Dari Kerentanan ke Pertahanan: Peran Large Language Model dalam Memperkuat Keamanan Siber

Tinjauan ini membahas bagaimana large language model (LLM) seperti GPT, BERT, dan PaLM mengubah keamanan siber dengan memungkinkan deteksi ancaman lanjutan, identifikasi kerentanan, dan respons otomatis, sekaligus menghadapi tantangan seperti interpretabilitas, skalabilitas, dan serangan adversarial.

Wafaa Kasri; Yassine Himeur; H. Alkhazaleh; Saed Tarapiah; Shadi Atalla; W. Mansoor; Hussain Al-Ahmad· De Computis· 2025· DOI 10.3390/computation13020030

Masalah inti

Meningkatnya kompleksitas ancaman siber, disertai evolusi cepat lanskap digital, menimbulkan tantangan signifikan bagi mekanisme keamanan siber tradisional. Perkakas keamanan tradisional sering kali tidak memadai dalam mendeteksi, memitigasi, dan merespons risiko yang canggih. Tinjauan ini mengkaji peran transformatif large language model (LLM) dalam menghadapi tantangan kritis tersebut. LLM, seperti GPT, BERT, dan PaLM, menunjukkan kemampuan tak tertandingi dalam pemrosesan bahasa alami, sehingga mampu mengurai dataset yang sangat besar, mengidentifikasi kerentanan, dan mengotomatiskan deteksi ancaman. Makalah ini bertujuan menilai secara kritis elemen dasar, penerapan di dunia nyata, dan batasan LLM di bidang keamanan siber, sekaligus menyoroti kemajuan utama dan mengusulkan arah penelitian selanjutnya.

Inovasi

Studi ini menggunakan pendekatan tinjauan sistematis, menganalisis literatur yang ada, studi kasus, dan implementasi nyata LLM di bidang keamanan siber. Metodologi ini meliputi: - **Pencarian Literatur**: Pencarian menyeluruh di basis data akademik untuk studi tentang LLM dan keamanan siber. - **Kriteria Seleksi**: Penyertaan artikel peer-review, makalah konferensi, dan laporan industri yang berfokus pada penerapan LLM dalam deteksi ancaman, deteksi phishing, analisis malware, dan respons insiden. - **Ekstraksi Data**: Informasi kunci tentang model LLM (GPT, BERT, PaLM), domain penerapan, metrik kinerja, dan tantangan. - **Sintesis**: Analisis tematik untuk mengidentifikasi tren yang muncul, batasan, dan arah penelitian selanjutnya. Tinjauan ini juga menyertakan studi kasus untuk menggambarkan implementasi dan hasil praktis.

Pendahuluan

Meningkatnya kompleksitas ancaman siber, disertai evolusi cepat lanskap digital, menimbulkan tantangan signifikan bagi mekanisme keamanan siber tradisional. Perkakas keamanan tradisional sering kali tidak memadai dalam mendeteksi, memitigasi, dan merespons risiko yang canggih. Tinjauan ini mengkaji peran transformatif large language model (LLM) dalam menghadapi tantangan kritis tersebut. LLM, seperti GPT, BERT, dan PaLM, menunjukkan kemampuan tak tertandingi dalam pemrosesan bahasa alami, sehingga mampu mengurai dataset yang sangat besar, mengidentifikasi kerentanan, dan mengotomatiskan deteksi ancaman. Makalah ini bertujuan menilai secara kritis elemen dasar, penerapan di dunia nyata, dan batasan LLM di bidang keamanan siber, sekaligus menyoroti kemajuan utama dan mengusulkan arah penelitian selanjutnya.

Mengapa penting

Analisis ini menyoroti bahwa meskipun LLM menawarkan potensi transformatif, penerapannya di bidang keamanan siber tidak lepas dari tantangan. Interpretabilitas tetap menjadi isu kritis, karena proses pengambilan keputusan LLM sering kali tidak transparan, sehingga menyulitkan kepercayaan dan akuntabilitas. Kekhawatiran skalabilitas muncul saat memproses data berskala besar secara waktu nyata. Pertimbangan etis mencakup pelanggaran privasi dan bias dalam data pelatihan. Serangan adversarial dapat memanipulasi keluaran LLM, sehingga menyebabkan pelanggaran keamanan. Pembahasan ini juga mengidentifikasi tren yang muncul seperti peningkatan ketahanan melalui pelatihan adversarial, penanganan privasi melalui federated learning, dan otomatisasi manajemen insiden menggunakan orkestrasi yang digerakkan LLM. Arah penelitian selanjutnya meliputi pengembangan AI yang dapat dijelaskan untuk keamanan, peningkatan ketahanan model, dan penetapan pedoman etis untuk penerapan LLM.

Siapa yang sebaiknya membaca

Pembaca Research Digest dan praktisi rumpun ini.

Membuka konten member…