Une étude révèle qu’une grande majorité des entreprises interrogées utilisent des réseaux 5G privés. Cependant, leur sécurisation accuse un retard.
Une étude menée par Trend Micro et CTOne démontre que les réseaux 5G privés sont de plus en plus déployés, mais que les mesures de sécurité sont insuffisantes. En particulier, un manque d’expertise en technologie de communication rend ces réseaux vulnérables aux cybermenaces.
La croissance de la 5G privée
Les réseaux 5G privés gagnent en popularité dans des secteurs tels que l’énergie, la défense, la logistique, les soins de santé et la production intelligente. L’étude révèle que 86 pour cent des organisations interrogées utilisent déjà la 5G privée, tandis que quatorze pour cent évaluent encore cette technologie. Malgré cette croissance, la sécurité demeure un défi.
De nombreuses organisations déploient des outils de sécurité basés sur l’IA pour détecter et combattre les menaces. Ainsi, 62 pour cent déclarent utiliser des solutions d’IA, tandis que 35 pour cent prévoient de le faire à l’avenir. Les principales mesures de sécurité pilotées par l’IA selon les répondants sont les informations prédictives sur les menaces (58%), l’authentification adaptative continue (52%), la politique Zero Trust (47%) et les réseaux auto-réparateurs avec automatisation par IA (41%).
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Néanmoins, les organisations rencontrent des obstacles dans la mise en œuvre de la sécurité par IA dans leurs réseaux 5G. Les coûts élevés (47%), les détections faussement positives et négatives (44%) et le manque d’expertise interne (37%) sont les problèmes les plus fréquemment cités. De plus, seuls 20 pour cent des entreprises disposent d’une équipe spécialisée pour la sécurité de leurs réseaux de communication. Dans la plupart des cas, cette responsabilité incombe au CTO (43%) ou au CIO (32%).
Budget de sécurité
Bien que les réseaux 5G privés soutiennent des infrastructures critiques et des données sensibles, seulement dix-huit pour cent en moyenne du budget de sécurité y est consacré. Cela peut entraîner des risques de conformité et de cybersécurité, en particulier dans le cadre de la surveillance des réseaux pilotée par l’IA. Moins de la moitié des répondants affirment prendre des mesures telles que l’anonymisation des données (44%) ou des contrôles d’accès stricts pour les modèles d’IA (50%). De même, le chiffrement des données au repos et en transit (51%) et la conformité aux réglementations telles que le RGPD (54%) ne sont pas toujours garantis.