Mengungkapkan Peran AI dalam Keamanan Siber

Ada banyak antisipasi dan ekspektasi dalam bisnis seputar peran kecerdasan buatan (AI) dan manfaat keamanan siber yang dapat kami harapkan dari integrasi kami yang beragam.

Dari chatbot situs web yang menyediakan layanan pelanggan yang ditingkatkan, hingga identifikasi biometrik dan analisis data pelanggan mutakhir, AI, dan Edge AI diatur untuk mengubah dunia seperti yang kita ketahui. Topik ini diperdebatkan dengan hangat karena diselimuti misteri, seperti mimpi AI yang mengarah ke masa depan baru yang berani bertabrakan dengan fantasi fiksi ilmiah dystopian populer yang menggambarkan manusia yang didominasi oleh mesin yang sangat cerdas.

Mungkin sudah waktunya untuk dosis realitas yang sangat dibutuhkan, terutama yang berkaitan dengan dampak AI pada keamanan informasi masa depan kita dan perannya yang memengaruhi industri besar.

Baik mimpi terliar maupun mimpi buruk terburuk tidak akan menjadi kenyataan dalam waktu dekat, tetapi AI telah membawa manfaat yang signifikan untuk aplikasi dan memiliki potensi untuk meningkatkan pertahanan siber secara eksponensial. Dan sementara AI juga menimbulkan ancaman data dan informasi tertentu, itu sebagian besar akan diterapkan untuk keuntungan kita dan harus menjadi komponen kunci dari gudang pertahanan organisasi mana pun.

Bagaimana kecerdasan buatan dan keamanan siber bekerja sama?

Meskipun kenyamanan dan manfaat makhluk era digital ini banyak, tetapi juga membawa banyak kelemahan. Salah satu ancamannya yang paling nyata dan merusak adalah bahwa data sensitif dan informasi pribadi kami terancam tidak seperti sebelumnya.

Dekade terakhir telah menyaksikan ratusan insiden penipuan identitas, insiden kerugian finansial besar, dan tentu saja, pelanggaran data besar-besaran. Secara alami, serangan siber tersebar luas, mempengaruhi setiap orang, perusahaan, dan pemerintah. Kita sedang bergerak ke era di mana penjahat cyber dapat mencapai tujuan mereka di mana saja di dunia kapan saja. Dengan demikian, kebutuhan kita akan keamanan siber yang efektif dan progresif tidak pernah lebih penting dari sekarang.

Serangan siber tipikal adalah upaya antagonis atau penjahat siber untuk mendapatkan akses ke dan memodifikasi atau merusak sistem atau jaringan komputer target mereka. Mereka sistematis, terencana, dan memanfaatkan teknologi yang diperhitungkan dengan cermat untuk mengganggu organisasi dan bisnis terkait (seringkali kritis). operasi.

Sementara masa depan tampak suram, kemajuan teknologi dengan aplikasi keamanan siber yang signifikan juga telah terjadi. Salah satu pengubah permainan utama ini adalah teknologi dan teknik yang dikembangkan dan dibantu oleh kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) sebagai bagian darinya.

Apa yang kita lihat hari ini adalah bahwa login biometrik semakin banyak digunakan baik dengan memindai sidik jari, retina, atau sidik jari untuk membuat login yang aman. Ini dapat digunakan sebagai tindakan keamanan yang berdiri sendiri atau dalam kombinasi dengan kata sandi, dan paling sering ditemukan dalam teknologi smartphone.

Pakar keamanan siber secara meyakinkan telah menunjukkan bahwa kata sandi sangat rentan terhadap ancaman siber, membahayakan data pribadi, detail kartu kredit, dan bahkan nomor jaminan sosial. Semua ini adalah alasan mengapa login biometrik berkontribusi positif terhadap keamanan dunia maya.

AI dapat digunakan untuk mengidentifikasi kerentanan sistem atau perangkat dan kemungkinan tindakan berbahaya lainnya. Ini adalah fakta bahwa sistem tradisional tidak dapat mengimbangi banyaknya malware yang dihasilkan setiap bulan, sehingga telah menjadi salah satu dari banyak area prospektif bagi AI untuk masuk dan menyelesaikan masalah.

Saat ini, perusahaan keamanan siber sedang mengajarkan sistem AI untuk mendeteksi malware dan login tidak sah dengan mengadopsi algoritme yang kompleks. Dengan cara ini, AI dan pembelajaran mesin sekarang digunakan untuk mengamankan cryptocurrency berbasis blockchain, perbankan online, catatan perusahaan yang sensitif, data pelanggan, dan sebagainya.

Sistem ini sudah memiliki kemampuan untuk membedakan bahkan pola paling sederhana dalam serangan ransomware dan malware, yang secara efektif menghentikan mereka memasuki jaringan atau sistem individual. Mereka juga memanfaatkan fungsi prediktif yang melampaui kecepatan pendekatan tradisional. Karena alasan inilah

Sistem yang berjalan pada AI membuka kemampuan pemrosesan bahasa alami yang mengumpulkan informasi secara otomatis melalui pos, berita, dan studi ancaman dunia maya. Pengetahuan ini akan memberikan wawasan tentang tren, serangan siber, dan metode pencegahan. Ini lebih lanjut membantu perusahaan keamanan informasi untuk tetap up-to-date pada ancaman saat ini dan kerangka waktu, dan menciptakan strategi proaktif untuk melindungi organisasi.

6 cara AI akan meningkatkan keamanan siber

Kita semua tahu bahwa ada beberapa cara AI dan ML atau pembelajaran mesin akan memengaruhi masa depan kita. Kami telah menyoroti beberapa cara teknologi ini akan membuat perbedaan dengan memberikan dorongan yang sangat dibutuhkan keamanan siber.

1. Pembelajaran mesin dalam deteksi ancaman dunia maya

Organisasi harus mampu mendeteksi serangan siber terlebih dahulu untuk dapat melawan apa pun yang ingin dicapai oleh musuh. Pembelajaran mesin tampaknya menjadi aspek kecerdasan buatan, yang telah terbukti sangat berguna dalam mendeteksi ancaman dunia maya berdasarkan analisis data dan menemukan ancaman sebelum memanfaatkan kelemahan dalam sistem informasi.

Pembelajaran mesin membantu komputer untuk menggunakan dan menyesuaikan algoritme berdasarkan data yang diperoleh, belajar darinya, dan memahami peningkatan yang diperlukan. Dalam pengertian keamanan siber, ini berarti pembelajaran mesin memungkinkan komputer mendeteksi ancaman dan mengidentifikasi anomali apa pun bahkan lebih akurat daripada yang dilakukan manusia mana pun.

Teknologi tradisional sangat bergantung pada hasil masa lalu dan tidak dapat berimprovisasi seperti AI. Teknologi klasik tidak dapat mengatasi teknik dan trik terbaru peretas seperti halnya AI. Selain itu, jumlah ancaman dunia maya yang dihadapi orang setiap hari terlalu banyak untuk manusia dan dikelola dengan lebih baik oleh AI.

2. Perlindungan dan otentikasi kata sandi yang didukung AI

Kata sandi selalu menjadi kontrol keamanan yang sangat lemah dan seringkali menjadi satu-satunya penghubung antara penjahat dunia maya dan identitas kita. Otentikasi biometrik sedang dievaluasi sebagai alternatif kata sandi, tetapi itu sangat tidak nyaman, dan penyerang juga dapat dengan mudah melewati kontrol ini. Pengembang menggunakan AI untuk meningkatkan otentikasi biometrik saat ini dan menghilangkan ketidaksempurnaan untuk menjadikannya aplikasi yang kuat.

Salah satu contohnya adalah teknologi pengenalan wajah Apple yang saat ini digunakan pada smartphone iPhone X mereka. Disebut Face ID, perangkat ini mendeteksi fitur wajah pengguna dengan sensor inframerah dan mesin saraf bawaan. Perangkat lunak AI menghasilkan model wajah yang canggih dengan mengenali kesamaan dan pola utama.

Apple percaya bahwa teknologi ini memiliki kemungkinan satu dalam sejuta untuk menipu AI dan membuka aplikasi dengan wajah lain. Arsitektur perangkat AI juga dapat bekerja dalam berbagai kondisi pencahayaan, mengimbangi perubahan seperti memiliki gaya rambut baru, menambah rambut wajah, mengenakan hoodie, dll.

3. AI dan ML dalam deteksi dan kontrol pencegahan phishing

Phishing adalah salah satu metode serangan siber yang paling sering digunakan di mana peretas mencoba mengirimkan muatan mereka menggunakan serangan phishing. Email phishing sangat umum; pada kenyataannya, satu dari setiap 99 email adalah percobaan serangan. Setelah dibuka, email akan berisi tautan yang memikat korban untuk menginstal malware atau salah satu favorit peretas, ransomware, ke perangkat mereka. Untungnya, AI dan ML akan memainkan peran utama dalam mengurangi dan menggagalkan serangan phishing.

AI dan ML dapat mengidentifikasi dan melacak lebih dari 10.000 sumber phishing aktif dan merespons lebih cepat daripada yang bisa dilakukan manusia. AI dan ML juga bekerja untuk memantau ancaman phishing dari seluruh dunia, dan pengetahuannya tentang kampanye phishing tidak terbatas pada satu wilayah geografis saja. AI juga memungkinkan perbedaan cepat antara situs web palsu dan yang valid.

4. Penggunaan AI dan ML dalam manajemen kerentanan

Hampir setiap proses bisnis mencakup teknologi informasi (TI). Lebih dari 2.000 kerentanan unik dicatat hingga saat ini tahun ini saja. Mengelola semua ini dengan teknologi manusia atau konvensional sangat sulit. Namun AI akan mendekati ini dengan lebih mudah.

Sistem berbasis AI dan ML tidak mengizinkan ancaman online untuk mengeksploitasi kerentanan. Sebaliknya, sistem berbasis AI ini secara efisien dan efektif mencari kemungkinan kelemahan dalam sistem informasi perusahaan dan melakukannya dengan berhasil menggabungkan berbagai variabel seperti forum peretas web gelap, kredibilitas peretas, tren yang digunakan, dan sebagainya. Sistem ini dapat menganalisis variabel tersebut dan menggunakan pengetahuan untuk memutuskan kapan dan bagaimana target yang rentan dapat diserang.

5. Keamanan jaringan dan AI

AI akan membuat hidup kita lebih mudah, tetapi juga menyebabkan usangnya banyak teknologi yang kita gunakan saat ini. Ini juga dapat menyebabkan posisi atau pekerjaan tertentu menjadi usang. Dua aspek penting dari keamanan jaringan adalah pengembangan kebijakan keamanan dan topografi jaringan suatu organisasi.

Biasanya, kedua tugas tersebut sangat memakan waktu dan menyita banyak tenaga dan waktu manusia. Kami sekarang dapat menggunakan AI untuk mengotomatisasi proses ini dengan menganalisis dan mempelajari dinamika lalu lintas jaringan dan merekomendasikan kebijakan dan prosedur. Ini tidak hanya menghemat waktu, tetapi juga banyak energi dan uang yang dapat kita curahkan untuk pengembangan teknis dan area peningkatan.

6. Analisis perilaku dengan AI

Kemampuan analitik perilaku AI adalah peningkatan menarik lainnya dalam peningkatan keamanan kami. Intinya adalah bahwa algoritme ML dapat mempelajari dan membangun pola perilaku dengan mempelajari cara menggunakan komputer atau perangkat pintar lainnya dan platform online favorit Anda. Detailnya dapat mencakup semuanya, mulai dari waktu login Anda yang biasa hingga pola SMS dan penjelajahan Anda.

Jika algoritme AI menemukan perilaku atau tindakan tidak teratur di luar pola normal Anda kapan saja, itu dapat mengidentifikasinya sebagai dilakukan oleh pengguna yang dipertanyakan atau memblokir individu tersebut. Perilaku yang menandai algoritme AI dapat berupa apa saja mulai dari belanja online besar-besaran, produk yang dikirim ke alamat selain milik Anda, peningkatan tiba-tiba dalam unggahan, unduhan, atau pemindahan dokumen secara umum dari file arsip Anda, atau perubahan mendadak dalam kecepatan mengetik Anda.

Bagaimana AI dapat mengurangi biaya pelanggaran data?

Dengan kecerdasan buatan yang radikal, identifikasi pelanggaran keamanan siber dapat membantu konsumen untuk melindungi informasi pribadi mereka.

Karena sebagian besar situs web mengandung sejumlah kerentanan yang diketahui, peretas sering menargetkan mereka yang memiliki volume data pribadi tertinggi. Dalam kebanyakan kasus, ini dilakukan dengan mudah, tanpa keterlibatan aktif dan kesadaran pengguna. Mari kita jelajahi bagaimana AI digunakan untuk melawan ancaman terhadap informasi pribadi di berbagai industri.

Perbankan

Deteksi anomali adalah teknik menggunakan AI untuk mengidentifikasi aktivitas yang tidak biasa di dunia yang kompleks. Misalnya, ketika seorang pelanggan tiba-tiba melakukan penarikan besar yang mencurigakan dari rekening bank mereka. Aktivitas ini akan melampaui batas "perilaku alami" pelanggan tertentu ini, dan baik pelanggan maupun bank akan diberi tahu tentang aktivitas yang tidak biasa ini.

Penipuan dan penyalahgunaan kartu kredit adalah salah satu masalah utama sektor perbankan. AI membantu meminimalkan ancaman ini menggunakan teknik identifikasi penyalahgunaan. Di sini komputer mengidentifikasi penipuan atau penyalahgunaan kartu kredit berdasarkan aturan sebelumnya yang dibangun ke dalam sistem. Setiap invasi yang terdokumentasi memiliki tanda tangan yang unik. Tanda tangan serupa menggambarkan karakteristik invasi. Seringkali, tanda tangan akan memiliki kelemahan serupa. Ketika perangkat mendeteksi salah satu tanda tangan ini, bank akan diberitahu.

Masalah lain bagi bank adalah penipuan aplikasi pinjaman. AI digunakan untuk menganalisis informasi tentang keaslian pelamar dengan cepat dan mendeteksi perilaku atau anomali yang tidak biasa dalam data yang diberikan, seperti alamat tempat tinggal atau bisnis yang mencurigakan. Dengan menghapus aplikasi pinjaman palsu lebih awal dari biasanya dalam proses aplikasi, penipuan dapat dibatasi atau diberantas seluruhnya dan lebih banyak waktu dapat dihabiskan untuk meninjau aplikasi yang sah.

Pertanggungan

Perusahaan asuransi telah menjadi target yang berharga bagi peretas karena sejumlah besar data yang dikumpulkan oleh perusahaan asuransi tentang individu dan bisnis. Dapat dimengerti, kebutuhan untuk tetap kompetitif sambil mengurangi risiko keamanan telah mendorong perusahaan untuk mendigitalkan produk mereka dan berinvestasi dalam platform elektronik baru. Namun, investasi ini memicu munculnya ancaman keamanan siber lainnya.

Saat nasabah mengajukan permohonan asuransi, ada anggapan bahwa calon pemegang polis akan memberikan rincian yang akurat. Meskipun demikian, sejumlah kecil kandidat juga memalsukan data untuk memanipulasi tarif yang mereka terima dari perusahaan asuransi.

Untuk mengatasi masalah ini, perusahaan asuransi menggunakan AI untuk menganalisis profil jaringan online pemohon untuk mengklaim bahwa data yang diberikan tidak curang. Misalnya, AI akan memeriksa gambar, postingan, dan informasi calon pemegang polis untuk memvalidasi detail yang mereka kirimkan. Teknik ini berhasil mendeteksi kiriman palsu.

AI juga dapat digunakan untuk mengoptimalkan evaluasi dan penyaringan klaim asuransi berdasarkan tren penipuan yang diketahui. Prosedur ini tidak hanya menandai klaim yang berpotensi palsu untuk penyelidikan lebih lanjut, tetapi juga memiliki manfaat tambahan untuk mendeteksi klaim yang sah secara otomatis serta menyederhanakan persetujuan dan pembayaran. Ini menurunkan 'biaya perusahaan asuransi dan membantu mengurangi harga pelanggan.

Kesehatan

Privasi dan perlindungan dalam perawatan kesehatan rumit karena ribuan orang dapat mengakses data pasien. Akan tidak praktis untuk mengevaluasi secara manual jumlah interaksi data pasien setiap hari. Selain itu, ada kemungkinan pelanggaran privasi dan keamanan yang lebih besar ketika data pasien terhubung ke Internet.

AI memiliki kemampuan untuk memindai data pasien per detik di seluruh transaksi individual dan menilai berbagai faktor yang terkait dengan setiap transaksi, seperti area akses, jumlah login, dan lamanya waktu untuk setiap upaya login. Jika akun anggota staf tiba-tiba mengakses file 10.000 pasien pada saat yang hampir bersamaan, AI akan mendeteksi perilaku tidak biasa ini dan mengeluarkan peringatan.

Perangkat medis termasuk alat pacu jantung dan pompa insulin umumnya digunakan di seluruh dunia dan memberikan manfaat yang signifikan bagi pasien. Namun, perangkat tersebut rentan terhadap serangan, karena banyak yang tidak memiliki versi sistem operasi yang diperlukan untuk sepenuhnya memanfaatkan perlindungan dan privasi perangkat. Peneliti keamanan memeriksa kerentanan perangkat medis, memungkinkan virus untuk ditularkan ke perangkat alat pacu jantung pasien.

Alat pacu jantung diarahkan untuk menyetrum pasien. Dalam keadaan ini, menggunakan deteksi anomali (disebutkan di atas), AI sedang diimplementasikan untuk mendeteksi instruksi abnormal yang dikirim ke komputer. AI akan melacak sistem secara konstan tanpa harus bergantung pada produsen untuk memperingatkan rumah sakit dan pasien tentang kerentanan.

Perusahaan yang menggunakan AI dalam keamanan siber saat ini

Kecerdasan buatan, termasuk jaringan saraf, pembelajaran mesin, analitik, dan algoritme terkait untuk tugas tertentu, memungkinkan sistem untuk belajar melalui pengalaman. Untuk keamanan siber, sub-set pembelajaran mesin AI paling banyak digunakan – setidaknya pada tahap pengembangan AI kami saat ini.

Meskipun ada sedikit penggunaan AI kognitif 'nyata', pembelajaran mesin juga dapat memberikan batu loncatan dari strategi antivirus dan keamanan siber konvensional berbasis tanda tangan ke metode pengumpulan dan analisis data yang lebih luas.

Microsoft, Google, Amazon.com, dan sejumlah perusahaan rintisan lainnya beralih dari penggunaan teknologi berbasis aturan yang dirancang untuk beradaptasi dengan berbagai jenis invasi untuk menerapkan algoritme pembelajaran mesin yang menganalisis data dalam jumlah besar untuk mengaktifkan otentikasi guna menghentikan peretas dari mendapatkan akses ke akun pengguna.

Jelas, peretas sendiri sangat tangguh, dan mereka juga mungkin menggunakan pembelajaran mesin untuk menciptakan gangguan berbeda untuk membanjiri sistem keamanan baru.

Mereka mungkin, misalnya, mencari tahu bagaimana bisnis melatih sistem mereka dan menggunakan data tersebut untuk menghindari atau menipu algoritme. Penyedia layanan cloud utama sangat menyadari bahwa musuh adalah target yang bergerak, tetapi mengklaim bahwa teknologi hosting web berbasis cloud yang baru akan membantu orang-orang baik memberikan keseimbangan.

Google juga mencari pelanggaran bahkan setelah pengguna masuk untuk menemukan peretas nab. Dengan pembelajaran mesin yang mampu menganalisis beberapa kumpulan data unik, menangkap login yang tidak sah bukan lagi tentang ya atau tidak yang sederhana. Google melacak berbagai faktor perilaku selama sesi pengguna. Seseorang yang awalnya terlihat kredibel tetapi kemudian menunjukkan tanda-tanda bahwa mereka tidak seperti yang mereka katakan, akan dikeluarkan oleh perangkat lunak Google sebelum mereka dapat menyebabkan kerusakan apa pun

Selain menggunakan pembelajaran mesin untuk melindungi infrastruktur dan layanan web mereka sendiri, Amazon dan Microsoft memberi pelanggan mereka teknologi yang sama. Layanan Macie Amazon menggunakan pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi data rahasia dari pelanggan seperti Netflix dan info perusahaan, lalu memantau siapa yang mengaksesnya dan kapan, memperingatkan organisasi akan perilaku mencurigakan. GuardDuty Amazon melacak jaringan untuk perilaku yang mengganggu atau ilegal. Layanan ini juga melihat pekerja melakukan hal-hal yang tidak boleh mereka lakukan, seperti menambang bitcoin di tempat kerja.

Kesimpulan

Meskipun gagasan untuk mengizinkan AI mengambil alih sepenuhnya sangat menarik, kita harus ingat bahwa AI terdiri dari banyak hal dan oleh karena itu sangat mudah beradaptasi. Sementara AI melakukan keajaiban keamanan siber, AI juga membuka jalan bagi peretas untuk tujuan jahat. Di tangan yang salah, ini dapat menyebabkan kerusakan eksponensial dan menjadi bahaya yang lebih besar bagi keamanan siber.

Seiring kemajuan teknologi, teman dan sekutu global kita juga meningkatkan strategi, alat, dan teknik serangan mereka. Tidak ada keraguan bahwa kecerdasan buatan sangat membantu, tetapi ini seperti pedang bermata dua. AI dan ML dapat digunakan untuk mendeteksi dan mencegah serangan sebelum terjadi. Seiring AI melihat lebih banyak kemajuan, kita memang akan menyaksikan seberapa jauh teknologi dapat berjalan dan dalam banyak hal akan bermanfaat bagi kita dan generasi masa depan kita.