Mencegah Kebocoran Data di Infrastruktur Jaringan yang Didistirbusikan

Mencegah Kebocoran Data di Infrastruktur Jaringan yang Didistribusikan

Hari ini, di era digital yang secara dramatis membawa seluruh dunia menjadi sangat terhubung, keamanan data menjadi prioritas nomor satu bagi segala jenis organisasi. Dan ini sebagian besar berhubungan dengan perkembangan sistem jaringan saat ini, karena semakin banyak perusahaan memilih sistem jaringan terdistribusi. Sistem ini membawa banyak keuntungan bagi organisasi yang ingin melindungi data mereka, seperti keandalan, redudansi, dan skalabilitas. 

Namun, konsekuensi lainnya adalah tantangan dalam melindungi data mereka, yang sekarang tersebar di beberapa titik sekaligus. Seperti yang kita ketahui, kebocoran data terjadi dari waktu ke waktu, dan tidak diragukan lagi itu mengurangi integritas data Anda. Situasi terburuk bisa terjadi. 

Misalnya, jika data Anda belum terlindungi dengan baik dan jaringan belum dijamin secara maksimal, kebocoran data atau serangan siber. Dan di sinilah AI datang untuk menyelamatkan. Dalam artikel ini, saya akan membagikan dengan Anda bagaimana keamanan data berbasis AI dapat membantu mencegah kebocoran data Anda di infrastruktur jaringan.

Dengan bantuan infrastruktur jaringan terdistribusi, sumber daya dan data fisik serta virtual dapat ditempatkan di lokasi yang berbeda yang dapat berada di cloud atau di edge, atau di server fisik yang terpisah. 

Meskipun sistem ini memiliki sejumlah manfaat, mereka juga menghadirkan tantangan keamanan yang serius. Data yang bergerak antara berbagai node atau titik jaringan memiliki risiko yang lebih besar untuk disadap, diakses tanpa izin, atau bahkan diubah oleh aktor jahat.

Selain itu, infrastruktur terdistribusi biasanya terdiri dari banyak perangkat, aplikasi, dan jaringan yang memiliki tingkat standar keamanan yang bervariasi. Heterogenitas ini membuka kemungkinan terjadinya serangan. 

Mengamankan semua elemen ini bisa sangat sulit, terutama dalam kasus organisasi yang tidak memiliki pendekatan terpadu untuk memantau aktivitas dan ancaman di seluruh jaringan. Di sinilah AI dapat hadir dan memberikan solusi besar.

Kecerdasan buatan (AI) mampu melakukan pengolahan dan analisa big data secara real-time. Teknologi dapat membantu dalam mengatasi masalah kebocoran data dengan mengidentifikasi aktivitas mencurigakan, memfilter lalu lintas jaringan dan memprediksi kemungkinan kebocoran sebelum terjadi. Salah satu cara AI melakukan hal ini adalah dengan cara analisis pola.

 Sistem Kecerdasan Buatan yang canggih dapat mendeteksi pola yang dianggap normal dalam perilaku pengguna atau jaringan, dan akibatnya mampu dengan cepat mengidentifikasi aktivitas abnormal atau mencurigakan yang mungkin menunjukkan ancaman.

Sebagai contoh, penetrasi AI ke dalam jaringan terdistribusi dapat mengakses server target dan menentukan ambang batas penyimpanan data normalnya. Algoritma biometrik juga dapat membantu memperkuat keamanan karena upaya login mungkin berasal dari lokasi geografis yang beragam dengan kecepatan yang tidak terduga. Dalam situasi seperti itu, AI dapat mencegah pendekatan lebih lanjut dengan mengunci situs target atau memicu respons lain untuk mengendalikan Kebocoran Informasi.