5 Alasan Terbukti Mengapa Kecerdasan Buatan Cukup untuk Perlindungan Data

Pelajari semua tentang bagaimana kecerdasan buatan membantu organisasi dan individu melindungi data mereka di era modern!

Dengan kemajuan teknologi modern, perlindungan data telah menjadi perhatian bagi individu dan organisasi. Dan seiring meningkatnya volume dan kompleksitas data, metode perlindungan data tradisional telah kehilangan daya tariknya.

Namun, banyak hal yang dicari untuk industri keamanan siber sejak kecerdasan buatan (AI) bergabung!

Pada tahun 2023, AI global di pasar keamanan siber bernilai $22,4 miliar, dan diperkirakan akan tumbuh menjadi $60,6 miliar pada tahun 2028. Statistik ini menunjukkan bahwa AI adalah solusi andal untuk melindungi organisasi dari serangan keamanan siber.

Untuk mengeksplorasi klaim ini, kita akan membahas lima alasan kecerdasan buatan adalah kunci perlindungan data yang kuat di era modern! Mari kita mulai dengan masalah inti:

Perlindungan Data dan Masalah Modern: Apa yang Baru?

Volume data merupakan faktor besar yang memperumit penanganan data dan mengubah segala sesuatu yang kita ketahui tentang perlindungan data. Data modern telah menyebabkan beberapa masalah modern, membuat organisasi dan individu rentan terhadap serangan dunia maya.

Ancaman ini mempertaruhkan keamanan organisasi dan mengarah pada eksploitasi yang ditargetkan menggunakan berbagai serangan ransomware, serangan malware, serangan phishing, dll. Biaya terus menumpuk dalam hal kerusakan reputasi dan moneter.

Sumber: Statista

Dengan banyaknya volume data, risiko kebocoran data meningkat karena sulitnya memantau celah keamanan secara manual dan mengikuti peraturan perlindungan data seperti GDPR.

Sumber daya yang terbatas, masalah keamanan cloud, undang-undang privasi yang rumit, dan lebih banyak masalah terus muncul setiap hari tanpa solusi inovatif untuk menyelamatkan hari.

Kecerdasan Buatan dan Keamanan Data: Ancaman Baru?

Menurut sebuah penelitian, 71% orang percaya AI (kecerdasan buatan) akan digunakan untuk serangan siber dalam tiga tahun ke depan. Statistik ini menyoroti fakta bahwa orang masih skeptis terhadap teknologi tersebut.

Namun, berita tersebut tidak mengejutkan karena model AI menggunakan jumlah data yang berlebihan untuk pelatihan, dan jika ada data, selalu ada risiko kebocoran data.

Sumber: Gitnux

Meskipun benar bahwa penjahat dunia maya dapat menggunakan AI untuk merencanakan serangan dunia maya, kita harus belajar cara mengurangi dan menghilangkan masalah keamanan dengan menggunakan model ini untuk membantu mengotomatiskan kebijakan perlindungan data.

5 Alasan Mengapa Kecerdasan Buatan Cukup untuk Perlindungan Data

Berikut adalah uraian tentang bagaimana kecerdasan buatan dapat menerapkan strategi perlindungan data yang lebih baik dan lebih kuat untuk memastikan peningkatan keamanan dan manajemen data.

Deteksi Ancaman yang Ditingkatkan

Karena penelitian ekstensif dalam domain ini, kecerdasan buatan (AI) mempermudah pakar keamanan untuk mendeteksi dan mengurangi ancaman. Dalam studi baru-baru ini, “Tinjauan sistematis deteksi anomali menggunakan mesin dan teknik pembelajaran mendalam”, penulis menyatakan:

“Teknik pembelajaran mesin, khususnya pembelajaran mendalam, telah memungkinkan kemajuan luar biasa di bidang deteksi anomali.”

Salah satu contoh dunia nyata adalah bagaimana model AI digunakan di lembaga keuangan untuk mendeteksi penipuan dan penipuan. Dengan kecerdasan buatan dan algoritme yang kuat, industri dapat menganalisis data transaksi lebih cepat, mendeteksi pola, memprediksi tren, dan menandai aktivitas penipuan sehingga organisasi dapat mencegah kerugian finansial.

Sumber: Forbes

Enkripsi Data Tingkat Lanjut

Mekanisme enkripsi yang lebih baik sangat penting untuk perlindungan data di era modern. Meskipun kami memiliki teknik enkripsi umum seperti protokol PPTP dan L2TP, kecerdasan buatan telah memungkinkan peneliti mengembangkan teknik canggih untuk enkripsi data.

Studi telah mengarah pada penciptaan berbagai metode enkripsi yang digerakkan oleh AI, termasuk enkripsi jaringan saraf, enkripsi algoritme genetik, dan bahkan enkripsi Quantum. Teknik berbasis AI ini mengoptimalkan algoritme enkripsi dan menghasilkan kunci yang jauh lebih kuat.

Dengan kekuatan komputasi AI yang ekstensif, algoritme enkripsi dapat mendeteksi pola dan kerentanan dengan lebih adaptif dan dinamis.

Contoh:

• Enkripsi Jaringan Neural

• Enkripsi algoritma genetika

• Enkripsi kuantum

• Enkripsi Homomorfik

Penilaian Risiko dan Prediksi

Kecerdasan buatan menangani banyak data jauh lebih mudah daripada strategi tradisional. Itu karena data ini dapat digunakan secara efektif untuk melatih model AI yang dapat membantu pakar keamanan dengan analisis prediktif untuk perlindungan data.

AI prediktif dapat membantu Anda dengan penilaian risiko untuk memprediksi serangan siber seperti eksploitasi zero-day. Dengan cara ini tim keamanan dapat mengambil tindakan yang tepat untuk mengurangi kerentanan dalam sistem sebelum serangan penuh. Menurut sebuah publikasi oleh IEEE Computer Society:

“Sistem berbasis AI dapat memprediksi bagaimana dan di mana Anda kemungkinan besar akan disusupi sehingga Anda dapat merencanakan dan mengalokasikan sumber daya ke area yang paling rentan,” kata Belani dalam publikasi tersebut.

“Wawasan preskriptif dari analisis berbasis AI memungkinkan Anda mengonfigurasi dan meningkatkan kontrol dan proses untuk memperkuat ketahanan dunia maya Anda.”

Tanggapan Insiden Otomatis

Mungkin salah satu keuntungan terbesar dari model bertenaga AI adalah kemampuan untuk mengotomatiskan tugas berulang dan mengelola kebijakan perlindungan data secara efektif. Itu karena terus memantau dan menganalisis aktivitas bisa melelahkan jika dilakukan secara manual.

Menggunakan analisis real-time dan kemampuan pemecahan masalah AI, membantu tim keamanan meminimalkan waktu respons dan bahkan mengurangi dampak insiden keamanan.

Menurut sebuah artikel oleh Tech science press, “19% organisasi perusahaan telah menerapkan teknologi untuk otomatisasi dan orkestrasi keamanan secara ekstensif, 39% telah melakukannya secara terbatas, dan 26% terlibat dalam proyek untuk mengotomatisasi/mengatur operasi keamanan .”

Mekanisme Pertahanan

Kecerdasan buatan tidak hanya membantu Anda dalam penilaian dan pemantauan, tetapi juga membantu pakar keamanan saat mengambil tindakan terhadap ancaman keamanan. Model cerdas seperti itu secara dinamis mengubah strategi mereka untuk memitigasi ancaman baru secara efektif.

Algoritme ini bahkan dapat belajar dari serangan sebelumnya untuk melengkapi diri dengan lebih baik terhadap masalah keamanan modern ini. Algoritme dapat memicu respons otomatis, memblokir lalu lintas berbahaya, dan bahkan memperbarui kebijakan keamanan organisasi untuk mempersiapkan serangan di masa mendatang.

Untuk menyimpulkan

AI mengubah semua yang kami ketahui tentang perlindungan dan keamanan data. Dari enkripsi hingga antivirus, perangkat lunak, dan semua yang ada di antaranya. Dan meskipun kecerdasan buatan juga dapat meningkatkan risiko pelanggaran, kecerdasan buatan membantu Anda mengurangi serangan keamanan siber.

Enkripsi lanjutan, deteksi ancaman yang lebih baik, penilaian, prediksi, mekanisme pertahanan, dan banyak lagi! Sebut saja, dan kecerdasan buatan memilikinya.

Secara keseluruhan, penting untuk menyeimbangkan AI dan perlindungan data sambil bekerja sesuai dengan peraturan atau undang-undang seperti peraturan perlindungan data umum (GDPR).