Dengan semakin abstraknya layanan TI di luar ruang server tradisional, lingkungan komputasi telah berevolusi menjadi lebih efisien dan kompleks. Virtualisasi, teknologi perangkat seluler, infrastruktur yang dihosting, keberadaan internet di mana-mana, dan sejumlah teknologi lainnya mendefinisi ulang lanskap TI. Tentunya, monitoring jaringan diperlukan agar jaringan tetap aman dan bebas anomali. 

Alat monitoring jaringan yang sistemnya berbasis deteksi anomali menjadi sangat berharga bagi keamanan jaringan perusahaan. Deteksi anomali sangat penting untuk melawan risiko keamanan yang diketahui maupun tidak diketahui sebelumnya dan mampu mengancam stabilitas perusahaan yang dapat sangat merugikan secara finansial. 

Apa Itu Anomali dalam Jaringan?

Anomali merujuk pada nilai yang dapat diidentifikasi, yang secara signifikan menyimpang dari pola perilaku umum. Anomali dapat berupa peristiwa, item, atau pengamatan yang tidak sesuai dengan apa yang kita anggap sebagai normal. Dengan kemampuan untuk mengumpulkan berbagai metrik seperti pengumpulan data, analisis, dan virtualisasi data, maka tim TI akan lebih mudah mengelola kinerja aktivitas bisnis dalam skala yang besar sekalipun. 

D i dalam kumpulan data perusahaan, terdapat pola dan standar data yang menerangi garis dasar perilaku yang umum. Pola data ini secara meyakinkan menunjukkan aktivitas bisnis yang “standar.” Nilai apa pun dalam kumpulan data tersebut yang terlihat menyimpang secara signifikan dari pola standar, maka akan dianggap sebagai anomali. Sering kali, sesuatu yang menyimpang ini menunjukkan masalah kritis atau masalah tak terduga. 

Contohnya dalam deteksi penipuan kartu kredit, anomali mungkin berupa transaksi yang tidak sesuai dengan perilaku pembelian pemilik sebelumnya. Sementara itu, dalam keamanan jaringan, anomali lalu lintas mungkin mengarah pada adanya upaya intrusi. 

Apakah Anomali Selalu Buruk?

Deteksi anomali sering dikaitkan dengan kasus penggunaan seperti deteksi intrusi atau penipuan dan pemecahan masalah jaringan. Jadi tak heran jika bisnis cenderung fokus pada pendeteksian anomali yang negatif. Tapi sebenarnya tidak semua anomali buruk, ada juga anomali yang positif. 

Misanya video yang diunggah ke media sosial tiba-tiba menjadi viral, atau iklan pay-per-click perusahaan ternyata jauh lebih baik dari yang diharapkan sebelumnya. Meskipun data ini akan mendistorsi hasil laporan perusahaan dan bisa disebut sebagai anomali, tapi data tersebut bersifat positif dan berdampak baik bagi perusahaan. 

3 Cara Deteksi Anomali Meningkatkan Monitoring Jaringan

Berikut ini cara mendeteksi anomali yang dapat meningkatkan monitoring jaringan:

1. Memahami Perilaku Lalu Lintas Jaringan

Sistem monitoring jaringan akan menganalisis pola lalu lintas di berbagai persimpangan dan kerangka waktu, dasar kinerja, dan keamanan dapat ditetapkan, sehingga aktivitas berbahaya yang potensial dipantau dan dikelola. Namun, dengan banyaknya data yang melintasi lingkungan perusahaan di saat tertentu, mendeteksi perilaku jaringan yang tidak normal bisa jadi sulit. 

Melalui teknik penyaringan dan algoritme berdasarkan analisis data langsung dan riwayat, sistem deteksi anomali mampu mendeteksi bahkan software berbahaya yang dibuat paling halus dan tidak mungkin tampak sekalipun sebagai perilaku jaringan normal. 

Selain itu, sistem berbasis anomali menggunakan kemampuan machine learning untuk mempelajari lalu lintas baru saat diperkenalkan dan memberikan konteks lebih besar tentang bagaimana data melintasi jaringan. Dengan begitu, dapat meningkatkan kemampuannya untuk mengidentifikasi ancaman keamanan. 

2. Menempatkan Analis Keamanan di Posisi Terdepan

Anomali didefinisikan sebagai tindakan atau kejadian yang berada di luar norma. Namun, ketika definisi tentang apa yang normal itu tidak ada, celahnya dapat dengan mudah dieksploitasi. Hal ini sering terjadi pada sistem deteksi berbasis tanda tangan yang mengandalkan basis data tanda tangan virus yang telah ditentukan sebelumnya dan didasarkan pada ancaman yang diketahui. 

Jika terjadi ancaman keamanan baru yang belum diketahui, sistem berbasis tanda tangan hanya akan efektif jika sistem tersebut mampu merespons, menganalisis, dan menetralkan ancaman baru tersebut. Karena tanda tangan berfungsi dengan baik terhadap serangan yang diketahui, maka tanda tangan tidak akan mampu mempertahankan jaringan. 

Sistem berbasis tanda tangan tidak memiliki fleksibilitas seperti sistem berbasis anomali, dalam artian sistem tersebut tidak mampu mendeteksi ancaman baru. Inilah salah satu alasan kenapa sistem berbasis tanda tangan biasanya dilengkapi dengan beberapa iterasi sistem deteksi anomali berbasis aliran.

3. Sistem Berbasis Anomali Dirancang untuk Berkembang Seiring dengan Perkembangan Jaringan

Kekuatan utama di balik sistem deteksi anomali adalah sistem tersebut memungkinkan Network Operation Centers (NOCs) untuk menyesuaikan peralatan keamanan mereka sesuai dengan tuntutan zaman. Dengan semakin banyak dan canggihnya ancaman, sistem deteksi yang dapat menemukan, mempelajari, dan menyediakan metodologi pencegahan adalah alat yang ideal untuk memerangi ancaman keamanan siber di masa mendatang. 

Deteksi anomali dengan diagnostik otomatis melakukan hal ini dengan menggunakan teknik machine learning untuk mendeteksi ancaman jaringan. Dengan begitu, sistem dapat mengotomatiskan sebagian besar aspek deteksi manajemen keamanan sekaligus memungkinkan analis keamanan untuk fokus pada aspek pencegahan dalam upaya berkelanjutan mereka untuk mengamankan informasi dan investasi teknologi mereka. 

Contoh Kasus Deteksi Anomali

Keamanan siber tetap menjadi kasus deteksi anomali yang paling populer, tapi kepentingan deteksi anomali telah berkembang melampaui keamanan finansial dan TI. Berikut ini beberapa contoh kasusnya yang sering terjadi:

1. Deteksi Penipuan

Umumnya digunakan untuk mencegah kasus penipuan kartu kredit dan asuransi. Deteksi anomali berbasis grafik digunakan untuk menganalisis pola konektivitas dan mendeteksi perilaku yang mencurigakan. Penipuan perbankan online juga dapat dikurangi dengan sistem machine learning melalui penggunaan metrik perilaku yang menandai pola pengeluaran yang umum. 

Deteksi anomali memainkan peran penting dalam strategi keamanan siber, sehingga platform komputasi cloud seperti Microzoft Azure, menyediakan layanan deteksi anomali di semua jenis instan Azure mereka. 

2. Keamanan Jaringan

Sistem deteksi intrusi dan teknologi deteksi anomali perilaku jaringan memainkan peran penting dalam keamanan jaringan. Tujuannya adalah untuk mendeteksi ancaman dan kerentanan tersembunyi dalam infrastruktur jaringan yang akan diteruskan ke profesional keamanan jaringan. Contohnya meliputi deteksi ransomware, deteksi serangan DDoS, kegagalan tautan, perangkat yang mencurigakan, dan lain-lain. 

3. Kinerja dan Pengujian Aplikasi

Deteksi anomali telah menjadi bagian mendasar dari setiap siklus software. Pengembang aplikasi dapat menggunakan algoritme machine learning untuk memantau metrik kinerja terhadap norma, yang memungkinkan deteksi dan penyelesaian bug, gangguan, dan masalah lainnya dengan cepat. Cara ini juga bisa diterapkan di situs web. Deteksi anomali dan network monitoring saling mempengaruhi satu sama lain. Pastikan menggunakan layanan pemantauan jaringan yang dapat diandalkan agar anomali selalu dapat terdeteksi dan ditangani secepat mungkin. Netmonk telah dipercaya lebih dari 1000 perusahaan sebagai solusi monitoring jaringan. Cari tahu detail layanannya sekarang juga di web Netmonk!