur de l’Agence Nationale de la Sécurité des Systèmes d’Information. Le défi réside en la mise en place d’un organisme financièrement viable et dont les apports répondent aux attentes du secteur. Cet article aborde la stratégie de développement technique adoptée.

La gestion des vulnérabilités est aujourd’hui au bord de la saturation. Avec plus de 39 970 failles publiées en 2024, et un rythme toujours croissant, les équipes de sécurité peinent à suivre. L’intelligence artificielle, notamment les grands modèles de langage (LLM), pourraient alléger ce fardeau.

L’usage de modèles d’apprentissage de type réseau de neurones devient courant dans les outils de détection. Malgré la complexité calculatoire sous-jacente, des techniques d’attaques abordables existent pour les perturber. Nous appliquerons une de celles-ci, la génération d’exemple contraire par calcul de gradient, sur un modèle adapté à la détection de mail de phishing.