Apa itu Deteksi Ancaman Perilaku Real-Time?

Deteksi ancaman perilaku secara real-time adalah pendekatan keamanan siber yang mengidentifikasi ancaman dengan menganalisis perilaku tidak biasa saat ancaman tersebut terjadi. Tidak seperti sistem lama yang mengandalkan pola serangan yang diketahui, metode ini menggunakan AI dan pembelajaran mesin untuk mendeteksi anomali secara real-time, sehingga menawarkan perlindungan yang lebih cepat dan lebih efektif terhadap ancaman siber yang muncul.

Sorotan Utama:

• Deteksi Proaktif: Mendeteksi ancaman dengan cara mengidentifikasi penyimpangan dari perilaku normal dan bukan bergantung pada aturan yang telah ditetapkan sebelumnya.
• Analisis Bertenaga AI: Menetapkan dasar untuk aktivitas pengguna, perangkat, dan jaringan untuk mendeteksi anomali.
• Respon Lebih Cepat: Mengurangi waktu rata-rata untuk mendeteksi dan mengatasi pelanggaran sebesar 27%.
• Menangani Serangan Zero-Day: Efektif terhadap ancaman tak dikenal dan ancaman persisten tingkat lanjut.
• Tindakan Otomatis:Dapat mengisolasi sistem yang terganggu atau memblokir aktivitas berbahaya secara instan.

Teknologi ini penting untuk memerangi risiko cyber modern, terutama di lingkungan dengan kerentanan yang berkembang seperti perangkat IoT, layanan awan, dan pengaturan kerja jarak jauh. Dengan mengintegrasikan deteksi ancaman perilaku secara real-time, organisasi dapat tetap unggul dari para penyerang dan melindungi aset digital mereka secara efektif.

Ancaman Perilaku – Deteksi Aktivitas Pengguna yang Mencurigakan

Cara Kerja Deteksi Ancaman Perilaku Real-Time

Deteksi ancaman perilaku secara real-time beroperasi melalui kombinasi mekanisme canggih yang bekerja sama untuk mengidentifikasi risiko potensial. Sistem ini tidak hanya mendeteksi ancaman yang diketahui, tetapi juga mempelajari seperti apa aktivitas normal dan menandai perilaku tidak biasa yang mungkin menandakan bahaya.

Pemantauan Berkelanjutan dan Analisis Data

Sistem ini terus memantau lingkungan digital Anda, menganalisis segala hal mulai dari lalu lintas jaringan dan aktivitas pengguna hingga log sistem. Dengan terus mengumpulkan dan memeriksa data, sistem ini menetapkan dasar tentang seperti apa operasi “normal”.

Keajaiban sesungguhnya terjadi pada cara mereka memproses data ini. Alih-alih menunggu untuk menganalisisnya nanti, sistem ini menggunakan algoritme canggih untuk segera menilainya. Misalnya, jika pengguna masuk pada waktu yang tidak biasa atau jika terjadi lonjakan tiba-tiba dalam aktivitas jaringan tanpa alasan yang jelas, sistem akan menandainya sebagai mencurigakan. Analisis langsung ini memungkinkan untuk menangkap anomali saat terjadi, yang menjadi dasar untuk pembuatan profil perilaku yang lebih terperinci.

Profil Perilaku dan Pembelajaran Mesin

Setelah sistem memiliki garis dasar, pembelajaran mesin akan mulai menyempurnakan cara mendeteksi ancaman. Sistem akan menganalisis sejumlah besar data untuk membuat profil mendalam tentang apa yang umum terjadi pada pengguna, perangkat, dan jaringan.

Profiling ini melibatkan beberapa lapisan. Misalnya, profil ini mengamati jadwal kerja untuk memahami kapan pengguna biasanya masuk, melacak aplikasi dan port mana yang umum digunakan, dan memantau lokasi dan perangkat masuk. Seiring berjalannya waktu, model pembelajaran mesin beradaptasi dengan perubahan perilaku, sehingga lebih baik dalam menemukan hal-hal yang tidak biasa.

Tidak seperti sistem lama berbasis tanda tangan yang hanya mengenali ancaman yang diketahui, model adaptif ini dapat mengidentifikasi risiko baru – bahkan risiko yang dirancang untuk meniru perilaku yang sah. Misalnya, penelitian CrowdStrike tahun 2024 mengungkapkan bahwa lebih dari 245 musuh modern telah berevolusi untuk meniru tindakan pengguna normal, sehingga analisis perilaku menjadi penting untuk mendeteksi ancaman canggih ini.

Sistem Peringatan dan Mekanisme Respons

Saat sistem mendeteksi potensi ancaman, sistem akan segera memberi tahu tim keamanan, sehingga respons dapat dilakukan lebih cepat. Sistem peringatan dirancang untuk menangani ancaman dengan berbagai tingkat urgensi:

• Insiden berisiko rendah mungkin akan memicu pemantauan lanjutan.
• Peristiwa berisiko sedang dapat menyebabkan tindakan otomatis, seperti pembatasan akses sementara.
• Ancaman berisiko tinggi mungkin mengaktifkan tindakan karantina penuh, mengisolasi sistem yang terkena dampak dari jaringan.

Contoh hebat dari tindakan ini datang dari Darktrace pada bulan Mei 2024. Sistem keamanan siber berbasis AI mereka secara otomatis menghentikan serangan ransomware Fog dengan mengisolasi perangkat yang disusupi dan memblokir koneksi yang mencurigakan, sehingga serangan tidak menyebar lebih jauh.

Namun, sistem ini tidak berhenti hanya pada pengiriman peringatan. Setelah ancaman dikonfirmasi, sistem dapat mengambil tindakan segera – seperti mengisolasi perangkat, memblokir alamat IP yang berbahaya, atau menerapkan tindakan pencegahan – semuanya dalam hitungan detik. Bila diintegrasikan dengan perangkat yang sudah ada seperti firewall dan sistem deteksi intrusi, respons ini menjadi bagian dari strategi keamanan yang lebih luas dan terkoordinasi, yang memastikan perlindungan yang kuat secara real time.

Komponen Utama Sistem Deteksi Perilaku

Menciptakan sistem deteksi perilaku yang tangguh melibatkan penggabungan beberapa teknologi utama. Elemen-elemen ini bekerja sama untuk mengidentifikasi ancaman secara real-time dan memungkinkan respons yang cepat. Dengan memahami komponen-komponen ini, organisasi dapat meningkatkan strategi keamanan siber mereka.

Analisis Perilaku Pengguna dan Entitas (UEBA)

UEBA tidak hanya menganalisis perilaku pengguna – UEBA memperluas jangkauannya ke semua entitas jaringan, termasuk perangkat, server, dan sistem IoT. Hal ini memberikan tampilan aktivitas digital yang komprehensif dan real-time di seluruh jaringan.

Inti dari UEBA terletak pada kemampuannya untuk menggabungkan data dari berbagai sumber perusahaan. Pengumpulan data yang ekstensif ini membantu sistem membuat profil perilaku terperinci untuk setiap pengguna dan entitas.

“UEBA memberi para analis keamanan visibilitas yang kaya dan real-time ke dalam semua aktivitas pengguna akhir dan entitas, termasuk perangkat mana yang berupaya terhubung ke jaringan, pengguna mana yang berupaya melampaui hak istimewa mereka, dan banyak lagi”, menurut IBM.

Hal yang membedakan UEBA adalah Skor Prioritas Investigasi sistem. Setiap aktivitas dinilai berdasarkan penyimpangan dari perilaku pengguna dan rekan kerja yang umum. Penilaian ini membantu tim keamanan fokus pada ancaman yang paling mendesak, daripada terjebak oleh anomali kecil.

UEBA sangat efektif dalam mengidentifikasi ancaman orang dalam, baik yang berasal dari karyawan jahat maupun penyerang yang menggunakan kredensial curian. Ancaman ini sering kali meniru aktivitas jaringan yang sah dan dapat menghindari alat keamanan tradisional. Dengan menemukan pola yang tidak biasa dari waktu ke waktu, UEBA dapat mendeteksi serangan canggih yang mungkin tidak terdeteksi.

“UEBA berupaya mendeteksi perilaku tidak biasa sekecil apa pun dan mencegah skema phishing kecil meningkat menjadi pelanggaran data besar-besaran”, catat Fortinet.

UEBA juga terintegrasi secara mulus dengan berbagai alat keamanan yang ada seperti sistem SIEM, solusi EDR, dan platform Identity and Access Management (IAM). Integrasi ini menambahkan wawasan perilaku pada data keamanan konvensional, sehingga menciptakan sistem pertahanan yang lebih komprehensif.

Untuk melengkapi UEBA, sidik jari digital menawarkan wawasan khusus perangkat yang lebih menyempurnakan deteksi ancaman dan penilaian risiko.

Sidik Jari Digital dan Penilaian Risiko

Berdasarkan profil perilaku, sidik jari digital dan penilaian risiko meningkatkan deteksi ancaman secara real-time. Sidik jari digital mengidentifikasi perangkat dan pengguna secara unik berdasarkan karakteristik dan perilaku spesifik mereka.

Teknologi ini mengumpulkan titik data seperti pengaturan browser, perangkat lunak yang terinstal, konfigurasi jaringan, dan pola penggunaan. Setiap perubahan signifikan – seperti pengaturan browser yang diubah atau alamat IP baru – dapat menandakan perangkat yang disusupi atau potensi penipuan, yang mendorong sistem untuk menandai anomali ini.

Penilaian risiko bekerja bersamaan dengan sidik jari digital dengan mengevaluasi tingkat ancaman pada setiap perangkat atau sesi pengguna. Ia memberikan skor numerik berdasarkan faktor-faktor seperti pola perilaku, atribut perangkat, dan detail kontekstual seperti lokasi dan waktu login.

Sistem penilaian ini memungkinkan langkah-langkah keamanan yang adaptif. Misalnya, aktivitas berisiko rendah, seperti masuk dari perangkat yang sudah dikenal selama jam kerja standar, dapat berjalan tanpa gangguan. Di sisi lain, skenario berisiko tinggi – seperti mengakses data sensitif dari perangkat yang tidak dikenal di tengah malam – dapat memicu langkah-langkah autentikasi atau pemeriksaan keamanan tambahan.

Pasar biometrik perilaku menggambarkan semakin pentingnya teknologi ini, dengan proyeksi yang memperkirakan akan mencapai $13 miliar pada tahun 2033, tumbuh pada tingkat tahunan sebesar 23,8% mulai tahun 2023. Tren ini menyoroti meningkatnya ketergantungan pada sidik jari digital untuk keamanan siber.

Namun, organisasi harus mencapai keseimbangan antara keamanan dan privasi. Sementara 90% individu menghargai privasi daring, 83% bersedia berbagi data untuk pengalaman yang dipersonalisasi. Untuk menjaga keseimbangan ini, perusahaan harus menggunakan enkripsi yang kuat, membatasi pengumpulan data pada hal-hal yang diperlukan, dan memastikan persetujuan yang jelas diperoleh sebelum menggunakan data biometrik perilaku.

sbb-itb-59e1987

Manfaat Deteksi Ancaman Perilaku Secara Real-Time

Deteksi ancaman perilaku secara real-time dibangun berdasarkan pendekatan sebelumnya terhadap analisis perilaku proaktif, yang menawarkan cara yang lebih dinamis untuk mengidentifikasi ancaman saat muncul. Teknologi ini tidak hanya mendeteksi risiko baru – tetapi juga meningkatkan kualitas peringatan, menjadikannya alat yang ampuh dalam keamanan siber modern.

Deteksi Ancaman Tak Dikenal

Sistem keamanan tradisional berbasis tanda tangan sering kali gagal mendeteksi serangan baru, sehingga organisasi rentan terhadap ancaman baru dan yang terus berkembang. Deteksi perilaku secara real-time mengatasi kekurangan ini dengan menganalisis pola dan penyimpangan, alih-alih mengandalkan tanda tangan serangan yang diketahui.

Metode ini menandai aktivitas mencurigakan saat menyimpang dari norma yang ditetapkan, meskipun teknik serangannya benar-benar baru. Misalnya, metode ini dapat mendeteksi anomali kecil, seperti komunikasi yang tidak biasa dengan alamat IP eksternal atau pergerakan lateral yang tidak terduga dalam jaringan – hal-hal yang mungkin terlewatkan oleh sistem lama.

“Deteksi Ancaman Perilaku mengungkap risiko seperti serangan zero-day dan ancaman internal dengan memantau pola dan mengidentifikasi perilaku mencurigakan secara real-time”, jelas Qwiet AI.

Beberapa sistem canggih bahkan melangkah lebih jauh, secara otomatis mengisolasi perangkat yang disusupi atau memblokir koneksi yang meragukan segera setelah potensi ancaman terdeteksi. Dengan terus menganalisis norma perilaku, sistem ini beradaptasi dengan cepat terhadap pola serangan baru, menawarkan lapisan perlindungan yang dinamis dan terus berkembang.

Mengurangi Positif Palsu

Salah satu kendala terbesar dengan sistem keamanan tradisional adalah banyaknya peringatan palsu yang dihasilkannya, yang memaksa tim keamanan membuang-buang waktu untuk mencari tahu masalah yang sebenarnya tidak terjadi. Deteksi perilaku secara real-time mengatasi hal ini dengan mempelajari pola perilaku unik dari setiap lingkungan.

Dengan mempertimbangkan faktor-faktor seperti peran pengguna, aktivitas historis, dan perilaku sistem, sistem ini dapat membedakan antara tindakan yang sah dan ancaman yang sebenarnya. Misalnya, apa yang mungkin tampak mencurigakan bagi satu pengguna mungkin sepenuhnya normal bagi pengguna lain. Algoritme pembelajaran mesin menyempurnakan pemahaman ini dari waktu ke waktu, menciptakan pendekatan khusus yang mengurangi gangguan yang tidak perlu.

Dengan menggabungkan data dari berbagai sumber untuk membentuk gambaran yang lebih jelas tentang potensi risiko, metode ini membantu tim keamanan berfokus pada peringatan yang benar-benar penting.

Langkah-langkah Keamanan yang Dapat Ditingkatkan Sendiri

Seiring dengan meningkatnya kecanggihan ancaman siber, sistem keamanan juga harus berkembang dengan cepat. Algoritme pembelajaran mandiri yang digerakkan oleh AI unggul dalam hal ini dengan menganalisis data historis dan data waktu nyata untuk mengantisipasi dan mendeteksi ancaman baru sebelum meningkat. Tidak seperti perangkat lama yang mengandalkan aturan tetap, sistem ini memperbarui diri secara dinamis berdasarkan pola serangan yang muncul, yang memerlukan input manual minimal.

Semakin banyak data yang diproses sistem ini, semakin tajam pula kemampuan mereka dalam mengidentifikasi potensi risiko. Sistem ini dapat mendeteksi serangan zero-day dengan menganalisis petunjuk perilaku seperti akses file yang tidak sah, perubahan sistem yang tidak biasa, atau komunikasi dengan domain yang mencurigakan. Saat ancaman teridentifikasi, respons otomatis akan aktif, yang sering kali memangkas waktu respons dari beberapa jam menjadi hanya beberapa detik.

Meski demikian, penerapan solusi keamanan berbasis AI bukanlah proses yang bisa langsung diterapkan. Organisasi perlu memastikan sistem ini tetap efektif dengan menyediakan pembaruan rutin, mempertahankan pengawasan manusia, dan menggunakan beragam data pelatihan. Selain itu, strategi untuk melawan manipulasi yang merugikan sangat penting untuk menjaga algoritme pembelajaran mandiri tetap tangguh dan andal dalam menghadapi ancaman yang terus berubah.

ServerionPeran dalam Keamanan Siber

Seiring dengan terus berkembangnya ancaman dunia maya, penyedia layanan hosting harus mengintegrasikan deteksi ancaman secara real-time ke dalam infrastruktur mereka untuk tetap mengantisipasi potensi risiko. Serverion memahami urgensi ini dan telah membuat deteksi ancaman perilaku waktu nyata landasan layanan hostingnya. Pendekatan proaktif ini memastikan lingkungan yang aman bagi kliennya sekaligus meminimalkan risiko pelanggaran yang merugikan. Berdasarkan keahliannya dalam analitik waktu nyata, Serverion telah menciptakan kerangka kerja keamanan yang mencakup jaringan globalnya, yang menawarkan perlindungan yang tangguh.

Keamanan Infrastruktur di Seluruh Pusat Data Global

Strategi keamanan siber Serverion berfokus pada penciptaan sistem pertahanan terpadu yang melindungi seluruh jaringan globalnya pusat dataSetiap fasilitas beroperasi pada model zero-trust, yang terus memantau aktivitas jaringan, perilaku pengguna, dan interaksi sistem untuk mendeteksi dan mengatasi ancaman.

Kerangka keamanan perusahaan dibangun atas tiga pilar utama: pengawasan berkelanjutan, analisis perilaku, Dan mekanisme respons otomatisDengan menggunakan algoritme berbasis AI, Serverion menganalisis lalu lintas jaringan secara real time untuk mengidentifikasi pola yang tidak biasa, seperti transfer data yang tidak terduga atau komunikasi eksternal yang mencurigakan. Sistem ini dapat mengidentifikasi ancaman dalam hitungan detik, memastikan tindakan yang cepat.

“Pertahanan terbaik terhadap ancaman ini adalah sistem terpadu yang berpusat pada kewaspadaan situasional dan keamanan”, kata Michael Giannou, Manajer Umum Global di Honeywell.

Jaringan pusat data global Serverion meningkatkan kemampuannya untuk mendeteksi anomali. Dengan memeriksa pola perilaku di beberapa lokasi, sistem menetapkan garis dasar yang akurat untuk aktivitas normal. Pendekatan ini memastikan bahwa potensi ancaman, yang mungkin tidak diperhatikan di lingkungan yang terisolasi, dapat diidentifikasi dengan cepat. Ketika ancaman terdeteksi di satu lokasi, informasi tersebut dibagikan ke seluruh jaringan, sehingga menciptakan sistem kecerdasan kolektif yang meningkatkan keamanan untuk semua pengguna.

Untuk mendukung upaya ini, pusat operasi keamanan Serverion yang beroperasi 24/7 menggunakan sistem otomatis untuk mengatasi ancaman. Sistem ini dapat mengisolasi sumber daya yang disusupi dan memblokir aktivitas mencurigakan dalam hitungan detik. Respons cepat ini penting, mengingat waktu rata-rata untuk mendeteksi dan mengatasi pelanggaran adalah 277 hari – terlalu lama bagi bisnis yang bergantung pada operasi tanpa gangguan. Pendekatan kecerdasan kolektif Serverion memastikan deteksi dan respons yang lebih cepat, sehingga mengurangi risiko bagi pelanggannya.

Solusi Hosting dengan Deteksi Ancaman Terintegrasi

Serverion tidak memperlakukan keamanan sebagai add-on opsional. Sebaliknya, ia mengintegrasikan deteksi ancaman perilaku waktu nyata langsung ke layanan hostingnya, baik untuk hosting web bersama, server khusus, atau solusi khusus seperti hosting masternode blockchain dan hosting GPU AI.

Untuk VPS dan server khusus, Serverion menggunakan agen pemantauan canggih yang melacak aktivitas sistem dan akses file. Agen ini membuat profil operasional unik untuk setiap server, yang memungkinkan pendeteksian penyimpangan kecil yang mungkin mengindikasikan malware, akses tidak sah, atau pelanggaran data.

Pelanggan web hosting mendapatkan keuntungan dari pemantauan tingkat aplikasi yang memeriksa lalu lintas situs web, kueri basis data, dan perubahan file. Pendekatan ini secara efektif mengidentifikasi dan menetralkan ancaman umum seperti injeksi SQL, skrip lintas situs, dan serangan dengan kekuatan kasar, sering kali menghentikannya sebelum kerusakan terjadi.

Layanan hosting khusus Serverion, seperti hosting RDP dan hosting PBX, dilengkapi dengan langkah-langkah deteksi ancaman yang disesuaikan. Untuk hosting RDP, sistem memantau pola akses jarak jauh, transfer file, dan penggunaan aplikasi untuk setiap aktivitas yang tidak biasa. Pelanggan hosting PBX dilindungi terhadap risiko khusus VoIP, termasuk penipuan biaya, pembajakan panggilan, dan akses tidak sah.

Bahkan Serverion layanan kolokasi mencakup langkah-langkah keamanan tingkat lanjut. Server fisik yang ditempatkan di fasilitas Serverion mendapatkan manfaat dari analisis perilaku tingkat jaringan dan perlindungan DDoS. Dengan lebih dari 6 juta serangan DDoS global yang dilaporkan pada paruh pertama tahun 2022 saja – dan potensi biaya serangan tersebut berkisar antara $300.000 hingga $1 juta per jam dalam waktu henti – perlindungan ini sangat penting bagi bisnis yang membutuhkan waktu aktif terus-menerus.

Pelanggan sertifikat SSL juga memperoleh lapisan keamanan tambahan. Sistem Serverion dapat mendeteksi anomali yang terkait dengan sertifikat, instalasi yang tidak sah, dan potensi serangan man-in-the-middle, yang memastikan komunikasi terenkripsi tetap aman.

Untuk pelanggan yang menggunakan Serverion manajemen server layanan, perburuan ancaman proaktif adalah fitur utama. Spesialis keamanan bekerja bersama sistem AI untuk menganalisis data perilaku dan mengidentifikasi risiko sebelum meningkat. Kombinasi keahlian manusia dan alat otomatis ini memastikan bahwa bahkan ancaman canggih, yang memerlukan pemahaman kontekstual, ditangani secara efektif. Dengan memadukan wawasan manusia dengan deteksi ancaman waktu nyata, Serverion memberikan solusi keamanan siber komprehensif yang memenuhi tuntutan lanskap digital saat ini.

Kesimpulan: Memperkuat Keamanan Siber dengan Deteksi Ancaman Perilaku Secara Real-Time

Deteksi ancaman perilaku secara real-time telah menjadi landasan strategi keamanan siber modern. Sementara metode berbasis tanda tangan tradisional sering kali gagal mendeteksi 80% serangan, organisasi yang memanfaatkan intelijen ancaman secara real-time dapat secara signifikan mengurangi waktu yang diperlukan untuk mendeteksi dan mengatasi pelanggaran – hingga 27%. Waktu respons yang lebih cepat ini bukan sekadar statistik; ini adalah jalur langsung untuk mengurangi kerugian finansial dan membatasi gangguan operasional.

“Deteksi ancaman waktu nyata telah menjadi komponen penting dari strategi keamanan siber yang tangguh”, kata Ryan Andrews.

Analisis perilaku yang didukung AI memainkan peran penting di sini. Dengan mengidentifikasi pola dan anomali yang diabaikan oleh model statis, teknologi ini membekali organisasi untuk tetap unggul dari penyerang canggih yang terus mengembangkan metode mereka. Ini bukan hanya tentang bereaksi terhadap ancaman – tetapi juga tentang mengantisipasinya.

Selain menghentikan ancaman siber, pendekatan ini juga mendukung kepatuhan regulasi dan membangun kepercayaan. Deteksi perilaku secara real-time membantu organisasi memenuhi persyaratan seperti GDPR dan HIPAA sekaligus memastikan data sensitif tetap terlindungi dan kepercayaan pelanggan tetap terjaga.

Yang membuat teknologi ini semakin menarik adalah integrasinya yang mulus ke dalam sistem yang sudah ada, termasuk layanan hosting seperti web hosting dan blockchain masternode hosting. Tanpa menambah kerumitan, teknologi ini memperkuat keamanan dalam kerangka kerja TI saat ini, sehingga menghilangkan kebutuhan untuk mengelola alat keamanan yang terpisah.

Seiring dengan meningkatnya kemampuan penjahat dunia maya dan semakin banyaknya kerentanan yang dihadapi bisnis dari layanan cloud, perangkat IoT, dan pengaturan kerja jarak jauh, deteksi proaktif semacam ini tidak lagi menjadi pilihan. Deteksi ini penting untuk mengatasi ancaman saat ini dan bersiap menghadapi ancaman di masa mendatang.

Ini bukan sekadar peningkatan teknis – ini adalah langkah strategis. Organisasi yang mengadopsi deteksi ancaman perilaku secara real-time memperoleh keunggulan penting, menjaga aset digital mereka dan memposisikan diri mereka untuk meraih kesuksesan jangka panjang dalam lanskap dunia maya yang tidak dapat diprediksi. Pertanyaan sebenarnya bukanlah jika teknologi ini harus diterapkan – itu seberapa cepat dapat digunakan untuk memenuhi tuntutan keamanan siber modern.

Tanya Jawab Umum

Apa yang membuat deteksi ancaman perilaku waktu nyata berbeda dari metode keamanan siber tradisional?

Deteksi ancaman perilaku secara real-time menggunakan pendekatan yang berbeda dibandingkan dengan metode keamanan siber tradisional dengan berfokus pada pemantauan proaktif yang berkelanjutan. Sistem tradisional biasanya bergantung pada aturan yang telah ditetapkan sebelumnya dan tanda-tanda ancaman yang diketahui. Meskipun efektif terhadap serangan yang sudah dikenal, sistem ini sering kali gagal dalam mengidentifikasi ancaman baru atau yang sedang berkembang. Metode ini cenderung reaktif, hanya mendeteksi masalah setelah kerusakan terjadi.

Di sisi lain, deteksi ancaman perilaku secara real-time memanfaatkan pembelajaran mesin dan analisis perilaku untuk mengawasi aktivitas sistem dan pengguna secara real time. Dengan menemukan pola yang tidak biasa atau penyimpangan dari perilaku yang umum, sistem ini dapat mengidentifikasi potensi ancaman saat terjadi. Pendekatan yang berpikiran maju ini sangat berguna untuk mengatasi risiko tingkat lanjut, seperti eksploitasi zero-day dan serangan orang dalam, yang memungkinkan respons yang lebih cepat dan lebih efisien dalam lingkungan keamanan siber yang terus berubah saat ini.

Bagaimana pembelajaran mesin meningkatkan deteksi ancaman perilaku secara real-time?

Pembelajaran mesin memainkan peran penting dalam meningkatkan deteksi ancaman perilaku secara real-time. Dengan memproses data dalam jumlah besar, pembelajaran mesin dapat mengidentifikasi pola atau aktivitas yang tidak biasa yang mungkin menandakan potensi ancaman. Selain itu, pembelajaran mesin belajar dari data masa lalu, sehingga memungkinkannya mengidentifikasi bahaya baru dan yang terus berkembang, bahkan bahaya yang serumit serangan zero-day.

Dengan mengotomatiskan proses deteksi, pembelajaran mesin tidak hanya mempercepat waktu respons tetapi juga mengurangi alarm palsu. Hal ini memungkinkan tim keamanan untuk berkonsentrasi pada ancaman nyata alih-alih terhambat oleh peringatan yang tidak perlu. Dalam lanskap keamanan siber yang berubah dengan cepat saat ini, di mana metode tradisional sering kali gagal, efisiensi semacam ini merupakan pengubah permainan.

Bagaimana bisnis dapat memastikan deteksi ancaman secara real-time tanpa mengorbankan privasi pengguna dan keamanan data?

Untuk memastikan deteksi ancaman secara real-time tanpa mengorbankan privasi pengguna atau keamanan data, bisnis dapat mengadopsi teknologi yang mengutamakan privasi dan definisikan dengan jelas kebijakan tata kelola dataAlat seperti privasi diferensial memungkinkan sistem mengidentifikasi aktivitas mencurigakan sekaligus menjaga kerahasiaan data pengguna individual, sehingga tercipta keseimbangan antara keamanan dan kerahasiaan.

Yang tak kalah penting adalah transparansi. Ketika bisnis mengomunikasikan dengan jelas bagaimana mereka mengumpulkan dan menggunakan data – dan memberdayakan pengguna untuk mengendalikan informasi mereka – mereka tidak hanya membangun kepercayaan tetapi juga tetap mematuhi peraturan privasi. Pendekatan ini meningkatkan keamanan siber sekaligus menghormati privasi pengguna, sehingga tercipta lingkungan yang aman dan dapat diandalkan.

Tulisan terkait