jason goodman 0K7GgiA8lVE unsplash
jason goodman 0K7GgiA8lVE unsplash

Membangun Sistem Deteksi Intrusi menggunakan Deep Learning

Posted on

Sistem pembelajaran mendalam adalah program komputer yang dapat dilatih untuk mengidentifikasi pola dalam kumpulan data besar. Pada artikel ini, kami akan menunjukkan cara membangun sistem deteksi intrusi menggunakan pembelajaran mendalam.

Apa itu Sistem Deteksi Intrusi?

Ketika Anda mendengar kata “sistem deteksi penyusupan”, apa yang terlintas di benak Anda? Bagi banyak orang, hal pertama yang terlintas dalam pikiran adalah mesin yang memindai jaringan untuk aktivitas yang mencurigakan. Namun, sistem deteksi intrusi dapat melakukan lebih banyak lagi. Sistem deteksi intrusi (IDS) adalah kategori luas yang mencakup sistem yang memantau lalu lintas jaringan untuk tanda-tanda perilaku berbahaya.
IDS dapat digunakan untuk mendeteksi serangan dari luar jaringan, serta ancaman dari dalam. Ini juga dapat membantu mengidentifikasi dan memblokir kode berbahaya sebelum dapat merusak.
IDS dapat dikonfigurasi untuk memindai sejumlah jenis ancaman yang berbeda, termasuk:

  • Serangan web: Jenis serangan ini melibatkan serangan situs web menggunakan kerentanan dalam kode atau server mereka.
  • Malware: Perangkat lunak berbahaya, juga dikenal sebagai malware, adalah perangkat lunak yang dirancang untuk merusak atau mencuri informasi dari komputer.
  • Penipuan phishing: Penipuan phishing adalah email yang kelihatannya berasal dari sumber yang sah, tetapi sebenarnya dirancang untuk mencuri informasi pribadi Anda.
  • Pengintaian jaringan: Jenis serangan ini melibatkan upaya untuk mempelajari lebih lanjut tentang jaringan untuk mendapatkan akses ke informasi sensitif atau mengeksploitasi kerentanan.

Jenis Data yang Dapat Digunakan untuk IDS

IDS dapat digunakan untuk memantau berbagai sumber data. Sumber-sumber ini dapat mencakup paket yang ditangkap oleh firewall, log lalu lintas, data aktivitas pengguna, dan log aplikasi. Saat memilih data mana yang akan digunakan untuk IDS, penting untuk mempertimbangkan kebutuhan spesifik organisasi.

Beberapa faktor yang perlu dipertimbangkan ketika memilih sumber data untuk IDS termasuk jenis data yang dipantau, ukuran kumpulan data, dan tingkat detail yang diinginkan. Pengambilan paket dapat menjadi pilihan yang baik untuk memantau lalu lintas jaringan, sementara analisis log dapat memberikan wawasan tentang aktivitas pengguna. Log lalu lintas mungkin berisi informasi yang lebih mendetail tentang aktivitas pengguna, tetapi mungkin berupa file yang lebih besar yang memerlukan analisis lebih lanjut. Data aktivitas pengguna mungkin merupakan pilihan yang baik untuk melacak bagaimana pengguna berinteraksi dengan aplikasi, tetapi mungkin tidak perlu melacak setiap byte lalu lintas.

Tingkat detail yang diinginkan dalam IDS bervariasi tergantung pada jenis data yang dipantau. Untuk lalu lintas jaringan, mungkin cukup untuk menangkap hanya alamat IP sumber dan tujuan serta nomor port. Untuk analisis log, mungkin diperlukan lebih banyak detail seperti informasi stempel waktu, nama pengguna, dan ID proses. Saat memilih data mana yang akan digunakan untuk IDS, penting untuk mempertimbangkan tingkat detail yang diinginkan dan jenis data yang dipantau.

Proses Membangun Sistem Deteksi Intrusi

Membangun sistem deteksi intrusi (IDS) bukanlah tugas yang mudah. Ada sejumlah komponen berbeda yang harus disatukan untuk menciptakan sistem yang sukses. Pada artikel ini, kita akan membahas proses membangun IDS menggunakan deep learning.

Langkah pertama dalam membangun IDS adalah memahami ancaman yang dihadapi jaringan Anda. Ini dapat dilakukan dengan melakukan penilaian ancaman atau dengan menggunakan alat open-source intelligence (OSINT). Setelah Anda memiliki pemahaman yang baik tentang ancaman, Anda perlu membangun model untuk mendeteksi ancaman tersebut.

Salah satu metode populer untuk membangun model untuk mendeteksi ancaman adalah pembelajaran mendalam. Pembelajaran mendalam adalah jenis pembelajaran mesin yang menggunakan jaringan saraf tiruan (JST). JST dimodelkan setelah otak manusia dan dapat mempelajari cara mendeteksi pola dalam data.

Untuk melatih JST, Anda memerlukan contoh pelatihan data dan contoh pengujian. Contoh pelatihan data berisi informasi tentang ancaman yang ingin Anda deteksi, sedangkan contoh pengujian berisi informasi tentang objek atau peristiwa jinak. ANN kemudian akan mempelajari cara mendeteksi pola dalam contoh pelatihan data dan menggunakan pengetahuan tersebut untuk mendeteksi ancaman dalam contoh pengujian.

Setelah Anda memiliki model yang dilatih tentang data, Anda perlu menerapkannya ke jaringan Anda. Untuk menerapkan model, Anda perlu membuat rencana penerapan dan mengonfigurasi IDS untuk menggunakan model.

Setelah model di-deploy, Anda perlu mengujinya untuk memastikan bahwa model tersebut berfungsi dengan benar. Anda dapat melakukannya dengan menggunakan data uji yang berbeda dari data yang digunakan untuk melatih model atau dengan menggunakan ancaman dunia nyata yang diketahui menyerang jaringan.

Jika semuanya bekerja dengan benar, Anda sekarang memiliki IDS yang dapat mendeteksi ancaman di jaringan Anda.

Melatih Jaringan Saraf

Pembelajaran mendalam adalah bagian dari pembelajaran mesin yang menggunakan jaringan saraf dalam (DNN). DNN adalah jenis jaringan saraf yang memiliki banyak lapisan dan mampu mempelajari pola yang kompleks. Artinya, neural network bisa “melihat” data lebih jelas dan bisa membuat prediksi yang lebih akurat.

Ada banyak perpustakaan pembelajaran mendalam, kerangka kerja, dan alat yang tersedia. Salah satu yang paling populer adalah TensorFlow. TensorFlow dibuat oleh Google dan gratis untuk digunakan. Ini dapat digunakan untuk melatih DNN serta menyebarkannya ke server.

Salah satu tantangan terbesar saat melatih DNN adalah membuatnya belajar dari data yang bervariasi dan berisik. Untuk mengatasi tantangan ini, kita perlu menggunakan teknik pembelajaran terawasi bersama DNN. Ini melibatkan penyediaan DNN dengan kumpulan data berlabel sehingga dapat mempelajari cara mengidentifikasi pola tertentu. Setelah DNN mempelajari cara mengidentifikasi pola-pola ini, ia akan dapat mendeteksi penyusupan secara otomatis.

Menguji dan Menyetel IDS

Membangun sistem deteksi intrusi (IDS) yang baik bisa menjadi tugas yang menakutkan, terutama jika Anda tidak memiliki pengalaman di lapangan. Dalam posting blog ini, kami akan membahas beberapa dasar pengujian dan penyetelan IDS dan bagaimana Anda dapat menggunakan pembelajaran mendalam untuk mempercepat proses.

Pengujian IDS melibatkan pelaksanaan berbagai pengujian yang dapat menentukan apakah sistem mendeteksi aktivitas berbahaya atau tidak. Pengujian harus mencakup campuran serangan dunia nyata dan serangan sintetis yang dirancang untuk menguji kemampuan sistem dalam kondisi yang berbeda.

Setelah sistem Anda diuji, penting untuk menyetelnya untuk memastikan bahwa sistem memberikan perlindungan terbaik terhadap aktivitas jahat. Tuning biasanya melibatkan penyesuaian pengaturan konfigurasi, menambah atau menghapus filter, dan ambang batas fine-tuning.

Pembelajaran mendalam telah menjadi semakin populer di bidang deteksi intrusi karena kemampuannya untuk belajar dengan cepat dari data. Hal ini memungkinkan sistem IDS untuk mendeteksi pola yang sulit dideteksi oleh manusia. Dengan menggunakan deep learning, Anda dapat mempercepat proses pengujian dan penyetelan sambil tetap memberikan hasil yang akurat.

Kesimpulan

Membangun sistem deteksi intrusi (IDS) adalah tugas yang kompleks, dan menggunakan pembelajaran mendalam dapat membuat prosesnya jauh lebih mudah. Pada artikel ini, kita akan mengeksplorasi bagaimana membangun IDS menggunakan deep learning dan beberapa komponen utama yang dibutuhkan untuk sistem tersebut. Kami juga akan melihat beberapa jenis serangan berbeda yang dapat dideteksi oleh IDS, dan membahas cara melatih model pembelajaran mendalam untuk mendeteksi serangan tersebut. Pada akhir artikel ini, Anda harus memiliki pemahaman yang baik tentang apa yang diperlukan untuk membangun sistem deteksi intrusi yang efektif menggunakan pembelajaran mendalam.