Le système de détection d'intrusion embarqué de VicOne, basé sur l'IA générative, présenté par Sonatus , directeur d'AI

Le modèle « cloud-first » repose sur le transfert continu de vastes quantités de données brutes de télémétrie et d’événements provenant de chaque véhicule vers un centre de sécurité centralisé (VSOC). Cela engendre trois problèmes majeurs à mesure que la taille des flottes augmente :
- Coûts croissants : les frais de stockage et de transmission des données montent en flèche en raison du volume considérable de données transférées.
- Surcharge de fausses alertes : les équipes du VSOC sont submergées d’alertes non critiques, dans lesquelles de simples dysfonctionnements des véhicules sont confondus avec des cyberattaques, ce qui fait perdre du temps aux analystes.
- Réponse lente face aux nouvelles menaces : les mises à jour fréquentes des logiciels des véhicules créent une « cible mouvante », obligeant les équipes de sécurité à ajuster en permanence les méthodes de détection basées sur le cloud, ce qui ralentit la réponse aux menaces réelles.

Contrairement aux systèmes statiques basés sur des règles, la solution de VicOne utilise un modèle de menaces fondé sur l’IA générative (GenAI) qui s’exécute directement sur le matériel du véhicule (en « périphérie »).
- Analyse contextuelle : elle établit des corrélations entre les données provenant de plusieurs calculateurs (ECU) — notamment l’activité du bus CAN, les paquets Ethernet et les journaux système — afin de mettre au jour des schémas d’attaque complexes et contextuels que les méthodes traditionnelles ne détectent pas.
- Détection des menaces inédites : en analysant localement ces données riches et inter-domaines, elle permet d’identifier des « menaces inédites » (attaques « zero-day ») qui n’ont jamais été observées auparavant, plutôt que de se contenter de rechercher des correspondances avec des signatures connues.

La combinaison de la solution « AI » de VicOne et de la plateforme « Sonatus » permet de réaliser des gains mesurables en termes d’efficacité et de réduction des coûts :
- Réduction de 60 % des coûts liés au cloud : en traitant les données localement et en ne transférant que les alertes synthétisées et pertinentes, cette solution réduit considérablement les frais de transfert et de traitement des données.
- Triage 80 % plus rapide : les analystes en sécurité passent moins de temps à trier le bruit, car le système préfiltre les faux positifs, fournissant ainsi des informations exploitables et de haute qualité.
- Couverture complète : la solution étend la détection des menaces d’un seul calculateur électronique (ECU) à l’ensemble du véhicule, en surveillant tout, des appels API à l’utilisation du processeur, à la recherche d’activités suspectes.