Artificial intelligence (AI) kini menjadi bagian tak terpisahkan dari dunia cyber security (keamanan siber). Seiring dengan meningkatnya ancaman siber yang semakin kompleks, AI menawarkan solusi inovatif untuk menghadapinya. 

Artikel ini akan membahas tren terkini, metode AI yang dominan, serta aplikasi dan dampaknya dalam keamanan siber. Kami juga akan melihat arah penelitian dan peluang yang ada di masa depan.

Tren Publikasi dalam AI dan Cyber Security

Dalam beberapa tahun terakhir, penggunaan AI dalam keamanan siber mengalami lonjakan yang signifikan. 

Gambar 1 (Trends in primary studies from 2008 to 2018.)

Grafik tren publikasi (Gambar 1 ) menunjukkan bahwa jumlah artikel yang diterbitkan dalam bidang ini meningkat tajam sejak 2016. Antara 2008 hingga 2015, hanya 26% artikel terkait AI dalam keamanan siber. Namun, sejak 2016, publikasi meningkat lebih dari dua kali lipat, dengan lonjakan besar pada 2017 dan 2018, di mana 57 studi diterbitkan pada tahun 2018 saja—lebih dari dua kali lipat jumlah pada tahun sebelumnya.

Lanskap publikasi menunjukkan dominasi dua jurnal penelitian besar: IEEE Access dan IEEE Transactions on Information Forensics and Security, yang memuat 45% dari total 131 studi yang ditinjau. Secara geografis, penelitian ini sangat dipengaruhi oleh Asia, dengan 52% studi berasal dari kawasan ini, di mana China menjadi kontributor utama, diikuti oleh Amerika Serikat.

Baca juga : Keuntungan Sistem Pembelajaran Adaptif untuk Pelatihan Karyawan

Metode AI Dominan dalam Cyber Security

Berbagai algoritma AI telah diterapkan dalam keamanan siber. Dari 50+ algoritma yang ditemukan, beberapa yang paling sering digunakan antara lain:

• Support Vector Machines (SVM): Diterapkan dalam 24 studi, terutama untuk deteksi dan pencegahan intrusi (IDPS).
• Convolutional Neural Networks (CNN): Digunakan dalam 14 studi, terutama untuk pengenalan gambar, seperti pemecahan CAPTCHA dan deteksi gambar berbahaya.
• Artificial Neural Networks (ANN): Diterapkan dalam 10 studi untuk deteksi anomali dan model prediksi.

Selain itu, algoritma lain seperti Random Forest (RF), Decision Trees (DT), dan K-Nearest Neighbors (KNN) juga populer dalam penelitian ini. Algoritma-algoritma ini sering digabungkan untuk meningkatkan kinerja sistem, terutama dalam deteksi malware dan IDPS, untuk mengurangi tingkat alarm palsu.

Gambar 2 (Diagrammatic representation of the review process.)

Aplikasi AI dalam Cyber Security

AI telah diaplikasikan dalam berbagai aspek keamanan siber, dengan beberapa area utama sebagai berikut:

• Intrusion Detection and Prevention Systems (IDPS): Ini adalah aplikasi yang paling banyak diteliti, dengan 41% dari studi berfokus pada penggunaan AI untuk mendeteksi intrusi dan meminimalkan alarm palsu.
• Traffic Classification: AI membantu dalam mengategorikan lalu lintas jaringan untuk mendeteksi potensi ancaman siber.
• Encryption and Certification: Meski tidak sebanyak aplikasi lainnya, AI juga digunakan untuk memperkuat sistem enkripsi dan meningkatkan sertifikasi.
• Malware, Virus, and Phishing Detection: Algoritma seperti CNN dan SVM terbukti efektif dalam mengidentifikasi ancaman baru.
• Denial-of-Service (DoS) Attacks: Meskipun kurang mendapat perhatian, AI digunakan untuk mengurangi dampak serangan DoS.

Secara keseluruhan, IDPS dan deteksi malware tetap menjadi dua bidang utama yang didorong oleh AI dalam keamanan siber.

Baca juga : Teknologi AI dalam Personalisasi Pembelajaran di Era Digital

Dampak AI terhadap Cyber Security

AI telah memberikan dampak positif, terutama dalam meningkatkan akurasi deteksi intrusi. Salah satu studi melaporkan penurunan alarm palsu hingga hanya 0,012%, yang menjadi terobosan dalam meningkatkan keakuratan sistem.

Namun, tantangan utama tetap ada, terutama dalam hal kompleksitas komputasi. Beberapa algoritma pembelajaran mesin membutuhkan daya komputasi yang besar, yang bisa memengaruhi kecepatan sistem. Beberapa penelitian telah mengatasi hal ini dengan menggunakan algoritma genetik untuk memilih fitur yang relevan, sehingga mengurangi beban komputasi tanpa mengorbankan akurasi.

Selain itu, AI juga semakin mampu mendeteksi pola serangan baru yang sebelumnya sulit dikenali, meningkatkan kemampuan sistem dalam menghadapi ancaman yang terus berkembang.

Baca juga : Peran AI dan IoT Membangun Sustainable Manufacturing

Arah Masa Depan AI dalam Cyber Security

Di masa depan, penggunaan AI dalam keamanan siber diprediksi akan semakin berkembang. Beberapa area yang menjadi fokus penelitian ke depan antara lain:

• Peningkatan Efisiensi Komputasi: Salah satu tantangan utama adalah mengurangi beban komputasi dari algoritma AI, terutama dalam sistem yang lebih kompleks seperti IDPS.
• Pendekatan Proaktif: Ada dorongan kuat untuk beralih dari pendekatan reaktif ke proaktif, dengan model AI yang dapat disesuaikan dan mampu mendeteksi anomali jaringan secara otomatis.
• Metode Hybrid dan Ensemble: Meski teknik ensemble sudah terbukti efektif, masih ada peluang besar untuk mengembangkan model hibrida yang lebih kompleks dan efisien, khususnya dalam enkripsi dan mitigasi serangan DoS.

Kesimpulan

AI telah memberikan kontribusi besar dalam meningkatkan keamanan siber, terutama dalam deteksi intrusi dan pencegahan malware. Meski demikian, masih ada tantangan yang perlu diatasi, seperti kebutuhan akan algoritma yang lebih efisien secara komputasi. Penelitian lebih lanjut diharapkan dapat menghasilkan teknik baru yang lebih cepat, lebih efisien, dan lebih efektif dalam menangani ancaman siber.

Seiring dengan berkembangnya teknologi AI, potensi untuk mengatasi ancaman siber yang muncul semakin besar. Oleh karena itu, peneliti dan profesional keamanan siber perlu terus berinovasi dan mengadopsi teknik-teknik baru untuk tetap terdepan dalam melindungi sistem mereka.

Referensi: Jurnal: Artificial Intelligence for Cybersecurity: A Systematic Mapping of Literature