Hacktivity

Dampak Artificial Intelligence pada Cybersecurity

Cybersecurity telah berkembang seiring dengan teknologi dan sistem informasi menjadi aspek penting dari dunia kontemporer. Namun demikian, perkembangan kecerdasan buatan (AI) membuka ide-ide segar untuk mengatasi kesulitan keamanan siber.

Penelitian tentang Kecerdasan Buatan
Beberapa lembaga penelitian universitas terkenal dan laboratorium komersial sedang melakukan penelitian kecerdasan buatan dengan sangat cepat. Beberapa yang paling terkenal di antaranya adalah:

Massachusetts Institute of Technology: MIT adalah salah satu universitas terbaik untuk penelitian kecerdasan buatan. Profesor dan ilmuwan terhormat yang telah memberikan kontribusi besar bagi kemajuan AI menyebutnya rumah.
Universitas Carnegie Mellon di Pittsburgh: Institusi ini terkenal dengan pekerjaannya di bidang robotika dan kecerdasan buatan. Ini menciptakan teknik dan algoritme pembelajaran mesin baru untuk mengatasi masalah keamanan siber yang menantang.
Penelitian Google: Google memiliki divisi penelitian khusus yang melakukan penelitian kecerdasan buatan yang cukup besar. Ini bekerja dengan peneliti berkualifikasi tinggi yang memperkenalkan teknologi terbaru ke industri keamanan siber.
Riset Microsoft: Divisi riset perusahaan terlibat dalam riset kecerdasan buatan. Ini mengkaji pengembangan solusi keamanan yang cerdas dan cara baru untuk melindungi dari serangan online.
Sangat penting untuk diingat bahwa mayoritas penelitian AI diterbitkan dalam bahasa Inggris. Jika tidak, maka diterjemahkan ke dalam bentuk bahasa Inggris yang dipahami secara luas agar dapat diakses oleh para ilmuwan di mana saja. Memahami dan menggunakan prinsip-prinsip kecerdasan buatan dan pengaruhnya terhadap keamanan dunia maya membutuhkan kemahiran berbahasa Inggris. Jika Anda berencana untuk membahas subjek ini secara langsung, ingatlah kelas bahasa Inggris online.

Machine Learning dapat memahami dan membantu dalam mengumpulkan dan menyiapkan data; memilih dan menyempurnakan algoritme pembelajaran mesin; melatih model pada data pelatihan; dan menilai kinerjanya pada data uji.
Analisis lalu lintas jaringan, identifikasi malware, deteksi anomali, dan kemungkinan deteksi ancaman dilakukan dengan menggunakan metode klasifikasi dan deteksi. Berdasarkan data sebelumnya, model pembelajaran mesin dapat dilatih untuk menemukan tren dalam aktivitas dan menguraikan perilaku yang dipertanyakan.
Mengumpulkan dan menganalisis data besar adalah komponen penting dari perburuan ancaman dalam keamanan siber. Pembelajaran mesin dapat memproses dan menganalisis kumpulan data yang sangat besar untuk menemukan tautan dan pola tersembunyi yang mungkin menunjukkan bahaya atau kelemahan. Ini memungkinkan Anda untuk mengantisipasi ancaman dan serangan potensial, mengalahkannya tepat waktu, dan memperkuat pertahanan Anda dengan meningkatkannya tepat waktu.
Efektivitas dan ketepatan deteksi dan respons ancaman dapat sangat ditingkatkan dengan pembelajaran mesin di bidang keamanan siber.

Kurangnya data yang berbeda, adaptasi penyerang, dan kerumitan dalam menginterpretasikan hasil model hanyalah sebagian kecil dari batasan dan kesulitan potensial yang harus diperhitungkan.

Oleh karena itu, untuk perlindungan yang efektif terhadap serangan dunia maya, pembelajaran yang diawasi terus-menerus dan pengembangan algoritme pembelajaran mesin sangat penting.

Avatar

Black Eirlys

About Author

Black - Means "Hitam" in English, conveying a sense of darkness. Eirlys - Means "salju" in Welsh, conveying a sense of cold and beauty.

Leave a comment

Your email address will not be published. Required fields are marked *

You may also like

Hacktivity

XSS 101

Apa itu XSS?Cross-site scripting (XSS) adalah kerentanan yang paling umum dalam aplikasi web dan memungkinkan Attacker untuk mengontrol browser korban
Hacktivity

Reflected XSS on AT&T

Yang pertama saya menggunakan google dork dibawah ini site:att.com ext:jsp Dan saya mendapatkan URL: https://www.att.com/esupport/serviceInterstitial.jsp Saya mulai menggunakan Arjun untuk