Analisis peran teknologi kecerdasan buatan dalam mengoptimalkan proses deteksi terhadap serangan siber
Keywords:
Revolusi Industri 4.0, transformasi digital, serangan siber, kecerdasan buatan, deteksi anomali, pembelajaran mesin, keamanan siberAbstract
Revolusi Industri 4.0 telah membawa perubahan digital besar-besaran di banyak bidang kehidupan manusia, namun juga membawa ancaman serius dalam bentuk serangan siber.Studi ini menyelidiki peran kecerdasan buatan (AI) dalam mendeteksi dan merespons serangan siber dengan lebih efektif dan efisien dibandingkan metode tradisional.Melalui teknik seperti deteksi anomali, analisis perilaku, dan pembelajaran mesin, AI dapat menganalisis data dalam jumlah besar, mendeteksi pola mencurigakan, dan memprediksi potensi serangan.Namun penerapan AI dalam keamanan siber menghadapi tantangan seperti keterbatasan data, risiko serangan terhadap sistem AI, serta kompleksitas dan biaya yang tinggi.Studi ini menyoroti bahwa dengan strategi yang efektif dalam pengumpulan dan analisis data serta pengembangan sistem yang kuat, AI dapat memberikan keuntungan yang signifikan dalam deteksi yang cepat dan akurat, respons otomatis, dan kemampuan beradaptasi terhadap serangan baru.Dengan cara ini, AI menawarkan solusi inovatif untuk meningkatkan keamanan siber dan melindungi data dan infrastruktur di era digital.
References
Y. Devianto and S. Dwiasnati, “Kerangka Kerja Sistem Kecerdasan Buatan dalam Meningkatkan Kompetensi Sumber Daya Manusia Indonesia,” Jurnal Telekomunikasi dan Komputer, vol. 10, no. 1, p. 19, Apr. 2020, doi: 10.22441/incomtech.v10i1.7460.
S. Parulian, D. A. Pratiwi, and M. Cahya Yustina, “Ancaman dan Solusi Serangan Siber di Indonesia,” 2021. [Online]. Available: http://ejournal.upi.edu/index.php/TELNECT/
J. Phillip Nehemia et al., “Tantangan Dan Manfaat AI Dalam Perlindungan Data Kantor: Mengoptimalkan Keamanan Informasi,” Jurnal Transformasi Bisnis Digital (JUTRABIDI), vol. 1, no. 3, pp. 13–27, 2024, doi: 10.61132/jutrabidi.v1i2.108.
J. G. Z. Mambu et al., “Pemanfaatan Teknologi Artificial Intelligence (AI) Dalam Menghadapi Tantangan Mengajar Guru di Era Digital,” Journal on Education, vol. 06, no. 01, pp. 2689–2698, 2023.
A. Augina et al., “Teknik Pemeriksaan Keabsahan Data pada Penelitian Kualitatif di Bidang Kesehatan Masyarakat,” 2020.
D. Firdaus and R. Rianti, “DETEKSI ANOMALI DAN SERANGAN LOW RATE DDOS DALAM LALU LINTAS JARINGAN MENGGUNAKAN NAIVE BAYES,” vol. 05, 2023.
Y. Reswan and Gunawan, “DESAIN APLIKASI PENGENALAN POLA TANDA TANGAN MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM),” 2021.
R. Diana, H. Warni, and T. Sutabri, “PENGGUNAAN TEKNOLOGI MACHINE LEARNING UNTUK PELAYANAN MONITORING KEGIATAN BELAJAR MENGAJAR PADA SMK BINA SRIWIJAYA PALEMBANG,” JUTEKIN (Jurnal Teknik Informatika), vol. 11, no. 1, Jun. 023, doi: 10.51530/jutekin.v11i1.709.
A Ferico Octaviansyah, Dedi Darwis, and Ade Surahman, “SISTEM PENCARIAN LOKASI BENGKEL MOBIL RESMI MENGGUNAKAN TEKNIK PENGOLAHAN SUARA DAN PEMROSESAN BAHASA ALAMI,” 2019. [Online]. Available: http://maps.google.com
P. Adi Nugroho, I. Fenriana, and R. Arijanto, “IMPLEMENTASI DEEP LEARNING MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK ( CNN ) PADA EKSPRESI MANUSIA,” JURNAL ALGOR, vol. 2, no. 1, 2020, [Online]. Available: https://jurnal.buddhidharma.ac.id/index.php/algor/index
R. N. Ramdhani and A. Kiswanto, “Urgensi Adaptabilitas dan Resiliensi Karier pada Masa Pandemi,” Indonesian Journal of Educational Counseling, vol. 4, no. 2, pp. 95–106, Jul. 2020, doi: 10.30653/001.202042.135.
F. Ishak, Agus HS Reksoprodjo, and Suhirwan, “PEMANFAATAN ARTIFICIAL INTELLIGENCE DALAM PERTAHANAN SIBER1,” 2023.
