Apa Peran Kecerdasan Buatan (AI) dalam Keamanan Siber?

Frekuensi serangan dunia maya terus meningkat – 66% bisnis mengalami serangan dunia maya pada tahun 2021 menurut Forbes. Seiring berkembangnya ancaman dan serangan dunia maya yang semakin canggih, 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 penerapan 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 menyensor konten online. Kecerdasan buatan juga dapat secara diam-diam mengumpulkan data dan mendapatkan akses ke informasi pribadi individu di seluruh dunia. Ini adalah saat Virtual Private Network terus diperlukan.

Mari selami apa peran kecerdasan buatan dalam keamanan siber, manfaat, dan kekurangannya, bagaimana penjahat dunia maya juga menggunakan AI, dan bagaimana tindakan pencegahan keamanan siber yang paling mendasar masih menjadi alat terbaik kami.

Bagaimana ancaman dunia maya berkembang?

Ancaman dunia maya pertama sebenarnya bukanlah ancaman sama sekali. Bob Thomas, seorang insinyur teknologi, merancang virus komputer pertama pada awal tahun 1970 yang dapat melakukan perjalanan 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 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 jahat 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 menjadi pusat perhatian dalam 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 untuk 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 dunia maya telah berkembang baik dari segi ancaman maupun respons. Penjahat dunia maya sekarang memiliki cara yang lebih kreatif untuk melakukan serangan yang lebih terkoordinasi. Terlepas dari 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 hasil 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 cara AI melawan serangan siber?

Seperti yang telah 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 algoritme AI sangat penting. Meskipun bukan obat mujarab untuk semua tantangan keamanan siber, seperti bagaimana mengamankan bisnis Anda setelah pelanggaran data, mereka sangat berguna untuk merampingkan proses pengambilan keputusan dengan cepat dan menyimpulkan pola dari data yang tidak lengkap atau dimanipulasi. Algoritme ini belajar dari data dunia nyata seperti bahaya keamanan saat ini dan positif palsu, serta ancaman terbaru yang ditemukan oleh 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 terbanyak ditemukan pada tahun 2018, ketika 10,5 miliar serangan serupa tercatat secara global.

Sistem bertenaga AI dan 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 diperlukan tindakan untuk menyembunyikan diri. Program berbasis AI dapat mempertimbangkan faktor-faktor ini dan lainnya untuk menentukan bahaya perangkat lunak baru yang sebelumnya tidak dikenal. Hasil akhir 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 dapat menghabiskan terlalu banyak waktu untuk tugas-tugas dasar 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 adanya 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 melakukan kesalahan rendah dan sistem yakin akan ancaman tersebut. Misalnya, jika sampel ransomware yang diketahui muncul di perangkat pengguna akhir, segera memutus konektivitas jaringannya dapat mencegah seluruh bisnis terinfeksi.

Sisi lain

Kelemahan dari peran kecerdasan buatan dalam keamanan siber adalah bahwa peretas dapat memperoleh manfaat paling banyak. Peretas dapat mengeksploitasi 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 petugas keamanan yang terkena 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 terhebat sekalipun kewalahan. Penyerang dapat membanjiri sistem dan menghasilkan sejumlah besar positif palsu, dan kemudian meluncurkan serangan nyata saat sistem sedang menyesuaikan untuk menyaring ancaman palsu.

Dalam hal malware, keefektifan ransomware ditentukan oleh seberapa cepat penyebarannya 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 kecanggihannya yang terus berkembang, serangan tebusan lainnya didukung oleh AI. AI termasuk dalam kit eksploitasi 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 yang sangat besar, itu bukanlah perbaikan yang 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. Namun, apa yang sebenarnya terjadi pada data kami saat ditransfer ke agen AI, 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 terhubung ke jaringan Wi-Fi gratis, hal itu dapat 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 guna melindungi penjahat dunia maya agar tidak 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 autentikasi multi-faktor, yang melibatkan lebih banyak informasi daripada satu kata sandi untuk mendapatkan akses.

Selain itu, 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 tindakan keamanan berlapis seperti enkripsi tambahan, pertanyaan keamanan, dan sebagainya. Pastikan staf Anda memahami hukuman karena melanggar standar keamanan dunia maya perusahaan Anda.

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

Garis bawah

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