Bagaimana Pola Serangan Siber di Era Industri 4.0?

Warta Ekonomi, Jakarta -

Memasuki era digitalisasi dan semakin mendekatnya era industri 4.0, penyerangan dunia siber pun kini berubah. Jika dahulu, peretas hanya ingin dikenal, kini mereka cenderung mencari keuntungan lewat penyerangan yang dilakukan. Hal tersebut diungkapkan langsung oleh Technical Consultant PT Prosperita ESET Indonesia, Yudhi Kukuh pada Rabu (7/11/2018) sore, di Jakarta.

Yudhi mengatakan, kini peningkatan serangan berada pada kualitasnya. Cara peretas dalam mencuri data pun kian beragam. Dengan demikian, kemungkinan kerugian dari serangan siber di era ini pun menjadi lebih besar.

“Contoh, pencurian data lewat router, kerugiannya besar. Secara kualitas, 1 serangan terhadap 1 router bisa menghasilkan banyak target, yakni semua perangkat yang terhubung ke router tersebut,” jelas Yudhi.

Menurut Yudhi, ada 2 tujuan dari sebuah penyerangan siber, yakni merusak dan mencuri data. Untuk saat ini, tujuan kedua lebih sering ia temukan dalam kasus penyerangan dunia maya. Sebagai konsultan teknik di sebuah perusahaan software keamanan, ia turut memantau pola, teknik, taktik, dan prosedur yang dilakukan dalam penyerangan siber.

“Kami memantau pola dan teknik peretas, sekarang bahkan mereka bisa menyerang lewat attachment ataupun tautan di email, kemudian ada pula vulnerability software. Kami mencoba mendeteksi semua bahaya tersebut dengan teknologi machine learning bernama Augur,” papar Yudhi.

Ia menambahkan, bila dahulu teknologi antimalware berfokus pada penanganan terhadap target, kini yang dikembangkan adalah sistem yang memanfaatkan machine learning. Jadi, penanganannya bersifat lebih luas, tak hanya pada virus A atau B saja.

“Augur mendeteksi pola, bukan target. Ia juga dilengkapi teknologi big data untuk menyimpan algoritme yang telah dipelajarinya, baik itu algoritme baik maupun buruk. Dari pelajaran yang ia terima, ia akan membuat kesimpulan yang dapat mendeteksi masalah keamanan siber dengan lebih cepat," tambah Yudhi.

Penggunaan machine learning dibutuhkan untuk mengatasi penyerangan siber yang semakin spesifik dalam menentukan target. Yudhi menambahkan, keamanan siber tak bisa hanya mengandalkan 1 sistem saja. Untuk memperkuat keamanan, dibutuhkan kemampuan lain dalam sistem sekuritas. Contohnya, ESET yang memanfaatkan 4 teknologi (human expertise, machine learning, sandboxes, reputation) pada setiap produknya.

“Kemanan siber itu ibarat rumah, diperlukan keamanan berlapis-lapis, seperti pagar dan pintu,” kata Yudhi.

Pihak ESET sendiri menghadirkan ESET Endpoint v7 yang memang dirancang untuk menghadapi tantangan siber di era industri 4.0, salah satunya adalah Targeted Attack. Dengan fiur tombol ani ransomware pada versi bisnis, perusahaan dapat memblokir serangannya hanya dengan 1 kali klik. Selain itu, ada pula teknologi machine learning Augur yang dapat mendeteksi masalah keamanan berdasarkan data yang telah diinput ke dalamnya. ESET Endpoint v7 juga dapat menampilkan asal virus yang dapat memudahkan proses troubleshoot oleh bagian IT perusahaan.

Kelemahan Machine Learning

Meskipun machine learning dinilai dapat menangani tantangan keamanan industri di era ini, terdapat beberapa kelemahan yang membuatnya harus didampingi teknologi lainnya dalam sebuah sistem keamanan.

Oleh karena itu, Yudhi mengatakan, sebuah software keamanan tak bisa hanya mengandalkan 1 teknologi, perlu keamanan yang berlapis.

“Machine learning, kalau yang dipelajari tidak banyak ya hasilnya tidak akan bagus. Algoritme matematika juga tak bisa menyelesaikan semua masalah. Ia juga tak bisa mendeteksi masalah secara 100%, hanya 80%. Nah, 20%-nya harus ditambal dengan teknologi lainnya,” papar Yudhi lagi.

Maka dari itu, dalam menciptakan perangkat lunak keamanan, ESET selalu mengombinasikan beragam teknologi. Hal itu dilakukan untuk memperkuat layanan keamanan yang mereka tawarkan dalam satu produk.