MENGOPTIMALKAN KEAMANAN JARINGAN : MEMANFAATKAN KECERDASAN BUATAN UNTUK MENINGKATKAN DETEKSI DAN RESPON ANCAMAN

NOVICA HANDAYANI SINAGA, NPM 2107100016 (2024) MENGOPTIMALKAN KEAMANAN JARINGAN : MEMANFAATKAN KECERDASAN BUATAN UNTUK MENINGKATKAN DETEKSI DAN RESPON ANCAMAN. Tugas_Akhir (Artikel) Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi (JIKOMSI), 7 (2). pp. 364-369. ISSN 2723-6129 (e-ISSN)

	Text COVER.pdf Download (1MB)
	Text ARTIKEL.pdf Download (318kB)

Abstract

Keamanan jaringan merupakan aspek krusial dalam era digital saat ini, di mana ancaman terhadap sistem informasi semakin kompleks dan beragam. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan keamanan jaringan dengan memanfaatkan kecerdasan buatan (AI) guna meningkatkan deteksi dan respons terhadap ancaman. Metode yang digunakan meliputi analisis data besar-besaran untuk mengidentifikasi pola perilaku yang mencurigakan dan penerapan algoritma AI untuk mendeteksi ancaman secara real-time. Penelitian ini mengintegrasikan teknik-teknik AI seperti machine learning dan neural networks untuk mengembangkan sistem yang mampu belajar dari pola serangan yang baru dan tidak diketahui sebelumnya. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa integrasi kecerdasan buatan dalam sistem keamanan jaringan dapat signifikan meningkatkan efisiensi dan efektivitas dalam menghadapi ancaman cyber. AI memungkinkan sistem untuk secara proaktif mengidentifikasi dan merespons ancaman dengan lebih cepat daripada pendekatan konvensional yang mengandalkan aturan-aturan statis. Dengan memanfaatkan kemampuan AI dalam menganalisis data secara mendalam dan mendeteksi anomali, organisasi dapat mengurangi risiko keamanan secara substansial. Implikasi dari temuan ini adalah pentingnya adopsi teknologi AI dalam strategi keamanan IT untuk mengantisipasi dan merespons secara cepat terhadap ancaman yang terus berkembang. Studi ini memberikan kontribusi penting dalam mengarahkan pengembangan teknologi keamanan jaringan menuju perlindungan yang lebih proaktif dan adaptif di masa depan. Secara keseluruhan, penelitian ini menegaskan bahwa kecerdasan buatan bukan hanya menjadi pilihan, tetapi kebutuhan mendesak dalam menghadapi tantangan keamanan yang semakin kompleks di era digital saat ini. Dengan terus mengembangkan dan mengintegrasikan teknologi AI dalam sistem keamanan jaringan, organisasi dapat meningkatkan tingkat keamanan mereka secara keseluruhan, menjaga integritas data, dan menjaga kelancaran operasi mereka dalam lingkungan yang semakin terhubung dan rentan terhadap serangan cyber. Kata Kunci : Keamanan Jaringan, Kecerdasan Buatan (AI), Deteksi Ancaman, Respons Real-Time, Analisis Data Besar-Besaran =================================================================== Network security is a crucial aspect in today's digital era, where threats to information systems are increasingly complex and diverse. This research aims to optimize network security by utilizing artificial intelligence (AI) to improve detection and response to threats. The methods used include massive data analysis to identify suspicious behavior patterns and the application of AI algorithms to detect threats in real-time. The research integrates AI techniques such as machine learning and neural networks to develop systems that are able to learn from new and previously unknown attack patterns. The results of this study show that the integration of artificial intelligence in network security systems can significantly increase efficiency and effectiveness in dealing with cyber threats. AI allows systems to proactively identify and respond to threats faster than conventional approaches that rely on static rules. By leveraging AI's ability to analyze data in depth and detect anomalies, organizations can reduce security risks substantially. The implication of these findings is the importance of adopting AI technology in IT security strategies to anticipate and respond quickly to evolving threats. This study makes an important contribution in directing the development of network security technologies towards more proactive and adaptive protection in the future. Overall, this study confirms that artificial intelligence is not only an option, but an urgent need in facing increasingly complex security challenges in today's digital era. By continuously developing and integrating AI technologies in network security systems, organizations can improve their overall security level, maintain data integrity, and keep their operations running smoothly in an increasingly connected and vulnerable environment to cyberattacks. Keywords : Network Security, Artificial Intelligence (AI), Threat Detection, Real-Time Response, Massive Data Analysis

Item Type:	Article
Uncontrolled Keywords:	Keamanan Jaringan, Kecerdasan Buatan (AI), Deteksi Ancaman, Respons Real-Time, Analisis Data Besar-Besaran ============================== Network Security, Artificial Intelligence (AI), Threat Detection, Real-Time Response, Massive Data Analysis
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software
Divisions:	Fakultas Sains Dan Teknologi > Informatika Komputer
Depositing User:	Unnamed user with email repository@ulb.ac.id
Date Deposited:	14 Apr 2025 08:57
Last Modified:	14 Apr 2025 08:57
URI:	http://repository.ulb.ac.id/id/eprint/1264

Actions (login required)

View Item