5 Aplikasi Pembelajaran Mesin Teratas dalam Keamanan Cyber

Keamanan siber adalah bagian penting dari perusahaan mana pun. Tidak hanya perusahaan tetapi bahkan pemerintah membutuhkan keamanan siber kelas atas untuk memastikan bahwa data mereka tetap pribadi dan tidak diretas atau bocor untuk dilihat seluruh dunia! Dan dengan semakin populernya Artificial Intelligence dan Machine Learning, teknologi ini bahkan menjadi pemain kunci di bidang keamanan siber. Machine Learning memiliki banyak aplikasi dalam Keamanan Cyber ​​termasuk mengidentifikasi ancaman dunia maya , meningkatkan perangkat lunak antivirus yang tersedia , memerangi kejahatan dunia maya yang juga menggunakan kemampuan AI, dan sebagainya.

Poin terakhir sangat relevan karena banyak penjahat dunia maya juga menggunakan Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin untuk meningkatkan dan meningkatkan serangan siber mereka. Menurut sebuah studi yang dilakukan oleh Capgemini Research Institute, AI diperlukan untuk keamanan siber karena peretas sudah menggunakannya untuk serangan siber. 75% dari eksekutif yang disurvei juga percaya bahwa AI memungkinkan respons yang lebih cepat terhadap pelanggaran keamanan. Oleh karena itu, perangkat lunak keamanan siber berbasis Machine Learning dengan cepat menjadi kebutuhan dan bukan hanya kemewahan.

Jadi mari kita lihat 5 Aplikasi Machine Learning di Cyber ​​Security teratas yang dapat digunakan perusahaan agar aman dan terlindungi. Perusahaan dapat dengan mudah melakukan ini dengan terlebih dahulu menerapkan AI dalam protokol CyberSecurity mereka yang ada dan kemudian beralih ke vendor AI dan ML Cybersecurity khusus. Ini dapat dilakukan dengan menggunakan analitik prediktif untuk mendeteksi ancaman dan aktivitas jahat, menggunakan pemrosesan bahasa alami untuk keamanan, meningkatkan teknik login berbasis biometrik, dll.

1. Identifikasi Ancaman Cyber

Keamanan siber adalah komponen yang sangat penting dari semua perusahaan. Lagi pula, jika seorang peretas berhasil memasuki sistem mereka, mereka bersulang! Komponen keamanan siber yang paling sulit adalah mencari tahu apakah permintaan koneksi ke dalam sistem itu sah dan setiap aktivitas yang mencurigakan seperti menerima dan mengirim data dalam jumlah besar adalah pekerjaan profesional di perusahaan atau beberapa ancaman siber. Ini sangat sulit untuk diidentifikasi oleh para profesional keamanan siber, terutama di perusahaan besar di mana permintaan berkisar ribuan sepanjang waktu dan manusia tidak selalu akurat. Di situlah pembelajaran mesin dapat memberikan banyak bantuan kepada para profesional. Sistem identifikasi ancaman siber yang didukung oleh AI dan ML dapat digunakan untuk memantau semua panggilan keluar dan masuk serta semua permintaan ke sistem untuk memantau aktivitas yang mencurigakan.Versive adalah vendor kecerdasan buatan yang menyediakan perangkat lunak keamanan siber yang digabungkan dengan AI.

2. Perangkat Lunak Antivirus berbasis AI

Biasanya disarankan untuk menginstal Antivirus sebelum menggunakan sistem apa pun. Ini karena antivirus melindungi sistem Anda dengan memindai file baru apa pun di jaringan untuk mengidentifikasi apakah file tersebut cocok dengan tanda tangan virus atau malware yang dikenal. Namun, antivirus tradisional ini memerlukan pembaruan terus-menerus untuk mengikuti semua pembaruan virus dan malware baru yang sedang dibuat. Di situlah pembelajaran mesin bisa sangat membantu. Perangkat lunak antivirus yang terintegrasi dengan pembelajaran mesin mencoba mengidentifikasi virus atau malware apa pun dengan perilakunya yang tidak normal daripada tanda tangannya. Dengan cara ini, dapat mengelola ancaman yang umum dan sebelumnya ditemui dan juga ancaman baru dari virus atau malware yang baru saja dibuat. Misal seperti Cylans sebuah perusahaan perangkat lunak telah menciptakan antivirus cerdas yang mempelajari cara mendeteksi virus atau malware dari awal dan dengan demikian tidak bergantung pada identifikasi tanda tangan mereka untuk mendeteksinya.

3. Pemodelan Perilaku Pengguna

Beberapa ancaman siber dapat menyerang perusahaan tertentu dengan mencuri kredensial masuk dari salah satu penggunanya dan kemudian masuk secara ilegal ke jaringan. Ini sangat sulit dideteksi oleh antivirus biasa karena kredensial pengguna adalah asli dan serangan siber bahkan dapat terjadi tanpa ada yang mengetahuinya. Di sini, algoritma pembelajaran mesin dapat memberikan bantuan dengan menggunakan pemodelan perilaku pengguna. Algoritme pembelajaran mesin dapat dilatih untuk mengidentifikasi perilaku setiap pengguna seperti pola masuk dan keluar mereka. Kemudian setiap kali pengguna berperilaku di luar metode perilaku normal mereka, algoritme pembelajaran mesin dapat mengidentifikasinya dan memperingatkan tim keamanan siber bahwa ada sesuatu yang tidak biasa. Tentu saja, beberapa perubahan pola perilaku pengguna dan sepenuhnya alami tetapi ini akan tetap membantu dalam menangkap lebih banyak ancaman dunia maya daripada metode konvensional.Darktrace yang menggunakan pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi pola perilaku normal semua pengguna dalam suatu sistem dengan menganalisis informasi lalu lintas jaringan.

4. Melawan Ancaman AI

Banyak peretas sekarang memanfaatkan teknologi dan menggunakan pembelajaran mesin untuk menemukan celah dalam keamanan dan sistem peretasan. Oleh karena itu, sangat penting bagi perusahaan untuk melawan api dengan api dan menggunakan pembelajaran mesin untuk keamanan siber juga. Ini bahkan mungkin menjadi protokol standar untuk bertahan melawan serangan siber saat mereka menjadi semakin paham teknologi. Pertimbangkan serangan NotPetya yang menghancurkan yang menggunakan EternalBlue, lubang perangkat lunak di OS Windows Microsoft. Jenis serangan ini bisa menjadi lebih dahsyat di masa depan dengan bantuan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin kecuali perangkat lunak keamanan siber juga menggunakan teknologi yang sama. Contohnya adalah Crowdstrike, sebuah perusahaan teknologi keamanan siber yang menggunakan Falcon Platform yang merupakan perangkat lunak keamanan yang dijiwai kecerdasan buatan untuk menangani berbagai serangan siber.

5. Pemantauan Email

Sangat penting untuk memantau akun Email resmi karyawan di suatu perusahaan untuk mencegah serangan keamanan siber seperti phishing. Serangan phishing dapat dilakukan dengan mengirimkan Email palsu kepada karyawan dan meminta mereka untuk informasi pribadi seperti informasi sensitif yang berkaitan dengan pekerjaan mereka, rincian perbankan dan kartu kredit mereka, kata sandi perusahaan, dll. Perangkat lunak keamanan siber bersama dengan pembelajaran mesin dapat digunakan untuk menghindari hal ini. perangkap phishing dengan memantau email profesional karyawan untuk memeriksa apakah ada fitur yang mengindikasikan ancaman keamanan siber. Pemrosesan bahasa alami juga dapat digunakan untuk memindai Email dan melihat apakah ada sesuatu yang mencurigakan seperti beberapa pola dan frasa yang mungkin mengindikasikan bahwa Email tersebut merupakan upaya phishing. Misal seperti Tessianadalah perusahaan perangkat lunak terkenal yang menyediakan perangkat lunak pemantauan Email yang dapat digunakan untuk memeriksa apakah email merupakan upaya phishing atau pelanggaran data. Ini dilakukan dengan menggunakan pemrosesan bahasa alami dan teknologi deteksi anomali untuk mengidentifikasi ancaman.

Masa Depan Pembelajaran Mesin dan Keamanan Siber

Pembelajaran mesin masih merupakan tambahan yang relatif baru di bidang keamanan siber. Namun, 5 aplikasi Machine Learning di Cybersecurity yang diberikan di atas adalah awal yang baik di bidang ini. Satu-satunya hal yang perlu diingat adalah bahwa algoritma pembelajaran mesin harus meminimalkan positif palsu mereka yaitu tindakan yang mereka identifikasi sebagai berbahaya atau bagian dari serangan cyber tapi itu tidak. Perusahaan perlu memastikan bahwa mereka berkonsultasi dengan spesialis keamanan siber mereka yang dapat memberikan solusi terbaik dalam mengidentifikasi dan menangani jenis serangan siber baru dan berbeda dengan lebih presisi menggunakan pembelajaran mesin.