Keamanan IOT Dan Jaringan Komputer Di Era Big Data

Meningkatnya penggunaan perangkat IoT mengundang para penjahat dunia maya untuk menargetkan mereka. Banyak organisasi yang menghadapi tantangan terbesar dalam pemantauan ancaman berbasis jaringan. Terutama di sektor-sektor berikut: pemerintah, energi, layanan kesehatan, bank, dan pusat penelitian. Selain itu, sektor-sektor ini berinvestasi dalam alat pemantauan keamanan untuk melindungi dan mengamankan infrastruktur mereka. Teknologi big data akan mampu menangani   tantangan volume, kecepatan, variasi, dan kebenaran data. Disini kita akan membahas keamanan IOT dan jaringan komputer di era big data.

Apa Peran Big Data Dalam Keamanan IOT Dan Jaringan Komputer?

Data umumnya dikategorikan sebagai big   data berdasarkan properti yang terkait dengannya. Teknologi big data adalah alat atau teknologi digunakan untuk memproses dan membahas bahwa perusahaan mengumpulkan keamanan data. Terkait untuk kepatuhan terhadap peraturan dan analisis forensik post hoc. Selanjutnya, perusahaan besar menghasilkan sekitar 10 hingga 100 miliar kegiatan per hari. Mekanisme yang ada kurang diproses pada skala besar dan analitik big data miliki telah digunakan. Untuk menganalisis dan mengkorelasikan data terkait keamanan secara efisien dan belum pernah terjadi sebelumnya.

Dalam konteks ini, mengusulkan untuk menggunakan deep learning dan teknologi big data untuk memperkuat keamanan perangkat IoT. Lambatnya, machine learning telah mendapatkan pengakuan karena fitur rekayasa non-manual, pra-pelatihan tanpa pengawasan, dan kompresi kemampuan. Fitur-fitur ini membuat kemampuan kerja deep learning layak bahkan dalam jaringan terbatas sumber daya. Selanjutnya, deep learning telah diimplementasikan secara luas karena kemampuan belajar mandiri. Potensi untuk menghasilkan hasil yang sangat akurat, dan waktu pemrosesan yang lebih cepat.

Analisis Big Data dan Keamanan IoT. Bagian ini berisi deskripsi yang komprehensif tentang deep learning, teknologi big data, dan keamanan IoT. Selain itu, hubungan antara ketiga domain telah dibahas, untuk memberikan pengetahuan dasar dan pemetaan hubungan tentang hal ini topik tersebut. Regresi Logistik menggunakan tren Google, dan hasilnya menunjukkan bahwa deep learning menjadi lebih populer. Selanjutnya, teknologi ini telah diterapkan dalam berbagai aplikasi AI. Seperti, pengenalan gambar, pengambilan gambar, mesin pencari dan pencarian informasi, dan pemrosesan bahasa alami. Machine learning dan deep learning memiliki empat fase dalam membangun model.

Bagaimana Kontribusi Deep Learning Dalam Menangani Keamanan IOT Dan Jaringan Komputer Di Era Big Data?

Deep learning telah mendapatkan pengakuan karena karakteristiknya yang mampu mempelajari fitur yang lebih abstrak. Mengurangi kompleksitas pelatihan model, akurasi yang menjanjikan, kemampuan untuk menangani kumpulan data yang besar, dan dukungan untuk pembelajaran transfer. Diketahui bahwa teknologi big data menyediakan dukungan kontrol akses untuk aplikasinya. Diperlukan filter untuk mencapai hal ini dan setiap aplikasi dapat dilengkapi dengan daftar kontrol aksesnya sendiri.

Meskipun, deep learning tidak secara langsung terkait dengan persyaratan keamanan IoT. Pemantauan perlu dilakukan terus-menerus terhadap jaringan dan komunikasi. Antara perangkat dan sistem IoT dapat membantu dalam mendeteksi dan memitigasi pelanggaran keamanan pada tahap awal. Karakteristik deep learning berkontribusi pada identifikasi pelanggaran keamanan, ini karena deep learning mampu menangani kumpulan data yang sangat besar. Mengklasifikasikan data yang sah dan data anomali pada tingkat akurasi yang lebih tinggi. Belajar dari data yang kompleks, dan belajar dari data dengan kecepatan yang jauh lebih cepat.

https://jakarta.telkomuniversity.ac.id
https://bit-jkt.telkomuniversity.ac.id

Credit to: Rini Novianti