Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS

Machine Learning : Keamanan Data dengan Deteksi Anomali

Belajar Data Science di Rumah 23-Februari-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2-longtail-senin-07-2024-02-23-174721_x_Thumbnail800.jpg

Machine Learning merupakan teknologi yang bisa diterapkan di berbagai bidang. Teknologi ini memungkinkan komputer untuk bertindak seperti manusia, dalam hal pemikiran dan proses pengambilan keputusan. Salah satu bidang yang membutuhkan teknologi Machine Learning adalah bidang keamanan. Semakin canggih teknologi, kejahatan yang ada juga akan terus berkembang untuk membobol sistem yang canggih tersebut. Sehingga kita perlu untuk melakukan usaha preventif yang bisa meminimalisir terjadinya tindak kejahatan.


Deteksi Anomali adalah salah satu contoh paling menonjol dari penerapan Machine Learning dalam analisis data untuk keamanan. Proses deteksi anomali akan membuat kita menyadari jika ada data yang tidak sesuai dengan pola biasanya. Dalam artikel ini, kita akan menjelajahi bagaimana deteksi anomali bekerja, serta bagaimana Machine Learning digunakan untuk mengidentifikasi anomali dalam data. Yuk, simak pembahasan di bawah ini!


1. Konsep Deteksi Anomali

Machine Learning

Deteksi Anomali adalah proses mengidentifikasi kejadian atau pola yang tidak biasa atau tidak sesuai dalam data. Pendeteksian anomali bertujuan untuk melihat apakah ada indikasi dari perilaku yang mencurigakan atau masalah yang memerlukan perhatian khusus.


Contohnya meliputi aktivitas keuangan yang mencurigakan, gangguan dalam sistem komputer, atau perubahan tiba-tiba dalam pola kesehatan pasien. Hal-hal yang tidak sesuai pola yang biasa terjadi ini patut untuk dicurigai, apakah memang benar sesuai keadaan yang sebenarnya atau karena ada pihak yang mencoba untuk memanipulasi.


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


2. Pentingnya Deteksi Anomali

Machine Learning

Deteksi Anomali penting untuk dilakukan di berbagai bidang, termasuk keamanan jaringan, keuangan, kesehatan, dan manufaktur. Proses identifikasi anomali dapat membantu organisasi atau perusahaan untuk mengurangi risiko, mencegah kejahatan, meningkatkan efisiensi operasional, serta meningkatkan kualitas layanan.


Contohnya saja dalam konteks keamanan jaringan, deteksi anomali bisa membantu untuk mendeteksi serangan siber atau aktivitas tidak sah yang mencurigakan dengan lebih mudah.


3. Penerapan Machine Learning dalam Deteksi Anomali

Machine Learning

Machine Learning telah menjadi alat yang penting dalam deteksi anomali karena kemampuannya untuk memproses data yang bervolume besar lalu kemudian mengidentifikasi pola-pola kompleks. Algoritma Machine Learning, seperti k-Nearest Neighbors, Isolation Forest, dan One-Class SVM menjadi algoritma yang cukup sering digunakan dalam deteksi anomali untuk mengidentifikasi data yang berbeda dari mayoritas data.


Model Machine Learning dilatih menggunakan data yang normal atau tidak anomali, dan kemudian digunakan untuk membandingkan data baru dan mengidentifikasi anomali.


4. Contoh Aplikasi Deteksi Anomali

Machine Learning

Berikut ini adalah beberapa contoh pengaplikasian dari deteksi anomali di berbagai bidang, seperti:

  • Keamanan Siber: Deteksi Anomali dapat digunakan dalam keamanan siber untuk mengidentifikasi aktivitas yang mencurigakan atau tidak normal dalam jaringan atau sistem komputer.

  • Keuangan: Selain dari segi keamanan, deteksi Anomali juga bisa digunakan dalam industri keuangan untuk mengidentifikasi transaksi yang mencurigakan atau tidak normal yang dapat menunjukkan aktivitas penipuan atau pencucian uang.

  • Kesehatan: Deteksi Anomali dapat digunakan dalam bidang kesehatan untuk mengidentifikasi pola yang tidak biasa dalam data medis yang dapat menunjukkan penyakit atau kondisi yang tidak biasa.


Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner


Deteksi Anomali adalah contoh penting dari penerapan Machine Learning dalam analisis data. Dengan memanfaatkan teknik-teknik Machine Learning, perusahaan dapat mengidentifikasi anomali dalam data mereka dengan lebih efektif, mengurangi risiko, meningkatkan keamanan, serta meningkatkan efisiensi operasional. Meskipun ada tantangan yang perlu diatasi, perkembangan dalam bidang Machine Learning terus membuka pintu untuk inovasi yang lebih besar dalam deteksi anomali dan bidang lainnya.


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