Keamanan siber AI, dengan dukungan pembelajaran mesin, akan menjadi alat yang ampuh di masa depan. Seperti halnya industri lain, interaksi manusia telah lama penting dan tak tergantikan dalam keamanan. Sementara keamanan siber saat ini sangat bergantung pada masukan manusia, kita secara bertahap melihat teknologi menjadi lebih baik dalam tugas-tugas tertentu daripada kita.
Setiap kemajuan teknologi membawa kita sedikit lebih dekat untuk melengkapi peran manusia secara lebih efektif. Di antara perkembangan ini, beberapa bidang penelitian merupakan inti dari semuanya:
- Kecerdasan buatan (AI) dirancang untuk memberikan komputer kemampuan responsif penuh seperti pikiran manusia. Ini merupakan disiplin ilmu umum yang mencakup banyak disiplin ilmu lainnya, termasuk pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam.
- Pembelajaran mesin (ML) menggunakan pola perilaku yang ada, membentuk pengambilan keputusan berdasarkan data dan kesimpulan masa lalu. Intervensi manusia masih diperlukan untuk beberapa perubahan. Pembelajaran mesin kemungkinan merupakan disiplin keamanan siber AI yang paling relevan saat ini.
- Pembelajaran mendalam (DL) bekerja serupa dengan pembelajaran mesin dengan membuat keputusan dari pola masa lalu tetapi membuat penyesuaian sendiri. Pembelajaran mendalam dalam keamanan siber saat ini termasuk dalam lingkup pembelajaran mesin, jadi di sini kami akan lebih fokus pada ML.
Apa yang dilakukan AI dan pembelajaran mesin dalam keamanan siber?
AI dan keamanan siber telah disebut-sebut sebagai sesuatu yang revolusioner dan jauh lebih dekat daripada yang kita duga. Akan tetapi, ini hanyalah sebagian kebenaran yang harus didekati dengan ekspektasi yang terbatas. Realitanya adalah bahwa kita mungkin dihadapkan dengan perbaikan yang relatif bertahap di masa mendatang. Dalam perspektif, apa yang mungkin tampak bertahap jika dibandingkan dengan masa depan yang sepenuhnya otonom sebenarnya masih jauh melampaui apa yang mampu kita lakukan di masa lalu.
Saat kita menjajaki kemungkinan implikasi keamanan dalam pembelajaran mesin dan AI, penting untuk membingkai titik masalah saat ini dalam keamanan siber. Ada banyak proses dan aspek yang telah lama kita terima sebagai hal normal yang dapat ditangani di bawah naungan teknologi AI.
Kesalahan manusia dalam konfigurasi
Kesalahan manusia merupakan bagian penting dari kelemahan keamanan siber. Misalnya, konfigurasi sistem yang tepat bisa sangat sulit dikelola, bahkan dengan tim IT besar yang terlibat dalam pengaturannya. Selama inovasi yang konstan, keamanan komputer telah menjadi lebih berlapis dari sebelumnya. Alat yang responsif dapat membantu tim menemukan dan mengurangi masalah yang muncul saat sistem jaringan diganti, dimodifikasi, dan diperbarui.
Pertimbangkan bagaimana infrastruktur internet yang lebih baru seperti komputasi awan dapat ditumpuk di atas kerangka kerja lokal yang lama. Dalam sistem perusahaan, tim TI perlu memastikan kompatibilitas untuk mengamankan sistem ini. Proses manual untuk menilai keamanan konfigurasi menyebabkan tim merasa lelah karena mereka harus menyeimbangkan pembaruan tanpa akhir dengan tugas dukungan harian yang normal. Dengan otomatisasi yang cerdas dan adaptif, tim dapat menerima saran yang tepat waktu tentang masalah yang baru ditemukan. Mereka bisa mendapatkan saran tentang pilihan untuk melanjutkan atau bahkan memiliki sistem untuk menyesuaikan pengaturan secara otomatis sesuai kebutuhan.
Efisiensi manusia dengan aktivitas berulang
Efisiensi manusia merupakan salah satu kendala dalam industri keamanan siber. Tidak ada proses manual yang dapat diulang secara sempurna setiap saat, terutama dalam lingkungan dinamis seperti lingkungan kita. Penyiapan individual banyak mesin titik akhir suatu organisasi merupakan salah satu tugas yang paling memakan waktu. Bahkan setelah pengaturan awal, tim TI masih harus mengunjungi kembali mesin yang sama di kemudian hari untuk memperbaiki kesalahan konfigurasi atau pengaturan lama yang tidak dapat ditambal dalam pembaruan jarak jauh.
Lebih jauh lagi, ketika karyawan ditugaskan untuk menanggapi ancaman, cakupan ancaman tersebut dapat berubah dengan cepat. Jika fokus manusia mungkin melambat akibat tantangan tak terduga, sistem berbasis AI dan pembelajaran mesin dapat bergerak dengan penundaan minimal.
Kelelahan peringatan ancaman
Kelelahan peringatan ancaman memberikan kelemahan lain bagi organisasi jika tidak ditangani dengan hati-hati. Permukaan serangan meningkat karena lapisan keamanan yang disebutkan di atas menjadi lebih rumit dan luas. Banyak sistem keamanan yang disesuaikan untuk bereaksi terhadap banyak masalah yang diketahui dengan serangkaian peringatan yang bersifat refleksif. Hasilnya, dorongan individual ini memberi kesempatan kepada tim manusia untuk memilah keputusan potensial dan mengambil tindakan.
Banyaknya peringatan membuat tingkat pengambilan keputusan ini menjadi proses yang sangat melelahkan. Pada akhirnya, kelelahan dalam mengambil keputusan menjadi pengalaman sehari-hari bagi personel keamanan siber. Tindakan proaktif untuk mengatasi berbagai ancaman dan kerentanan yang teridentifikasi sangatlah ideal, tetapi banyak tim tidak memiliki cukup waktu dan staf untuk menangani semua masalah tersebut.
Kadang kala, tim harus memutuskan untuk menghadapi masalah yang paling besar terlebih dahulu dan membiarkan tujuan sekunder terlupakan. Menggunakan AI dalam upaya keamanan siber dapat memungkinkan tim TI untuk mengelola lebih banyak ancaman ini dengan cara yang efektif dan praktis. Menghadapi masing-masing ancaman ini dapat dilakukan jauh lebih mudah jika dilakukan secara berkelompok dengan pelabelan otomatis. Di luar ini, beberapa masalah mungkin sebenarnya dapat ditangani oleh algoritma pembelajaran mesin itu sendiri.
Waktu respons ancaman
Waktu respons terhadap ancaman benar-benar termasuk salah satu metrik paling penting bagi keberhasilan tim keamanan siber. Dari eksploitasi hingga penyebaran, serangan jahat diketahui bergerak sangat cepat. Pelaku ancaman di masa lalu harus menyaring izin jaringan dan menonaktifkan keamanan secara lateral selama berminggu-minggu sebelum melancarkan serangannya.
Sayangnya, para ahli di bidang pertahanan siber bukanlah satu-satunya yang memperoleh manfaat dari inovasi teknologi. Otomatisasi kini menjadi hal yang lumrah dalam serangan siber. Ancaman seperti serangan ransomware LockBit baru-baru ini telah mempercepat waktu serangan secara signifikan. Saat ini, beberapa serangan bahkan dapat berlangsung secepat setengah jam.
Respons manusia dapat tertinggal dari serangan awal, bahkan dengan jenis serangan yang diketahui. Karena alasan ini, banyak tim lebih sering terlibat dalam reaksi terhadap serangan yang berhasil daripada pencegahan upaya serangan. Di ujung spektrum yang lain, serangan yang tidak terdeteksi merupakan bahaya tersendiri.
Keamanan yang dibantu ML dapat menarik data dari serangan untuk segera dikelompokkan dan disiapkan untuk analisis. Hal ini dapat memberikan tim keamanan siber laporan yang disederhanakan untuk membuat pemrosesan dan pengambilan keputusan menjadi pekerjaan yang lebih mudah. Lebih dari sekadar pelaporan, jenis keamanan ini juga dapat menawarkan tindakan yang disarankan untuk membatasi kerusakan lebih lanjut dan mencegah serangan di masa mendatang.
Identifikasi dan prediksi ancaman baru
Identifikasi dan prediksi ancaman baru berfungsi sebagai faktor lain yang memengaruhi jangka waktu respons terhadap serangan siber. Seperti disebutkan sebelumnya, jeda waktu sudah terjadi pada ancaman yang ada. Jenis serangan, perilaku, dan alat yang tidak diketahui dapat semakin menipu tim hingga bereaksi lambat. Lebih buruknya lagi, ancaman yang lebih tersembunyi seperti pencurian data terkadang tidak terdeteksi sama sekali. Menurut penelitian ThoughtLab , dibutuhkan waktu rata-rata sekitar empat bulan untuk mendeteksi pelanggaran data - dan dua bulan lagi untuk mengurangi dampaknya.
Evolusi serangan konstan yang mengarah pada eksploitasi zero-day selalu menjadi perhatian mendasar dalam upaya pertahanan jaringan. Namun, ada kabar baik, serangan siber biasanya tidak direncanakan dari awal. Karena sering kali dibangun di atas perilaku, kerangka kerja, dan kode sumber serangan masa lalu, pembelajaran mesin memiliki jalur yang sudah ada sebelumnya untuk digunakan.
Pemrograman berbasis ML dapat membantu menyoroti kesamaan antara ancaman baru dan ancaman yang telah diidentifikasi sebelumnya untuk membantu menemukan serangan. Ini adalah sesuatu yang tidak dapat dilakukan manusia secara efektif dan tepat waktu, dan semakin menegaskan perlunya model keamanan adaptif. Dari sudut pandang ini, pembelajaran mesin berpotensi memudahkan tim untuk memprediksi ancaman baru dan mengurangi waktu jeda karena meningkatnya kesadaran akan ancaman.
Kapasitas staf
Kapasitas staf termasuk dalam cakupan masalah berkelanjutan yang mengganggu banyak tim TI dan keamanan siber di seluruh dunia. Bergantung pada kebutuhan suatu organisasi, jumlah profesional yang berkualifikasi dapat dibatasi.
Namun, situasi yang lebih umum adalah bahwa mempekerjakan bantuan manusia juga dapat membebani organisasi sejumlah besar anggaran mereka. Mendukung staf manusia tidak hanya memerlukan kompensasi untuk pekerjaan sehari-hari tetapi juga menyediakan bantuan dalam kebutuhan berkelanjutan mereka akan pendidikan dan sertifikasi. Tetap mengikuti perkembangan terkini sebagai profesional keamanan siber itu menuntut, terutama berkenaan dengan inovasi berkelanjutan yang terus kita sebutkan sepanjang diskusi sejauh ini.
Alat keamanan berbasis AI dapat memimpin dengan tim yang lebih sedikit untuk mengelola dan mendukungnya. Meskipun staf ini harus mampu mengikuti perkembangan bidang AI dan pembelajaran mesin yang mutakhir, penghematan biaya dan waktu akan menyertai persyaratan staf yang lebih sedikit.
Kemampuan beradaptasi
Kemampuan beradaptasi bukanlah suatu perhatian yang kentara seperti poin-poin lain yang disebutkan, tetapi dapat mengubah kemampuan keamanan suatu organisasi secara dramatis. Tim manusia mungkin kurang memiliki kapasitas untuk menyesuaikan keahlian mereka dengan kebutuhan khusus Anda.
Jika staf tidak terlatih dalam metode, peralatan, dan sistem tertentu, Anda mungkin mendapati bahwa efektivitas tim Anda terhambat sebagai akibatnya. Bahkan kebutuhan yang tampaknya sederhana seperti penerapan kebijakan keamanan baru dapat berjalan lambat dengan tim yang berbasis manusia. Ini hanyalah sifat manusia, karena kita tidak dapat mempelajari cara baru dalam melakukan sesuatu secara instan dan harus punya waktu untuk melakukannya. Dengan kumpulan data yang tepat, algoritme yang dilatih secara tepat dapat diubah menjadi solusi khusus bagi Anda.
Cara kerja keamanan siber AI dalam praktik
Kecerdasan buatan dalam keamanan siber dianggap sebagai bagian dari disiplin ilmu seperti pembelajaran mesin dan keamanan siber pembelajaran mendalam, tetapi kecerdasan buatan memiliki perannya sendiri.
Inti dari AI adalah fokus pada “keberhasilan”, sedangkan “akurasi” kurang mendapat perhatian. Respons alami dalam pemecahan masalah yang rumit adalah tujuan akhir. Dalam pelaksanaan AI sesungguhnya, keputusan independen sesungguhnya sedang dibuat. Pemrogramannya dirancang untuk menemukan solusi ideal dalam suatu situasi, dan bukan hanya kesimpulan logis dari kumpulan data.
Untuk menjelaskan lebih jauh, ada baiknya memahami cara kerja AI modern dan disiplin ilmu yang mendasarinya saat ini. Sistem otonom tidak berada dalam cakupan sistem yang dimobilisasi secara luas, terutama di bidang keamanan siber. Sistem yang diarahkan sendiri inilah yang umumnya diasosiasikan banyak orang dengan AI. Namun, sistem AI yang membantu atau menambah layanan perlindungan kami praktis dan tersedia.
Peran ideal AI dalam keamanan siber adalah penafsiran pola yang ditetapkan oleh algoritma pembelajaran mesin. Tentu saja, AI masa kini belum mampu menginterpretasikan hasil dengan kemampuan manusia. Pekerjaan sedang dilakukan untuk membantu mengembangkan bidang ini dalam upaya menemukan kerangka kerja mirip manusia, tetapi AI sesungguhnya merupakan tujuan yang jauh yang mengharuskan mesin untuk mengambil konsep abstrak lintas situasi untuk menyusunnya kembali. Dengan kata lain, tingkat kreativitas dan pemikiran kritis ini tidak sedekat yang rumor tentang AI ingin Anda percayai.
Bagaimana ML dalam keamanan siber bekerja dalam praktik
Solusi keamanan pembelajaran mesin berbeda dari apa yang orang bayangkan tentang keluarga kecerdasan buatan. Meski begitu, mereka adalah alat AI keamanan siber terkuat yang kita miliki saat ini. Dalam lingkup teknologi ini, pola data digunakan untuk mengungkapkan kemungkinan suatu peristiwa akan terjadi — atau tidak.
Contoh luar biasa tentang apa yang mungkin dilakukan dengan menggunakan pembelajaran mesin dalam keamanan siber datang dari Tim Riset dan Analisis Global (GReAT) Kaspersky , yang menggunakan teknik ML untuk menganalisis data ancaman siber global dari Kaspersky Security Network (KSN). Hal ini mengungkap ribuan ancaman baru dan tingkat lanjut, sedemikian rupa sehingga GReAT mencatat peningkatan 25% dalam tingkat deteksi Ancaman Berkelanjutan Tingkat Lanjut pada paruh pertama tahun 2024.
ML agak berlawanan dengan AI sejati dalam beberapa hal. Pembelajaran mesin terutama didorong oleh “akurasi”, tetapi tidak terlalu berfokus pada “keberhasilan”. Artinya, ML bertujuan untuk belajar dari kumpulan data yang berfokus pada tugas. Disimpulkan dengan menemukan kinerja paling optimal dari tugas yang diberikan. Ia akan mengejar satu-satunya solusi yang mungkin berdasarkan data yang diberikan, meskipun itu bukan solusi ideal. Dengan ML, tidak ada interpretasi data yang sebenarnya, yang berarti tanggung jawab ini masih dibebankan pada tenaga kerja manusia.
Pembelajaran mesin unggul dalam tugas-tugas yang membosankan seperti identifikasi dan adaptasi pola data. Manusia tidak cocok untuk jenis tugas ini karena kelelahan tugas dan toleransi yang rendah terhadap monoton. Jadi, sementara interpretasi analisis data masih berada di tangan manusia, pembelajaran mesin dapat membantu dalam membingkai data dalam presentasi yang mudah dibaca dan siap dibedah.
Keamanan siber pembelajaran mesin hadir dalam beberapa bentuk berbeda, masing-masing dengan manfaat uniknya sendiri:
Klasifikasi data
Pengklasifikasian data bekerja dengan menggunakan aturan yang telah ditetapkan sebelumnya untuk menetapkan kategori pada titik data. Memberi label pada titik-titik ini merupakan bagian penting dalam membangun profil serangan, kerentanan, dan aspek keamanan proaktif lainnya. Hal ini mendasar pada persimpangan antara pembelajaran mesin dan keamanan siber.
Pengelompokan data
Pengelompokan data mengambil outlier dari aturan klasifikasi yang telah ditetapkan, menempatkannya ke dalam koleksi data “berkelompok” dengan ciri-ciri yang sama atau fitur ganjil. Misalnya, ini dapat digunakan saat menganalisis data serangan yang sistemnya belum terlatih. Kelompok ini dapat membantu menentukan bagaimana serangan terjadi, serta apa yang dieksploitasi dan diekspos.
Tindakan yang direkomendasikan
Tindakan yang disarankan meningkatkan tindakan proaktif sistem keamanan ML. Ini adalah nasihat yang didasarkan pada pola perilaku dan keputusan sebelumnya, yang memberikan saran tindakan secara alami. Penting untuk ditegaskan kembali di sini bahwa ini bukanlah pengambilan keputusan cerdas melalui AI otonom sejati. Sebaliknya, ini adalah kerangka kesimpulan adaptif yang dapat dicapai melalui titik data yang telah ada sebelumnya untuk menyimpulkan hubungan yang logis. Respon terhadap ancaman dan mitigasi risiko dapat sangat dibantu oleh alat jenis ini.
Kemungkinan sintesis
Sintesis kemungkinan memungkinkan sintesis kemungkinan-kemungkinan baru berdasarkan pelajaran dari data sebelumnya dan kumpulan data baru yang belum dikenal. Hal ini sedikit berbeda dari rekomendasi, karena lebih berkonsentrasi pada peluang bahwa suatu tindakan atau keadaan suatu sistem sejalan dengan situasi serupa di masa lalu. Misalnya, sintesis ini dapat digunakan untuk pemeriksaan awal terhadap titik-titik lemah dalam sistem suatu organisasi.
Perkiraan prediktif
Peramalan prediktif merupakan proses komponen ML yang paling berwawasan ke depan. Manfaat ini dicapai dengan memperkirakan hasil potensial dengan mengevaluasi kumpulan data yang ada. Ini dapat digunakan terutama untuk membangun model ancaman, menguraikan pencegahan penipuan , perlindungan pelanggaran data , dan merupakan inti dari banyak solusi titik akhir prediktif.
Contoh ML dalam keamanan siber
Untuk menjelaskan lebih lanjut, berikut adalah beberapa contoh yang menggarisbawahi nilai pembelajaran mesin yang berkaitan dengan keamanan siber:
Klasifikasi dan kepatuhan privasi data
Melindungi organisasi Anda dari pelanggaran undang-undang privasi mungkin telah menjadi prioritas utama selama beberapa tahun terakhir. Dengan Peraturan Perlindungan Data Umum (GDPR) yang memimpin, tindakan hukum lain telah muncul seperti Undang-Undang Perlindungan Konsumen California (CCPA) .
Pengelolaan data yang dikumpulkan dari pelanggan dan pengguna Anda harus dilakukan berdasarkan undang-undang ini, yang biasanya berarti data ini harus dapat diakses untuk dihapus berdasarkan permintaan. Konsekuensi dari tidak mematuhi peraturan perundang-undangan ini mencakup denda yang besar dan rusaknya reputasi organisasi Anda.
Pengklasifikasian data dapat membantu Anda memisahkan data pengenal pengguna dari data yang anonim atau tanpa identitas. Ini menghemat pekerjaan manual Anda dalam upaya memilah-milah kumpulan besar data lama dan baru, khususnya pada organisasi besar atau lama.
Profil keamanan perilaku pengguna
Dengan membentuk profil khusus pada staf jaringan berdasarkan perilaku pengguna, keamanan dapat disesuaikan dengan organisasi Anda. Model ini kemudian dapat menentukan seperti apa rupa pengguna yang tidak sah berdasarkan outlier perilaku pengguna. Ciri-ciri halus seperti ketukan keyboard dapat membentuk model ancaman prediktif. Dengan garis besar kemungkinan hasil dari perilaku pengguna yang tidak sah, keamanan ML dapat menyarankan jalan keluar yang direkomendasikan untuk mengurangi permukaan serangan yang terekspos.
Profil keamanan kinerja sistem
Mirip dengan konsep profil perilaku pengguna, profil diagnostik khusus untuk kinerja seluruh komputer Anda dapat dikompilasi saat dalam kondisi sehat. Memantau penggunaan prosesor dan memori beserta ciri-ciri seperti penggunaan data internet yang tinggi dapat menjadi indikasi aktivitas jahat. Meski demikian, beberapa pengguna mungkin secara teratur menggunakan data bervolume tinggi melalui konferensi video atau sering mengunduh berkas media besar. Dengan mempelajari seperti apa kinerja dasar suatu sistem secara umum, dapat ditentukan apa yang tidak seharusnya terjadi, mirip dengan aturan perilaku pengguna yang telah disebutkan pada contoh ML sebelumnya.
Pemblokiran bot berdasarkan perilaku
Aktivitas bot dapat menguras bandwidth masuk untuk situs web. Hal ini terutama berlaku bagi mereka yang bergantung pada lalu lintas bisnis berbasis internet, seperti mereka yang memiliki etalase e-commerce khusus dan tidak memiliki lokasi fisik. Pengguna asli mungkin memiliki pengalaman lambat yang menyebabkan hilangnya lalu lintas dan peluang bisnis.
Dengan mengklasifikasikan aktivitas ini, alat keamanan ML dapat memblokir web bot, terlepas dari alat yang digunakan seperti jaringan privat virtual yang dapat menganonimkannya. Titik data perilaku pada pihak jahat dapat membantu alat keamanan pembelajaran mesin membentuk model prediktif seputar perilaku ini dan secara preemptif memblokir alamat web baru agar tidak menampilkan aktivitas yang sama.
Masa depan AI dan pembelajaran mesin dalam keamanan siber
Meski ada banyak dialog cemerlang seputar masa depan bentuk keamanan ini, masih ada beberapa keterbatasan yang perlu diperhatikan.
ML membutuhkan kumpulan data tetapi mungkin bertentangan dengan undang-undang privasi data . Sistem perangkat lunak pelatihan memerlukan banyak titik data untuk membangun model yang akurat, yang tidak sejalan dengan “hak untuk dilupakan.” Pengenal manusia pada beberapa data dapat menyebabkan pelanggaran, sehingga solusi potensial perlu dipertimbangkan. Perbaikan yang mungkin dilakukan termasuk membuat sistem membuat data asli hampir tidak mungkin diakses setelah perangkat lunak dilatih. Penganonimisasian titik data juga menjadi pertimbangan, tetapi ini perlu diperiksa lebih lanjut untuk menghindari distorsi logika program.
Industri ini membutuhkan lebih banyak ahli keamanan siber AI dan ML yang mampu bekerja dengan pemrograman dalam lingkup ini. Keamanan jaringan pembelajaran mesin akan sangat diuntungkan dari staf yang dapat memelihara dan menyesuaikannya sesuai kebutuhan. Akan tetapi, jumlah individu yang berkualifikasi dan terlatih di dunia lebih kecil daripada permintaan global yang besar akan staf yang dapat menyediakan solusi tersebut.
Tim manusia akan tetap penting. Terakhir, pemikiran kritis dan kreativitas akan menjadi vital dalam pengambilan keputusan. Seperti yang disebutkan sebelumnya, ML tidak siap atau mampu melakukan keduanya, dan AI pun demikian. Untuk melanjutkan topik ini, Anda harus menggunakan solusi ini untuk memperkuat tim yang sudah ada.
3 Tips untuk merangkul masa depan keamanan siber AI/ML
Dalam perjalanan menuju kecerdasan buatan dalam keamanan siber, ada beberapa langkah yang dapat Anda ambil untuk mendekatkan diri dengan masa depan:
Berinvestasilah untuk tetap berfokus pada masa depan dengan teknologi Anda . Biaya yang timbul akibat eksploitasi akibat teknologi yang ketinggalan zaman atau penggunaan tenaga kerja manual yang berlebihan akan jauh lebih besar karena ancaman menjadi lebih rumit. Tetap menjadi yang terdepan dapat membantu mengurangi beberapa risiko. Dengan menggunakan solusi berwawasan ke depan seperti Kaspersky Integrated Endpoint Security , Anda akan lebih siap untuk beradaptasi.
Lengkapi tim Anda dengan AI dan ML, jangan gantikan mereka . Kerentanan akan tetap ada, karena tidak ada satu pun sistem di pasaran saat ini yang sangat aman. Karena bahkan sistem adaptif ini dapat ditipu oleh metode serangan yang cerdik, pastikan tim TI Anda belajar bekerja dengan dan mendukung infrastruktur ini.
Perbarui kebijakan data Anda secara rutin untuk mematuhi peraturan perundang-undangan yang berkembang . Privasi data telah menjadi titik fokus bagi badan-badan pemerintahan di seluruh dunia. Karena itu, hal ini akan tetap menjadi salah satu perhatian utama bagi sebagian besar perusahaan dan organisasi di masa mendatang. Pastikan Anda mematuhi kebijakan terbaru.
Kaspersky Endpoint Security telah meraih tiga penghargaan AV-TEST dalam kategori kinerja, perlindungan, dan kegunaan terbaik untuk produk keamanan titik akhir perusahaan pada tahun 2021. Setelah diuji seluruhnya, Kaspersky Endpoint Security menunjukkan kinerja, perlindungan, dan kegunaan yang luar biasa untuk perusahaan.
FAQ tentang AI dan Pembelajaran Mesin
Bagaimana AI dapat digunakan dalam keamanan siber?
AI dalam keamanan siber dapat digunakan untuk memantau, mendeteksi, dan menanggapi setiap jenis ancaman siber secara virtual dan real-time, serta meminimalkan skala dampak yang mungkin ditimbulkan oleh suatu ancaman. Proses respons dapat diotomatisasi dan didasarkan pada wawasan yang dihasilkan oleh mesin AI, artinya ancaman dapat dihentikan di mana pun dan kapan pun, tanpa banyak atau bahkan tanpa memerlukan tindakan atau intervensi manusia.
Apa keuntungan AI dalam aplikasi keamanan siber?
Kecerdasan buatan dalam keamanan siber dapat mendeteksi dan menangani ancaman pada kecepatan dan skala yang jauh lebih besar daripada kemampuan tim keamanan manusia terbaik sekalipun. Ini berkat kemampuan AI untuk menganalisis kumpulan data besar dengan sangat cepat, mendeteksi pola dan tren anomali dalam data tersebut, dan mengotomatiskan beberapa proses berulang yang dapat memakan waktu dan rentan terhadap kesalahan manusia. Hal ini tidak hanya meningkatkan kekuatan keamanan, tetapi juga menyediakan waktu yang sangat luang bagi tim keamanan manusia untuk memfokuskan kembali keterampilan dan keahlian mereka di area yang paling membutuhkannya.
Apa risiko AI dalam keamanan siber?
Kecerdasan buatan masih merupakan teknologi yang relatif baru, yang berarti pengawasan manusia masih penting agar keputusan keamanan yang tepat dapat diambil. AI belum cukup andal untuk beroperasi sepenuhnya secara independen. AI mungkin juga tidak begitu mahir dalam mendeteksi ancaman baru dan yang sedang berkembang, karena kecerdasannya didasarkan pada data historis yang melibatkan aktivitas dan ancaman dari masa lalu.
Penting juga untuk diingat bahwa AI dapat digunakan oleh penjahat dunia maya sama seperti dapat digunakan oleh tim keamanan. Pelaku kejahatan semakin banyak menggunakan AI untuk membuat email phishing yang canggih, dan bahkan untuk menghasilkan baris kode malware . Hal ini membuat dukungan AI dan pembelajaran mesin dalam pertahanan keamanan siber menjadi semakin penting.
Apakah AI akan menggantikan pekerjaan di bidang keamanan siber?
AI tidak akan sepenuhnya menggantikan pekerjaan di bidang keamanan siber, tetapi secara bertahap mengarah pada pendefinisian ulang tentang apa yang harus dilakukan oleh para ahli keamanan manusia. Banyak tugas berulang dan membosankan yang sebelumnya harus ditangani oleh tim keamanan kini dapat ditangani oleh teknologi AI dan otomatisasi, yang berarti mereka dapat mengerjakan area lain yang memberi nilai tambah. Manusia juga akan dituntut untuk menyediakan manajemen dan pengawasan terhadap peralatan AI, memastikan peralatan tersebut bekerja dengan baik, bebas dari bias apa pun, dan memberikan wawasan serta respons yang tepat.
Artikel Terkait:
