Kombinasi Machine Learning pada Proses Investigasi Digital Mudahkan Digital Forensik

KBRN, Yogyakarta: Kemudahan yang diberikan dalam sebuah perkembangan teknologi yang begitu cepat dibutuhkan keamanan terutama dalam menangkal serangan siber. Menurut Badan Siber dan Sandi Negara (BSSN) pada tahun 2022 ada lebih dari 976 juta anomali traffic atau lalu lintas data yang dianggap sebagai ancaman.

Berdasarkan hal tersebut, mahasiswa konsentrasi Forensika Digital program studi informatika pada program magister FTI UII, Muhamad Maulana, melakukan riset tesis untuk menanggulangi serangan tersebut.

Mahasiswa UII angkatan 2021 ini mengungkapkan, selain ancaman pada sebuah perangkat, serangan siber yang menginfeksi perangkat tersebut nantinya dapat menularkan atau digunakan untuk melakukan penyerangan pada perangkat lain yang terhubung melalui sebuah jaringan.
"Kenapa studi yang diambil lebih berfokus pada network forensik? Karena di setiap perangkat yang terhubung secara digital atau yang terkoneksi dengan internet, pasti tidak akan pernah lepas dengan jaringan komputer. Makanya, network komputer atau network koneksi menjadi salah satu bagian yang penting saat ini untuk keperluan investigasi," kata Maulana, Senin (24/6/2024).

Maulana menyebutkan, perkembangan Artificial Intellegence (AI) dirasa penting dengan mengintegrasikan machine learning dengan digital forensik sehingga membantu proses analisis lebih efisien dan optimal dalam melakukan investigasi serangan.

"Hasil penelitian yang dilakukan bahwa proses machine learning sangat memungkinkan diadopsi dan untuk digunakan untuk proses investigasi terutama dalam proses analisis data," ucapnya.

Miliki kelemahan

Maulana mengungkapkan, proses investigasi digital yang terjadi selama ini memiliki kelemahan terutama dalam proses analisis data menyangkut banyaknya volume data yang cukup memakan waktu, jika dilakukan secara konvensional atau manual. Untuk itu dengan machine learning memungkinkan membaca pola dari karakteristik dalam sebuah serangan siber termasuk pelakunya.

Dirinya menambahkan, machine learning yang diimplementasikan untuk investigasi forensik memiliki klasifikasi yang berjalan dengan baik, memiliki nilai akurasi tinggi di atas 98 persen. Hanya saja diakui machine learning yang digunakan membutuhkan algoritma, parameter dan atribut sehingga butuh pengembangan yang harus dilakukan.

"Apapun jenis kejahatannya, kan mestinya selagi hal tersebut berulang dan memiliki pola tersendiri itu pastinya bisa dipelajari olah machine learning. Sehingga saat melakukan invesitasi pada pelanggaran hukum tersebut, dan memiliki kecocokan yang sama dengan pola yang telah dibuat tentunya akan lebih cepat terdeteksi sebagai serangan atau pelanggaran hukum tersebut," ujarnya.

Sementara itu, Manajer Akademik Keilmuan Program Studi Magister Informatika FTI UII Dr Ahmad Luthfi, SKom, MKom, menyampaikan, hal menarik dalam penelitian dari mahasiswa yang lulus dengan IPK 3,78 ini adalah kombinasikan dua disiplin ilmu bidang forensik digital dan disiplin ilmu sains data, yang dinilai memiliki kontribusi besar pada bidang digital forensik.

"Kalau digital forensik ada beberapa tahapan dalam melakukan investigasi forensik mulai dari melestarikan bukti elektroniknya kita amankan jangan sampai terkontaminasi, baru kemudian kita akuisisi atau kloning, kemudian dilakukan ekstraksi, dianalisis, diinterpretasikan, lalu dilaporkan," kata Luthfi. (dyan/ros/atang)