Kecerdasan Buatan dalam Keamanan Cyber: Peran, Dampak, Aplikasi & Daftar Perusahaan

pengantar

Dengan kemajuan teknologi, kejahatan dunia maya juga semakin meningkat dan kompleks. Penjahat dunia maya meluncurkan serangan canggih yang membahayakan sistem keamanan modern. Jadi, industri keamanan siber juga berkembang untuk memenuhi tuntutan keamanan perusahaan yang semakin meningkat. Namun, strategi defensif dari profesional keamanan ini mungkin juga gagal di beberapa titik.

Untuk meningkatkan permainan mereka dan meningkatkan mekanisme deteksi kerentanan mereka, perusahaan memilih Artificial Intelligence (AI). Kecerdasan Buatan dalam Keamanan Siber membantu perusahaan untuk melindungi mekanisme pertahanan mereka. Ini juga membantu mereka dalam menganalisis kejahatan dunia maya dengan lebih baik.

Apa dampak Kecerdasan Buatan pada Keamanan Siber?

Perusahaan lebih fokus pada keamanan siber saat ini tidak seperti sebelumnya. Ini karena serangan keamanan siber tingkat lanjut telah merugikan perusahaan jutaan dolar dalam pelanggaran data. Dimulai dengan merancang sistem keamanan berlapis yang akan mengamankan infrastruktur jaringan. Langkah pertama adalah menginstal firewall yang akan menyaring lalu lintas jaringan.

Kemudian, perangkat lunak antivirus digunakan untuk membersihkan file dan virus berbahaya di infrastruktur. Sebagai bagian dari rencana pemulihan bencana mereka, pencadangan data reguler dijalankan.

Dan, di sinilah kecerdasan buatan masuk.

AI telah memengaruhi keamanan dengan membantu para profesional mengidentifikasi ketidakberesan dalam jaringan dengan menganalisis tindakan pengguna dan mempelajari polanya. Profesional keamanan sekarang dapat mempelajari data jaringan menggunakan AI dan mendeteksi kerentanan untuk mencegah serangan berbahaya. AI akan membantu meningkatkan pendekatan keamanan tradisional dengan cara berikut –

• Alat keamanan canggih yang didukung AI akan digunakan untuk memantau dan merespons peristiwa keamanan
• Firewall modern akan memiliki teknologi pembelajaran mesin bawaan yang akan dengan mudah mendeteksi pola biasa dalam lalu lintas jaringan dan menghapusnya jika dianggap berbahaya
• Dengan menggunakan fitur pemrosesan bahasa alami di AI, profesional keamanan dapat mendeteksi asal mula serangan siber. Pemrosesan bahasa alami juga membantu dalam menganalisis kerentanan
• Memindai data internet dan menggunakan analisis prediktif akan mengidentifikasi ancaman berbahaya sebelumnya
• Keamanan akses bersyarat dan otentikasi yang lebih tinggi

Wahyu penting lainnya dari Kecerdasan Buatan dalam Keamanan Cyber adalah sistem login biometrik . Ini adalah login yang sangat aman yang menggunakan sidik jari, pemindaian retina, dan sidik jari. Kata sandi dapat digunakan bersama dengan informasi biometrik ini untuk masuk dengan aman. Metode ini digunakan di organisasi bagi karyawan untuk masuk dan bahkan di ponsel cerdas.

Baca: Cakupan AI Masa Depan di Berbagai Industri

Aplikasi dalam Keamanan Siber

Pembelajaran mesin, bagian yang sangat penting dari kecerdasan buatan, juga digunakan akhir-akhir ini oleh perusahaan untuk meningkatkan sistem keamanan mereka. Selain membantu pakar keamanan dalam mendeteksi serangan berbahaya, ia memiliki aplikasi berikut –

Keamanan titik akhir seluler

Pembelajaran mesin digunakan untuk keamanan titik akhir seluler karena ponsel cerdas, tablet, dan notebook semuanya rentan terhadap serangan siber. Sebuah perusahaan bernama Wandera baru-baru ini meluncurkan mesin pendeteksi ancaman bertenaga pembelajaran mesin yang disebut MI: RIAM . Mesin ini telah berhasil mendeteksi beberapa jejak paket ulang SLocker Ransomware yang menargetkan titik akhir seluler.

Tidak ada kerentanan zero-day

Kerentanan zero-day adalah ancaman yang benar-benar baru bagi profesional keamanan dan dia belum memiliki solusi atau patch untuk memperbaikinya. Zero-day berarti bahwa para profesional memiliki waktu nol hari untuk memperbaiki masalah, dan mereka mungkin telah dieksploitasi oleh penyerang. Ancaman ini terkadang ditemukan di perangkat IoT yang tidak aman .

Algoritme pembelajaran mesin dapat mendeteksi ancaman zero-day dengan menganalisis anomali dalam lalu lintas jaringan. Kerentanan dihapus dan eksploitasi patch dicegah menggunakan pembelajaran mesin.

Meningkatkan analisis manusia

Pembelajaran mesin membantu dalam meningkatkan analisis manusia dalam aktivitas keamanan siber seperti penilaian kerentanan, deteksi ancaman, analisis jaringan, dan keamanan titik akhir. Algoritme ML dapat menyaring data yang mencurigakan di jaringan dan meneruskannya ke analis keamanan manusia. Akibatnya, tingkat deteksi peringatan dapat meningkat secara signifikan.

Mengotomatiskan tugas keamanan

Tugas keamanan yang berulang dan membosankan dapat dikurangi dengan pembelajaran mesin. Ini membantu para profesional untuk fokus pada pekerjaan penting. Tugas seperti memeriksa lalu lintas jaringan, mengganggu ancaman seperti ransomware , menghapus virus, dan menganalisis log jaringan dapat diotomatiskan dengan pembelajaran mesin.

Sumber daya keamanan manusia juga dapat dialokasikan secara efisien dengan bantuan pembelajaran mesin.

Perusahaan yang menggunakan Kecerdasan Buatan dalam Keamanan Siber

Sistem bertenaga AI digunakan oleh perusahaan berikut untuk memperkuat infrastruktur keamanan mereka –

Google

Mereka menggunakan sistem Deep Learning AI pada platform Cloud Video Intelligence mereka . Video yang disimpan di server cloud mereka dianalisis oleh algoritme AI berdasarkan konten dan konteksnya. Jika ditemukan anomali yang mungkin menjadi ancaman, algoritme AI mengirimkan peringatan.

Gmail menggunakan pembelajaran mesin untuk memfilter spam dari email Anda untuk menyediakan lingkungan yang bebas repot. Lebih dari 100 juta spam diblokir setiap hari.

IBM

IBM Watson menggunakan pembelajaran mesin dalam pelatihan kognitifnya untuk mendeteksi ancaman dan menciptakan solusi keamanan siber. AI juga mengurangi tugas penelitian ancaman yang memakan waktu dan membantu dalam menentukan risiko keamanan.

Baca juga: AI Aplikasi Dunia Nyata yang Seru

Kesimpulan

Penggunaan Kecerdasan Buatan dalam Keamanan Siber akan segera menjadi praktik standar untuk mengembangkan dan menangani sistem keamanan. Karena banyak ancaman berbahaya dapat dideteksi sebelum kerusakan apa pun, pakar keamanan akan memiliki lebih banyak waktu respons untuk melawan serangan berbahaya ini.

Jika Anda tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang pembelajaran mesin, lihat PG Diploma IIIT-B & upGrad dalam Pembelajaran Mesin & AI yang dirancang untuk para profesional yang bekerja dan menawarkan 450+ jam pelatihan ketat, 30+ studi kasus & tugas, IIIT- B Status alumni, 5+ proyek batu penjuru praktis & bantuan pekerjaan dengan perusahaan-perusahaan top.