Deteksi Anamoly Dengan Pembelajaran Mesin: Apa yang Perlu Anda Ketahui?

Otak manusia suka melihat sesuatu yang salah; otak kita diprogram untuk hanya mencari ketidakteraturan g. Namun, anomali bisa menjadi ancaman paling signifikan yang mungkin dihadapi perusahaan dalam hal keamanan siber.

Mari kita ambil contoh untuk memahami seperti apa anomali untuk ruang digital?

Tweet- “Pengutil, berhati-hatilah. Perangkat lunak AI baru Jepang

@vaak_inc

mengatakan itu dapat menemukan pencuri potensial, bahkan sebelum mereka mencuri #リテールテック.”

https://twitter.com/QuickTake/status/1102751999215521794

Sesuai tweet ini, Jepang telah mengembangkan perangkat lunak berbasis Artificial Intelligence (AI) yang menganalisis pola perilaku manusia dan mendeteksi anomali sesuai data. Anomali ini mengarah pada deteksi perilaku mencurigakan pelanggan, dan asisten toko akan menanyakan apakah bantuan diperlukan. Jika pengutil didekati, telah diperhatikan dalam banyak kasus bahwa mereka akan pergi begitu saja.

Demikian pula, ada banyak jenis anomali seperti transaksi massal, beberapa upaya login, atau bahkan lalu lintas jaringan yang tidak biasa. Dalam artikel ini, kami mempelajari bagaimana pembelajaran mesin dapat membantu mengidentifikasi anomali? Namun, sebelum itu, mari kita pahami dulu apa itu anomali dalam hal keamanan siber?

Apa itu Anomali?

Anomali seringkali merupakan pola yang berbeda dari perilaku standar dalam kumpulan data. Berikut adalah representasi grafis dari kumpulan data. Wilayah N1 dan N2 mewakili pola standar cluster kumpulan data, sementara objek lain dapat dianggap sebagai anomali.

Diferensiasi antara pola baru atau pola yang baik dan anomali atau kumpulan data berbahaya adalah tantangan paling penting dalam sistem keamanan siber modern. Anomali dapat membantu penyerang membocorkan data penting dan bahkan mencuri informasi pengguna untuk manipulasi. Kami telah melihat banyak serangan phishing, penipuan dunia maya, pencurian identitas, dan kebocoran data selama bertahun-tahun karena pengenalan pola jahat atau negatif dalam jaringan atau sistem.

Pada Juli 2020, banyak akun Twitter selebriti dan politisi yang diretas. Lebih dari 130 akun Twitter disandera oleh peretas, termasuk Joe Biden, Presiden Amerika Serikat ke-46, Barack Obama, Elon Musk, Bill Gates, Kanye West, Michael Bloomberg, dan Apple.

Jadi, Anda dapat memahami pentingnya deteksi anomali di era digital BigData. Sekarang setelah kita memiliki pemahaman dasar tentang anomali, mari temukan beberapa metode lama dan integrasi AI dalam deteksi anomali .

Sistem pendeteksi intrusi

Ini adalah alat perangkat lunak yang membantu mendeteksi akses tidak sah ke jaringan atau sistem apa pun; alat ini adalah cara yang bagus untuk mendeteksi semua jenis penggunaan jaringan yang berbahaya. Ini memiliki kemampuan untuk membantu Anda mendeteksi serangan layanan, serangan berbasis data pada perangkat lunak apa pun, dan bahkan aplikasi seluler.

Di sini, Anda dapat melihat infrastruktur wireframe dari sistem deteksi intrusi umum. Ada petugas keamanan khusus di pucuk pimpinan deteksi anomali . Perangkat lunak mengumpulkan semua paket jaringan (Setiap data jaringan yang ditransmisikan melintasi perangkat dilakukan dalam paket). Selanjutnya, menganalisis aliran jaringan untuk mendeteksi anomali di antara pola-pola baru.

Algoritme Pembelajaran Mesin dapat membantu menciptakan sistem deteksi penyusupan yang lebih kuat; kita dapat menggunakan algoritme pembelajaran mesin untuk menganalisis paket jaringan dan mendeteksi anomali. Algoritme akan menggunakan pola baru sebagai referendum.

Teknik Tanda Tangan

Teknik tanda tangan adalah salah satu metode yang paling populer untuk mendeteksi anomali. Ini memanfaatkan tanda tangan objek berbahaya yang disimpan di repositori untuk dibandingkan dengan pola jaringan. Sistem menganalisis pola jaringan dan mencoba menemukan tanda tangan berbahaya. Meskipun ini adalah teknik yang sangat baik untuk mendeteksi anomali, ancaman yang tidak diketahui, dan serangan tidak terdeteksi.

Baca: Lingkup Keamanan Cyber ​​sebagai pilihan karir

Deteksi Anomali Real-Time Dengan ML

Algoritme Pembelajaran Mesin dapat membantu dengan deteksi anomali waktu nyata . Google cloud menggunakan metode ini untuk membuat saluran deteksi anomali , di mana 150 Megabyte data diserap dalam waktu 10 menit.

Langkah pertama menuju deteksi anomali waktu nyata dalam metode ini adalah membuat aliran data sintetik; ini membantu membuat peta pemicu untuk penyerapan atau agregasi anomali dalam aliran. Baik itu wifi Anda di rumah atau jaringan perusahaan di kantor, setiap jaringan memiliki beberapa subnet dan ID pelanggan; metode ini memanfaatkan subnet dan data ID pelanggan.

Satu-satunya masalah yang dihadapi di sini adalah penggunaan data ID pelanggan, karena melanggar peraturan data. Karena ID pelanggan berisi PII atau informasi yang dapat diidentifikasi secara pribadi, ID tersebut dapat diungkapkan kepada penyedia cloud selama penyerapan atau pengumpulan data. Untuk tujuan ini, layanan cloud menggunakan enkripsi deterministik. Mereka menggunakan dekripsi kripto untuk mendekripsi data yang tidak mendeteksi PII.

Seperti yang ditunjukkan di sini, lebih baik menggunakan algoritme BigQuery untuk menganalisis volume data yang besar karena algoritme dapat dilatih untuk menganalisis data dalam bentuk kluster. Pengelompokan data dapat membantu mempartisi kumpulan informasi yang berbeda seperti ID pelanggan dan subnet menurut hari, tanggal, atau filter lainnya. Jadi, seseorang dapat dengan cepat membantu algoritma pengelompokan untuk belajar dari pola data melalui informasi yang disaring.

Langkah terakhir adalah mendeteksi outlier atau anomali di antara data yang terkumpul. Sebuah algoritma akan membutuhkan data yang dinormalisasi untuk mendeteksi outlier. Jadi, setelah normalisasi data dilakukan, algoritma ML akan mengidentifikasi centroid di setiap cluster sebagai referensi dan mengukur jarak pusat ke vektor input.

Jarak diukur dalam hal standar deviasi dari jalur barunya dan dianggap sebagai outlier.

Baca Juga: Kecerdasan Buatan dalam Keamanan Siber

Deteksi Anomali sebagai Karir

Dengan permintaan yang melonjak secara signifikan untuk profesional keamanan siber ditambah dengan gaji menggiurkan yang mereka tawarkan, karir keamanan siber menjadi salah satu pilihan karir yang paling dicari sekarang. Jika Anda ingin mengejar profesi ini, upGrad dan IIIT-B dapat membantu Anda dengan Diploma PG dalam Spesialisasi Pengembangan Perangkat Lunak di Keamanan Cyber . Kursus ini menawarkan spesialisasi dalam keamanan aplikasi, kriptografi, kerahasiaan data, dan keamanan jaringan.

Kesimpulan

Teknologi canggih seperti Kecerdasan Buatan dan algoritma Pembelajaran Mesin berguna dalam memerangi potensi ancaman dunia maya, dan ini adalah jalur karier yang berkembang. Jadi, jangan hanya mengandalkan enkripsi kuno atau perangkat lunak anti-virus ketika Anda dapat memiliki sistem deteksi anomali waktu nyata dengan algoritme AI yang canggih. Metode ini membuat bisnis Anda lebih andal dan aman dengan sistem deteksi anomali berbasis AI .