PROMO 7.7! DISKON 98%
Belajar Data Science Bersertifikat, 12 Bulan hanya 177K!

0 Hari 5 Jam 26 Menit 24 Detik

4 Manfaat Data Science dalam Mencegah Serangan Siber

Belajar Data Science di Rumah 24-Agustus-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/1-longtail-rabu-05-2023-08-24-213613_x_Thumbnail800.jpg

Sahabat DQ sepakat tidak kalau semakin pesat pertumbuhan era digital juga mengakibatkan ancaman siber semakin tinggi. Nah, tentu selain menikmati dampak positif dari perkembangan ini, kita juga wajib mengantisipasi dampak negatifnya, ya. Salah satu ilmu yang bisa dimanfaatkan untuk meminimalisir dampak tersebut adalah data science


Ilmu data science pada dasarnya mampu mempelajari pola-pola yang ada pada data dan mengenali jika ada aktivitas yang tak terduga seperti serangan siber. Lalu, apa saja manfaat yang akan kita dapatkan jika mengimplementasikan data science pada permasalahan ini? Daripada penasaran, yuk simak pembahasannya!


1. Mendeteksi Anomali

Data Science

Mendeteksi anomali adalah salah satu manfaat data science dalam cyber security. Proses ini melibatkan pemantauan aktivitas sistem dan jaringan secara real-time untuk mengidentifikasi perilaku yang aneh atau tidak biasa. Dengan menganalisis besar volume data, algoritma machine learning dan teknik analisis statistik dapat "belajar" mengenai apa yang dianggap sebagai aktivitas normal. Kemudian, ketika aktivitas yang tidak biasa atau mencurigakan terdeteksi, sistem dapat memberi peringatan atau melakukan tindakan tertentu.]


Dengan pendekatan berbasis anomali, perusahaan dapat lebih proaktif dalam mencegah serangan karena tidak sepenuhnya bergantung pada database yang sudah diketahui. Meskipun pendekatan ini sangat penting tapi juga cukup kompleks sehingga dibutuhkan penyempurnaan algoritma dan model secara berkala untuk mengurangi kesalahan.


Baca juga: Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science


2. Phishing Detection

Data Science

Phishing, sebagai bentuk penipuan elektronik, bertujuan untuk memanipulasi individu agar membagikan informasi sensitif seperti nama pengguna, kata sandi, atau detail kartu kredit dengan menyamar sebagai pihak yang bisa dipercaya. Dengan menggunakan data science, kita dapat mengembangkan model yang mampu mendeteksi upaya phishing dalam email, pesan, atau situs web berdasarkan berbagai pola bahasa, struktur URL, metadata, dan elemen lainnya yang biasa ditemukan dalam upaya penipuan.


Model machine learning dapat dilatih menggunakan dataset yang berisi contoh email phishing dan non-phishing, sehingga ketika menerima email baru, model tersebut dapat memprediksi dengan tingkat akurasi yang tinggi apakah email tersebut berpotensi merugikan atau tidak. Meski demikian, karena taktik penipuan terus berubah dan berkembang, penting untuk terus memperbarui dan menyesuaikan model untuk menjaga keefektifannya dalam mendeteksi serangan phishing terbaru.


3. Tingkatkan Akurasi Tanda Tangan

Data Science

Dalam era teknologi informasi yang terus berkembang, serangan siber pun juga semakin canggih dan terdiversifikasi. Untuk mengatasi hal ini, proses pembuatan tanda tangan harus melibatkan teknik data science yang bagus pula. Algoritma machine learning dapat digunakan untuk menganalisis sampel malware atau serangan yang ada, mempelajari fitur-fitur khas dari setiap sampel, dan kemudian otomatis menghasilkan tanda tangan yang lebih akurat dan komprehensif.


4. Klasifikasi Ancaman

Data Science

Klasifikasi membantu kalian untuk mengkategorikan ancaman ke dalam kelompok-kelompok tertentu berdasarkan karakteristik, sumber, tujuan, atau teknik serangan. Misalnya, ancaman diklasifikasikan sebagai malware, ransomware, serangan man-in-the-middle, atau serangan DDoS. Setiap kategori ini memerlukan strategi pertahanan dan respons yang berbeda, sehingga klasifikasi yang akurat sangat dibutuhkan.


Teknik data science dan machine learning bisa dimanfaatkan dalam otomatisasi dan peningkatan proses klasifikasi ancaman ini. Dengan menganalisis atribut dan perilaku dari berbagai ancaman yang dikenali, model machine learning akan mempelajari cara mengidentifikasi dan mengklasifikasikan ancaman baru dengan cepat dan akurat. Misalnya, jika suatu file mencurigakan menunjukkan pola aktivitas yang mirip dengan ransomware, maka sistem dapat mengklasifikasikannya sebagai potensi ransomware dan mengambil tindakan pencegahan.


Baca juga: 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian

Wah ternyata data science punya peran signifikan nih untuk mencegah serangan siber. Tertarik untuk mempelajari detailnya lebih lanjut? SahabatDQ bisa mempersiapkannya mulai dari sekarang.

Kalian bisa pelajari di DQLab. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Kalian bisa belajar bermacam studi kasus juga. Bahkan setiap sesi latihannya diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

  • Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

  • Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

  • Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

  • Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan siapkan diri untuk menguasai data science! 


Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya 


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login