Amin: Masa Depan Keamanan Siber Ada di Sini
- Istimewa
Jakarta, VIVA – Tim Riset dan Analisis Global Kaspersky (Global Research and Analysis Team /GReAT) mencatat adanya peningkatan sebesar 25 persen dalam pendeteksian ancaman siber terselubung pada jaringan komputer, persisten tingkat lanjut (APT), di sepanjang paruh pertama tahun ini.
Dengan memanfaatkan teknik pembelajaran mesin (machine learning/ML) dalam layanan internal, Kaspersky mampu mengungkap ribuan ancaman siber tingkat lanjut baru yang menargetkan sektor pemerintahan, keuangan, perusahaan, dan telekomunikasi.
Model pembelajaran mesin yang digunakan dalam solusi Kaspersky menggunakan teknik seperti random forest dan term frequency–inverse document frequency (TF-IDF) untuk memproses sejumlah besar data, yang memungkinkan deteksi ancaman siber halus yang lebih cepat dan lebih akurat.
Kombinasi metode ML ini memungkinkan identifikasi indikator kompromi (IoC) yang mungkin diabaikan oleh sistem deteksi tradisional, yang mengarah pada deteksi anomali yang lebih tepat dan peningkatan signifikan dalam kemampuan deteksi ancaman secara keseluruhan.
Pemanfaatan pembelajaran mesin Kaspersky yang berkelanjutan telah memungkinkan sistemnya memproses jutaan titik data setiap hari, memberikan wawasan waktu nyata tentang ancaman siber yang muncul.
Menurut Kepala Pusat Penelitian META untuk GReAT Kaspersky, Amin Hasbini, hasil dari teknologi ini telah melampaui ekspektasi karena meningkatkan akurasi deteksi dan mendorong strategi pertahanan proaktif, sehingga membantu organisasi atau perusahaan untuk tetap unggul dalam menghadapi ancaman siber yang terus berkembang.
"Masa depan keamanan siber terletak pada pemanfaatan alat-alat ini secara etis untuk memastikan lingkungan digital yang lebih aman bagi semua orang," kata Amin, Rabu, 9 Oktober 2024.
Perempuan Bergerak Lindungi Ruang Digital
Risiko serangan siber bisa terjadi kepada siapa saja, baik itu individu, organisasi, bahkan negara.
