Apa Peran Kecerdasan Buatan (AI) dalam Keamanan Siber?

Frekuensi serangan siber terus menjadi hal yang lazim – 66% bisnis mengalami serangan siber pada tahun 2021 menurut Forbes. Seiring dengan semakin canggihnya ancaman dan serangan dunia maya, begitu pula teknologi yang mencegahnya. Banyak bisnis beralih ke AI untuk membangun pertahanan mereka terhadap kejahatan yang dihadapi industri mereka. Meskipun ada banyak kasus penggunaan dan manfaat untuk menerapkan kecerdasan buatan dan teknologi pembelajaran mesin untuk keamanan siber, teknologi yang sama juga dapat dimanfaatkan oleh penjahat untuk keuntungan mereka sendiri.

AI sangat kuat tetapi dapat digunakan untuk tindakan yang salah. Saat ini membantu pemerintah dalam mengembangkan metode inovatif untuk menyensor konten online. Kecerdasan buatan juga dapat secara diam-diam mengumpulkan data dan memperoleh akses ke informasi pribadi individu di seluruh dunia. Ini adalah saat Jaringan Pribadi Virtual terus diperlukan.

Mari selami peran apa yang dimainkan kecerdasan buatan dalam keamanan siber, manfaat, dan kekurangannya, bagaimana penjahat siber juga memanfaatkan AI, dan bagaimana tindakan pencegahan keamanan siber kita yang paling dasar masih menjadi alat terbesar kita.

Bagaimana ancaman dunia maya berkembang?

Ancaman siber pertama sebenarnya bukan ancaman sama sekali. Bob Thomas, seorang insinyur teknologi, merancang virus komputer pertama di awal tahun 1970 yang dapat berpindah antar komputer. Satu-satunya ancaman yang ditimbulkannya adalah pesan ini: "Saya yang menjalar: tangkap saya jika Anda bisa!". Menanggapi hal ini, teman dan rekan kerja Thomas, Ray Tomlinson, yang kemudian membuat program email pertama, menghasilkan kode tambahan yang tidak hanya dapat berpindah dari komputer ke komputer tetapi juga dapat menggandakan dirinya sendiri saat dipindahkan. Ini secara efektif menghapus 'Creeper' dan kode baru, dan perangkat lunak antivirus pertama diberi nama 'Reaper.'

Lebih banyak virus berbahaya muncul di akhir 1990-an dan awal 2000-an. Virus ILOVEYOU dan Melissa menginfeksi puluhan juta perangkat di seluruh dunia, mengganggu sistem email. Sayangnya, sebagian besar email yang diretas adalah korban tanpa disadari dengan keamanan yang lemah. Eksploitasi ini, yang terutama ditujukan untuk keuntungan finansial atau tujuan strategis, menjadi berita utama saat mereka menjadi pusat perhatian di dunia serangan siber.

Telah terjadi evolusi dan pertumbuhan yang luar biasa dalam keamanan siber selama beberapa dekade terakhir. Lanskap ancaman global terus berubah, memberi kita pertempuran baru yang harus dihadapi, dan pengguna internet saat ini menghadapi berbagai risiko. Di satu sisi, botnet besar dan sebagian besar otomatis menyerang perangkat konsumen. Di sisi lain, serangan rekayasa sosial (atau phishing) mencoba menipu individu agar menyerahkan uang dan data pribadi mereka.

Akibatnya, keamanan siber telah berkembang baik dari segi ancaman maupun respons. Penjahat dunia maya sekarang memiliki cara yang lebih kreatif untuk melakukan serangan yang lebih terkoordinasi. Meskipun ada metode untuk menghindari pelacakan online, beberapa dekade terakhir ini telah memaksa bisnis untuk mempertimbangkan kembali praktik keamanan siber mereka. Penyerang dunia maya sekarang menyusup ke lebih banyak jaringan sebagai akibat dari perluasan perangkat cloud dan IoT dan mereka terus menggunakan teknologi baru ini untuk membuat serangan yang semakin canggih.

Direkomendasikan untuk Anda: Ilmu Data vs. Kecerdasan Buatan – Apa Perbedaannya?

Bagaimana AI melawan serangan siber?

Seperti disebutkan, dan hingga saat ini, solusi keamanan terutama bersifat reaktif: malware baru akan ditemukan, dianalisis, dan ditambahkan ke database malware oleh para ahli. Industri terus mengambil strategi ini, tetapi menjadi lebih proaktif, terutama dalam menghadapi risiko rekayasa sosial.

Dalam transformasi ini, pembelajaran mesin atau algoritma AI sangat penting. Meskipun mereka bukan obat mujarab untuk semua tantangan keamanan siber, seperti bagaimana mengamankan bisnis Anda setelah pelanggaran data, mereka sangat berguna untuk mempercepat proses pengambilan keputusan dan menyimpulkan pola dari data yang tidak lengkap atau dimanipulasi. Algoritme ini belajar dari data dunia nyata seperti bahaya keamanan saat ini dan kesalahan positif, serta ancaman terbaru yang ditemukan oleh para peneliti di seluruh dunia.

Menggunakan kasus

Jumlah serangan malware di seluruh dunia melampaui 2,8 miliar pada paruh pertama tahun 2022. Pada tahun 2021, 5,4 miliar serangan malware terdeteksi. Dalam beberapa tahun terakhir, serangan malware paling banyak ditemukan pada tahun 2018, ketika 10,5 miliar serangan semacam itu tercatat secara global.

AI dan sistem yang didukung pembelajaran mesin dapat menganalisis malware berdasarkan properti bawaan, bukan tanda tangan. Misalnya, jika perangkat lunak dibuat untuk mengenkripsi banyak file dengan cepat, ini adalah perilaku yang mencurigakan. Petunjuk lain bahwa perangkat lunak itu tidak nyata adalah jika ia mengambil tindakan untuk menyembunyikan dirinya sendiri. Program berbasis AI dapat mempertimbangkan ini dan faktor lainnya untuk menentukan bahaya perangkat lunak baru yang sebelumnya tidak dikenal. Hasil akhirnya bisa menjadi peningkatan yang signifikan dalam keamanan titik akhir.

AI juga dapat membantu mengidentifikasi dan memprioritaskan ancaman. Analis di pusat operasi keamanan dibombardir dengan peringatan keamanan setiap hari, banyak di antaranya adalah positif palsu. Mereka akhirnya dapat menghabiskan terlalu banyak waktu untuk tugas-tugas yang belum sempurna ini dan tidak cukup waktu untuk melihat ancaman nyata atau mereka dapat sepenuhnya melewatkan serangan lanjutan. Menurut laporan investigasi pelanggaran data Verizon, 20% pelanggaran membutuhkan waktu berbulan-bulan atau lebih lama bagi bisnis untuk menyadari ada masalah.

Terakhir, kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin dapat digunakan untuk merampingkan dan mengotomatisasi operasi termasuk menanggapi sejumlah besar peringatan berisiko rendah. Ini adalah peringatan di mana respons cepat diperlukan namun risiko membuat kesalahan rendah dan sistem yakin tentang ancaman tersebut. Misalnya, jika sampel ransomware yang diketahui muncul di perangkat pengguna akhir, dengan segera memutuskan sambungan jaringannya dapat mencegah bisnis lainnya terinfeksi.

Sisi lain

Kelemahan dari peran kecerdasan buatan dalam keamanan siber adalah bahwa peretas mungkin paling diuntungkan. Peretas dapat memanfaatkan kemajuan AI untuk meluncurkan serangan siber seperti serangan DDoS, serangan MITM, dan tunneling DNS. Mereka juga menggunakan kecerdasan buatan untuk meretas kata sandi lebih cepat.

Memasukkan pembelajaran mesin ke dalam pendekatan deteksi ancaman Anda adalah aspek penting dari setiap strategi keamanan siber saat ini. Seperti disebutkan sebelumnya, teknologi bertenaga AI mengurangi beberapa tekanan pada personel keamanan yang menjadi sasaran ribuan peringatan setiap hari.

Namun, peretas dapat memanfaatkan analitik ini dengan membanjiri sistem dengan terlalu banyak peringatan. Terlalu banyak kesalahan positif dapat membuat sistem pembelajaran mesin dan spesialis keamanan terbesar kewalahan. Penyerang dapat membanjiri sistem dan menghasilkan sejumlah besar positif palsu, dan kemudian meluncurkan serangan nyata saat sistem menyesuaikan untuk menyaring ancaman palsu.

Ketika datang ke malware, efektivitas ransomware ditentukan oleh seberapa cepat ia menyebar ke seluruh sistem jaringan. AI sudah digunakan oleh penjahat dunia maya untuk tujuan ini. Misalnya, mereka menggunakan kecerdasan buatan untuk memantau reaksi firewall dan mengidentifikasi titik akses yang diabaikan oleh staf keamanan.

Mempertimbangkan kecanggihan mereka yang berkembang, serangan tebusan lainnya didukung oleh AI. AI termasuk dalam exploit kit yang dijual di pasar gelap. Ini adalah taktik yang sangat menguntungkan bagi penjahat dunia maya, dan SDK ransomware dikemas dengan teknologi AI.

Kembali ke dasar

“Meskipun kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin memiliki potensi besar, itu bukan perbaikan cepat. Terlepas dari manfaatnya, AI tidak ideal untuk mendeteksi ancaman dunia maya. Itu menderita dengan perubahan cepat, seperti wabah COVID-19 yang tidak terduga, yang secara radikal mengubah perilaku kerja karyawan.” – seperti yang dijelaskan oleh Urban VPN di salah satu posting blog terbaru mereka.

Penggunaan AI juga dapat membahayakan kerahasiaan data. Algoritme AI dikaitkan dengan analisis data bervolume besar, yang diperlukan agar algoritme yang dikembangkan dapat menghasilkan hasil yang akurat. Data perusahaan berisi lalu lintas yang terkait dengan transaksi harian dan aktivitas online, serta informasi sensitif tentang kliennya, seperti informasi pribadi. Apa yang sebenarnya terjadi pada data kami ketika ditransfer ke agen AI, bagaimanapun, tetap menjadi misteri. Dengan pelanggaran data pribadi yang secara konsisten menjadi berita utama, keamanan data konsumen tidak boleh dikompromikan demi teknologi canggih.

Dasar-dasar keamanan siber harus terus diperhatikan terlepas dari kemajuan teknologi baru. Lindungi koneksi internet Anda dengan memasang firewall dan mengenkripsi data. Senyaman mungkin menghubungkan ke jaringan Wi-Fi gratis, itu mungkin merusak keamanan bisnis Anda. Menghubungkan ke jaringan yang tidak aman memungkinkan peretas mengakses komputer Anda. Investasikan dalam VPN untuk memastikan privasi jaringan Anda. Alamat IP juga dapat digunakan untuk perlindungan data untuk melindungi penjahat dunia maya dari mengakses data sensitif.

Menerapkan kata sandi untuk melindungi jaringan komputer sudah jelas, tetapi jika Anda ingin mendapatkan hasil maksimal dari perlindungan kata sandi Anda, Anda harus memperhatikan lebih dari sekadar urutan angka dan huruf ganjil. Pertimbangkan untuk meminta mekanisme otentikasi multi-faktor, yang melibatkan lebih banyak informasi daripada satu kata sandi untuk mendapatkan akses.

Selanjutnya, untuk menghemat waktu dan uang dalam memeriksa interaksi dunia maya, buat peraturan yang menguraikan bagaimana karyawan harus melindungi informasi identitas dan data sensitif lainnya. Ini termasuk membatasi akses ke informasi tertentu dan menggunakan langkah-langkah keamanan berlapis seperti enkripsi tambahan, pertanyaan keamanan, dan sebagainya. Pastikan bahwa staf Anda memahami hukuman karena melanggar standar keamanan siber perusahaan Anda.

Anda mungkin juga menyukai: 7 Pekerjaan yang Tak Tergantikan oleh Kecerdasan Buatan (AI).

Garis bawah

Kecerdasan buatan bukan lagi fiksi ilmiah, tetapi elemen yang sangat nyata dalam perkembangan keamanan siber modern. Namun, terlepas dari daya tariknya, kita tidak boleh mengabaikan perlindungan keamanan siber lainnya yang terus melindungi bisnis dan pengguna, atau kemungkinan kecerdasan buatan yang dipersenjatai untuk merugikan daripada kebaikan.