Bagaimana Analisis Perilaku Pengguna Mendeteksi Ancaman AI

Analisis Perilaku Pengguna (UBA) adalah alat keamanan yang memantau dan menganalisis tindakan pengguna untuk mengidentifikasi perilaku yang tidak biasa, membantu melindungi sistem AI dari ancaman siber. UBA bekerja dengan membuat baseline aktivitas pengguna normal dan menandai penyimpangan, seperti akses tidak sah, lokasi login yang tidak biasa, atau penggunaan data yang tidak normal. UBA sangat efektif melawan serangan yang melibatkan pencurian kredensial atau ancaman internal, yang seringkali terlewatkan oleh alat keamanan tradisional.

Wawasan utama:

• Mendeteksi anomali: Mengidentifikasi perilaku yang tidak biasa, seperti mengakses data sensitif atau menggunakan kredensial yang dicuri.
• Risiko khusus AI: Mengatasi ancaman seperti keracunan data, pencurian model, dan kerentanan API.
• Respon lebih cepat: Mengurangi waktu deteksi untuk akun yang disusupi dari hitungan minggu menjadi menit.
• Pemantauan waktu nyata: Menggunakan pembelajaran mesin untuk menganalisis aktivitas pengguna secara berkelanjutan.
• Model yang dapat disesuaikan:Menyesuaikan deteksi dengan sistem AI tertentu untuk meningkatkan akurasi.

UBA juga mendukung kepatuhan, menyediakan jejak audit yang terperinci, dan terintegrasi dengan alat keamanan lain untuk pertahanan berlapis. Namun, UBA membutuhkan data berkualitas tinggi, personel terampil, dan pembaruan rutin agar tetap efektif. Dengan menggabungkan analitik canggih dengan infrastruktur hosting yang tangguh, UBA membantu organisasi mengamankan lingkungan AI mereka dari ancaman yang terus berkembang.

Meningkatkan deteksi ancaman dengan analisis perilaku pengguna (UBA)

Bagaimana Analisis Perilaku Pengguna Mengidentifikasi Ancaman AI

Analisis Perilaku Pengguna (UBA) mengubah aktivitas pengguna mentah menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti, membantu mengungkap potensi ancaman terkait AI. Proses ini berlangsung dalam tiga tahap utama, menciptakan kerangka kerja yang tangguh untuk mendeteksi dan mengatasi risiko keamanan di lingkungan AI.

Mengumpulkan Data dan Membangun Model Perilaku

UBA dimulai dengan mengumpulkan data dari berbagai sumber, termasuk direktori pengguna, log jaringan, dan penggunaan aplikasi. UBA juga mengambil detail login dan autentikasi dari sistem manajemen identitas dan akses, serta data peristiwa dari platform SIEM dan alat deteksi titik akhir.

Setelah data terkumpul, sistem UBA mengembangkan garis dasar perilaku menggunakan model statistik dan pembelajaran mesin. Garis dasar ini beradaptasi dengan perubahan peran dan aktivitas pengguna seiring waktu. Dengan memantau interaksi individu dan kelompok dalam lingkungan AI, model-model ini membangun fondasi untuk mengidentifikasi pola-pola yang tidak biasa secara cepat dan akurat.

Mendeteksi Anomali Secara Real-Time

Dengan model dasar yang diterapkan, sistem UBA terus memantau aktivitas pengguna untuk mendeteksi penyimpangan dari pola yang telah ditetapkan. Sistem ini menggunakan kombinasi logika berbasis aturan dan algoritma AI/ML untuk mendeteksi anomali. Selain itu, dengan membandingkan perilaku individu dengan kelompok sejawat, perangkat UBA dapat mengungkap kejanggalan yang mungkin luput dari perhatian. Umpan intelijen ancaman semakin meningkatkan deteksi dengan mengidentifikasi indikator aktivitas berbahaya yang diketahui.

“Deteksi anomali memeriksa titik data tunggal pada sumbu univariat atau multivariat untuk mendeteksi apakah data tersebut menyimpang dari norma populasi”, jelas Jim Moffitt, Advokat Pengembang.

Setiap pengguna diberi skor risiko yang mencerminkan aktivitas mereka. Perilaku tidak biasa – seperti ilmuwan data yang mengakses berkas pelatihan model sensitif di luar jam kerja atau melakukan panggilan API yang tidak terduga – menyebabkan skor ini meningkat. Jika skor melampaui ambang batas yang ditetapkan, peringatan akan dipicu. Contoh nyata termasuk platform e-commerce yang melaporkan perilaku pembelian yang mencurigakan atau bank yang mengidentifikasi transfer uang yang tidak wajar. Alat-alat ini tidak hanya mendeteksi anomali tetapi juga memungkinkan respons otomatis untuk mengatasi ancaman dengan cepat.

Menanggapi Ancaman yang Terdeteksi

Ketika potensi ancaman ditandai, sistem UBA biasanya bekerja sama dengan alat keamanan lain untuk mengoordinasikan respons. Alih-alih bereaksi secara langsung, sistem ini dapat menyesuaikan persyaratan autentikasi untuk akun yang menunjukkan aktivitas mencurigakan, sehingga mempersulit penyerang untuk melanjutkan. Dengan terintegrasi dengan sistem manajemen identitas dan akses, UBA dapat memodifikasi proses autentikasi secara dinamis berdasarkan skor risiko pengguna. Peringatan juga dikorelasikan, pola dianalisis, dan insiden diprioritaskan untuk penanganan yang efisien.

Ambil contoh kasus di perusahaan teknologi menengah, Acme Corp. Sistem UBA mendeteksi aktivitas yang tidak biasa ketika akun seorang teknisi – yang biasanya hanya aktif di siang hari – mulai mengunduh repositori besar berisi berkas desain produk di malam hari. Sistem menandai aktivitas tersebut dan memberi tahu analis keamanan yang sedang bertugas. Investigasi lebih lanjut mengungkapkan bahwa unduhan tersebut berasal dari alamat IP yang tidak biasa di luar negeri. Setelah mengenali tanda-tanda peringatan utama seperti aktivitas di luar jam kerja, transfer data dalam jumlah besar, dan IP asing, analis tersebut segera memulai rencana respons insiden. Dalam waktu satu jam, akun yang disusupi dinonaktifkan, dan serangan phishing dipastikan sebagai penyebabnya. Peralatan UBA yang canggih menyediakan log dan konteks yang terperinci, memungkinkan respons yang cepat dan meminimalkan dampak pelanggaran.

Penyempurnaan Analisis Perilaku Pengguna (UBA) untuk beban kerja AI memerlukan alat dan teknik khusus. Metode ini dirancang untuk membantu organisasi mengidentifikasi ancaman kompleks sekaligus mengurangi jumlah positif palsu dalam lingkungan AI yang kompleks.

Menggunakan Pembelajaran Tanpa Pengawasan untuk Deteksi Ancaman

Pembelajaran tanpa pengawasan memungkinkan sistem UBA mendeteksi ancaman tak dikenal dengan menganalisis pola tanpa bergantung pada aturan atau tanda tangan yang telah ditentukan sebelumnya. Algoritme ini menciptakan model dinamis yang beradaptasi dengan perubahan lingkungan, terus menyempurnakan apa yang dianggap sebagai perilaku “normal”.

Misalnya, jika seorang ilmuwan data mengakses set data pelatihan pada jam-jam yang tidak biasa atau jika panggilan API tiba-tiba melonjak melebihi tingkat normal, algoritma ini dapat segera menandai ketidakteraturan tersebut. Hal ini memungkinkan deteksi anomali yang mungkin terlewatkan oleh langkah-langkah keamanan tradisional.

Faktor	Deteksi Ancaman Berbasis Aturan	Deteksi Ancaman Berbasis AI
Kemampuan untuk mendeteksi ancaman yang tidak diketahui	Terbatas pada tanda tangan yang diketahui	Sangat baik dalam menemukan anomali
Kemampuan beradaptasi	Statis, memerlukan pembaruan manual	Dinamis, meningkatkan diri seiring berjalannya waktu

Perbandingan ini menyoroti mengapa menggabungkan wawasan berbasis AI dengan metode berbasis aturan tradisional menciptakan strategi keamanan berlapis yang lebih kuat.

Memetakan Urutan Serangan dengan Alat Visual

Deteksi hanyalah langkah pertama. Alat yang memetakan urutan serangan secara visual dapat memberikan tim keamanan pemahaman yang lebih jelas tentang ancaman dan wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Misalnya, Visualizer ATT&CK ThreatConnect Menawarkan tampilan interaktif matriks MITRE ATT&CK. Matriks ini mengotomatiskan interpretasi data ATT&CK, sehingga memudahkan pemahaman dan respons terhadap pola serangan yang kompleks.

“ATT&CK Visualizer membantu meningkatkan pemahaman akan ancaman, memfasilitasi respons insiden, dan mendorong pendidikan keamanan yang efektif”, kata Dan McCorriston, Manajer Pemasaran Produk Senior di ThreatConnect.

Alat-alat visual ini memungkinkan tim untuk memetakan kontrol keamanan mereka, mengidentifikasi celah dalam pertahanan, dan mengidentifikasi area di mana sumber daya mungkin salah dialokasikan. Saat terjadi insiden, pemetaan perilaku penyerang ke kerangka kerja ATT&CK dapat memperjelas bagaimana pelanggaran terjadi dan memandu strategi mitigasi yang efektif. Alat-alat ini sangat berharga untuk tetap terdepan dalam menghadapi ancaman yang terus berkembang.

Menyesuaikan Model UBA untuk Sistem AI Tertentu

Untuk meningkatkan akurasi deteksi, model UBA harus disesuaikan dengan sistem AI tertentu. Kustomisasi melibatkan penetapan batasan data yang jelas, penerapan langkah-langkah pencegahan kehilangan data, dan perlindungan artefak AI dari peretasan.

Platform seperti Splunk UBA Meningkatkan presisi dengan menggunakan peer group dan profil entitas untuk mengelompokkan perilaku dan menyelaraskan model dengan pola organisasi. Kontrol akses berbasis peran semakin meningkatkan keamanan dengan membatasi visibilitas data hanya kepada personel yang berwenang. Alat seperti Ruang Lingkup Microsoft dapat mengklasifikasikan sensitivitas data dan menegakkan kebijakan akses, sementara penyaringan konten mendeteksi dan mencegah kebocoran informasi sensitif khusus organisasi.

Untuk melindungi model dan kumpulan data AI, organisasi dapat menggunakan Penyimpanan Blob Azure dengan titik akhir privat untuk penyimpanan yang aman. Pengaturan ini mencakup enkripsi untuk data yang tersimpan dan sedang dikirim, kebijakan akses yang ketat dengan pemantauan upaya yang tidak sah, dan validasi format input untuk memblokir serangan injeksi.

Pengamanan tambahan mencakup pembatasan laju untuk mencegah penyalahgunaan dari permintaan API yang berlebihan dan pelacakan interaksi API untuk mendeteksi aktivitas yang mencurigakan. Mengonfigurasi peringatan untuk penggunaan sumber daya yang tidak biasa juga dapat membantu tim merespons dengan cepat upaya pencurian sumber daya.

“‘U’ memang suatu keharusan, tetapi melampaui ‘U’ ke ‘E’ yang lain tidaklah wajib”, catat Anton Chuvakin, Mantan Analis Gartner, yang menekankan pentingnya memprioritaskan perilaku pengguna dibandingkan kerumitan yang tidak perlu.

Evaluasi berkala sangat penting untuk menjaga langkah-langkah keamanan tetap mutakhir. Organisasi harus memeriksa komponen pihak ketiga, memeriksa kerentanan pada set data dan kerangka kerja, serta menggunakan alat pemantauan ketergantungan untuk menjaga keamanan infrastruktur AI mereka. Strategi yang dirancang khusus ini memastikan sistem AI tetap aman dan efisien.

Manfaat dan Tantangan Implementasi UBA

Melanjutkan pembahasan sebelumnya tentang cara kerja Analisis Perilaku Pengguna (UBA), bagian ini membahas lebih mendalam tentang keunggulan dan tantangan yang dihadapinya dalam mengamankan beban kerja AI. Meskipun UBA menawarkan manfaat yang signifikan, UBA juga memiliki tantangan yang harus dihadapi oleh organisasi.

Manfaat Utama UBA untuk Keamanan AI

UBA memperkuat kemampuan mendeteksi dan merespons ancaman dalam sistem AI. Fitur unggulannya adalah mengidentifikasi perilaku tidak biasa yang seringkali diabaikan oleh alat keamanan tradisional. Hal ini sangat penting, karena penjahat siber seringkali mengeksploitasi akun yang sah untuk menyusup ke jaringan.

Salah satu keunggulan UBA terletak pada kemampuannya untuk menyesuaikan proses autentikasi secara otomatis ketika mendeteksi anomali. Respons cepat ini membantu mengurangi potensi kerusakan dengan menandai aktivitas mencurigakan secara langsung (real-time).

Keunggulan utama lainnya adalah kemampuannya untuk mengungkap ancaman internal dengan mengidentifikasi perilaku tidak biasa dari pengguna yang berwenang, mengisi celah yang seringkali terlewatkan oleh pertahanan berbasis perimeter. Selain itu, UBA meminimalkan positif palsu dengan memanfaatkan pembelajaran mesin untuk lebih memahami perilaku organisasi. Hal ini memungkinkan tim keamanan siber untuk berfokus pada ancaman nyata dan mengalokasikan sumber daya secara lebih efektif.

UBA juga mendukung kepatuhan dan investigasi forensik dengan memelihara jejak audit terperinci atas aktivitas pengguna. Catatan ini memungkinkan organisasi untuk menganalisis pola serangan dan meningkatkan langkah-langkah keamanan mereka setelah insiden.

Meskipun manfaat ini meningkatkan keamanan AI, UBA bukannya tanpa tantangan.

Keterbatasan Sistem UBA Saat Ini

Efektivitas UBA sangat bergantung pada akses terhadap data yang bersih dan berkualitas tinggi. Jika data tidak lengkap atau dikelola dengan buruk, wawasan yang dihasilkan UBA dapat kehilangan akurasinya.

Positif dan negatif palsu, meskipun dapat dikurangi dengan pembelajaran mesin, tetap menjadi tantangan. Meskipun melatih model berdasarkan perilaku pengguna tertentu dapat membantu, masalah ini tidak dapat sepenuhnya dihilangkan.

Penanganan data perilaku dalam jumlah besar yang dibutuhkan UBA dapat membebani infrastruktur dan membutuhkan personel terampil, yang berpotensi menunda penerapan. Terdapat pula kekhawatiran privasi terkait pengumpulan data pengguna yang detail, yang memerlukan keseimbangan cermat antara langkah-langkah keamanan dan kepatuhan regulasi. Selain itu, sistem UBA memerlukan pemeliharaan berkelanjutan, termasuk pembaruan rutin model dan data, yang dapat memakan banyak sumber daya.

Perbandingan Manfaat vs. Keterbatasan

Tabel di bawah ini menguraikan manfaat dan batasan utama penerapan UBA:

Aspek	Manfaat	Keterbatasan
Deteksi Ancaman	Mengidentifikasi ancaman yang tidak diketahui dan aktivitas orang dalam	Mengandalkan data berkualitas tinggi; positif palsu masih terjadi
Kecepatan Respons	Memungkinkan respons otomatis dan peringatan waktu nyata	Permintaan pemrosesan dapat memperlambat sistem
Ketepatan	Meningkatkan deteksi dengan algoritma pembelajaran mesin	Hasil positif/negatif palsu tetap menjadi risiko
Pelaksanaan	Bekerja dengan alat keamanan yang ada	Membutuhkan keahlian dan pemeliharaan berkelanjutan
Kepatuhan	Menyediakan jejak audit yang terperinci	Mungkin menimbulkan kekhawatiran tentang privasi dan etika
Biaya	Mengoptimalkan alokasi sumber daya	Biaya operasional awal dan berkelanjutan yang tinggi

Pasar keamanan siber diperkirakan akan tumbuh sebesar 12,4% per tahun hingga tahun 2027, menurut laporan McKinsey tahun 2024. Pertumbuhan ini menggarisbawahi meningkatnya permintaan akan perangkat canggih seperti UBA. Namun, untuk memaksimalkan sistem ini, organisasi harus mempertimbangkan dengan cermat manfaat dan tantangan yang menyertainya.

Agar berhasil dengan UBA, bisnis perlu mempertahankan pengawasan manusia untuk keputusan-keputusan penting, menetapkan kebijakan keamanan yang jelas, dan mengintegrasikan UBA dengan langkah-langkah keamanan tradisional. Mengatasi tantangan-tantangan ini secara langsung memastikan bahwa UBA dapat memainkan peran penting dalam mengamankan lingkungan AI secara efektif.

sbb-itb-59e1987

Menambahkan UBA ke Infrastruktur Hosting Perusahaan

Untuk menerapkan Analisis Perilaku Pengguna (UBA) secara efektif, Anda memerlukan infrastruktur hosting yang tidak hanya berkinerja tinggi tetapi juga skalabel dan aman. Keberhasilan sistem UBA bergantung pada kekuatan lingkungan tempat sistem tersebut beroperasi.

Meningkatkan UBA dengan Hosting Berkinerja Tinggi

Sistem UBA berkembang pesat berkat kekuatan komputasi. Di situlah Server GPU AI berperan, mempercepat proses pembelajaran mesin yang memungkinkan sistem ini mendeteksi anomali dengan cepat. Server-server ini menangani tugas-tugas berat, seperti pelatihan dan inferensi, yang penting untuk mengidentifikasi ancaman secara real-time.

Sebuah laporan dari Capgemini mengungkapkan bahwa 69% organisasi memandang AI sebagai hal penting dalam merespons serangan siberNamun, ketergantungan pada perangkat bertenaga AI seperti UBA ini disertai dengan tuntutan tinggi terhadap sumber daya komputasi.

Hosting terkelola dapat meringankan beban tim internal sekaligus memastikan kinerja yang konsisten. Fitur-fitur seperti pemeliharaan prediktif berbasis AI merupakan pengubah permainan, mengurangi waktu henti – faktor penting bagi sistem UBA yang harus beroperasi sepanjang waktu. Deloitte mencatat bahwa pemeliharaan prediktif dapat mengurangi kerusakan sebesar 70% dan memangkas biaya pemeliharaan sebesar 25%.

Ketika berbicara tentang hosting, pilihan antara server khusus dan Server Privat Virtual (VPS) bergantung pada cakupan penerapan UBA Anda. Server khusus ideal untuk implementasi skala besar dengan kumpulan data yang luas, menawarkan akses eksklusif ke sumber daya. Di sisi lain, hosting VPS merupakan opsi hemat biaya untuk model AI yang lebih kecil atau tugas pembelajaran mesin yang membutuhkan lebih sedikit sumber daya.

Setelah Anda membangun fondasi pemrosesan yang kuat, fokus bergeser ke skalabilitas dan keamanan.

Perencanaan Skalabilitas dan Keamanan

Seiring berkembangnya sistem UBA, mereka harus menangani peningkatan volume data dan perluasan basis pengguna. Bandwidth tak terbatas sangatlah penting untuk mempertahankan kinerja yang stabil dan mengelola transfer data berskala besar tanpa gangguan. Hal ini menjadi semakin penting karena sistem UBA menganalisis pola perilaku di berbagai lokasi dan zona waktu.

Jaringan global pusat data memastikan operasi yang efisien, di mana pun pengguna berada. Dengan mengurangi latensi dan meningkatkan waktu respons, pengaturan ini membantu sistem UBA menandai aktivitas mencurigakan secara real-time. Selain itu, sistem terdistribusi pusat data menyediakan redundansi, sehingga operasi tetap tidak terganggu bahkan jika satu lokasi mengalami masalah.

Keamanan adalah salah satu landasan infrastruktur UBA. Melindungi data perilaku sensitif yang dikumpulkan sistem ini membutuhkan enkripsi yang kuat, kontrol akses yang ketat, dan tinjauan keamanan berkalaPendekatan keamanan berlapis tidak bisa dinegosiasikan.

Biaya merupakan pertimbangan utama saat merencanakan skalabilitas. Menurut Tangoe, hampir 75% perusahaan berjuang dengan tagihan cloud yang tidak dapat dikelola, didorong oleh tingginya tuntutan komputasi AI dan meningkatnya biaya penggunaan GPU dan TPU. Akibatnya, banyak organisasi mengalihkan beban kerja AI kembali ke infrastruktur lokal, di mana mereka berpotensi hemat hingga 50% pada biaya cloud.

Bagaimana Serverion Mendukung Integrasi UBA

Serverion menawarkan solusi yang disesuaikan dengan kebutuhan UBA, dimulai dengan Server GPU AI yang menghadirkan daya pemrosesan yang dibutuhkan untuk analisis perilaku secara real-time. Jaringan pusat data global mereka memastikan operasi dengan latensi rendah, menjaga sistem UBA tetap responsif dan efisien di seluruh wilayah.

Untuk mendukung operasi berkelanjutan, pusat data Serverion dilengkapi dengan sistem daya dan pendingin redundan, didukung oleh Jaminan waktu aktif 100% berdasarkan SLAKeandalan ini sangat penting bagi sistem UBA, karena waktu henti yang singkat sekalipun dapat menimbulkan kerentanan keamanan.

milik Serverion Sertifikasi ISO 27001 menggarisbawahi fokus mereka pada keamanan informasi, aspek penting saat menangani data UBA yang sensitif. Selain itu, Dukungan teknis 24/7 memastikan penyelesaian cepat terhadap masalah apa pun yang dapat mengganggu operasi.

Pusat data independen jaringan mereka, dengan akses ke beberapa Internet Exchange, menawarkan konektivitas yang dibutuhkan untuk sistem UBA terdistribusi. Hal ini mendukung arsitektur data modern seperti data mesh, yang meningkatkan aksesibilitas data dan memungkinkan organisasi menciptakan produk data yang meningkatkan fungsionalitas UBA.

Untuk perusahaan yang mencari kontrol lebih, Serverion layanan kolokasi memungkinkan mereka mengelola infrastruktur UBA mereka dalam fasilitas berkelas profesional. Pendekatan hibrida ini menjawab tren memulangkan beban kerja AI ke pengaturan lokal, menyeimbangkan manajemen biaya dengan optimalisasi kinerja.

Sejak diakuisisi eKomi pada Juli 2024, Serverion telah mengembangkan kemampuan AI dan pembelajaran mesin mereka secara signifikan. Hal ini memposisikan mereka sebagai mitra yang kuat bagi perusahaan yang ingin mengintegrasikan solusi UBA canggih ke dalam infrastruktur hosting mereka, sejalan dengan pergeseran pasar menuju sistem keamanan berbasis AI.

Kesimpulan: Masa Depan UBA dalam Keamanan AI

Poin-poin Utama

Analisis Perilaku Pengguna (UBA) mendefinisikan ulang keamanan AI dengan mendeteksi anomali perilaku real-time yang seringkali diabaikan oleh perangkat lunak tradisional. Riset mendukung pendekatan ini, terutama ketika organisasi bergulat dengan ancaman keamanan yang semakin meningkat.

Ketika dikombinasikan dengan perangkat seperti SIEM dan XDR, UBA menciptakan kerangka kerja keamanan yang lebih kuat. Integrasi ini meningkatkan deteksi ancaman dan mempercepat waktu respons – hal yang krusial di era di mana kejahatan siber merugikan bisnis rata-rata $11,7 juta per tahun.

Pergeseran ke arah Analisis Perilaku Pengguna dan Entitas (UEBA) menandai kemajuan yang signifikan, memperluas kemampuan pemantauan melampaui pengguna manusia hingga mencakup aplikasi, perangkat, dan entitas jaringan lainnya. Jangkauan yang lebih luas ini menjadi penting seiring sistem AI menjadi semakin terhubung dan kompleks.

“UEBA membantu mengungkap aktivitas mencurigakan pengguna dan entitas non-manusia seperti server, perangkat, dan jaringan.” – Microsoft Security

Agar organisasi dapat menerapkan UBA secara efektif, mereka harus memprioritaskan tujuan yang jelas, memastikan tim mereka terlatih dengan baik, dan terus memperbarui sistem. Mencapai keseimbangan yang tepat antara otomatisasi dan keahlian manusia memungkinkan AI menangani pemantauan rutin sekaligus memungkinkan tim keamanan untuk berfokus pada pengambilan keputusan strategis.

Pengembangan UBA Masa Depan untuk Tantangan AI

Seiring berkembangnya ancaman berbasis AI, UBA harus mengimbangi dan mengatasi tantangan ini secara langsung. Penjahat siber menggunakan AI untuk mengembangkan serangan yang lebih canggih, seperti phishing otomatis dan malware adaptif, yang dapat mengungguli metode deteksi tradisional. Agar tetap terdepan, sistem UBA perlu menjadi lebih cerdas dan lebih otonom.

Solusi UBA yang sepenuhnya otonom muncul sebagai pengubah permainan, yang mampu mengidentifikasi dan menetralkan ancaman dalam hitungan detik – keuntungan penting ketika serangan bertenaga AI dapat menyebar jauh lebih cepat daripada sebelumnya.

Statistik terbaru menyoroti urgensinya: 51% profesional TI mengaitkan AI dengan serangan siber, sementara 62% bisnis mengadopsi AI untuk keamanan siber. Sistem UBA di masa depan harus dilengkapi untuk melawan ancaman seperti keracunan data, pencurian model, dan serangan adversarial, sekaligus meminimalkan alarm palsu.

Perburuan ancaman proaktif membentuk fase UBA berikutnya. Alih-alih hanya bereaksi terhadap aktivitas mencurigakan, sistem masa depan akan memprediksi dan mencegah potensi serangan dengan memanfaatkan model pembelajaran mesin canggih yang memahami konteks dan maksud.

Sementara AI unggul dalam memproses sejumlah besar data perilaku, keahlian manusia tetap penting untuk menafsirkan konteks keamanan yang lebih luas dan membuat keputusan strategis.

Perkembangan ini juga menyoroti pentingnya infrastruktur hosting yang skalabel dan aman. Seiring dengan semakin banyaknya organisasi yang beroperasi di lingkungan hibrida – menyeimbangkan sistem berbasis cloud dan lokal – UBA harus beradaptasi untuk memastikan standar keamanan dan kinerja yang konsisten, di mana pun beban kerja dihosting.

Tanya Jawab Umum

Bagaimana Analisis Perilaku Pengguna mengidentifikasi aktivitas mencurigakan dalam sistem AI?

Analisis Perilaku Pengguna (UBA)

Analisis Perilaku Pengguna (UBA) berfokus pada deteksi aktivitas yang tidak biasa atau mencurigakan dengan memantau dan menganalisis secara cermat bagaimana pengguna berinteraksi dengan sistem AI. UBA bekerja dengan terlebih dahulu menetapkan dasar perilaku “normal”. Kemudian, dengan bantuan pembelajaran mesin dan deteksi anomali, ia mengidentifikasi pola atau penyimpangan yang menonjol sebagai sesuatu yang berpotensi berisiko.

UBA tidak hanya mengamati tindakan itu sendiri – tetapi juga menggali lebih dalam konteksnya. Faktor-faktor seperti waktu, frekuensi, dan lokasi dievaluasi untuk menentukan apakah perilaku yang ditandai benar-benar mengkhawatirkan atau hanya bagian dari operasi rutin. Pendekatan ini membantu mengurangi risiko dan memainkan peran kunci dalam menjaga keamanan sistem AI.

Tantangan apa yang dihadapi organisasi saat menggunakan Analisis Perilaku Pengguna untuk meningkatkan keamanan AI?

Organisasi menghadapi berbagai tantangan ketika menerapkan Analisis Perilaku Pengguna (UBA) untuk keamanan AI. Salah satu kendala utama adalah tingkat positif palsu yang tinggi, yang dapat memicu peringatan berlebihan dan menguras sumber daya berharga. Masalah ini sering kali mengakibatkan tim menghabiskan waktu untuk investigasi yang tidak perlu, sehingga mengalihkan perhatian dari ancaman yang sebenarnya.

Tantangan signifikan lainnya adalah mempertahankan privasi data saat menganalisis perilaku pengguna. Mencapai keseimbangan yang tepat antara langkah-langkah keamanan yang kuat dan kepatuhan terhadap peraturan privasi bisa menjadi tugas yang rumit, terutama karena standar kepatuhan bervariasi di berbagai wilayah dan industri.

Menciptakan akurat dasar perilaku Hal ini juga rumit. Hal ini membutuhkan pemahaman mendalam tentang apa yang dianggap sebagai aktivitas pengguna normal, yang dapat sangat berbeda dari satu organisasi ke organisasi lainnya. Tanpa pemahaman ini, sulit untuk membedakan antara tindakan yang sah dan potensi ancaman.

Selain itu, sistem UBA membutuhkan pemeliharaan berkelanjutan agar tetap efektif. Ini mencakup pembaruan dan pelatihan ulang model AI secara berkala agar dapat mengimbangi ancaman baru dan yang terus berkembang. Tanpa pemeliharaan yang konsisten, kinerja sistem dapat menurun seiring waktu.

Akhirnya, biaya dan tuntutan sumber daya Penerapan dan pengelolaan sistem UBA dapat menjadi kendala, terutama bagi organisasi yang lebih kecil. Investasi finansial dan keahlian teknis yang dibutuhkan dapat membuat solusi ini sulit dijangkau oleh perusahaan dengan anggaran atau staf TI terbatas.

Bagaimana Analisis Perilaku Pengguna bekerja dengan alat keamanan yang ada untuk melindungi sistem AI?

Analisis Perilaku Pengguna (UBA/UEBA) dan Keamanan Sistem AI

Analisis Perilaku Pengguna (UBA/UEBA) memainkan peran penting dalam mengamankan sistem AI dengan bekerja secara lancar dengan alat keamanan yang ada seperti SIEM (Manajemen Informasi dan Acara Keamanan) dan Bahasa Indonesia: DLP (Pencegahan Kehilangan Data). Sistem ini memanfaatkan metode berbasis AI untuk menetapkan dasar perilaku pengguna pada umumnya, mendeteksi pola yang tidak biasa, dan mengidentifikasi potensi ancaman secara real-time.

Dengan menganalisis tren perilaku, UBA dapat mendeteksi aktivitas mencurigakan, seperti upaya akses tanpa izin atau penyalahgunaan data sensitif. Pemantauan yang cermat ini menambahkan lapisan proaktif pada pengaturan keamanan Anda, membantu melindungi beban kerja AI dari risiko yang terus berubah.

Tulisan terkait