Bisakah AI dan Data Science Mencegah Kebocoran Data di Masa Depan?

Foto: Maxim Studio/Shutterstock

Salah satu kebocoran terbesar pada tahun 2024 melibatkan data pajak lebih dari enam juta warga negara, termasuk Presiden Joko Widodo. Informasi sensitif seperti nomor identifikasi pajak (NPWP), nomor identifikasi nasional (NIK), dan rincian kontak bocor ke publik, meningkatkan risiko penipuan dan serangan phishing. Sebelumnya, kebocoran daftar pemilih tetap (DPT) untuk Pemilu 2024 telah menambah daftar masalah keamanan siber, ketika data tersebut dilaporkan dijual di internet​.

Selain itu, serangan ransomware pada Pusat Data Nasional sempat mengganggu layanan penting seperti pemrosesan visa, paspor, dan registrasi sekolah​. Insiden ini menyoroti kerentanan sistem digital Indonesia dan memperkuat urgensi untuk mencari solusi keamanan yang lebih baik.

Solusi Berbasis AI untuk Mencegah Kebocoran Data

Artificial Intelligence (AI) dapat memberikan solusi inovatif dalam mencegah kebocoran data melalui deteksi anomali. Dengan machine learning, AI dapat mempelajari pola normal dari lalu lintas jaringan dan aktivitas pengguna, serta mendeteksi penyimpangan yang menunjukkan adanya serangan siber. Sistem berbasis AI ini dapat mendeteksi akses mencurigakan ke basis data penting, seperti pajak atau daftar pemilih, dan memungkinkan tim keamanan mengambil tindakan lebih cepat.

Model supervised learning yang diintegrasikan dengan sistem pengawasan real-time bisa diterapkan pada database pemerintah untuk meningkatkan keamanan. Negara-negara maju sudah mengadopsi pendekatan ini untuk melindungi sektor-sektor kritis, seperti keuangan dan kesehatan.

Data Encryption dan Teknik Keamanan Data

Untuk meningkatkan keamanan data, encryption menjadi langkah penting. Salah satu teknologi yang menjanjikan adalah homomorphic encryption, yang memungkinkan data tetap terenkripsi bahkan saat sedang diproses. Teknologi ini dapat mengurangi risiko kebocoran data, meski peretas berhasil masuk ke dalam sistem.

Selain itu, teknik seperti differential privacy dapat menjaga anonimitas data sensitif saat dibagikan antar lembaga, seperti dalam konteks pemilu. Ini memastikan data tetap aman meskipun perlu disebarluaskan ke berbagai pihak terkait.

Meskipun homomorphic encryption masih dalam tahap adopsi awal, potensi besar teknologi ini sudah terlihat di beberapa negara maju, di mana ia mampu melindungi data tanpa mengorbankan fungsionalitas.

NLP untuk Deteksi Ancaman Siber

Natural Language Processing (NLP) dapat digunakan untuk memantau dan mendeteksi ancaman siber lebih cepat. Sistem berbasis NLP dapat memindai forum-forum peretas di dark web dan internet terbuka untuk mendeteksi penjualan data curian, seperti yang terjadi pada kebocoran data pemilih. Dengan mengumpulkan informasi lebih awal, otoritas keamanan bisa merespons lebih cepat dan meminimalkan dampak kebocoran.

Di beberapa negara, NLP telah digunakan secara efektif untuk mengidentifikasi ancaman di dark web, seperti penjualan data kartu kredit atau informasi pribadi yang bocor.

Otomatisasi Keamanan Berbasis AI

Salah satu keunggulan AI adalah kemampuannya untuk mengotomatiskan tugas-tugas keamanan penting, seperti manajemen patch, respons insiden, dan pemantauan ancaman. Dengan otomatisasi, AI dapat mengidentifikasi dan memperbaiki celah keamanan lebih cepat, sebelum peretas bisa memanfaatkannya.

Dalam kasus serangan ransomware di Pusat Data Nasional, AI mungkin bisa mendeteksi serangan tersebut lebih awal, sehingga pemerintah dapat merespons sebelum layanan penting terganggu.

Prediksi Risiko dengan Data Science

Data Science dapat digunakan untuk membangun model prediksi yang memperkirakan risiko serangan siber di masa depan. Dengan menganalisis data historis kebocoran, model prediksi risiko dapat membantu pemerintah memprioritaskan sektor-sektor yang paling rentan terhadap serangan.

Model ini bisa terus diperbarui seiring dengan bertambahnya data, memberikan wawasan real-time tentang ancaman yang muncul. Prediksi berbasis data ini sangat membantu dalam mengalokasikan sumber daya secara lebih efisien untuk perlindungan keamanan.

Meski AI menawarkan solusi yang kuat, ada tantangan etis yang harus diperhatikan. Salah satunya adalah masalah bias dalam sistem AI, yang dapat menyebabkan ketidakadilan dalam penanganan ancaman, khususnya dalam konteks sensitif seperti pemilu. Oleh karena itu, AI yang digunakan harus transparan dan dapat dipertanggungjawabkan.