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Real-Time Adaptive Defense: AI, Data, and the Future of Security Platforms
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À propos de cette session
Timor Sherf, CTO de terrain chez Cato Networks, soutient que les dispositifs de sécurité statiques basés sur des signatures ne peuvent pas suivre le rythme des attaques exploitant l'IA, et plaide pour une plateforme de sécurité convergente pilotée par l'IA. Il présente d'abord Pliny the Liberator, chercheur autodidacte qui documente publiquement le contournement des garde-fous de chaque nouveau modèle de langage; parmi les exemples récents, il cite une usurpation de service d'assistance par hypertrucage sur Teams, la brèche du clavardeur Salesforce Drift AI, un attaquant ayant détourné Claude d'Anthropic, et EchoLeak, une attaque sans clic ayant piégé Copilot pour exfiltrer des données SharePoint. Il oppose cela aux solutions ponctuelles (pare-feu, IPS, CASB, DLP, SIEM) qui n'ont qu'une vision étroite et réagissent trop lentement, puis présente les principes d'une plateforme de nouvelle génération : livrée en nuage, élastique, construite sur un contexte de données unique que chaque moteur d'IA lit et alimente. Il retrace comment Cato a bâti cela sur environ dix ans, illustré par un exemple de détection de typosquattage, et termine sur les modèles utilisés, la protection de la couche de protection, et les options de déploiement.
The future of security depends on AI’s ability to power real-time, adaptive threat prevention. This session explores how modern platforms fuse high-quality data, advanced AI/ML, and dynamic policies to stop attacks as they unfold. We’ll also tackle the emerging risks of shadow AI, the need for AI governance, and the disruptive potential of agentic AI systems—AI that can act autonomously in defense or in attack. With real-world examples and lessons from product innovation, we’ll show how organizations can harness AI not only to detect threats faster, but to prevent them before damage is done.
À retenir
- Considérer les contournements de garde-fous des LLM comme triviaux pour un attaquant motivé : un contourneur autodidacte documenté publiquement (Pliny the Liberator) brise couramment les protections des nouveaux modèles, sans expérience de programmation préalable.
- Traiter les intégrations d'agents IA et de copilotes comme une nouvelle surface d'attaque : EchoLeak a montré qu'un simple courriel conçu suffit à déclencher une exfiltration de données sans aucun clic via Microsoft Copilot.
- Ne pas présumer que le protocole MCP est sécurisé par défaut; il a été lancé sans contrôles de sécurité obligatoires, laissant aux développeurs d'applications le soin d'ajouter des garde-fous que plusieurs négligent sous pression de mise en marché.
- Privilégier une plateforme convergente à contexte de données unique plutôt que d'assembler des solutions ponctuelles (pare-feu, IPS, CASB, DLP, SIEM); des outils à vision étroite ne peuvent ni voir ni réagir assez vite face à des attaques multi-étapes pilotées par l'IA.
- En évaluant un fournisseur de sécurité basé sur l'IA, demander précisément comment il valide ses propres modèles contre l'hallucination et qui protège la couche de protection elle-même, pas seulement quelles menaces le produit détecte.
Conférenciers
Timor Sherf
Timor Sherf, Field CTO at Cato Networks, has over 20 years of experience developing and architecting cybersecurity and cloud products for enterprises and service providers. With a strong product management background, he has led the creation of… Lire la suiteRéduire
Timor Sherf, Field CTO at Cato Networks, has over 20 years of experience developing and architecting cybersecurity and cloud products for enterprises and service providers. With a strong product management background, he has led the creation of large-scale security platforms and now focuses on helping organizations adopt SASE, SSE, and Universal ZTNA - leveraging cloud scale, high-quality data, and advanced AI/ML to deliver adaptive defenses against evolving threats.
