Revolusi Cyber Security
Teknologi AI memiliki peran yang signifikan dalam revolusi cyber security. Berikut adalah beberapa cara AI merevolusi bidang keamanan cyber:
-
Deteksi Serangan: AI dapat digunakan untuk mendeteksi serangan cyber dengan menganalisis pola dan perilaku yang mencurigakan. Algoritma "tingkah laku" (behaviour) pembelajaran mesin dapat mempelajari pola serangan yang telah terjadi sebelumnya dan mengidentifikasi serangan baru yang belum pernah terdeteksi sebelumnya.
-
Analisis Ancaman: AI dapat digunakan untuk menganalisis data besar dan kompleks yang terkait dengan keamanan cyber, seperti log aktivitas, lalu lintas jaringan, dan data sensor. Dengan menggunakan teknik seperti analisis data prediktif dan analisis pola, AI dapat mengidentifikasi ancaman potensial dan memberikan peringatan dini kepada para ahli keamanan.
-
Penanggulangan Serangan: AI dapat digunakan untuk merespons serangan cyber secara otomatis. Misalnya, AI dapat memblokir alamat IP yang mencurigakan, mengisolasi sistem yang terinfeksi, atau menghentikan serangan sebelum dapat menyebabkan kerusakan yang lebih lanjut.
-
Analisis Malware: AI dapat digunakan untuk menganalisis dan mengidentifikasi malware. Dengan menggunakan teknik seperti analisis perilaku dan analisis kode, AI dapat mengenali pola dan karakteristik malware yang tidak diketahui sebelumnya.
-
System Cloning dan Pemulihan: Setelah serangan terjadi, AI dapat digunakan untuk membantu dalam pemulihan, dengan system cloning atau pemulihan sistem. AI dapat membantu dalam mengidentifikasi dan memperbaiki kerentanan yang dieksploitasi oleh serangan cyber dan malware, serta membantu dalam pemulihan system atau data yang hilang atau rusak.
Machine learning
Machine learning tidak hanya diimplementasikan pada banyak aspek di ranah industri. Tetapi, machine learning juga diterapkan pada keamanan siber dan perlindungan sistem digital. Dengan penggunaan machine learning dan kombinasi dari teknologi artificial intelligence maka bisa menjadi sebuah jembatan untuk penangkal kejahatan di dunia maya.
Difinisi Cyber Security
Beberapa tahun terakhir, istilah Cyber Security semakin mencuat kala banyaknya kasus terkuaknya data pribadi, pelacakan pengguna media sosial yang dengan mudah ditelusuri menggunakan IP Address dan lain-lain. Google Trends sendiri melampirkan bahwa pencarian kata cybersecurity memiliki tren yang meningkat di dunia selama lima tahun terakhir.
Banyaknya contoh-contoh dan praktik dari kejahatan di dunia maya membuat orang-orang merasa dirugikan. Hal ini dikarenakan banyak oknum yang menggunakan teknologi untuk melakukan praktik kejahatan di dunia maya. Dilansir dari Deep Instinct, jumlah cyber attack alias serangan siber meningkat. Cyber attack dengan menggunakan malware misalnya mengalami peningkatan sebesar 358% pada tahun 2020. Kemudian, serangan siber menggunakan ransomware juga mengalami kenaikan sebesar 435%.
Oleh karena itu, penggunaan Cyber security menjadi hal yang wajib diketahui oleh perusahaan. Khususnya perusahaan yang sudah mengimplementasikan sistem teknologi informasi. Mengingat adanya indikasi yang terjadi untuk melakukan perlindungan data pribadi dan database yang dimiliki. Kira-kira apa aja sih contoh machine learning dalam keamanan siber (Cyber Security)? yuk kita bahas dan kupas satu-persatu.
1. Network Traffic Analysis
Penerapan machine learning yang pertama adalah network traffic analysis. Berdasarkan definisi Techopedia, network traffic analysis mengacu sekumpulan data yang bergerak di jaringan pada titik waktu tertentu. Network traffic analysis digunakan untuk menganalisis jaringan demi tujuan keamanan, manajemen, dan operasi jaringan umum. Seorang engineer atau administrator jaringan melakukan analisis secara keseluruhan terkait lalu lintas jaringan.
Mulai dari operasi jaringan, mengetahui adanya paket berbahaya, lalu lintas jaringan yang mencurigakan, kecepatan melakukan pengunggahan maupun unduh data. Terkadang oknum-oknum yang tidak bertanggung jawab memanfaatkan kesempatan untuk membobol data-data yang ada di dalam jaringan. Sungguh sangat disayangkan. Berikut adalah kelebihan dari network traffic analysis:
- Real-time network data analysis
- Memahami pemanfaatan jaringan
- Kecepatan unduh maupun unggah
Dengan penggunaan algoritma yang sudah di training dan dilatih maka bisa mendeteksi adanya kerugian dalam keamanan yang terjadi di dunia maya.
2. Endpoint Security
Adanya ancaman cybersecurity membuat endpoint security menjadi salah satu hal yang paling dibutuhkan. Dalam keamanan siber, endpoint security merupakan praktik mengamankan titik masuk sebelum akhirnya user atau pengguna tidak dipermainkan oleh pelaku kejahatan didunia maya. Adapun yang termasuk perangkat endpoint adalah perangkat apapun yang terhubung ke jaringan bisnis pusat.
Contohnya mobile, laptop, komputer, tablet, printer, faksimile, server, mesin ATM, smart watches, dan peralatan medis. Dengan semakin populernya BYOD (bring your own device) dan IoT (internet of things), jumlah perangkat individu yang terhubung ke jaringan bisnis dapat mencapai puluhan hingga ratusan ribu, bahkan jutaan. Dengan cara algoritma machine learning diharapkan perusahaan bisa melakukan deteksi endpoint security, klasifikasi malware, ransomware, spyware guna memprioritaskan risiko digital kedepannya.
3. Application Security
Application security atau keamanan aplikasi mencakup kerentanan software di aplikasi mobile, digital apps serta digital programming interfaces (APIs). Jenis penerapan dalam kerentanan ini biasa ditemukan pada otentikasi pengguna. Selain itu, bisa ditemukan di integritas kode dan konfigurasi, serta kebijakan dan prosedur. Kerentanan aplikasi mengakibatkan rentannya terjadi pelanggaran information security yang signifikan. Application security merupakan salah satu parameter penting dalam information security.
Dalam penggunaan machine learning dalam aplikasi keamanan siber maka dapat melindungi sistem dan server dari paparan siber. Misalnya penerapan machine learning dengan training data untuk deteksi anomali dari permintaan HTTP. Kemudian nantinya akan diklasifikasikan menggunakan algoritma untuk untuk memperkuat struktur pertahanan siber.
4. Authentication Security
Pernah mendengar istilah 2FA (Two-Factor Authentication) yang biasanya diterapkan ketika ingin login ke aplikasi atau akun media sosial? Apakah teman-teman juga pernah mendengar istilah CAPTCHA (Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart)? Biasanya penggunaan CAPTCHA ini selalu ada ketika kita ingin mengakses sebuah website agar keamanan data kita terjaga. Nah, baik autentikasi dua faktor maupun Captcha keduanya merupakan penerapan dari authentication security.
Kemudahan dalam melakukan akses informasi menggunakan data dan akun kita tidak luput dari kejahatan digital. Maka dari itu, authentication sangatlah penting untuk menjaga keamanan data pribadi kita. Pemanfaatan Machine Learning dan AI dalam memainkan peran keamanan siber sangat berguna.
Dalam perjalanannya, untuk menghindari keamanan siber diperlukan melalui beberapa penanganan. Misalnya penggunaan facial and fingerprint alias rekam deteksi wajah dan sidik jari untuk meminimalisir dampak jangka panjang dari kejahatan cyber dunia maya, memberikan perlindungan tambahan ke sistem perangkat keras seperti ponsel maupun laptop.
5. Keuntungan Menerapkan Machine Learning dalam Ranah Cyber Security
Ada banyak keuntungan yang bisa didapatkan ketika perusahaan melakukan pencegahan kejahatan siber di dunia maya. Sejalan dengan maraknya pemerasan data pribadi, pencurian data pribadi untuk keperluan aplikasi pinjaman online, penjualan data pribadi di NFT dan marketplace membuat masyarakat perlu diberikan rasa aman.
Salah satu caranya adalah dengan menggunakan algoritma machine learning untuk menjadi sebuah jembatan dalam permasalahan keamanan siber dan perlindungan data pribadi. Berikut adalah keuntungannya:
- Memprediksi serangan kejahatan di dunia maya yang akan datang
- Membuat sebuah reminder alias pengingat terkait ancaman kejahatan siber yang bisa datang kapan saja
- Melakukan identifikasi serangan siber dengan cepat dan mempersingkat waktu respons
- Mendeteksi kerentanan dalam struktur digital perusahaan
6. Kerugian Menerapkan Machine Learning dalam Ranah Cyber Security
Sejalan dengan pencegahan terhadap keamanan siber dan kejahatan di dunia maya memunculkan banyak anggapan terkait algoritma mana yang sekiranya tepat dan akurat. Walaupun algoritma machine learning merupakan suatu solusi, tetapi tetap kita tidak sepenuhnya 100 persen menyelesaikan masalah cyber security.
Kita harus berhati-hati dan selalu siap untuk mengambil risiko pencegahan terkait keamanan siber. Apalagi kerugiannya tidak semua perusahaan mampu menggunakan teknologi karena terhalang dengan kemampuan finansial perusahaan. Jadi tidak menutup kemungkinan dilakukan sepenuhnya.
Machine learning membuat segala sesuatunya menjadi lebih ringkas, cepat dan sistematis. Khususnya dengan adanya cyber security tentunya menjadi sebuah peluang dimanfaatkannya algoritma machine learning untuk menangkal kejahatan siber di dunia maya.
Dengan menggunakan AI dalam keamanan cyber, organisasi atau perusahaan dapat meningkatkan kemampuan mereka dalam mendeteksi, mencegah, dan merespons cepat serangan cyber dengan lebih efektif dan efisien. Teknologi AI dapat membantu mengurangi waktu respons terhadap serangan, mengidentifikasi ancaman yang lebih kompleks, dan mengurangi risiko keamanan secara keseluruhan.
Penutup
Sekian Penjelasan Singkat Mengenai Teknologi AI dan revolusi cyber security. Semoga Bisa Menambah Pengetahuan Kita Semua.
