FLASH PROMO!! AKSES PAKET DATA SCIENCE 6 BULAN 180K!
Diskon Spesial 90% + 50% Belajar Data Science Bersertifikat
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 3 Jam 9 Menit 30 Detik 

Contoh Machine Learning Pada Bidang Cyber Security

Belajar Data Science di Rumah 13-Juni-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/1c5bbab023439196551e6c2fc1fe1c04_x_Thumbnail800.jpg

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.


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. 


machine learning


Banyaknya contoh-contoh dan praktik dari kejahatan di dunia maya membuat orang-orang merasa dirugikan. Hal ini dikarenakan banyak oknum yang menggunakan kesempatan dalam kesempitan 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. 

machine learning

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. 


Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!


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. 

machine learning


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. 

machine learning

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 sahabat DQLab 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. 

machine learning

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. 

machine learning

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 cybersecurity. 

machine learning

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.


Baca juga : Kenali Algoritma Klasifikasi Machine Learning Terpopuler di Tahun 2021


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. Mahir machine learning bersama DQLab dengan signup di DQLab.id sekarang!


Penulis: Reyvan Maulid


Mulai Belajar
Data Science Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajarmu & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :