<![CDATA[Penelitian ini mengkaji evaluasi kinerja algoritma machine learning dalam prediksi serangan malware sebagai respons terhadap kompleksitas ancaman keamanan informasi. Dengan mengeksplorasi berbagai literatur terkait, penelitian ini fokus pada analisis algoritma klasifikasi seperti Support Vector Machines (SVM) dan Neural Networks. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma-algoritma ini memberikan tingkat akurasi yang tinggi dalam mengenali pola-pola terkait dengan jenis-jenis malware. Namun, studi ini juga menyoroti tantangan baru yang muncul seiring dengan evolusi serangan malware yang semakin canggih. Oleh karena itu, saran penelitian ini adalah untuk mengembangkan model machine learning yang adaptif, mampu mengatasi teknik penyamaran dan evasi yang terus berkembang. Ketersediaan dataset yang representatif juga diidentifikasi sebagai faktor kunci dalam meningkatkan performa algoritma. Integrasi solusi keamanan informasi yang holistik juga direkomendasikan untuk meningkatkan kehandalan sistem. Hasil penelitian ini memberikan kontribusi pada pemahaman mendalam tentang peran algoritma machine learning dalam konteks keamanan informasi. Diharapkan, temuan-temuan ini dapat memberikan dasar bagi pengembangan solusi proaktif dan adaptif untuk melawan serangan malware yang semakin kompleks.]]>
Copyrights © 2024
