Bagaimana AI dan Pembelajaran Mesin Dapat Mendeteksi dan Mencegah Serangan Berbahaya

Seiring kemajuan teknologi, begitu pula cara para penjahat mencoba mengeksploitasinya. Saat ini, serangan jahat adalah penyebab utama kekhawatiran baik individu maupun organisasi. Ransomware, phishing, dan pembobolan data hanyalah beberapa contoh dari berbagai bentuk serangan ini.

Pertahanan yang dibangun di atas teknologi baru seperti pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan dapat membantu melindungi Anda dari ancaman ini, bagaimana tepatnya sistem ini mendeteksi dan mencegah serangan jahat?

Peran AI dan ML dalam Keamanan Siber

Kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) adalah dua alat kuat yang serupa tetapi berbeda yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi potensi bahaya sebelum dapat menyebabkan bahaya. Dengan menggunakan algoritme, teknologi kecerdasan buatan dapat mendeteksi pola dalam data yang mungkin mengindikasikan perilaku mencurigakan atau aktivitas jahat. Itu kemudian dapat menandai potensi ancaman dan mengingatkan tim keamanan, sehingga mereka dapat mengambil tindakan.

Seperti banyak domain lainnya, deteksi malware adalah bidang lain di mana pembelajaran mesin terbukti bermanfaat. Pembelajaran mesin dapat mendeteksi varian malware baru dan membantu tim keamanan dalam merespons dengan cepat dengan membuat perpustakaan sampel. Karena itu, serangan berbahaya dapat digagalkan sebelum menyebabkan kerusakan apa pun.

Dimungkinkan juga untuk menggunakan AI dan ML untuk melindungi jaringan dengan mengawasi perilaku pengguna. Sistem ini dapat memantau tindakan pengguna di berbagai platform dan perangkat untuk menemukan perilaku yang tidak biasa atau berbahaya. Hal ini dapat membantu dalam pendeteksian dan pencegahan serangan berbahaya oleh tim keamanan sebelum mereka memiliki kesempatan untuk menimbulkan bahaya.

Bagaimana AI dan ML Dapat Mendeteksi dan Mencegah Ancaman

Ada banyak cara AI dan ML dapat digunakan untuk menangkap dan mencegah ancaman jahat.

• Meningkatkan akurasi untuk mendeteksi ancaman berbahaya: Melalui penggunaan algoritme yang dapat mengidentifikasi pola dalam data yang mungkin mengindikasikan perilaku mencurigakan, AI dan ML dapat membantu meningkatkan akurasi sistem deteksi malware.
• Memantau aktivitas pengguna: Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin mampu memantau perilaku pengguna di banyak platform untuk mengidentifikasi perilaku yang mencurigakan atau jahat. Dengan cara ini, tim keamanan dapat diberi tahu sebelum terjadinya serangan berbahaya.
• Memperbarui pertahanan malware berbasis signature: Kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin dapat membantu dalam proses pembaruan sistem deteksi malware berbasis signature dengan menggunakan algoritme untuk mengidentifikasi jenis malware baru saat ini. Ini memungkinkan tindakan berbahaya dihentikan sebelum menghasilkan kerusakan apa pun.
• Mengidentifikasi konten yang mencurigakan: AI dan ML juga dapat membantu mengidentifikasi konten yang mencurigakan, seperti tautan phishing atau URL berbahaya, sehingga Anda tidak perlu melakukannya periksa secara manual apakah tautan aman. Dengan memindai web untuk konten semacam itu, tim keamanan dapat mengambil tindakan pencegahan sebelum ada yang menjadi korban serangan.
• Mendeteksi ancaman zero-day: Ancaman zero-day yang berbahaya juga dapat ditemukan dengan bantuan AI dan ML. Algoritme dapat dilatih untuk mengidentifikasi tren kecil dalam data yang dapat menyarankan serangan zero-day sebelum itu terjadi dengan memberi mereka data yang buruk secara sengaja.

Manfaat Menggunakan AI dan ML untuk Keamanan Siber

Menggunakan AI dan ML untuk mendeteksi dan mencegah ancaman jahat menawarkan banyak manfaat.

Pertama, ini dapat membantu tim keamanan merespons lebih cepat terhadap potensi bahaya apa pun. Karena sistem ini terus-menerus memindai jaringan dan mengawasi perilaku pengguna, mereka dapat memberi tahu tim tentang aktivitas mencurigakan apa pun secara waktu nyata, memungkinkan mereka merespons dengan cepat. Ini meningkatkan kemungkinan mencegah serangan sebelum kerusakan dapat terjadi.

Kedua, AI dan ML dapat memberikan cara yang lebih efisien untuk merespons ancaman dengan memungkinkan tim keamanan untuk fokus pada tugas yang paling penting. Dengan menggunakan algoritme yang mengotomatiskan tugas biasa atau berulang, seperti memindai malware atau mengidentifikasi URL jahat, tim keamanan dapat memfokuskan upaya mereka pada area lain yang membutuhkan lebih banyak Perhatian.

Dengan meniadakan tugas manual dari alur kerjanya, sistem ini dapat memungkinkan tim menjadi lebih efektif dalam mendeteksi dan menghentikan serangan berbahaya sebelum mereka sempat melakukan kerusakan. Hal ini pada akhirnya dapat menyebabkan lebih sedikit insiden pelanggaran data atau serangan dunia maya lainnya.

Ketiga, AI dan ML dapat membantu mengurangi biaya terkait keamanan. Dengan mengotomatiskan tugas berulang, sistem seperti itu mengurangi kebutuhan akan tenaga kerja manual, sehingga menghemat biaya dari waktu ke waktu. Selain itu, dengan mendeteksi ancaman sejak dini, mereka dapat membantu mengurangi kerusakan yang disebabkan oleh serangan jahat dan mencegah pembobolan data yang merugikan.

Terakhir, AI dan ML dapat membantu tim keamanan mencegah ancaman di masa mendatang. Dengan belajar dari insiden sebelumnya, sistem ini dapat mengidentifikasi pola dalam data yang mungkin menunjukkan potensi serangan sebelum terjadi. Dengan cara ini, tim keamanan dapat mengambil tindakan pencegahan dan mencegah tindakan jahat apa pun sebelum memiliki kesempatan untuk menyebabkan kerusakan.

Keterbatasan dan Tantangan Menggunakan AI dan ML

Meskipun AI dan ML memiliki banyak manfaat untuk keamanan siber, ada beberapa batasan dan tantangan yang menyertainya.

• Sistem AI dan ML membutuhkan data dalam jumlah besar untuk dilatih dengan benar. Tanpa poin data yang cukup, sistem ini mungkin tidak dapat mendeteksi ancaman jahat secara akurat. Selain itu, sulit untuk menemukan kumpulan data berlabel yang dapat digunakan untuk pelatihan karena pelabelan data secara manual merupakan proses yang memakan waktu dan padat karya.
• Kecerdasan buatan dan sistem Pembelajaran Mesin biasanya dianggap sebagai kotak hitam atau sistem buram, artinya mungkin sulit untuk menjelaskan mengapa mereka membuat kesimpulan tertentu. Hal ini dapat mempersulit personel keamanan untuk percaya pada temuan, meningkatkan kemungkinan aktivitas berbahaya yang tidak terjawab atau dilaporkan secara salah.
• Sistem ini harus terus dipantau dan diperbarui agar tetap efektif. Saat jenis malware baru muncul atau yang sudah ada diadaptasi, sistem ini harus dapat beradaptasi agar tetap efektif. Ini membutuhkan sumber daya dan waktu dari tim keamanan yang mungkin sulit disediakan oleh beberapa organisasi.
• Membangun sistem AI atau ML dari bawah ke atas bisa mahal. Sumber daya perangkat keras dan perangkat lunak untuk menjalankan sistem ini dengan benar bisa sangat mahal, tergantung pada ukuran bisnisnya. Karena itu, mereka mungkin menantang bagi beberapa bisnis untuk diterapkan.

Gunakan AI dan ML untuk Meningkatkan Keamanan Online Anda

Kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin adalah alat yang menjanjikan untuk menggagalkan penjahat dunia maya. Berinvestasi dalam AI dan ML untuk keamanan siber adalah investasi yang layak dilakukan karena dapat meningkatkan perlindungan terhadap aktivitas berbahaya.

Anda dapat mengurangi kemungkinan pelanggaran data dan serangan dunia maya lainnya dengan beralih ke AI dan ML. Anda juga dapat meningkatkan kemanjuran dan efisiensi tindakan keamanan siber perusahaan Anda dengan menerapkan sistem ini, asalkan Anda memiliki sumber daya dan personel yang memadai. Tapi ada kendala dan kesulitan untuk dipertimbangkan karena teknologi ini saat ini tidak sepenuhnya terbukti sepenuhnya menggantikan manusia.