Deep Learning Dan Teknologi Big Data Untuk Keamanan IOT - COMPUTING INFORMATIKA; Novianti Indah Putri (COMPUTING | Jurnal Informatika, 2020)
Di bidang artificial intelligence (AI), deep learning adalah metode yang termasuk dalam keluarga yang lebih luas dari algoritma machine learning yang bekerja berdasarkan prinsip belajar. Untuk belajar, diawasi dan tidak diawasi, keduanya dapat digunakan. Dalam deep learning, model yang terkomputerisasi akan melakukan serangkaian tugas klasifikasi atau analisis pola khusus berdasarkan data yang dipelajari sebelumnya. Untuk itu, seorang model harus dilatih terlebih dahulu dengan set data berlabel. Teknologi telah menjadi tak terhindarkan dalam kehidupan manusia, terutama pertumbuhan Internet of Things (IoT), yang memungkinkan komunikasi dan interaksi dengan berbagai perangkat. Namun, IoT terbukti rentan terhadap pelanggaran keamanan. Karena itu, perlu dikembangkan dengan solusi dengan menciptakan teknologi baru atau menggabungkan teknologi yang sudah ada untuk mengatasi masalah keamanan. Deep learning, cabang machine learning telah menunjukkan hasil yang menjanjikan dalam studi sebelumnya untuk mendeteksi pelanggaran keamanan. Selain itu, perangkat IoT menghasilkan volume besar, variasi, dan kebenaran data. Dengan demikian, ketika teknologi big data dimasukkan, kinerja yang lebih tinggi dan penanganan data yang lebih baik dapat dicapai. Oleh karena itu, kami telah melakukan survei komprehensif tentang deep learning yang canggih, keamanan IoT, dan teknologi big data. Selanjutnya, analisis komparatif dan hubungan antara deep learning, keamanan IoT, dan teknologi big data juga telah dibahas. Selanjutnya, telah diperoleh klasifikasi tematik dari analisis komparatif studi teknis dari tiga domain tersebut. Akhirnya, telah diidentifikasi dan mendiskusikan tantangan dalam menggabungkan deep learning untuk keamanan IoT menggunakan teknologi big data dan telah menyediakan arahan untuk peneliti masa depan pada aspek keamanan IoT.