Contoh Penerapan Machine Learning di Cyber Security

Perkembangan digital menuntut adanya upaya cyber security yang juga semakin kuat untuk mencegah berbagai bentuk kejahatan. Nah, machine learning bisa dimanfaatkan di cyber security nih Sahabat DQ. Algoritma-algoritma yang ada bisa dilatih untuk membedakan mana file yang aman dan yang berbahaya. Apa saja contoh penerapannya? Simak pada pembahasan berikut ini!

1. Deteksi Malware

Algoritma ML dapat menganalisis sejumlah besar data dan mengenali pola yang mungkin tidak terdeteksi dengan cara tradisional. Dalam analisis statis, model ML dilatih menggunakan fitur-fitur dari file yang dapat diekstraksi tanpa mengeksekusi file tersebut, seperti header, metadata, struktur biner, dan signature tertentu.

Model ini kemudian digunakan untuk memprediksi apakah file baru berpotensi berbahaya berdasarkan kemiripannya dengan file-file berbahaya yang telah diketahui. Misalnya dengan teknik supervised learning, dataset yang terdiri dari file baik dan file malware digunakan untuk melatih model sehingga dapat mengklasifikasikannya sesuai perintah.

Selain itu, analisis dinamis menggunakan ML dapat dimanfaatkan untuk mengidentifikasi tindakan mencurigakan seperti upaya mengubah registry, memodifikasi sistem file, atau berkomunikasi dengan server komando dan kontrol (C2). Algoritma ML, seperti clustering dan anomaly detection, dapat mengidentifikasi perilaku yang tidak biasa atau yang menyimpang dari pola perilaku normal. Teknik ini sangat efektif dalam mendeteksi malware baru (zero-day) yang belum memiliki signature tetap.

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

2. Filter Email dan Deteksi Phishing

Dalam filter email, algoritma ML dilatih untuk mengenali pola dan karakteristik email yang menandakan spam atau email berbahaya. Model ini menggunakan fitur seperti analisis teks, pola pengirim, frekuensi kata, dan metadata lainnya untuk mengklasifikasikan email sebagai spam atau tidak.

Contohnya, teknik natural language processing (NLP) diterapkan untuk memahami dan menganalisis konten email, tautan mencurigakan, atau lampiran berbahaya. Dengan ini, model dapat diperbarui secara dinamis untuk mengenali taktik baru yang digunakan oleh pelaku spam, sehingga meningkatkan akurasi dan efisiensi filter email.

Deteksi phishing dengan menggunakan ML melibatkan analisis yang lebih mendalam. Teknik ML memeriksa berbagai elemen dalam email, termasuk struktur URL, domain pengirim, dan pola penulisan yang mencurigakan. Model supervised learning dapat dilatih menggunakan dataset yang berisi contoh-contoh email phishing dan email yang sah untuk mengenali ciri-ciri khas dari email phishing.

Selain itu, unsupervised learning dan anomaly detection dapat digunakan untuk mengidentifikasi email yang berbeda dari pola normal yang teramati dalam email reguler, sehingga memungkinkan deteksi phishing yang lebih adaptif terhadap serangan baru dan yang lebih canggih. 

3. Web Application Firewall

Secara tradisional, WAF bergantung pada aturan yang ditentukan sebelumnya untuk mendeteksi dan memblokir serangan, seperti SQL injection, cross-site scripting (XSS), dan serangan lintas situs lainnya. Namun, dengan penerapan ML, WAF dapat menganalisis lalu lintas web secara real-time dan belajar dari pola-pola serangan yang baru dan tidak dikenal.

Algoritma ML dilatih untuk mengenali perilaku normal dari aplikasi web dan lalu lintas pengguna, sehingga mampu mendeteksi anomali yang mungkin menunjukkan adanya serangan. Misalnya, model anomaly detection dapat mendeteksi penyimpangan dari pola permintaan HTTP normal, yang mungkin menunjukkan serangan yang sedang berlangsung.

4. Keamanan Endpoint

Penerapan machine learning (ML) dalam keamanan endpoint berfokus pada peningkatan deteksi dan respons terhadap ancaman yang mengincar perangkat pengguna seperti komputer, laptop, dan perangkat mobile. Endpoint Detection and Response (EDR) adalah salah satu area di mana ML digunakan secara ekstensif. EDR mengumpulkan data dari berbagai aktivitas di endpoint, seperti proses yang berjalan, perubahan sistem file, dan interaksi jaringan, kemudian menggunakan algoritma ML untuk menganalisis data tersebut secara real-time.

Algoritma ini dapat mendeteksi pola perilaku yang mencurigakan atau tidak biasa yang mungkin menandakan adanya malware, ransomware, atau aktivitas berbahaya lainnya. Misalnya, ML dapat mengenali anomali dalam perilaku perangkat yang mungkin tidak terdeteksi oleh metode tradisional, seperti upaya untuk mengenkripsi file secara massal yang merupakan tanda khas dari serangan ransomware.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

Machine learning ternyata memiliki peran yang cukup signifikan di cyber security sehingga dapat mencegah adanya kejahatan digital. Untuk bisa menerapkannya dengan maksimal, kalian tentu perlu mempelajarinya secara bertahap. Kalian bisa mulai dengan memperkuat praktik machine learning dulu di DQLab.

Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan 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 persiapkan diri untuk menguasai machine learning dengan mengikuti DQLab LiveClass Bootcamp Machine Learning & AI for Beginner !