Cara meningkatkan keamanan siber menggunakan pembelajaran mesin dan ilmu data terapan
Diterbitkan: 2021-05-26Pembelajaran mesin dan ilmu data telah membawa perubahan signifikan di bidang teknologi. Saat ini, penjahat siber menggunakan teknik canggih, seperti kecerdasan buatan, untuk melancarkan serangan siber. Sementara ilmu data dapat memantau perubahan seperti itu, itu membutuhkan pembelajaran mesin untuk menjadi efektif. Dalam lanskap keamanan siber saat ini, memahami bagaimana serangan terjadi dan pola perangkat lunak berbahaya penting untuk deteksi dan penghapusan ancaman yang tepat.
Pembelajaran mesin membantu dalam mengidentifikasi berbagai pola. Demikian pula, ilmu data bekerja dengan teknik pembelajaran mesin untuk menyisir berbagai pola perangkat lunak dan menentukan pola yang membuat organisasi Anda berisiko.
Mendefinisikan Pembelajaran Mesin dan Ilmu Data
Jika Anda baru mengenal keamanan siber, Anda harus memahami apa artinya ini dan istilah keamanan siber lainnya. Pembelajaran mesin melibatkan penggunaan kecerdasan buatan untuk belajar dari data sampel. Di sisi lain, ilmu data menggunakan alat pembelajaran mesin untuk menafsirkan dan meningkatkan fungsionalitas data mentah. Fungsi gabungan dari pembelajaran mesin dan ilmu data terapan saat ini digunakan di berbagai bidang, seperti aplikasi pengenalan suara, pelacak epidemi, dan rekomendasi yang dipersonalisasi.
Mengapa Menggunakan Pembelajaran Mesin dan Ilmu Data Terapan untuk Keamanan Siber
Seperti disebutkan, alat keamanan siber saat ini cenderung menggunakan pembelajaran mesin dan ilmu data terapan untuk perlindungan tingkat lanjut. Jika Anda bertanya-tanya mengapa di bawah ini adalah beberapa alasannya;
- Peretas Menggunakan Teknik Serangan Cyber Tingkat Lanjut
Manfaat kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, dan ilmu data yang seharusnya membantu "orang baik" juga digunakan oleh "orang jahat". Peretas menggunakan teknik canggih serupa untuk mengotomatiskan pencarian mereka untuk bisnis dengan beberapa kerentanan. Mereka dapat dengan mudah menemukan titik lemah dalam sistem keamanan organisasi. Oleh karena itu, untuk pertahanan yang kompetitif, pakar keamanan siber juga harus memanfaatkan strategi canggih ini.
- Big Data Mudah Menangani Lonjakan Data
Banyaknya data terkait serangan siber bermanfaat dalam mengembangkan sistem keamanan siber yang lebih baik. Namun, dengan banyaknya data datang kesulitan penanganan dan manajemen, terutama untuk alat keamanan siber rata-rata. Oleh karena itu, melalui pembelajaran mesin dan ilmu data terapan, pakar keamanan dapat menyaring potongan data untuk mendapatkan wawasan yang lebih baik dengan efisiensi maksimal.
- Big Data Bergantung pada Sains
Bahkan jika alat keamanan siber dapat memproses data dengan kecepatan yang dihasilkannya, data mentah masih memerlukan analisis. Agar informasi yang dikumpulkan bermanfaat, bisnis harus menafsirkannya secara ilmiah dan mengadopsi temuan tersebut ke dalam strategi keamanan siber mereka.
- Mengetahui Bagaimana Serangan Terjadi Itu Penting
Pemindai kerentanan tradisional dan antivirus hanya berfokus pada menemukan dan menghilangkan ancaman. Namun, dengan penerapan ilmu data, pakar keamanan siber dapat mengungkap berbagai faktor yang mendukung serangan dan karakteristik spesifik dari ancaman tersebut. Ini termasuk menganalisis titik masuk ancaman, data spesifik yang diakses peretas, dan titik target peretas.
Memahami detail tentang bagaimana serangan itu terjadi meningkatkan kemungkinan menghilangkan ancaman dari jaringan Anda dan menciptakan pertahanan keamanan siber yang lebih baik.
Cara Kerja Pembelajaran Mesin dan Ilmu Data Terapan untuk Keamanan Siber
Pembelajaran mesin dan ilmu data terapan dapat digunakan dalam keamanan siber dengan berbagai cara. Diantaranya meliputi;
- Klasifikasi
Klasifikasi adalah subkelas pembelajaran yang diawasi di mana AI diberi makan dengan data dan aturan yang memandu hubungan antara titik data yang berbeda oleh pemrogram manusia. Prinsip pembelajaran mesin ini digunakan untuk memprediksi label data menggunakan algoritma pengklasifikasi hutan acak. Klasifikasi digunakan dalam keamanan siber untuk memberi label berbagai jenis serangan, mendeteksi berbagai teknik berbahaya, dan menemukan serangan injeksi umum.
- Regresi
Ini juga merupakan bagian dari pembelajaran terawasi yang terutama berpusat pada jumlah numerik. Tujuan dari teknik regresi adalah untuk mengetahui bagaimana faktor yang berbeda mempengaruhi satu sama lain. Ini dapat membantu pakar keamanan siber menemukan permintaan HTTP yang mencurigakan, menemukan panggilan sistem yang tidak terduga, dan membandingkan parameter paket jaringan dengan nilai tipikalnya.
- Kekelompokan
Berbeda dengan teknik yang disebutkan di atas, pengelompokan adalah bentuk pembelajaran tanpa pengawasan. Oleh karena itu, sementara manusia harus memasukkan kumpulan data ke AI, sistem mempelajari hubungan antara berbagai titik data dengan sendirinya. Fokus utama dari clustering adalah menyortir data menjadi beberapa kelompok berdasarkan titik data yang sangat mirip satu sama lain. Pengelompokan dapat digunakan dalam beberapa teknik keamanan siber, termasuk analisis forensik, mendeteksi kredensial admin yang dicuri.
Pakar keamanan siber dapat melatih AI untuk mengenali akses jarak jauh di situs web dan sistem jaringan, yang mungkin menyarankan upaya peretasan. Clustering juga membantu dalam melindungi serangan malware pada akun email. Ini mencegah karyawan mengunduh lampiran email phishing berbahaya dengan memisahkan file yang sah dan mencurigakan.
Intinya
Keamanan siber mencegah penyusupan dan pelanggaran data sekaligus menyelamatkan bisnis Anda dari dampak finansial berat dari serangan siber. Untungnya, bisnis dari semua ukuran dapat memanfaatkan pembelajaran mesin dan ilmu data terapan untuk perlindungan keamanan siber yang berharga. Mendidik diri sendiri dan tim Anda adalah langkah pertama yang bagus. Selain itu, jika salah satu karyawan Anda adalah veteran, mereka mungkin memenuhi syarat untuk mengikuti kelas keamanan siber secara gratis. Organisasi, baik kecil maupun mapan, rentan terhadap serangan siber. Oleh karena itu, melindungi bisnis Anda dengan memperkuat pertahanan keamanan adalah strategi pencegahan terbaik.
Punya pemikiran tentang ini? Beri tahu kami di bawah di komentar atau bawa diskusi ke Twitter atau Facebook kami.