Dengan ancaman keamanan siber tingkat lanjut yang selalu mengintai, perusahaan-perusahaan secara serius mempertimbangkan untuk memanfaatkan kekuatan pembelajaran mesin dan otomatisasi untuk melawan ancaman-ancaman ini. Ada alasan kuat untuk hal ini – sebuah survei keamanan siber menunjukkan bahwa organisasi-organisasi yang menggunakan otomatisasi secara ekstensif menilai diri mereka jauh lebih mungkin untuk mencegah, mendeteksi, merespons, dan menanggulangi serangan siber.
Konsep-konsep ini menjadi semakin penting di era perubahan yang pesat saat ini dengan ancaman siber yang terus berkembang, tetapi apa sebenarnya artinya? Pembelajaran mesin pada dasarnya merujuk pada komputer yang belajar dari data, bukan menerima pemrograman eksplisit. Melalui algoritma pembelajaran mesin tersebut, komputer diberi kumpulan data yang besar dan menganalisisnya untuk mengenali pola atau korelasi melalui analisis data yang ekstensif.
Pentingnya pembelajaran mesin
Pembelajaran mesin menjadi fitur umum di semakin banyak industri, dan keamanan siber tidak ketinggalan. Sebuah laporan ABI Research memperkirakan bahwa pembelajaran mesin dalam keamanan siber akan meningkatkan pengeluaran untuk big data, intelijen, dan analitik hingga $96 miliar pada tahun 2021. Cukup jelas mengapa terjadi pertumbuhan yang begitu pesat – pembelajaran mesin memungkinkan bisnis untuk menawarkan respons yang lebih baik dan memperkuat pertahanan mereka sendiri dalam menghadapi dunia ancaman siber yang besar dan berbahaya. Perusahaan keamanan sedang menyesuaikan solusi yang mereka tawarkan sesuai dengan tren ini. Mereka beralih dari sistem berbasis tanda tangan ke solusi berlapis di mana sistem pembelajaran mesin menginterpretasikan data untuk mendeteksi malware dengan lebih baik.
Beberapa keunggulan ini adalah:
Memahami Data – Jumlah data yang dapat dikumpulkan untuk keamanan siber sangat besar. Meskipun ukuran dan jumlah data yang sangat besar mungkin terlalu banyak untuk dianalisis oleh manusia saja, di sinilah pembelajaran mesin dapat berperan. Dengan menganalisis dan memproses sejumlah besar data, dimungkinkan untuk menemukan pola atau kategori perilaku tertentu yang dapat digunakan untuk melawan ancaman keamanan siber tingkat lanjut.
Menggunakan Otomatisasi untuk Perlindungan yang Lebih Baik – Ancaman yang berbeda dapat memiliki titik serangan yang berbeda bagi suatu perusahaan, dan bahkan satu ancaman dapat menyerang berbagai titik kontak dengan cara yang berbeda. Di sinilah otomatisasi dapat bekerja jauh lebih efektif. Dengan memahami perilaku dan titik kontak yang diprediksi dari potensi serangan, otomatisasi dapat menciptakan langkah-langkah perlindungan yang lebih baik di berbagai titik kontak yang sesuai dengan jenis serangan yang diprediksi.
Menggunakan Pendekatan Berbasis Klaster untuk Deteksi yang Lebih Baik – Quick Heal telah menggunakan pembelajaran mesin untuk menyelesaikan berbagai masalah keamanan siber menggunakan pendekatan berbasis klaster, seperti yang diilustrasikan dalam whitepaper ini . Sampel dikelompokkan melalui pembelajaran mesin dengan setiap klaster memiliki sampel yang serupa satu sama lain. Klaster yang dihasilkan ini sangat besar dan pemrosesannya dilakukan melalui pembelajaran mesin di mana data tersebut diagregasi, dianalisis, dan diotomatisasi. Data kemudian diberi label dan diproses untuk menghasilkan model. Setelah diteliti berdasarkan berbagai faktor termasuk waktu, ukuran, dan kualitas, model tersebut memenuhi syarat untuk diterapkan pada endpoint.
Pembelajaran Mesin dan otomatisasi akan menjadi senjata hebat dalam melawan ancaman keamanan siber tingkat lanjut tetapi juga perlu didukung dengan kombinasi ilmu data dan keahlian manusia.
