JULY SPECIAL ! DISKON 96%
Belajar Data Science Bersertifikat, 12 Bulan hanya 180K!
1 Hari 16 Jam 25 Menit 50 Detik

Implementasi Machine Learning di Bidang Keamanan

Belajar Data Science di Rumah 05-Desember-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/3-longtail-senin-07-2023-12-05-133000_x_Thumbnail800.jpg

Machine Learning telah menjadi salah satu kekuatan revolusioner yang membawa perubahan besar dalam berbagai sektor, termasuk bidang keamanan. Di era dimana teknologi terus berkembang, para pelaku kejahatan juga terus mengembangkan jenis kejahatan yang bisa digunakan untuk mengambil keuntungan. Jika dulu kejahatan hanya terjadi di dunia nyata, namun pada era ini kejahatan bisa terjadi dimana saja termasuk di dunia maya


Machine Learning memiliki kemampuan untuk mengenali pola, belajar dari pengalaman, dan membuat prediksi berdasarkan data, sehingga membuat teknologi ini bisa meningkatkan kemampuan sistem keamanan untuk mendeteksi ancaman, melindungi data sensitif, dan mengamankan lingkungan digital. Dalam artikel ini akan dibahas beberapa contoh penerapan Machine Learning dalam bidang keamanan. Yuk, check it out!


1. Deteksi Anomali

Machine Learning

Machine Learning dapat mengenali pola perilaku dari setiap pengguna yang ada. Sehingga Machine Learning bisa menyadari ketika ada anomali dari perilaku pengguna yang tidak biasa atau mencurigakan dalam aktivitas yang dilakukan.


Dengan menganalisis aktivitas pengguna secara terus-menerus, sistem dapat mengidentifikasi ancaman internal atau upaya penipuan yang mungkin terlewat oleh metode keamanan konvensional. Sistem ini dapat secara otomatis memberikan peringatan ketika terdeteksi pola yang tidak sesuai, membantu organisasi untuk merespons cepat terhadap potensi ancaman keamanan.


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


2. Antivirus Cerdas

Machine Learning

Antivirus adalah salah satu teknologi yang mulai dibutuhkan untuk mengatasi virus-virus yang disebar untuk melemahkan komputer. Tradisional antivirus berbasis tanda tangan tidak selalu efektif dalam menghadapi serangan yang berkembang cepat.


Dengan memanfaatkan Machine Learning, antivirus dapat mengidentifikasi malware berdasarkan perilaku dan karakteristik, serta memungkinkan deteksi yang lebih cepat dan proaktif terhadap ancaman baru yang belum dikenali.


3. Analisis Citra Pengawasan

Machine Learning

Data citra adalah representasi digital dari gambar atau visual. Contoh data citra dapat bervariasi tergantung pada aplikasi dan kebutuhan analisis. Dalam bidang keamanan fisik, seperti pengawasan video, machine learning dapat digunakan untuk mengidentifikasi perilaku mencurigakan atau mendeteksi objek yang tidak biasa. Hal ini meningkatkan efektivitas pengawasan dan membantu dalam mencegah kejadian keamanan yang tidak diinginkan.


4. Sistem Biometrik Canggih

Machine Learning

Sistem biometrik merupakan suatu sistem yang digunakan untuk otentikasi atau identifikasi dengan memanfaatkan fitur unik yang melekat pada individu, sehingga akan sulit untuk dipalsukan atau dicuri dan bisa memberikan tingkat keamanan yang tinggi dalam proses identifikasi.


Penerapan machine learning dalam sistem biometrik, seperti pengenalan wajah atau sidik jari, dapat meningkatkan akurasi identifikasi individu. Hal ini penting dalam memastikan hanya orang yang berwenang yang dapat mengakses area terbatas atau data sensitif.


Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner


Dengan integrasi machine learning dalam bidang keamanan, kita mengalami perubahan paradigma dalam cara kita melindungi informasi dan infrastruktur. Kemampuan untuk mendeteksi, merespons, dan mencegah ancaman keamanan dengan cepat telah meningkat secara signifikan, memberikan tingkat keamanan yang lebih tinggi dalam dunia yang terus berubah dan terhubung secara digital.


Kita bisa memulai dengan  mempelajari Machine Learning di DQLab. Selain modul pembelajaran, kita juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning & AI for Beginner yang diadakan oleh DQLab.


DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT.  Selain itu DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. 


Untuk mendapatkan pengalaman belajar menarik, buruan sign up di DQLab. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Analyst!


Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login