• Skip to main content

Naga Cyber Defense

Trusted Security for all of Indonesia

  • Home
  • About
  • Programs
  • Contact
  • Blog
You are here: Home / News / AI Beracun: Krisis Cybersecurity Berikutnya

AI Beracun: Krisis Cybersecurity Berikutnya

April 26, 2022 by Eevee

Banyak machine learning bergantung pada kumpulan data besar-besaran yang tidak diketahui asalnya. Itu masalah ketika pertahanan digital yang serius.

Selama dekade terakhir, kecerdasan buatan telah digunakan untuk mengenali wajah, menilai kelayakan kredit dan memprediksi cuaca. Pada saat yang sama, peretasan yang semakin canggih menggunakan metode lebih tersembunyi telah meningkat. Kombinasi AI dan cybersecurity tidak dapat dihindari karena kedua bidang mencari alat yang lebih baik dan penggunaan baru untuk teknologi mereka. Tetapi ada masalah besar yang mengancam untuk melemahkan upaya ini dan dapat memungkinkan musuh untuk melewati pertahanan digital tanpa terdeteksi.

Bahayanya adalah keracunan data: memanipulasi informasi yang digunakan untuk melatih mesin menawarkan metode yang hampir tidak dapat dilacak untuk menyiasati pertahanan bertenaga AI. Banyak perusahaan mungkin tidak siap untuk menghadapi tantangan yang meningkat. Pasar global untuk cybersecurity AI sudah diperkirakan akan meningkat tiga kali lipat pada tahun 2028 menjadi $ 35 miliar. Penyedia keamanan dan klien mereka mungkin harus menambal bersama beberapa strategi untuk mencegah ancaman.

Sifat pembelajaran mesin, bagian dari AI, adalah target keracunan data. Mengingat rim data, komputer dapat dilatih untuk mengkategorikan informasi dengan benar. Sebuah sistem mungkin belum melihat gambar Lassie, tetapi mengingat cukup banyak contoh hewan yang berbeda yang diberi label dengan benar oleh spesies (dan bahkan berkembang biak) ia harus dapat menduga dia adalah seekor anjing. Dengan lebih banyak sampel, ia akan dapat menebak dengan benar jenis anjing TV yang terkenal: Rough Collie. Komputer tidak benar-benar tahu. Ini hanya membuat kesimpulan yang diinformasikan secara statistik berdasarkan data pelatihan masa lalu.

Pendekatan yang sama digunakan dalam cybersecurity. Untuk menangkap perangkat lunak berbahaya, perusahaan memberi makan sistem mereka dengan data dan membiarkan mesin belajar dengan sendirinya. Komputer yang dipersenjatai dengan banyak contoh kode baik dan buruk dapat belajar untuk mencari perangkat lunak berbahaya (atau bahkan potongan perangkat lunak) dan menangkapnya.

Teknik canggih yang disebut jaringan saraf – meniru struktur dan proses otak manusia – berjalan melalui data pelatihan dan membuat penyesuaian berdasarkan informasi yang diketahui dan baru. Jaringan seperti itu tidak perlu melihat sepotong kode jahat tertentu untuk menduga bahwa itu buruk. Ini dipelajari untuk dirinya sendiri dan dapat memprediksi yang baik versus yang jahat secara memadai.

“Kami sudah tahu bahwa peretas yang banyak akal dapat memanfaatkan pengamatan ini untuk keuntungan mereka,” Giorgio Severi, seorang mahasiswa PhD di Northwestern University, mencatat dalam presentasi baru-baru ini di simposium keamanan Usenix.

Dengan menggunakan analogi hewan, jika peretas fobia-kucing ingin menyebabkan malapetaka, mereka dapat memberi label banyak foto sloth sebagai kucing, dan dimasukkan ke dalam database sumber terbuka hewan peliharaan rumah. Karena mamalia yang memeluk pohon akan muncul jauh lebih jarang dalam korpus hewan peliharaan, sampel kecil data beracun ini memiliki peluang bagus untuk menipu sistem agar memunculkan foto sloth ketika diminta untuk menunjukkan anak kucing.

Ini adalah teknik yang sama untuk peretas yang lebih berbahaya. Dengan hati-hati membuat kode berbahaya, melabeli sampel ini sebagai baik, dan kemudian menambahkannya ke kumpulan data yang lebih besar, seorang peretas dapat menipu jaringan netral untuk menduga bahwa potongan perangkat lunak yang menyerupai contoh buruk, pada kenyataannya, tidak berbahaya. Menangkap sampel yang salah hampir tidak mungkin. Jauh lebih sulit bagi manusia untuk mengobrak-abrik kode komputer daripada menyortir gambar sloth dari kucing.

Agar tetap aman, perusahaan perlu memastikan data mereka bersih, tetapi itu berarti melatih sistem mereka dengan contoh yang lebih sedikit daripada yang mereka dapatkan dengan penawaran open source. Dalam pembelajaran mesin, ukuran sampel penting.

Permainan kucing-dan-tikus antara penyerang dan pembela telah berlangsung selama beberapa dekade, dengan AI hanya alat terbaru yang dikerahkan untuk membantu sisi baik tetap di depan. Ingat: Kecerdasan buatan tidak mahakuasa. Peretas selalu mencari eksploitasi berikutnya.

Sumber: Bloomberg

Tagged With: AI, Cybersecurity, Machine Learning

Copyright © 2025 · Naga Cyber Defense · Sitemap

Cookies Settings
We use cookies on our website to give you the most relevant experience by remembering your preferences and repeat visits. By clicking “Accept”, you consent to the use of ALL the cookies.
Do not sell my personal information.
AcceptReject AllCookie Settings
Manage consent

Privacy Overview

This website uses cookies to improve your experience while you navigate through the website. Out of these, the cookies that are categorized as necessary are stored on your browser as they are essential for the working of basic functionalities of the website. We also use third-party cookies that help us analyze and understand how you use this website. These cookies will be stored in your browser only with your consent. You also have the option to opt-out of these cookies. But opting out of some of these cookies may affect your browsing experience.
Necessary
Always Enabled
Necessary cookies are absolutely essential for the website to function properly. These cookies ensure basic functionalities and security features of the website, anonymously.
Functional
Functional cookies help to perform certain functionalities like sharing the content of the website on social media platforms, collect feedbacks, and other third-party features.
Performance
Performance cookies are used to understand and analyze the key performance indexes of the website which helps in delivering a better user experience for the visitors.
Analytics
Analytical cookies are used to understand how visitors interact with the website. These cookies help provide information on metrics the number of visitors, bounce rate, traffic source, etc.
CookieDurationDescription
_ga2 yearsThe _ga cookie, installed by Google Analytics, calculates visitor, session and campaign data and also keeps track of site usage for the site's analytics report. The cookie stores information anonymously and assigns a randomly generated number to recognize unique visitors.
_gat_gtag_UA_172707709_11 minuteSet by Google to distinguish users.
_gid1 dayInstalled by Google Analytics, _gid cookie stores information on how visitors use a website, while also creating an analytics report of the website's performance. Some of the data that are collected include the number of visitors, their source, and the pages they visit anonymously.
Advertisement
Advertisement cookies are used to provide visitors with relevant ads and marketing campaigns. These cookies track visitors across websites and collect information to provide customized ads.
Others
Other uncategorized cookies are those that are being analyzed and have not been classified into a category as yet.
non-necessary
SAVE & ACCEPT
Powered by CookieYes Logo