Ilmu Data dan Pentingnya Meningkatnya Dalam Keamanan Siber

Seiring dengan teknologi yang terus mengisi setiap aspek kehidupan kita, mulai dari pendidikan dan perawatan kesehatan hingga sektor bisnis, ini menghasilkan data dalam jumlah yang tidak dapat dipahami. Bahkan, setiap hari dunia menghasilkan sekitar 2,5 triliun byte data. Peningkatan data yang eksponensial ini adalah hasil dari booming Internet dan media sosial, digitalisasi global yang cepat, dan peningkatan jumlah hal yang terhubung – IoT (Internet of Things).
Ilmu Data & Keamanan Siber –
Profesional keamanan yang digunakan untuk mencari; apa itu analitik data besar? Mengapa aplikasi pembelajaran mesin sangat penting? Mengapa InfoSec Professionals perlu belajar tentang ilmu data? Apa yang perlu diketahui tentang "bot data" sebagai profesional sains data? Perbedaan dalam ilmu data vs pembelajaran mesin? Bagaimana cara memecahkan pekerjaan cybersecurity dengan keunggulan ilmu data? Dan seterusnya…

Dengan kata sederhana; Ilmu data adalah bidang multi-sisi yang menggunakan teknik, metode, algoritme, dan praktik keamanan untuk mengekstraksi informasi dan wawasan dari data dalam beberapa format, yang mencakup terstruktur dan tidak terstruktur, sebanding dengan penambangan data.

Apakah Anda mencari kursus Ilmu Data online terbaik? Berkat Internet, memahami detail data yang kompleks telah menjadi jauh lebih nyaman sekarang karena kami memiliki sejumlah kursus Ilmu Data online untuk dipelajari!

Data adalah saus rahasia sekarang. Pemerintah, bisnis (besar dan kecil), dan organisasi di berbagai industri adalah sekarang menyadari potensi data untuk mengungkap paradigma baru kesuksesan dan pertumbuhan. Mereka memanfaatkan Big Data untuk mengoptimalkan proses bisnis, meningkatkan efisiensi dalam produktivitas, meningkatkan penjualan dan pendapatan, dan yang paling penting meningkatkan proses pengambilan keputusan. Dengan bantuan dari Alat Ilmu Data seperti Machine Learning, Artificial Intelligence, Deep Learning, dan Big Data Analytics, bisnis sekarang bisa mendapatkan akses ke wawasan yang berarti tersembunyi dalam kumpulan data besar. Informasi yang diperoleh dengan demikian menjadi aset berharga yang dicari perusahaan untuk dijaga dengan nyawanya.

Namun, hanya mengumpulkan data dalam jumlah besar dan mengekstraksi informasi yang berarti dari mereka tidak cukup – ada juga tanggung jawab untuk menjaga informasi tersebut. Itu Ancaman dunia maya adalah masalah serius di dunia yang didominasi oleh data penting. Fakta yang paling menantang adalah bahwa ancaman dunia maya telah menjadi lebih jahat dan jahat hari ini daripada sebelumnya.

MENGAPA ILMU DATA PENTING DALAM CYBERSECURITY

Pada artikel sebelumnya, saya berbicara tentang; 3 Tantangan Teratas untuk Tetap Aman Saat Online Saat Berselancar Di Internet 2018 | Panduan Pemula untuk membuat sadar tentang betapa pentingnya melindungi data Anda dan membuat Anda aman dari penipuan online. Tetapi untuk melanjutkan itu, hari ini saya ingin berbagi beberapa aspek ilmu data dan mengapa itu sangat penting dalam keamanan siber. “Kecanggihan, kebrutalan, dan cakupan serangan juga meningkat. Kami telah bermigrasi lebih dari sekadar membela terhadap penjahat. Kami sekarang melawan balik ke negara-bangsa, kejahatan terorganisir, dan tren baru yang meresahkan: kelompok-kelompok penjahat meretas atas nama negara-negara jahat. "
– TechRepublic
Anda mungkin juga suka membaca; 12 Cara Terbaik Untuk Mengidentifikasi & Melindungi Terhadap Penipuan Phising | Pencegahan Phishing Email

Penjahat dunia maya sekarang menggunakan teknologi canggih untuk meretas ke dalam sistem data dan menyebarkan malware rahasia untuk sepenuhnya membuang langkah-langkah keamanan dari sistem keamanan tradisional seperti Acara Keamanan dan Manajemen Informasi (SIEM). Lanskap kejahatan dunia maya telah berubah secara drastis sehingga alat keamanan siber saat ini tidak mampu melindungi dan mendeteksi malware berbahaya yang kompleks.

Di sinilah Ilmu Data dapat membantu menciptakan dampak yang signifikan dan bertahan lama.

Periksa juga; 10 Plugin Keamanan WordPress Terbaik Untuk Melindungi Situs Web & Data Anda

Ilmu Data dan Keamanan Cyber

Organisasi tidak dapat lagi bergantung pada sistem dan alat keamanan konvensional. Sebaliknya, mereka harus melakukannya mengadopsi pendekatan PDR – Cegah, Deteksi, dan Tanggapi. Alat Data Science tidak hanya membantu dalam mengumpulkan dan menganalisis data, tetapi mereka juga bisa menjadi kunci untuk mempromosikan ketahanan dunia maya.

Mari kita lihat bagaimana Ilmu Data dapat meningkatkan keamanan siber:

Analisis Data Besar

Alat Big Data memfasilitasi pengumpulan, organisasi, dan analisis data dalam jumlah besar secara otomatis untuk mengekstrak informasi, tren, dan pola yang bermanfaat darinya. Selain itu, teknik Big Data tidak hanya mampu mengeksploitasi data mentah tetapi juga data historis. Hal ini memungkinkan para ilmuwan dan analis data untuk mendapatkan pandangan menyeluruh tentang potensi risiko dan ancaman.

Laporan Penelitian Analisis Cybersecurity Big Data 2016 menyatakan bahwa hampir 72 persen responden berpendapat bahwa Big Data Analytics sangat membantu dalam mengidentifikasi ancaman cyber yang kompleks dan canggih.

Menggabungkan analitik Big Data dengan data historis, analis dapat membuat garis dasar statistik untuk membedakan antara 'normal' dan 'anomali' di garis dasar. Menjadi mungkin untuk menggabungkan analisis real-time dan analisis historis untuk mengidentifikasi penyimpangan baru yang telah terjadi di masa lalu. Dengan demikian, dengan memanfaatkan data historis, mereka dapat dengan cepat mendeteksi ketika data menyimpang dari norma yang ditentukan dan bereaksi segera untuk menghilangkan risiko. Dengan cara ini, data historis dapat melahirkan peluang baru untuk model prediksi, statistik, dan pembelajaran mesin.

Analitik keamanan Big Data dapat secara efektif menyaring kebisingan statistik untuk mengurangi arus besar peristiwa keamanan ke peringatan yang lebih mudah dikelola, ringkas, dan terstruktur. Tidak hanya itu, alat analisis keamanan Big Data canggih dapat memfasilitasi berbagai proses otomatis untuk mendeteksi dan merespons ancaman. Dengan bantuan kerangka kerja Big Data canggih, kami sekarang dapat melacak dan memantau log mentah secara real-time dan meningkatkan peringatan saat perilaku pengguna yang abnormal terdeteksi dalam jaringan organisasi. Ini telah terbukti sangat membantu dalam mengidentifikasi pelanggaran keamanan orang dalam.

DIREKOMENDASIKAN: 8 Tips Keamanan Blogging Terbaik untuk Membuat Blog Anda Aman & Aman

Anda mungkin juga suka membaca; 10 Cara Cara Mengamankan Facebook Akun Dari Peretas | Kiat Keamanan

Pembelajaran mesin

Selama bertahun-tahun, Machine Learning (ML) telah mendapatkan banyak hal penting di sektor teknologi. Perusahaan dan bisnis perusahaan yang tersebar di berbagai industri memanfaatkan teknologi ML untuk meningkatkan rekomendasi hasil personalisasi (Amazon, Netflix, Spotify), pengenalan suara dan ucapan, dan banyak lagi lainnya. Sekarang, Algoritma Machine Learning sedang digunakan dalam sistem keamanan untuk memperkuat Keamanan Informasi (InfoSec).

Agar sistem cyber menjadi tangguh dan kuat, perlu memiliki infrastruktur data seperti itu kekuatan untuk secara otomatis mengidentifikasi malware yang berpotensi berbahaya dan lalu lintas dan juga membedakan antara lalu lintas jaringan yang normal dan tidak berbahaya serta lalu lintas berbahaya yang tidak normal. Di sinilah ML masuk. Algoritma ML dapat digunakan untuk mengembangkan 'pengklasifikasi' yang dapat mempersempit kemungkinan dalam biner, baik atau buruk dan positif atau negatif. Misalnya, dari perspektif keamanan jaringan, data 'positif' menunjukkan lalu lintas berbahaya dengan potensi serangan cyber atau infeksi malware, sedangkan, data 'negatif' menunjukkan data dan lalu lintas normal.

Sangat diawasi Algoritma Pembelajaran Mesin bisa sangat menguntungkan bagi organisasi dengan membantu mereka mengidentifikasi ancaman secara real-time dan mengambil sikap proaktif untuk mencegah pelanggaran data. Tren lain yang muncul dalam ML untuk keamanan adalah Endpoint Security yang memanfaatkan teknik pembelajaran yang mendalam untuk mengidentifikasi dan memisahkan malware secara real time. Algoritma ML yang diawasi seperti Random Forest, XGBoost, dan Deep Learning Networks (JST, RNN, CNN) menjadi semakin penting dalam membedakan antara data jinak dan data jahat; mendeteksi terowongan DNS, malware, dan serangan orang dalam, ancaman lain yang dapat diidentifikasi dari jutaan sampel berlabel (baik jinak maupun malware).

Meskipun Ilmu Data dengan cepat mengubah dan memperkuat keamanan siber, teknologi saja tidak bisa mencegah pelanggaran data. Teknologi harus didukung oleh upaya tim dalam jumlah yang tepat. Selain memasang langkah-langkah keamanan seperti Firewall, otentikasi multi-faktor, dan enkripsi data, organisasi harus secara aktif mendidik tim mereka tentang cara menggunakan teknologi ini untuk mendeteksi dan menanggapi ancaman cyber.

“Peretas secara rutin menargetkan pekerja yang tidak menyadari praktik keamanan siber yang benar. Manajer yang peduli untuk melindungi klien mereka, perusahaan mereka dan diri mereka sendiri harus memprioritaskan mendidik karyawan dari semua tingkatan tentang bagaimana pelanggaran terjadi. "
– Pusat Teknologi

Demikian, kemajuan nyata menuju keamanan dunia maya hanya akan datang ketika kecerdasan dan keleluasaan manusia dikombinasikan dengan teknologi inovatif.