<![CDATA[Keamanan jaringan komputer menghadapi tantangan yang semakin kompleks seiring dengan meningkatnya volume dan variasi ancaman, seperti serangan Distributed Denial of Service (DDoS), malware, dan eksploitasi kerentanan. Pendekatan tradisional dalam deteksi dan mitigasi ancaman sering kali tidak cukup responsif terhadap pola serangan yang dinamis dan canggih. Teknologi kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI), khususnya Machine Learning (ML), menawarkan pendekatan baru yang lebih adaptif dan proaktif.Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis peran AI dalam meningkatkan keamanan jaringan melalui penerapan berbagai algoritma ML, seperti Naïve Bayes Classifier, Support Vector Machine (SVM), Decision Tree, dan Random Forest. Pendekatan ini memungkinkan analisis data dalam jumlah besar secara real-time, identifikasi pola anomali, dan deteksi dini terhadap serangan yang belum teridentifikasi sebelumnya. Hasil tinjauan literatur menunjukkan bahwa algoritma Machne Learning mampu meningkatkan akurasi deteksi ancaman hingga 95% dalam berbagai studi kasus. Meskipun demikian, beberapa tantangan masih dihadapi, seperti tingkat false positives yang tinggi, keterbatasan data pelatihan, dan kebutuhan infrastruktur yang signifikan. Untuk mengatasi tantangan ini, diperlukan pengembangan algoritma yang lebih efisien serta integrasi AI dengan teknologi lain, seperti blockchain dan Software-Defined Networking (SDN).Penelitian ini menyimpulkan bahwa AI memiliki potensi besar untuk menjadi komponen kunci dalam strategi keamanan jaringan modern, dengan memberikan solusi yang lebih cepat, akurat, dan skalabel dalam mendeteksi dan merespons ancaman keamanan siber.]]>
Copyrights © 2024
