By Peter Baltazar, Penulis Teknis di MalwareFox

Kemajuan teknologi modern dengan cepat mengubah dunia. Dua puluh tahun yang lalu, internet tidak ada apa-apanya dibandingkan dengan saat ini. Seperti halnya internet, hal besar berikutnya yang diharapkan dapat merevolusi dunia adalah Artificial Intelligence (AI).

Saat mendengar Kecerdasan Buatan, hal pertama yang terlintas di benak Anda mungkin adalah robot cerdas yang dapat mengambil keputusan sendiri berdasarkan situasi. Faktanya, AI memiliki lebih banyak kegunaan daripada sekadar membuat robot. Meskipun film fiksi ilmiah dan insiden AI Facebook yang menyeramkan telah memberikan gambaran negatif tentang kecerdasan buatan di benak masyarakat umum, pada kenyataannya, AI memiliki lebih banyak kegunaan positif dibandingkan penggunaan yang merugikan, hanya jika digunakan secara wajar.

Istilah lain yang biasanya digunakan berdampingan dengan AI adalah Pembelajaran Mesin (ML). Banyak orang menggunakan istilah AI dan ML sebagai sinonim, yang sebenarnya tidak tepat, padahal kedua istilah ini berkaitan erat satu sama lain. Meskipun AI adalah sebuah konsep untuk merancang sistem cerdas yang dapat mereplikasi kecerdasan manusia dan mengambil keputusan sendiri, ML sebenarnya adalah bagian dari AI yang membantu mesin belajar dari data untuk meningkatkan dan memperkuat pengambilan keputusan mereka.

AI dan ML memiliki banyak sekali aplikasi di berbagai bidang seperti Industri Medis, Keuangan, Permainan, Keamanan Data, Jaringan Sosial, dan banyak lagi. Salah satu bidang di mana mereka dapat digunakan secara progresif adalah Keamanan cyber.

Beri tahu kami bagaimana Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin dapat berkontribusi dalam memperkuat keamanan siber.

Apa saja tantangan yang dihadapi dalam Keamanan Siber?

 
 
Dengan kemajuan teknologi keamanan, penyerang dunia maya mengembangkan teknik baru untuk melanggar keamanan ketat organisasi dan menyerang sistem mereka dengan kode dan program berbahaya. Ancaman seperti ransomware, spyware, serangan rekayasa sosial, trojan, dll., terus berkembang dan menjadikan internet sebagai tempat yang menakutkan bagi pengguna umum.

Perubahan yang sering terjadi dalam metode serangan siber menyulitkan para pakar keamanan siber untuk menanganinya. Selain itu, keengganan pengguna untuk memperbarui perangkat mereka secara rutin juga memperburuk kasus ini. Belakangan ini, evolusi AI dan Machine Learning juga telah membantu penjahat dunia maya. Teknologi ini digunakan secara tidak sah untuk mengetahui kerentanan sistem dan dengan cepat merencanakan serangan yang sesuai. Dengan menggunakan pembelajaran mesin, penyerang dunia maya dapat menemukan target bernilai tinggi dari ribuan dan jutaan database.

Bagaimana Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin dapat memberi manfaat bagi Keamanan Siber?

 
 
Dalam hal keamanan siber, AI dan ML bisa sangat bermanfaat dalam menghadapi ancaman modern. Banyak penyedia program keamanan telah menggunakan teknologi modern ini dalam mesin pendeteksi ancaman mereka untuk menjadikan keamanan siber lebih otomatis dan bebas risiko bagi manusia. Anda akan menemukan banyak bidang keamanan siber yang dapat memanfaatkan kekuatan AI dan ML agar lebih efektif. Prinsip dasar teknologi AI adalah pengelompokan, kategorisasi, pemrosesan, pemfilteran, dan pengelolaan data. Aplikasi keamanan seperti antivirus dan antimalware menggunakan aturan yang hampir sama.

Begini caranya Kecerdasan Buatan dan Machine Learning dapat memberikan manfaat bagi keamanan siber:

1. Pembelajaran Mesin dapat digunakan untuk menganalisis kumpulan data ancaman sebelumnya dan mengembangkan pola. Dengan menggunakan pola tersebut, sistem Kecerdasan Buatan dapat secara efisien menangkap bahaya yang akan datang dan memblokir pintu masuknya ke dalam sistem.
2. Dengan menganalisis pola pelanggaran keamanan sebelumnya, AI dapat membantu menghentikan ancaman serupa di masa depan. Anda bisa mendapatkan wawasan mendetail tentang potensi masalah dan bersiap menghadapi kejadian seperti itu sebelumnya.
3. ML dan AI dapat digunakan untuk memperkirakan kemungkinan serangan dengan menyiapkan analisis prediktif pada kumpulan data sebelumnya.
4. Dengan menggunakan ML dan AI, organisasi dapat menciptakan mekanisme yang cepat dan efisien untuk melindungi data yang berpengaruh tanpa memengaruhi kinerja sistem. Hal ini akan membantu para ahli keamanan siber mengurangi pengeluaran yang tidak diperlukan untuk mendapatkan peningkatan perangkat keras.
5. AI dan ML juga dapat digunakan untuk mendeteksi kerentanan sistem secara akurat sehingga penyerang dunia maya tidak dapat mengeksploitasi dan menggunakannya untuk keuntungan mereka.
6. AI dapat membantu Anda meningkatkan langkah-langkah keamanan dengan mendeteksi kekurangannya dan dengan demikian meningkatkan ketahanan terhadap ancaman dunia maya.
7. Grafik ancaman dunia maya terbaru seperti serangan Zero-day, serangan DDoS, dan serangan lanjutan serupa lainnya tidak dapat dicegah dengan program keamanan tradisional. Bagi mereka, Anda memerlukan solusi keamanan modern yang dikenal sebagai Next-Generation Antivirus (NGAV). NGAV adalah program keamanan berdasarkan pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan yang dapat mendeteksi potensi ancaman sebelumnya dan memberi tahu pengguna tentang hal tersebut.
8. Sebagian besar program keamanan tradisional dan terkini memerlukan banyak waktu untuk memindai dan mendeteksi ancaman dalam sistem. NGAV modern dapat memindai kumpulan data dalam jumlah besar dengan cepat dan efektif.

Apa saja tantangan penggunaan ML dan AI dalam Keamanan Siber?

 
 
Menggunakan Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran mesin Teknologi untuk keamanan siber memiliki banyak keuntungan, namun penerapannya merupakan suatu tantangan karena memerlukan infrastruktur dan prasyarat yang baik. Berikut adalah beberapa tantangan yang dihadapi pakar keamanan siber dalam menerapkan ML dan AI:

1. Untuk menunjukkan hasil yang akurat, kombinasi pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan memerlukan sejumlah besar data masa lalu. Lebih banyak lebih baik. ML akan memasukkan data tersebut, menganalisisnya, dan mengembangkan solusi efisien untuk masalah saat ini dan masa depan. Mengumpulkan data seperti itu merupakan tantangan besar.
2. Pembelajaran Mesin dapat memakan waktu pada tahap awal. Para penyerang dapat memanfaatkan hal ini dan mencuri informasi penting.
3. Organisasi mungkin harus mengubah infrastruktur mereka saat ini untuk mengakumulasikan ML dan AI dalam sistem kerja mereka. Hal ini dapat mengakibatkan biaya besar, yang mungkin tidak mampu ditanggung oleh banyak organisasi kecil.
4. AI dan ML masih dalam tahap awal di bidang keamanan siber. Jadi, saat ini, Anda tidak bisa bergantung sepenuhnya hanya pada mereka untuk aspek penting seperti keamanan.

Menyimpulkan Up

 
 
Meskipun AI dan ML digunakan di berbagai bidang saat ini, ini hanyalah puncak gunung es saja, dan masih banyak hal yang perlu dieksplorasi dalam teknologi ini. Di bidang keamanan siber, teknologi canggih merupakan kebutuhan saat ini, karena penjahat dunia maya selalu berada di depan para pakar keamanan. Penerapan kecerdasan buatan diharapkan dapat membantu dalam memprediksi strategi penyusup dan mengurangi serangan.

 
Bio: Peter Baltazar adalah penggemar teknologi yang menyukai tren teknologi baru. Dia bekerja sebagai konsultan keamanan siber dan penulis di MalwareFox.com. Anda dapat menemukannya sedang menyusun teori MCU ketika dia tidak sedang menulis panduan untuk pemula di bidang komputer. Temukan dia Quora dan LinkedIn.

Terkait:

• 7 Praktik Terbaik Keamanan Data untuk 2021
• Apa itu Kriptografi Neural Adversarial?
• Menerapkan Ilmu Data ke Serangan & Acara Jaringan Keamanan Siber