AI dan Machine Learning Bisa Dorong Kejahatan Siber Level Baru

JEDA.ID – Kecerdasan buatan atau artificial Inteligence (AI) dan Machine Learning adalah elemen utama penunjang kemajuan teknologi di masa mendatang. Namun bukan berarti kedua inovasi teknologi ini aman dari serangan siber.

AI didefinisikan sebagai kecerdasan entitas ilmiah. Andreas Kaplan dan Michael Haenlein mendefinisikan kecerdasan buatan sebagai kemampuan sistem untuk menafsirkan data eksternal dengan benar, untuk belajar dari data tersebut, dan menggunakan pembelajaran tersebut guna mencapai tujuan dan tugas tertentu melalui adaptasi yang fleksibel.

Dilansir Tech in Asia, 1 Agustus 2016, AI adalah suatu cara untuk menjadikan komputer berpikir secerdas atau melampaui kecerdasan manusia. Tujuannya adalah agar komputer dapat memiliki kemampuan untuk berperilaku, berpikir, dan mengambil keputusan layaknya manusia.

Secara garis besar, AI terbagi ke dalam dua paham pemikiran yaitu AI Konvensional dan Kecerdasan Komputasional.

AI konvensional kebanyakan melibatkan metode-metode yang sekarang diklasifiksikan sebagai pembelajaran mesin, yang ditandai dengan formalisme dan analisis statistik. Dikenal juga sebagai AI simbolis, AI logis, AI murni dan AI cara lama (GOFAI, Good Old Fashioned Artificial Intelligence).

AI konvensional dirancang untuk menyelesaikan tugas-tugas yang sederhana. AI macam ini sudah ada di sekitar kita dan mereka bahkan mampu mengalahkan manusia dalam permainan catur, Jeopardy! (acara kuis di AS), dan yang terbaru, Go.

Asisten digital seperti Siri dan Cortana mampu memberi kita kabar mengenai cuaca. Selain itu mobil kendali otomatis juga sudah berseliweran di jalanan. Namun, kemampuan mereka terbatas.

Mobil kendali otomatis tak dapat diajak bermain catur. Siri tak dapat membaca dan menghapus email tidak kamu perlukan. Kemampuan AI di level ini sangatlah terbatas dan tak mampu melakukan suatu hal di luar program orisinalnya.

Sedangkan kecerdasan komputasional melibatkan pengembangan atau pembelajaran iteratif (misalnya penalaan parameter seperti dalam sistem koneksionis. Pembelajaran ini berdasarkan pada data empiris dan diasosiasikan dengan AI non-simbolis, AI yang tak teratur dan perhitungan lunak.

AI komputasional mulai memasuki ranah fiksi ilmiah. Samantha merupakan definisi yang paling pas untuk mendeskripsikan hal ini. Ia dapat mempelajari hal-hal baru dan memodifikasi basis kodenya sendiri. Ia dapat mengalahkanmu dalam permainan catur dan dapat menjadi sopir pribadi kamu.

Ketika Robot dan Kecerdasan Buatan Bisa Setujui Utang Online

Machine Learning

Machine learning adalah cabang aplikasi dari Artificial Intelligence yang fokus pada pengembangan sebuah sistem yang mampu belajar sendiri tanpa harus berulang kali di program oleh manusia.

Artificial Inteligence atau kercedasan buatan hingga Machine Learning akan menjadi alat yang makin sering digunakan oleh para peretas dan menjadi ancaman siber potensial di 2020.

Aplikasi Machine learning membutuhkan Data sebagai bahan belajar (training) sebelum mengeluarkan output. Aplikasi sejenis ini juga biasanya berada dalam domain spesifik alias tidak bisa diterapkan secara general untuk semua permasalahan.

Semua aplikasi Machine Learning membutuhkan Data sebagai bahan training dan untuk di analisa sehingga mampu mengeluarkan Output.

Sebelum aplikasi machine learning bisa bekerja, maka ia membutuhkan Data untuk berlatih. Hasil latihan itu nanti akan di Uji atau di test dengan data yang sama atau bertolak belakang.

Bahaya AI dan Machine Learning

Kepala keamanan perusahaan keamanan Intsights, Etay Maor, mengatakan AI bakal marak digunakan untuk melakukan peretasan otomatis dan machine learning dimanfaatkan untuk menciptakan algoritma yang bersifat lebih umum agar bisa mengumpulkan data-data lebih banyak.

Gagasan para peretas tentang program komputer yang menyerang target secara otomatis pun dengan sendirinya akan memperluas basis machine learning-nya menjadi lebih canggih merupakan hal yang menakutkan.

Maor melanjutkan, ancaman ini sangat serius karena bisa menyerang sistem ekonomi global. Jika dibandingkan dengan pola serangan pada
tahun-tahun sebelumnya, mereka cenderung merusak atau menghapus situs web dan mencuri informasi kartu kredit.

Namun, serangan itu mahal karena mereka membutuhkan manusia untuk mencurahkan lebih banyak waktu dan sumber daya untuk melakukan aksi tersebut.

Menurut Maor, dengan AI, penyerang dapat melakukan serangan berulang-ulang pada jaringan dengan memprogram beberapa kode untuk melakukan aksi kejahatan siber ini.

Selain peretasan berbasis AI, deepfakes juga menjadi ancaman siber pada 2020. Teknologi ini mampu meningkatkan penyebaran disinformasi.

Beda dengan Machine Learning, Deepfake adalah gambar dan video yang dibuat menggunakan komputer dan perangkat lunak pembelajaran mesin untuk membuatnya tampak nyata, meskipun sebenarnya tidak.

Para ahli memperkirakan bahwa teknologi ini dapat digunakan untuk menyebabkan kebingungan dan menyebarkan disinformasi, terutama dalam konteks politik global, dan mungkin menjadi sangat sulit untuk dideteksi.

“Ini (deepfakes) akan sulit untuk diperangi karena teknologi, sarana, dan infrastruktur menjadi semakin mudah diakses oleh para penyerang,” tutup Maor.

Negara-Negara Paling Siap PNS Diganti Robot