Jakarta, Tekno – Ancaman Persisten Tingkat Lanjut (APT) adalah salah satu tantangan terbesar dalam keamanan siber modern dan hal ini sendiri sudah dinyatakan oleh para peneliti di Kaspersky. Pada semester pertama tahun 2024, tim Global Research and Analysis Team (GReAT) dari Kaspersky mencatat peningkatan sebesar 25% dalam pendeteksian APT di berbagai sektor kritis seperti pemerintahan, keuangan, dan telekomunikasi. Peningkatan ini tidak hanya menunjukkan bahwa ancaman semakin banyak, tetapi juga bahwa alat dan teknologi yang digunakan oleh Kaspersky telah berkembang untuk mendeteksi ancaman dengan lebih cepat dan akurat.
Teknologi Machine Learning yang digunakan oleh Kaspersky memainkan peran kunci dalam pencapaian ini. Dengan menggunakan algoritma seperti Random Forest dan teknik analisis data seperti Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF), Kaspersky mampu menganalisis jutaan titik data setiap harinya untuk mendeteksi ancaman yang mungkin luput dari metode deteksi tradisional. Penggunaan teknologi ini tidak hanya meningkatkan akurasi deteksi, tetapi juga mempersingkat waktu respons terhadap ancaman siber yang muncul.
Penemuan-penemuan ini memberikan wawasan penting bagi perusahaan-perusahaan yang beroperasi dalam lanskap digital yang semakin kompleks. Dengan teknologi Machine Learning yang terus diperbarui dan disempurnakan, perusahaan seperti Kaspersky dapat membantu mengurangi risiko yang dihadapi oleh sektor-sektor penting dan menjaga stabilitas serta keamanan infrastruktur digital di seluruh dunia.
Baca Juga: Kaspersky Imbau Kejahatan Phishing Berkedok Film Joker Terbaru
Peran Teknologi Machine Learning dalam Pendeteksian APT
Teknologi Machine Learning (machine learning) merupakan tulang punggung dari kemajuan dalam deteksi ancaman siber di era digital ini. Dengan menerapkan model-model seperti Random Forest dan TF-IDF, Kaspersky mampu memproses dan menganalisis sejumlah besar data ancaman dalam waktu yang sangat singkat. Teknologi ini memungkinkan sistem untuk mengenali pola-pola yang biasanya tidak terdeteksi oleh metode tradisional, yang sering kali lebih reaktif daripada proaktif.
Keunggulan Machine Learning terletak pada kemampuannya untuk mempelajari data yang ada dan beradaptasi dengan cepat terhadap ancaman baru. Ini berarti bahwa meskipun jenis ancaman berubah, sistem yang memanfaatkan teknologi ini mampu memperbarui diri dan memberikan wawasan yang akurat dalam deteksi ancaman baru. Penggunaan teknik Machine Learning ini secara tidak langsung mengurangi ketergantungan pada intervensi manusia, mempercepat proses identifikasi ancaman, dan memperkuat pertahanan siber secara keseluruhan.
Kaspersky, melalui platform Global Research and Analysis Team (GReAT)-nya, telah menunjukkan bahwa pemanfaatan Machine Learning dapat meningkatkan deteksi APT hingga 25%. Ini adalah peningkatan yang signifikan dalam dunia keamanan siber, di mana deteksi dini dapat menjadi faktor penentu dalam mencegah serangan yang merusak infrastruktur penting.
Dampak AI dan Machine Learning pada Strategi Keamanan Siber
Penggunaan kecerdasan buatan (AI) dan Machine Learning dalam keamanan siber telah membawa perubahan besar dalam cara organisasi merespons dan menangani ancaman siber. Dengan kemampuan AI untuk memproses data secara real-time, organisasi dapat mengambil langkah-langkah preventif yang lebih cepat dan lebih efisien. Hal ini sangat penting dalam konteks serangan APT, di mana ancaman sering kali tersembunyi dan beroperasi dalam jangka waktu yang lama sebelum terdeteksi.
Selain itu, AI juga mampu mengurangi jumlah “false positives” atau deteksi palsu, yang biasanya menguras sumber daya organisasi dan memperlambat waktu respons terhadap ancaman nyata. Dengan pengurangan false positives ini, perusahaan dapat lebih fokus pada ancaman yang nyata dan kritis, memastikan bahwa langkah-langkah pertahanan yang diambil lebih efisien dan tepat sasaran.
Di masa depan, Kaspersky dan perusahaan keamanan siber lainnya akan terus mengembangkan alat yang menggabungkan kecerdasan buatan dan Machine Learning. Dengan partisipasi mereka dalam acara seperti GITEX 2024, mereka berusaha untuk terus mendiskusikan dampak dan masa depan AI dalam keamanan siber. Dengan pemanfaatan teknologi ini secara etis, keamanan digital akan terus meningkat, dan organisasi-organisasi akan lebih siap menghadapi ancaman siber yang semakin kompleks dan beragam.
Teknologi Machine Learning telah membuka jalan baru dalam dunia keamanan siber, memungkinkan pendeteksian ancaman yang lebih akurat dan cepat. Peningkatan sebesar 25% dalam deteksi ancaman persisten tingkat lanjut (APT) oleh Kaspersky pada semester pertama tahun 2024 menunjukkan potensi besar yang dimiliki teknologi ini. Dengan lanskap ancaman siber yang terus berubah, pemanfaatan alat-alat seperti AI dan Machine Learning adalah langkah penting dalam melindungi sektor-sektor kritis dari serangan yang semakin canggih.
Di masa depan, strategi keamanan siber akan semakin mengandalkan teknologi ini untuk mencegah serangan sebelum mereka dapat menyebabkan kerusakan yang signifikan. Dengan demikian, perusahaan-perusahaan di seluruh dunia perlu terus berinvestasi dalam teknologi dan keahlian yang memungkinkan mereka tetap berada di depan dalam perang melawan ancaman siber yang terus berkembang.
Artikel berjudul Peningkatan Deteksi APT oleh Kaspersky pada Semester I 2024 yang ditulis oleh Christopher Louis pertama kali tampil di Tekno