Mengapa AI untuk Keamanan Siber?

Tim IT menghadapi tugas yang menantang untuk melindungi data bisnis dan kekayaan intelektual yang disimpan di sejumlah perangkat dan lokasi yang semakin banyak—termasuk endpoint seperti PC, tablet, ponsel, perangkat Internet of Things (IoT), pusat data, cloud, dan di edge jaringan, tempat data dibuat dan diproses—melawan lanskap ancaman yang berkembang pesat.

Diperkirakan bahwa perangkat endpoint adalah sumber 90 persen serangan siber yang berhasil¹ yang sekarang ditargetkan di bawah sistem operasi (OS) untuk mendapatkan akses ke seluruh susunan sistem. Pada tahun 2023, 39 persen pelanggaran data ditemukan memengaruhi data yang disimpan dalam beberapa lingkungan, termasuk di lokasi dan di cloud publik dan pribadi, dengan biaya rata-rata tiap pelanggaran mencapai US$4,45 juta.²

Keamanan siber telah berevolusi melampaui skala atau kemampuan manusia untuk melakukan triase serangan yang semakin canggih, dan pusat operasi keamanan yang mengalami kelelahan siaga mencari alat yang lebih baik untuk mengotomatiskan analisis dan remediasi di seluruh infrastruktur dari edge hingga cloud. Lebih lanjut, 47% tenaga profesional keamanan yang disurvei dalam studi Anomali 2024 Cybersecurity Priorities mengatakan bahwa pusat operasi keamanan mereka tidak memberikan visibilitas yang diperlukan pada infrastruktur mereka.³

Untuk mengatasi tantangan ini, bisnis mengadopsi strategi pertahanan mendalam yang terdiri dari solusi keamanan yang membantu mengisolasi dan melindungi data dari serangan dan teknologi yang didukung AI yang dapat lebih cepat mendeteksi dan secara otomatis merespons anomali dan perilaku mencurigakan.

Manfaat AI dalam Keamanan Siber

Kecanggihan AI terletak pada kemampuannya untuk memproses dataset yang besar dan beragam dengan cepat dan memberikan wawasan yang hampir real-time. Ketika diterapkan pada keamanan siber, solusi keamanan yang didukung AI memungkinkan bisnis untuk memantau sistem dan mengidentifikasi serta bereaksi terhadap serangan potensial dan aktif, seringkali tanpa intervensi manusia, yang menghasilkan manfaat bisnis yang nyata.

• Laporan Biaya Keamanan IBM dari Pelanggaran Data tahun 2023 menemukan bahwa organisasi yang secara ekstensif menggunakan keamanan AI dan kemampuan deteksi dan investigasi otomatis dapat mengurangi biaya pelanggaran data sebesar US$1,76 juta.²
• Morgan Stanley Research memperkirakan bahwa perusahaan secara global dapat menghemat US$112 miliar per tahun dengan menggunakan AI untuk mengotomatiskan tugas yang biasanya dilakukan oleh analis keamanan, termasuk pemantauan dan analisis log, ringkasan peringatan, pengelolaan patch, dan pelaporan.⁴

Kasus Penggunaan AI dalam Keamanan Siber

Meskipun kasus penggunaan untuk AI dalam keamanan siber masih baru muncul, penggunaan umum teknologi keamanan yang didukung AI meliputi:

• Pemantauan dan analisis perilaku sistem dan perangkat untuk menetapkan baseline aktivitas.
• Deteksi ancaman, menggunakan machine learning dan telemetri CPU untuk membantu mengungkap serangan yang lebih sulit dideteksi, mengidentifikasi perilaku anomali, menafsirkan pola, dan memberikan peringatan yang hampir real-time.
• Perburuan ancaman di mana sistem dimonitor untuk pola ancaman yang diketahui untuk mendeteksi indikator serangan.
• Remediasi otomatis untuk bertindak secara preemptif terhadap ancaman atau serangan baru menggunakan algoritma deep learning AI yang dilatih untuk bereaksi berdasarkan tindakan sebelumnya yang diambil dalam situasi yang sama.
• Pengelolaan kerentanan di mana analisis AI dari sistem dan aplikasi bisnis mengidentifikasi area risiko potensial yang memerlukan remediasi.

Deteksi Ancaman Endpoint Tingkat Lanjut

Meskipun kemampuan keamanan yang didukung AI dapat diterapkan pada semua lapisan susunan teknologi, AI yang terintegrasi di tingkat perangkat keras membantu meningkatkan perlindungan perangkat pengguna akhir terhadap ancaman siber yang ditargetkan di bawah OS yang menghindari solusi keamanan khusus perangkat lunak.

Misalnya, telemetri CPU dan pemantauan perilaku berbasis AI dapat membantu membuat profil dan mendeteksi malware, seperti ransomware dan cryptojacking, melengkapi solusi perangkat lunak.

Selain itu, kemampuan AI berbasis perangkat memberikan latensi yang lebih rendah, kontrol data yang lebih baik, dan biaya yang lebih rendah dibandingkan solusi berbasis cloud, karena semua data berada di perangkat, dan pemrosesan dan analisis AI dilakukan secara lokal daripada di cloud.

Untuk memanfaatkan kemampuan AI terintegrasi tanpa memengaruhi pengalaman pengguna akhir, bisnis dapat mempertimbangkan untuk meningkatkan armada mereka ke PC AI, dengan prosesor yang dirancang khusus untuk mengoptimalkan penempatan dan performa beban kerja AI.

Melindungi Beban Kerja dan Data AI Sensitif

Untuk meningkatkan perlindungan dan privasi model AI dan beban kerja eksklusif serta data yang sensitif, rahasia, atau teregulasi, bisnis juga harus mempertimbangkan solusi keamanan canggih yang melindungi data di setiap tahap perjalanannya—saat istirahat, dalam perjalanan, dan saat digunakan.

Opsi keamanan data umum mencakup komputasi multipihak yang aman, tokenisasi data, dan enkripsi homomorfik. Namun, meskipun teknologi ini efektif, teknologi ini juga dapat menimbulkan tantangan baru. Alternatif untuk opsi ini adalah komputasi rahasia.

Komputasi rahasia meningkatkan perlindungan data sensitif tanpa perlu mentransformasi atau menggunakan pengkodean atau alat yang tidak biasa. Sebagai gantinya, itu menggunakan isolasi, verifikasi, enkripsi, dan kontrol di dalam lingkungan eksekusi tepercaya (TEE) untuk melindungi kerahasiaan dan integritas data.

Dengan menerapkan solusi komputasi rahasia, bisnis dapat:

• Memberikan isolasi aplikasi dari data yang digunakan secara aktif, secara drastis meminimalkan permukaan serangan dan akses ke data sensitif.
• Memberikan isolasi data tingkat perangkat keras dalam mesin virtual untuk membatasi akses yang dilindungi hanya bagi perangkat lunak atau administrator dengan izin eksplisit. Hal ini membantu memitigasi risiko paparan, pelanggaran, perusakan, atau pencurian data.
• Menetapkan SaaS pengesahan zero trust yang memverifikasi tingkat kepercayaan aset komputasi di jaringan, edge, dan di cloud.

Masa Depan AI dalam Keamanan Siber

Penggunaan AI untuk meningkatkan perlindungan keamanan siber melalui pemantauan, prediksi, deteksi, dan respons ancaman cerdas otomatis akan terus berkembang dalam luas, kedalaman, dan prevalensi, yang membantu meningkatkan ketahanan solusi keamanan.

Pada saat yang sama, solusi berbasis AI tidak akan luput dari tantangan, dengan pelaku kejahatan yang berupaya menyerang bisnis dan alat berbasis AI yang melindungi mereka.

Seperti halnya pendekatan keamanan apa pun, bisnis harus terus mengevaluasi dan menyesuaikan pendekatan mereka untuk memanfaatkan kemajuan perlindungan dan tetap berada di depan dari ancaman yang berkembang.