Courtesy of Forbes

Bagaimana Machine Learning Mengubah Cara Kita Melindungi Keamanan Siber di Masa Depan

14 Feb 2025, 14.15 WIB

78 dibaca

Ikhtisar 15 Detik

Machine learning dapat meningkatkan efektivitas program keamanan siber dengan memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti.
Standarisasi data sangat penting untuk membantu CISO dalam pengambilan keputusan yang lebih baik.
Regulasi baru dari SEC menekankan pentingnya manajemen risiko yang tepat dalam keamanan siber.

Sivan Tehila, CEO dan pendiri Onyxia Cyber, menjelaskan pentingnya keamanan siber yang proaktif. Selama ini, banyak organisasi hanya bertindak setelah serangan terjadi, yang dapat menyebabkan kerugian besar. Diperkirakan pada tahun 2025, kejahatan siber akan menimbulkan kerugian hingga Rp 172.67 quadriliun ($10,5 triliun) di seluruh dunia. Untuk mengatasi masalah ini, data yang ada di dalam organisasi bisa dimanfaatkan untuk mencegah serangan. Dengan kemajuan dalam teknologi pembelajaran mesin, organisasi dapat mengolah data untuk mendapatkan wawasan yang lebih baik dan membuat keputusan yang lebih tepat dalam mengelola keamanan siber.

Tehila juga menyoroti bahwa banyak pemimpin keamanan siber masih menggunakan metode manual untuk mengumpulkan data, yang memakan waktu dan tidak efisien. Pembelajaran mesin dapat membantu menyatukan data dari berbagai sumber, memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti, dan bahkan memprediksi potensi ancaman di masa depan. Dengan memanfaatkan teknologi ini, pemimpin keamanan dapat lebih siap menghadapi risiko dan meningkatkan efektivitas program keamanan mereka.

--------------------

Analisis Kami: Pendekatan reaktif dalam keamanan siber sudah tidak memadai mengingat kompleksitas ancaman yang terus berkembang. Dengan memanfaatkan machine learning untuk menstandardisasi data dan menghasilkan wawasan prediktif, organisasi dapat mengurangi waktu respon dan memperkuat pertahanan secara signifikan.

--------------------

Analisis Ahli:

Sivan Tehila: Machine learning adalah kunci untuk mengatasi fragmentasi data dan membawa wawasan yang lebih dalam serta prediksi risiko yang memungkinkan organisasi bertindak lebih awal.

--------------------

What's Next: Di masa depan, penggunaan machine learning dan AI dalam keamanan siber akan menjadi standar industri yang mampu memberikan perlindungan proaktif dan mengurangi risiko dengan analitik prediktif serta pelaporan yang lebih tepat dan efisien.

Referensi:
[1] https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2025/02/14/defense-in-data-the-key-to-stronger-security-for-ciso-leaders/

Pertanyaan Terkait

Siapa Sivan Tehila dan apa perannya di Onyxia Cyber?

Sivan Tehila adalah CEO dan Pendiri Onyxia Cyber serta Direktur Program Magister Keamanan Siber di YU Katz School of Science and Health.

Apa yang dimaksud dengan machine learning dalam konteks keamanan siber?

Machine learning adalah subset dari AI yang memproses data untuk mengidentifikasi pola dan meningkatkan kinerja serta pengambilan keputusan dalam keamanan siber.

Mengapa standarisasi data penting bagi CISO?

Standarisasi data penting bagi CISO karena mereka mengelola banyak alat keamanan yang memiliki metrik dan sistem pengukuran data yang berbeda.

Apa dampak dari serangan siber yang tidak ditangani dengan baik?

Dampak dari serangan siber yang tidak ditangani dengan baik dapat mencakup kerugian finansial yang signifikan, kerusakan reputasi, dan pelanggaran kepatuhan.

Bagaimana SEC mempengaruhi regulasi keamanan siber?

SEC mempengaruhi regulasi keamanan siber dengan mengeluarkan aturan baru yang mengharuskan perusahaan untuk melaporkan risiko keamanan secara tepat.