<![CDATA[Keamanan aplikasi web modern menghadapi tantangan yang semakin kompleks karena munculnya serangan dinamis saat runtime. Mekanisme pertahanan tradisional seperti Web Application Firewall (WAF) dan Intrusion Detection System (IDS) terbatas karena hanya beroperasi secara statis di luar konteks aplikasi. Penelitian ini mengusulkan Model Konseptual Arsitektur Pertahanan Diri Runtime Adaptif yang mengintegrasikan Runtime Application Self-Protection (RASP), Behaviour Analysis, dan kerangka Monitor–Analyze–Plan–Execute over Knowledge (MAPE-K). Model ini dirancang untuk menciptakan sistem keamanan yang mampu memantau, menilai, dan menyesuaikan kebijakan pertahanan secara mandiri berdasarkan perilaku aktual aplikasi. Dengan pendekatan konseptual dan analisis teori sintetis, penelitian ini menghasilkan rancangan arsitektur pertahanan diri berbasis umpan balik adaptif (adaptive feedback loop). Arsitektur ini memungkinkan pengubahan data perilaku menjadi keputusan kontekstual, kemudian dievaluasi melalui Knowledge Base untuk pembelajaran berkelanjutan. Hasil analisis menunjukkan bahwa model ini memperluas konsep perlindungan aplikasi menuju kerangka keamanan otonom, di mana aspek keamanan menjadi tidak lagi reaktif, tetapi reflektif dan evolusioner. Secara praktis, model ini memberi dasar bagi pengembang aplikasi untuk membangun agen keamanan internal yang adaptif, serta bagi institusi keamanan siber dalam merancang platform otonom yang mampu belajar dari pola serangan aktual. Penelitian selanjutnya akan fokus pada pengujian empiris efektivitas model, pengembangan mekanisme meta-adaptif, dan aplikasi dalam lingkungan cloud multi-tenant untuk menilai skala dan stabilitas sistem pertahanan diri adaptif.]]>
