Kata kunci utama dalam lanskap digital yang saling terhubung saat ini adalah "pembelajaran mesin". Konsep ini pada dasarnya mengacu pada komputer yang belajar dari data, alih-alih menerima pemrograman eksplisit. Melalui algoritma pembelajaran mesin tersebut, komputer diberi set data yang sangat besar dan menguraikannya untuk mengenali pola atau korelasi melalui analisis data yang diperluas.
Pembelajaran mesin semakin umum di berbagai industri, dan keamanan siber pun tak ketinggalan. ABI Research memperkirakan bahwa pembelajaran mesin dalam keamanan siber akan mendorong belanja data besar, intelijen, dan analitik hingga $96 miliar pada tahun 2021. Alasan pertumbuhan pesat ini cukup jelas – pembelajaran mesin memungkinkan bisnis untuk memberikan respons yang lebih baik dan memperkuat pertahanan mereka sendiri dalam menghadapi ancaman siber yang besar dan dahsyat. Perusahaan keamanan sedang menyesuaikan solusi yang mereka tawarkan agar selaras 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.
Tugas pembelajaran mesin dikategorikan ke dalam tiga jenis: 1) Pembelajaran Terawasi di mana data berlabel digunakan untuk melatih model yang nantinya dapat diaplikasikan ke data yang tak terlihat untuk memberinya label, 2) Pembelajaran Tak Terawasi di mana data tak berlabel digunakan untuk pelatihan guna menemukan pola atau struktur dalam data masukan, dan 3) Pembelajaran Penguatan di mana metode hukuman-hadiah digunakan untuk pembelajaran.
Terdapat beberapa bidang di mana pembelajaran mesin memainkan peran kunci dalam keamanan siber. Beberapa di antaranya adalah:
Membuat sampel klaster
Salah satu hasil utama pembelajaran mesin adalah sampel klaster, atau pembagian kumpulan data sedemikian rupa sehingga sampel yang serupa memiliki kelompoknya sendiri. Pada dasarnya, kelompok-kelompok dipisahkan berdasarkan karakteristiknya dan kemudian dimasukkan ke dalam klaster. Klaster-klaster ini kemudian dikelompokkan ulang secara berkala untuk mengakomodasi sampel yang lebih baru dalam proses yang disebut pengelompokan inkremental. Algoritma pembelajaran mesin seperti Model Sentroid, Model Distribusi, dan Model Kepadatan digunakan untuk tujuan ini.
Mengidentifikasi Sampel
Pembelajaran mesin digunakan untuk menggabungkan dan menganalisis data skala besar seperti sampel klaster yang disebutkan di atas untuk mengotomatiskan proses klasifikasi. SeqriteSistem klasifikasi malware otomatisnya memberi label pada data ini sebagai berbahaya atau tidak berdasarkan informasi kontekstual yang dikumpulkan. Melalui proses penambangan data yang ekstensif ini, sampel dapat dengan mudah dibedakan sebagai berbahaya atau tidak berbahaya, yang disebut klasifikasi sampel.
Baca selengkapnya: Pendekatan pembelajaran mesin untuk perburuan ancaman tingkat lanjut
Membuat Model Deteksi yang Dapat Disebarkan
Kedua proses di atas berperan dalam menciptakan Model Deteksi yang Dapat Di-Deploy. Penting untuk memilih set dan rasio sampel jinak dan malware yang tepat, melatih dan menguji set yang dipilih, serta memilih algoritma yang tepat. Namun, model-model ini tidak langsung di-deploy di titik akhir – model-model ini dinilai berdasarkan parameter seperti ukuran, waktu yang dibutuhkan untuk menghasilkan model tersebut, waktu yang dibutuhkan model untuk memindai sampel, kualitas model, rasio positif palsu, dll. Model-model ini baru dapat dipertimbangkan untuk di-deploy di titik akhir setelah pengujian yang ekstensif.
Beroperasi dalam mode pasif pada awalnya dan mengamati pola deteksi, model-model ini juga didukung oleh SeqritePlatform keamanan cloud. Sistem otomatis di cloud menganalisis telemetri yang dihasilkan oleh model pasif ini dan berdasarkan temuan mereka, model ini dapat diaktifkan.
Meskipun Pembelajaran Mesin merupakan investasi baru yang menarik, penting untuk tidak terlena dan percaya bahwa pembelajaran mesin adalah solusi untuk semua masalah keamanan siber. Dunia ancaman siber terus berkembang dan terkadang bahkan mesin pun mungkin tidak mampu mengimbanginya. Menaruh seluruh kepercayaan pada algoritma pembelajaran mesin adalah ide yang salah – cara terbaik ke depan adalah menggunakan algoritma pembelajaran mesin sebagai alat untuk memperkuat pertahanan keamanan siber, bersama dengan ilmu data dan keahlian manusia.
Sebagai mitra keamanan TI untuk bisnis Anda, Seqrite menyediakan keamanan komprehensif dari ancaman siber tingkat lanjut. Untuk mengetahui lebih lanjut
