Penelitian ini mendalami integrasi teknik Kecerdasan Buatan terkini, khususnya GPT-4 dari OpenAI, untuk mengatasi tantangan yang ditimbulkan oleh analisis data CVE dan memfasilitasi manajemen kerentanan yang lebih efektif.Menganalisis dan memperbarui basis data CVE yang terus berkembang yang dikelola oleh Basis Data Kerentanan Nasional (National Vulnerability Database/NVD) merupakan tugas yang menantang bagi para profesional keamanan. Namun, kemampuan unik Kecerdasan Buatan Generatif, seperti pemrosesan bahasa alami dan penalaran pengetahuan, dapat menyederhanakan proses ini secara signifikan. Dengan memanfaatkan alat berbasis kecerdasan buatan, para peneliti dapat mengekstrak wawasan dari laporan CVE, mengidentifikasi pola dan tren, serta mengembangkan strategi proaktif untuk menangani ancaman yang muncul.Kerangka kerja yang diusulkan menggunakan kombinasi metode Waterfall dan pengujian Blackbox untuk mengintegrasikan kecerdasan buatan generatif ke dalam alur kerja analisis data CVE. Pertama, SERP API digunakan untuk mengumpulkan data CVE yang relevan dan metadata dari NVD, yang kemudian diproses dan disusun untuk analisis berbasis Kecerdasan Buatan. Model GPT-4, yang dilatih dengan korpus pengetahuan keamanan siber yang luas, kemudian digunakan untuk menghasilkan ringkasan komprehensif, penilaian ancaman, dan rekomendasi mitigasi untuk setiap CVE.
Copyrights © 2024