AI dalam Keamanan Siber
Teknologi baru mengancam keamanan siber, dan meski ada strategi canggih, profesional sering kali gagal. Menggabungkan AI dengan keterampilan keamanan terbukti efektif, memberikan wawasan cepat dan mempercepat respons, terutama terhadap malware canggih. Serangan siber kini menargetkan perusahaan, pemerintah, militer, dan infrastruktur penting. Karena peningkatan volume dan kompleksitas serangan, AI diperlukan untuk menganalisis dan mengurangi ancaman secara efektif.
Mengapa dibutuhkan Sistem Deteksi Keamanan Siber AI?
Sistem deteksi berbasis aturan mengurangi hasil positif palsu dan menangani serangan lebih efisien. AI membantu perburuan ancaman, analisis insiden, dan prediksi serangan. Selain itu, AI memulihkan sistem yang terdampak, mengidentifikasi akar penyebab, serta memperkuat keamanan dan pemantauan.
Kemampuan inti yang harus dimiliki AI untuk keamanan siber meliputi:
- Keamanan sistem, jaringan, cloud, dan IoT
- Deteksi malware dan serangan orang dalam
- Keamanan otonom, aplikasi, dan data
- Prediksi ancaman, analisis risiko, serta keamanan di FinTech, Blockchain, dan media sosial
- Deteksi spam, privasi data, dan kepercayaan
Solusi Analisis Keamanan Siber untuk Perusahaan
Analisis Keamanan Siber melibatkan pengumpulan data untuk membangun bukti, mengidentifikasi ancaman, dan merancang strategi proaktif untuk mendeteksi dan mengurangi serangan siber.
Analisis Keamanan Berbasis AI untuk perusahaan meliputi:
- Analisis Perspektif: Menentukan tindakan yang diperlukan untuk respons
- Analisis Diagnostik: Evaluasi akar penyebab insiden
- Analisis Prediktif: Mengidentifikasi pengguna dan aset berisiko tinggi serta ancaman mendatang
- Analisis Detektif: Pendeteksian ancaman tersembunyi dan malware canggih
- Analisis Deskriptif: Memantau status dan tren kinerja
Bagaimana Machine Learning dan Deep Learning membantu Keamanan Siber?
Dengan ML dan Deep Learning, sistem keamanan siber dapat menganalisis pola dan belajar darinya untuk menangani serangan serupa serta merespons perubahan perilaku. Ini membuat tim keamanan lebih proaktif dalam mencegah ancaman dan merespons serangan secara real-time.
Beberapa teknik utama yang perlu diterapkan untuk analitik keamanan meliputi:
- Pengetahuan Khusus: Analitik keamanan memerlukan pemahaman mendalam tentang manajemen risiko, log sistem, jaringan, dan teknik analitik.
- Keterbatasan: Statistik, machine learning, dan matematika di balik teknik ini sering dilupakan setelah dipilih, sementara sistem berbasis aturan menciptakan beban kognitif karena banyaknya aturan, sehingga sulit untuk dipahami dan hanya meningkat sedikit demi sedikit seiring waktu.
Bagaimana Analisis AI Mendukung Keamanan Siber?
Solusi keamanan siber dengan AI fokus pada peningkatan kinerja melalui:
- Penghapusan Data Tidak Diperlukan: Data yang tidak relevan dihapus untuk meningkatkan kinerja sistem. Setelah pembersihan, data dianalisis untuk mendeteksi serangan, dan hasilnya divisualisasikan.
- Ekstraksi dan Pemilihan Fitur: Fitur dipilih dan diekstraksi untuk mempercepat proses analisis. Jika serangan terdeteksi, peringatan dipicu, yang dapat divisualisasikan oleh pengguna seperti administrator.
- Pemutusan Data: Data yang tidak berguna setelah batas tertentu diabaikan untuk mengurangi beban sistem. Data yang relevan disimpan dan dianalisis lebih lanjut.
- Pemrosesan Paralel: Data keamanan dikumpulkan dan disimpan dalam blok untuk dianalisis secara paralel dengan kerangka kerja seperti Spark atau Hadoop, yang mempercepat analisis dan hasilnya divisualisasikan.
- Algoritma ML dan DL untuk Keamanan Siber
Data keamanan dikumpulkan untuk melatih model deteksi serangan. Setelah pelatihan dengan algoritma Machine Learning, model diuji untuk mendeteksi serangan. Hasil deteksi kemudian divisualisasikan kepada pengguna, memungkinkan mereka mengambil tindakan tepat.
Tools untuk Kecerdasan Buatan dalam Keamanan Siber
Berikut adalah beberapa tools yang menggunakan algoritma AI untuk memberikan keamanan terbaik bagi organisasi:
- Symantec Targeted Attack Analytics: Alat ini mendeteksi serangan terarah dengan menggunakan AI dan machine learning. Symantec menggunakan alat ini untuk melawan serangan Dragonfly 2.0 yang menargetkan perusahaan energi di AS.
- Sophos Intercept X: Menggunakan jaringan saraf pembelajaran mendalam, alat ini menganalisis jutaan fitur file dalam 20 milidetik sebelum mengeksekusi file, untuk menentukan apakah file tersebut aman atau berbahaya.
- IBM QRadar Advisor: Memanfaatkan teknologi IBM Watson, alat ini secara otomatis mendeteksi kerentanan dan eksploitasi dengan menggunakan AI, serta mempercepat respons dengan penalaran kognitif.
- Vectra Cognito: Alat ini mendeteksi penyerang secara real-time dengan AI, mengumpulkan log, data cloud, dan penggunaan jaringan untuk mengidentifikasi penyerang tersembunyi di perangkat dan IoT.
- Darktrace Antigena: Alat ini berfungsi sebagai pertahanan otomatis, meniru antibodi digital untuk mengenali dan menetralisir ancaman secara real-time menggunakan sistem kekebalan perusahaan dari Darktrace.
Strategi Keamanan Siber Berbasis AI
Keamanan jaringan yang efektif membutuhkan lebih dari satu teknik. Untuk menghadapi ancaman yang terus berkembang, diperlukan kombinasi metode analitik dan visibilitas jaringan. Ini mencakup pengumpulan data yang tepat, penggunaan pemodelan perilaku, machine learning, dan didukung oleh intelijen ancaman global untuk mendeteksi ancaman dengan lebih akurat.