Implementasi Machine Learning untuk Perlindungan Data

Machine learning menjadi salah satu perkembangan teknologi yang kini banyak dimanfaatkan oleh masyarakat, pemerintah, akademisi, atau perusahaan untuk menyelesaikan berbagai masalah. Begitu juga untuk keperluan perlindungan data. Terlebih kini semakin cepatnya digitalisasi, maka tidak heran jika upaya peningkatan keamanan data juga semakin ketat. Nah bagaimana contoh machine learning untuk kebutuhan ini? Simak pada penjelasan berikut ini!

1. Intrusion Detection

Penggunaan Machine Learning (ML) dalam Intrusion Detection System (IDS) merupakan salah satu contoh penerapan ML dalam upaya perlindungan data dan keamanan jaringan. IDS berbasis ML dirancang untuk secara otomatis mempelajari dan mengenali pola aktivitas normal dan mencurigakan dalam sebuah jaringan.

Sistem ini memanfaatkan algoritma ML untuk menganalisis lalu lintas jaringan secara real-time, membandingkan dengan data historis untuk mendeteksi anomali atau perilaku yang tidak sesuai dengan pola keamanan yang telah ditentukan. Dengan ini, pihak yang berkepentingan dapat mengidentifikasi dan merespons ancaman keamanan cyber sebelum menyebabkan kerusakan atau kehilangan data.

Lebih lanjut, algoritma ML dapat dilatih dengan dataset yang beragam serta jumlah yang cukup besar, termasuk serangan terbaru dan teknik ancaman, memungkinkan sistem untuk terus memperbarui dan meningkatkan kemampuan dalam mendeteksi ancaman baru. Dengan kemampuan untuk belajar dari interaksi sebelumnya dan mengadaptasi respons berdasarkan perilaku jaringan terkini, IDS berbasis ML dijadikan sebagai upaya pertahanan untuk memastikan data dan aset digital dilindungi secara efektif dari serangan cyber.

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

2. Deteksi Malware

Dalam konteks ini, ML digunakan untuk mengidentifikasi dan memblokir perangkat lunak berbahaya (malware) sebelum merusak atau mencuri data. Sistem deteksi malware berbasis ML memanfaatkan algoritma canggih untuk menganalisis pola dalam kode perangkat lunak, aktivitas file, dan perilaku sistem untuk mengenali tanda-tanda malware.

Langkah ini dilakukan dengan membandingkan elemen-elemen tersebut dengan database besar dari karakteristik malware yang diketahui, memungkinkan sistem untuk mendeteksi bahkan varian malware baru yang belum pernah terdeteksi sebelumnya. Dengan menggunakan pendekatan berbasis ML, sistem ini dapat belajar dari setiap interaksi dan terus meningkatkan akurasinya dalam mengidentifikasi ancaman.

3. Autentikasi Biometrik

Teknologi ini memanfaatkan karakteristik biologis unik individu, seperti sidik jari, pengenalan wajah, iris mata, atau suara, sebagai kunci akses yang hampir mustahil untuk diduplikasi atau dicuri. Algoritma ML dalam sistem autentikasi biometrik dilatih untuk secara akurat mengenali fitur biometrik ini dengan mengumpulkan dan menganalisis data sampel dalam jumlah besar.

Sistem yang berbasis ML mampu membedakan dengan presisi tinggi antara pengguna yang sah dan upaya pemalsuan atau penipuan, seperti menggunakan foto atau rekaman suara, melalui analisis yang mendalam terhadap pola-pola yang rumit dalam data biometrik. Selain itu, dengan belajar dari setiap percobaan akses, baik yang berhasil maupun yang gagal, sistem menjadi lebih pintar dan lebih adaptif terhadap variasi perilaku pengguna.

4. User Behavior Analytics

Teknologi ini fokus pada identifikasi aktivitas tidak normal atau mencurigakan yang mungkin menunjukkan adanya pelanggaran keamanan atau upaya pencurian data. Dengan mengumpulkan dan menganalisis data tentang bagaimana user berinteraksi dengan sistem dan aplikasi, algoritma ML dapat mengidentifikasi pola perilaku yang menyimpang. Termasuk aktivitas seperti akses tidak biasa ke file atau sistem sensitif, perubahan konfigurasi yang tidak sah, atau pengiriman data yang tidak biasa.

Kelebihan menggunakan ML dalam UBA terletak pada kemampuan adaptasi dan pembelajaran secara dinamis dari perilaku user seiring waktu. Sistem dapat terus meningkatkan model perilaku yang diharapkan dengan mempelajari dari interaksi sebelumnya. Pendekatan ini tidak hanya meningkatkan deteksi ancaman cyber yang berbasis pada perilaku tapi juga meminimalkan jumlah false positives, yaitu ketika aktivitas sah dianggap mencurigakan. 

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

Ingin mengenal lebih lanjut contoh machine learning di bidang lainnya? Kalian bisa pelajari 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! 

Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya