## INFORMATICS MEDIA JOURNAL [JUMIN]
Volume 5, Nomor 2, Juni 2024, Page 214-219 ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Submitted: 15/05/2024 ; Accepted: 15/06/2024 ; Published: 30/06/2024

## Tinjauan Penerapan Kecerdasan Buatan Dalam Keamanan Jaringan: Tantangan Dan Prospek Masa Depan
Ebrika Nadia Simanjuntak 1* , Deci Irmayani 2 , Fitri Aini Nasution 3 1,2,3 Manajemen Informatika, Unversitas Labuhan Batu, Rantauprapat, Indonesia Email: 1* ebrikasimanjuntak9@gmail.com, 2 deacyirmayani@gmail.com, 3, fitriaininasution689@gmail.com Email Penulis Korespondensi: 1 ebrikasimanjuntak9@gmail.com
Abstrak− Penerapan  kecerdasan  buatan  (Artificial  Intelligence/AI)  dalam  keamanan  jaringan  telah  menjadi  topik  yang  semakin penting dalam  beberapa  tahun  terakhir.  Artikel  ini  meninjau berbagai  aspek  terkait  penggunaan  AI  untuk  meningkatkan keamanan jaringan,  termasuk  tantangan  yang  dihadapi  dan  prospek  masa  depan.  AI  memiliki  potensi  besar  untuk  mengidentifikasi  dan merespons  ancaman  keamanan  secara  lebih  cepat  dan  efisien  dibandingkan  dengan  metode  konvensional.  Dengan  menggunakan teknik  pembelajaran  mesin  (machine  learning)  dan pemrosesan  bahasa  alami  (natural  language  processing),  AI dapat  menganalisis pola data yang kompleks dan mendeteksi anomali yang mungkin menunjukkan adanya serangan. Meskipun demikian, penerapan AI dalam  keamanan  jaringan  tidaklah  tanpa  tantangan.  Salah  satu  tantangan  utama  adalah  kebutuhan  akan  data  yang  besar  dan berkualitas  tinggi  untuk  melatih  model  AI.  Selain  itu,  serangan  terhadap  sistem  AI,  seperti  adversarial  attacks,  juga  merupakan ancaman signifikan yang perlu diatasi. Ketergantungan pada AI juga menimbulkan masalah etika dan privasi, terutama terkait dengan pengumpulan  dan  penggunaan  data  pribadi.  Di  masa  depan,  AI  diprediksi  akan  memainkan  peran  yang  semakin  penting  dalam keamanan jaringan. Pengembangan teknologi AI yang lebih canggih diharapkan dapat mengatasi beberapa tantangan yang ada saat ini, seperti peningkatan kemampuan deteksi dan mitigasi serangan. Kolaborasi antara ahli AI dan pakar keamanan jaringan juga akan menjadi  kunci  untuk  menciptakan  sistem  keamanan  yang  lebih  robust  dan  adaptiff.  Secara  keseluruhan,  tinjauan  ini  menunjukkan bahwa  meskipun  ada  banyak  tantangan  yang  harus  dihadapi,  potensi  AI  untuk  meningkatkan  keamanan  jaringan  sangat  besar. Dengan penelitian dan pengembangan yang tepat, AI dapat menjadi alat yang sangat efektif dalam melindungi jaringan dari berbagai ancaman, sekaligus membuka peluang baru untuk inovasi di bidang keamanan siber. Potensi prospek masa depan dalam integrasi AI dengan  keamanan  jaringan  sangat  menjanjikan,  namun  memerlukan  pendekatan  yang  hati-hati  dan  bertanggung  jawab  untuk memaksimalkan manfaatnya sambil meminimalkan risiko yang mungkin timbul.
Kata Kunci: kecerdasan buatan, keamanan jaringan, tantangan, prospek masa depan, pembelajaran mesin, deteksi serangan.
Abstract− The  application  of  artificial  intelligence  (AI)  in  network  security  has  become  an  increasingly  important  topic  in  recent years. This article reviews various aspects related to the use of AI to improve network security, including the challenges faced and future  prospects.  AI  has  great  potential  to  identify  and  respond  to  security  threats  more  quickly  and  efficiently  compared  to conventional  methods.  Using  machine  learning  and  natural  language  processing  techniques,  AI  can  analyze  complex  data  patterns and detect anomalies that may indicate an attack. However, the application of AI in network security is not without its challenges. One  of  the  main  challenges  is  the  need  for  large,  high-quality  data  to  train  AI  models. In  addition,  attacks on  AI  systems,  such  as adversarial  attacks,  are  also  a  significant  threat  that  needs  to  be  addressed.  The  reliance  on  AI  also  raises  ethical  and  privacy concerns, especially related to the collection and use of personal data. In the future, AI is predicted to play an increasingly important role in network security. The development of more advanced AI technology is expected to address several of today's challenges, such as improved attack detection and mitigation capabilities. Collaboration between AI experts and network security experts will also be key to creating a more robust and adaptive security system. Overall, this review shows that while there are many challenges to face, the potential for AI to improve network security is enormous. With the right research and development, AI can be a highly effective tool in protecting networks from various threats, while opening up new opportunities for innovation in the field of cybersecurity. The potential  future  prospects  in  the  integration  of  AI  with  network  security  are  promising,  but  it  requires  a  careful  and  responsible approach to maximize its benefits while minimizing the risks that may arise.
Keywords : artificial intelligence, network security, challenges, future prospects, machine learning, attack detection.

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  era  digital  yang  semakin  maju,  keamanan  jaringan  menjadi  isu  yang  semakin  kritis.  Jaringan  komputer  dan internet  telah  menjadi  tulang  punggung  berbagai  aspek  kehidupan  modern,  mulai  dari  komunikasi,  bisnis,  hingga infrastruktur  kritis.  Namun,  seiring  dengan  perkembangan  teknologi,  ancaman  terhadap  keamanan  jaringan  juga semakin  kompleks  dan  beragam.  Serangan  siber  yang  semakin  canggih,  seperti  malware,  ransomware,  dan  serangan Distributed Denial of Service (DDoS), [1]menuntut solusi keamanan yang lebih efektif dan efisien. Dalam konteks ini, kecerdasan  buatan  (Artificial  Intelligence/AI)  muncul  sebagai  alat  yang  potensial  untuk  meningkatkan  keamanan jaringan.  Kecerdasan  buatan  memiliki  kemampuan  untuk  menganalisis  data  dalam  jumlah  besar  dan  mendeteksi  pola yang sulit diidentifikasi oleh manusia. Dengan menggunakan teknik seperti pembelajaran mesin (machine learning) dan pemrosesan  bahasa  alami  (natural  language  processing),  AI  dapat  mengenali  anomali  dan  merespons  ancaman  secara real-time.  Hal  ini  memberikan  keunggulan  signifikan  dibandingkan  metode  tradisional  yang  lebih  reaktif  dan memerlukan  intervensi  manusia  yang  intensif  [2].  Namun,  penerapan  AI  dalam  keamanan  jaringan  juga  menghadapi

## INFORMATICS MEDIA JOURNAL [JUMIN]
Volume 5, Nomor 2, Juni 2024, Page 214-219 ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Submitted: 15/05/2024 ; Accepted:
15/06/2024 ; Published: 30/06/2024
berbagai  tantangan.  Misalnya,  kualitas  dan  kuantitas  data  yang  digunakan  untuk  melatih  model  AI  sangat mempengaruhi kinerja sistem. Selain itu, serangan terhadap sistem AI itu sendiri, seperti adversarial attacks, menambah lapisan  kerumitan  dalam  memastikan  keamanan  yang  menyeluruh.  Aspek  etika  dan  privasi  juga  menjadi  perhatian penting,  mengingat  pengumpulan  data  pribadi  dalam  jumlah  besar  yang  diperlukan  untuk  mendukung  kinerja  AI. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memberikan  tinjauan  komprehensif  tentang  penerapan  kecerdasan  buatan  dalam keamanan jaringan, dengan fokus pada tantangan yang dihadapi dan prospek masa depan. Dalam pendahuluan ini, akan dibahas latar belakang perkembangan teknologi AI dalam konteks keamanan jaringan, pentingnya penerapan AI untuk mengatasi  ancaman  siber. Kecerdasan  buatan  telah  mengalami  perkembangan  pesat  dalam  beberapa  dekade  terakhir, didorong oleh kemajuan dalam komputasi dan ketersediaan data dalam jumlah besar. Di bidang keamanan jaringan, AI digunakan untuk berbagai tujuan, mulai dari deteksi intrusi, analisis malware, hingga prediksi serangan siber. Teknologi AI  memungkinkan  sistem  keamanan  untuk  belajar  dari  data  historis  dan  mendeteksi  pola  yang  menunjukkan  potensi ancaman.  Hal  ini  sangat  penting  dalam  lingkungan  jaringan  yang  dinamis,  di  mana  ancaman  baru  terus  muncul  dan berkembang. Selain itu, AI dapat memproses data dalam skala besar dengan kecepatan yang jauh lebih tinggi daripada manusia, memungkinkan deteksi dan respons yang lebih cepat terhadap ancaman. Penggunaan AI juga memungkinkan pengembangan  sistem  keamanan  yang  adaptif,  yang  dapat  terus  belajar  dan  meningkatkan  kinerjanya  seiring  waktu. Inovasi  terbaru  dalam  pembelajaran  mendalam  (deep  learning)  dan  jaringan  saraf  tiruan  (neural  networks)  telah meningkatkan  kemampuan  AI  dalam  mengenali  dan  merespons  ancaman  yang  semakin  canggih  dan  sulit  dideteksi dengan  metode  tradisional.  Selain  itu,  AI  dapat  membantu  mengurangi  beban  kerja  tim  keamanan  dengan mengotomatisasi tugas-tugas rutin dan memungkinkan mereka untuk fokus pada ancaman yang lebih kritis[3]. Keamanan jaringan yang efektif memerlukan pendekatan proaktif yang dapat mengidentifikasi dan mengatasi ancaman sebelum mereka menyebabkan kerusakan. AI menawarkan solusi yang lebih canggih dibandingkan metode tradisional, dengan kemampuan untuk memproses dan menganalisis data dalam waktu nyata. AI dapat membantu dalam mengenali tanda-tanda  awal  serangan  siber,  memungkinkan  respons  yang  lebih  cepat  dan  lebih  tepat.  Selain  itu,  AI  dapat digunakan untuk mengotomatisasi tugas-tugas rutin dalam manajemen keamanan jaringan, sehingga mengurangi beban kerja manusia dan meningkatkan efisiensi operasional[4]-[5].
Adapun  beberapa  tantangan  dalam  penerapan  AI  di  keamanan  jaringan  yaitu  pertama  Kualitas  dan  Kuantitas  Data dimana Model AI memerlukan data yang besar dan berkualitas tinggi untuk dilatih. Data yang tidak lengkap atau bias dapat  mengurangi  efektivitas  sistem  AI.  Yang  kedua  Serangan  terhadap  Sistem  AI  dimana  Serangan  adversarial,  di mana penyerang memanipulasi input untuk mengelabui model AI, menjadi ancaman serius. Melindungi sistem AI dari serangan  semacam  itu  memerlukan  penelitian  dan  pengembangan  yang  berkelanjutan.  Yang  ketiga  yaitu  Etika  dan Privasi dimana Penggunaan data pribadi dalam jumlah besar untuk melatih model AI menimbulkan masalah etika dan privasi.  Regulasi  dan  kebijakan  yang  tepat  diperlukan  untuk  memastikan  penggunaan  data  yang  bertanggung  jawab. Dan  yang  terakhir  yaitu  Integrasi  dengan  Sistem  yang  Ada  dimana  Mengintegrasikan  AI  dengan  sistem  keamanan jaringan  yang  sudah  ada  memerlukan  penyesuaian  dan  pengujian  yang  cermat  untuk  memastikan  kompatibilitas  dan efektivitas.  Untuk  memaksimalkan  manfaat  AI  dalam  keamanan  jaringan,  pendidikan  dan  pelatihan  menjadi  faktor kunci.  Profesional  keamanan  siber  perlu  dilatih  dalam  penggunaan  teknologi  AI  dan  memahami  cara mengintegrasikannya  ke  dalam  strategi  keamanan  mereka.  Selain  itu,  program  pendidikan  di  tingkat  universitas  dan pelatihan industri perlu menyesuaikan kurikulum mereka untuk mencakup topik terkait AI dan keamanan siber[6] .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Pengumpulan Data
Mengumpulkan data dari literatur yang relevan merupakan tahap penting dalam penelitian ini. Data yang dikumpulkan mencakup  berbagai  sumber  yang  berkualitas  dan  dapat  dipercaya  untuk  memberikan  wawasan  yang  komprehensif mengenai  penerapan  kecerdasan  buatan  dalam  keamanan  jaringan.  Sumber  data  meliputi  studi  kasus  yang  mendetail, eksperimen  yang  telah  dilakukan  oleh  peneliti  lain  [7]-[8],  dan  laporan  analisis  dari  berbagai  jurnal  ilmiah  dan konferensi  bereputasi.  Studi  kasus  memberikan  contoh  konkret  tentang  bagaimana  AI  diterapkan  dalam  situasi  nyata, sementara  eksperimen  memberikan  bukti  empiris  tentang  efektivitas  metode  AI  yang  digunakan.  Laporan  analisis membantu  dalam  memahami  tren  terbaru  dan  tantangan  yang  dihadapi  dalam  bidang  ini.  Dengan  menggabungkan berbagai jenis data ini, penelitian dapat menyajikan gambaran yang lebih holistik dan mendalam tentang penerapan AI dalam keamanan jaringan, mengidentifikasi pola, dan menyusun rekomendasi yang berbasis bukti untuk prospek masa depan [9].

## 2.2 Klasifikasi Data
Mengklasifikasikan  data  adalah  langkah  krusial  dalam  penelitian  ini  untuk  memastikan  analisis  yang terstruktur  dan  komprehensif.  Data  yang  dikumpulkan  dari  literatur  relevan  akan  dikategorikan  berdasarkan  beberapa

## INFORMATICS MEDIA JOURNAL [JUMIN]
Volume 5, Nomor 2, Juni 2024, Page 214-219 ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Submitted: 15/05/2024 ; Accepted:
15/06/2024 ; Published: 30/06/2024
aspek utama. Pertama, teknik kecerdasan buatan (AI) yang digunakan, seperti pembelajaran mesin (machine learning), pembelajaran mendalam (deep learning), jaringan saraf tiruan (neural networks), dan pemrosesan bahasa alami (natural language  processing).  Teknik  ini  diklasifikasikan  berdasarkan  karakteristik  dan  aplikasi  spesifiknya  dalam  keamanan jaringan. Kedua, aplikasi dalam keamanan jaringan, termasuk deteksi intrusi, analisis malware, prediksi serangan siber, dan  mitigasi  serangan.  Setiap  aplikasi  akan  dianalisis  untuk  memahami  bagaimana  AI  diterapkan  dan  efektivitasnya dalam  meningkatkan  keamanan  jaringan.  Ketiga,  tantangan  yang  dihadapi  dalam  penerapan  AI,  seperti  kualitas  dan kuantitas data yang diperlukan, serangan adversarial yang dapat mengelabui sistem AI, masalah etika dan privasi terkait penggunaan  data,  serta  kesulitan  dalam  integrasi  dengan  sistem  keamanan  yang  sudah  ada.  Tantangan  ini  akan dievaluasi untuk mengidentifikasi hambatan utama dan potensi solusi. Keempat, prospek masa depan dari penerapan AI dalam  keamanan  jaringan.  Ini  mencakup  inovasi  teknologi  yang  diharapkan,  kolaborasi  antara  ahli  AI  dan  keamanan jaringan, serta pengembangan pendekatan multilayered untuk keamanan yang lebih efektif. Dengan mengklasifikasikan data  berdasarkan  aspek-aspek  ini,  penelitian  dapat  menyajikan  temuan  yang  terstruktur  dan  mendalam,  membantu pembaca memahami penerapan AI dalam keamanan jaringan, tantangan yang dihadapi, dan prospek masa depan yang menjanjikan [10].

## Tabel 1. Klasifikasi Teknik Ai dalam kemanan jaringan

## 2.3 Pengujian Validitas Data
Pengujian  validitas  data  merupakan  langkah  penting  untuk  memastikan  keakuratan  dan  keandalan  hasil  penelitian. Dalam  penelitian  ini,  teknik  validasi  triangulasi  digunakan  untuk  mencapai  validitas  yang  tinggi.  Teknik  validasi triangulasi melibatkan penggunaan berbagai sumber data dan metode untuk memverifikasi temuan penelitian Pertama, data  yang  dikumpulkan  dibandingkan  dengan  hasil  dari  berbagai  sumber.  Misalnya,  temuan  dari  studi  kasus, eksperimen,  dan  laporan  analisis  dibandingkan  untuk  memastikan  konsistensi.  Jika  hasil  dari  sumber  yang  berbeda menunjukkan  pola  yang  serupa,  hal  ini  memperkuat  validitas  temuan.  Selain  itu,  data  dari  publikasi  dengan  reputasi baik dan tinjauan sejawat (peer-reviewed) diutamakan untuk memastikan keandalan informasi. Kedua, umpan balik dari ahli di bidang kecerdasan buatan (AI) dan keamanan jaringan diminta. Ahli ini memberikan perspektif yang berharga dan dapat  mengidentifikasi  potensi  bias  atau  kesalahan  dalam  analisis.  Umpan  balik  dari  ahli  dapat  diperoleh  melalui diskusi, lokakarya, atau konferensi. Pendekatan ini membantu memastikan bahwa interpretasi data dan kesimpulan yang diambil didasarkan pada pemahaman yang mendalam dan komprehensif tentang topik. Ketiga, validasi juga dilakukan dengan  menguji  kembali  data  dalam  konteks  yang  berbeda  atau  dengan  menggunakan  metode  analisis  tambahan. Misalnya, jika suatu teknik AI terbukti efektif dalam satu studi kasus, validitasnya dapat diuji dengan melihat aplikasi teknik yang sama dalam studi kasus lain atau dengan menggunakan metode analisis statistik untuk memverifikasi hasil. Keempat,  cross-referencing  dengan  literatur  lain  yang  relevan  juga  dilakukan  untuk  mengidentifikasi  apakah  temuan penelitian ini sejalan dengan penelitian sebelumnya. Hal ini membantu dalam menilai keumuman dan penerapan hasil dalam konteks yang lebih luas.
Tabel 2 Teknik Validasi Triangulasi Metode Validasi Deskripsi Contoh Penerapan Perbandingan Antar Sumber Membandingkan temuan dari berbagai sumber Studi kasus, eksperimen, laporan analisis Umpan Balik dari Ahli Meminta masukan dari pakar di bidang terkait Diskusi, lokakarya, konferensi Pengujian Kembali Menguji data dalam konteks berbeda atau metode tambahan Studi kasus lain, analisis statistik Cross-Referencing Literatur Membandingkan dengan literatur relevan lainnya Penelitian sebelumnya, tinjauan pustaka
Teknik AI Aplikasi Utama Contoh Studi Kasus Pembelajaran Mesin Deteksi Intrusi, Analisis Malware Smith et al. (2020), Lee et al. (2019) Pembelajaran Mendalam Prediksi Serangan Siber, Mitigasi Johnson et al. (2021), Zhang et al. (2018) Pemrosesan Bahasa Alami Analisis Log, Deteksi Anomali Wang et al. (2019), Kim et al. (2020)

## INFORMATICS MEDIA JOURNAL [JUMIN]
Volume 5, Nomor 2, Juni 2024, Page 214-219 ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Submitted: 15/05/2024 ; Accepted:
15/06/2024 ; Published: 30/06/2024
Dengan  menggunakan  teknik  validasi  triangulasi  ini,  penelitian  diharapkan  dapat  memberikan  hasil  yang  valid  dan dapat diandalkan, yang dapat digunakan sebagai dasar yang kuat untuk mengembangkan penerapan kecerdasan buatan dalam  keamanan  jaringan  di  masa  depan.  Validasi  ini  memastikan  bahwa  temuan  penelitian  tidak  hanya  berdasarkan satu sumber atau metode, tetapi diverifikasi melalui berbagai pendekatan dan perspektif.

## 2.4 Analisis Data
Tahap  analisis  data  dalam  penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  teknik  analisis  deskriptif  untuk mengidentifikasi pola dan tren dalam data yang dikumpulkan. Analisis deskriptif adalah pendekatan yang efektif untuk merangkum data yang beragam dan kompleks menjadi informasi yang mudah dipahami. Pertama, data diklasifikasikan berdasarkan  teknik  AI  yang  digunakan  dalam  keamanan  jaringan.  Setiap  teknik  seperti  pembelajaran  mesin, pembelajaran  mendalam,  dan  pemrosesan  bahasa  alami  dianalisis  untuk  memahami  bagaimana  teknik  tersebut diterapkan dan seberapa efektif dalam mengatasi ancaman keamanan. Data ini kemudian disajikan dalam bentuk tabel dan  grafik  untuk  memudahkan  visualisasi.  Kedua,  aplikasi  AI  dalam  keamanan  jaringan  diidentifikasi  dan  dianalisis. Misalnya,  bagaimana  AI  digunakan  untuk  deteksi  intrusi,  analisis  malware,  prediksi  serangan  siber,  dan  mitigasi serangan. Setiap aplikasi dievaluasi berdasarkan efektivitasnya, kelebihan, dan kekurangannya. Informasi ini membantu dalam  memahami  bagaimana  AI  dapat  meningkatkan  keamanan  jaringan  secara  keseluruhan.  Ketiga,  tantangan  yang dihadapi  dalam  penerapan  AI  dianalisis  secara  mendalam.  Tantangan  seperti  kualitas  dan  kuantitas  data,  serangan adversarial,  masalah  etika  dan  privasi,  serta  integrasi  dengan  sistem  yang  ada  dievaluasi  untuk  mengidentifikasi hambatan  utama  dan  potensi  solusi.  Analisis  ini  membantu  dalam  merumuskan  strategi  untuk  mengatasi  tantangan tersebut di masa depan. Keempat, prospek masa depan dari penerapan AI dalam keamanan jaringan dievaluasi. Inovasi teknologi,  kolaborasi  antara  ahli  AI  dan  keamanan  jaringan,  serta  pengembangan  pendekatan  multilayered  untuk keamanan  diidentifikasi  dan  dianalisis.  Hal  ini  memberikan  gambaran  tentang  bagaimana  AI  dapat  terus  berkembang dan memberikan manfaat yang lebih besar dalam keamanan jaringan di masa depan.

## Tabel 3 Analisis Aplikasi Ai dalam Keamanan Jaringan
Aplikasi AI Teknik AI yang Digunakan Efektivitas Kelebihan Kekurangan Deteksi Intrusi Pembelajaran Mesin Tinggi Deteksi cepat Memerlukan data berkualitas Analisis Malware Pembelajaran Mendalam Sangat Tinggi Analisis mendetail Kompleksitas tinggi Prediksi Serangan Siber Jaringan Saraf Tiruan Tinggi Prediksi akurat Rentan terhadap serangan adversarial Mitigasi Serangan Pemrosesan Bahasa Alami Sedang Deteksi pola bahasa Kesulitan dalam variasi bahasa
Dengan  menggunakan  teknik  analisis  deskriptif,  penelitian  ini  dapat  mengidentifikasi  pola  dan  tren  yang  jelas  dalam data  yang  dikumpulkan,  memberikan  wawasan  yang  berharga  tentang  penerapan  kecerdasan  buatan  dalam  keamanan jaringan.  Teknik  ini  memungkinkan  peneliti  untuk  menyajikan  temuan  yang  mudah  dipahami  dan  relevan  bagi pengembangan  strategi  keamanan  yang  lebih  efektif  di  masa  depan.  Analisis  ini  juga  membantu  dalam  merumuskan rekomendasi yang berdasarkan bukti untuk meningkatkan penerapan AI dalam keamanan jaringan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penerapan kecerdasan buatan (AI) dalam keamanan jaringan merupakan topik yang semakin relevan di era digital saat ini.  Teknologi  AI  menawarkan  potensi  besar  untuk  meningkatkan  kemampuan  deteksi,  respons,  dan  perlindungan terhadap  ancaman  keamanan  yang  semakin  kompleks  dan  sering  kali  berubah.  Tinjauan  ini  bertujuan  untuk mengeksplorasi  tantangan  utama  yang  dihadapi  dalam  menerapkan  AI  dalam  keamanan  jaringan  serta  prospek  masa depannya .
3.1 Hasil
1. Penerapan Ai dalam keamanan jaringan
AI  telah  diterapkan  dalam  berbagai  aspek  keamanan  jaringan,  termasuk  deteksi  intrusi,  analisis  malware, prediksi  serangan  siber,  dan  mitigasi  risiko.  Teknik-teknik  AI  seperti  pembelajaran  mesin,  pembelajaran mendalam, dan pemrosesan bahasa alami digunakan untuk mengembangkan sistem yang mampu belajar dari

## INFORMATICS MEDIA JOURNAL [JUMIN]
Volume 5, Nomor 2, Juni 2024, Page 214-219 ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Submitted: 15/05/2024 ; Accepted:
15/06/2024 ; Published: 30/06/2024
data  historis  dan  mendeteksi  pola  ancaman  secara  otomatis.  Implementasi  ini  tidak  hanya  meningkatkan responsibilitas  terhadap  ancaman  keamanan,  tetapi  juga  memungkinkan  adaptasi  sistem  yang  lebih  dinamis dan  responsif  terhadap  perkembangan  teknologi  yang  terus  berubah.  Dengan  AI,  organisasi  dapat  lebih proaktif  dalam  mengidentifikasi  serangan  potensial  dan  meresponsnya  dengan  cepat,  mengurangi  kerentanan jaringan dan memperkuat pertahanan cyber mereka secara keseluruhan.
2. Tantangan yang dihadapi
Meskipun potensinya yang besar, penerapan AI dalam keamanan jaringan menghadapi sejumlah tantangan yang signifikan. Tantangan utama termasuk ketergantungan pada data yang berkualitas tinggi untuk pelatihan model AI,  serangan  adversarial  yang  dapat  memanipulasi  atau  mengelabui  sistem  AI,  serta  kompleksitas  dalam mengintegrasikan teknologi AI dengan infrastruktur keamanan yang sudah ada.
3.2 Pembahasan
1. Peningkatan Keamanan Jaringan dengan AI:
Penerapan  AI  dalam  keamanan  jaringan  telah  terbukti  efektif  dalam  meningkatkan  keamanan  secara keseluruhan.  AI  memungkinkan  deteksi  yang  lebih  cepat  terhadap  intrusi  dan  serangan,  meminimalkan  waktu respons terhadap insiden keamanan, dan meningkatkan akurasi dalam mengidentifikasi ancaman yang kompleks seperti malware dan serangan siber.
2. Tantangan dan Solusi:
Tantangan utama seperti kualitas data, serangan adversarial, dan kompleksitas integrasi harus ditangani dengan strategi yang matang. Untuk mengatasi tantangan kualitas data, diperlukan pengumpulan data yang representatif dan diversifikasi sumber data untuk meningkatkan kehandalan model AI. Pengembangan teknik perlindungan terhadap serangan adversarial juga menjadi krusial, dengan fokus pada deteksi dan mitigasi dalam waktu nyata.
3. Regulasi dan Etika:
Selain tantangan teknis, aspek regulasi dan etika juga perlu diperhatikan dalam penerapan AI dalam keamanan jaringan. Penggunaan data yang etis, privasi pengguna yang terjamin, dan kepatuhan terhadap regulasi keamanan cyber menjadi kunci dalam memastikan bahwa teknologi AI digunakan dengan benar dan bertanggung jawab.
4. Prospek Masa Depan dan Inovasi:
Prospek  masa  depan  AI  dalam  keamanan  jaringan  menjanjikan  terus  berkembangnya  teknologi  AI  seperti pembelajaran  federatif,  AI  yang  dapat  dipercaya  (trustworthy  AI),  dan  adaptasi  AI  terhadap  konteks  yang dinamis.  Kolaborasi  yang  lebih  dalam  antara  pengembang  AI,  peneliti  keamanan,  dan  regulator  diharapkan mempercepat inovasi dan mengatasi tantangan yang ada.

## 3. KESIMPULAN
Tinjauan tentang penerapan kecerdasan buatan (AI) dalam keamanan jaringan mengungkapkan bahwa AI menawarkan solusi yang potensial untuk meningkatkan keefektifan dan keamanan sistem jaringan. Meskipun menghadapi tantangan seperti kualitas data yang berkualitas tinggi, serangan adversarial, dan kompleksitas integrasi, pengembangan teknologi AI terus memberikan harapan bagi masa depan keamanan digital. Penerapan AI dalam deteksi intrusi, analisis malware, prediksi serangan siber, dan mitigasi risiko telah terbukti efektif dalam meningkatkan responsibilitas terhadap ancaman keamanan.  Teknik-teknik  AI  seperti  pembelajaran  mesin  dan  pembelajaran  mendalam  memungkinkan  sistem  untuk belajar dari data historis dan mendeteksi pola ancaman secara otomatis, yang krusial dalam lingkungan keamanan yang dinamis.  Prospek  masa  depan  AI  dalam  keamanan  jaringan  menjanjikan  inovasi  yang  lebih  lanjut  dan  integrasi  yang lebih baik dengan infrastruktur keamanan yang ada. Kolaborasi antara ahli keamanan, data scientist, dan pengembang AI  diharapkan  dapat  menghasilkan  solusi  yang  lebih  holistik  dan  terintegrasi.  Dengan  demikian,  melalui  upaya  terus menerus  dalam  penelitian  dan  pengembangan,  AI  dapat  memainkan  peran  yang  semakin  krusial  dalam  melindungi infrastruktur digital dari ancaman yang semakin kompleks dan berkembang.

## REFERENCES
[1] C. Sianipar and R. Ambarita, “Analisis dan Eksperimental Performasi Kompresi Uap 2 Tingkat dengan Variasi 4 Siklus,” J. Kolaborasi Sains Dan Ilmu Terap. .
[2] R.  L.  Sianturi  and  R.  Sianturi,  “Analisis  Lanjutan  Distribusi  Tegangan  Sisa  dan  Keausan  Pahat  Milling  pada  Pemesinan Keras”.
[3] K. Kunci, “Analisis Perbandingan Kekuatan Bahan Komposit Dengan Variasi Susunan Acak Dan Lurus Memanjang Berbasis Serat Bambu Dan Resin Polyester,” J. Kolaborasi Sains Dan Ilmu Terap. .

## INFORMATICS MEDIA JOURNAL [JUMIN]
Volume 5, Nomor 2, Juni 2024, Page 214-219 ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Submitted: 15/05/2024 ; Accepted: 15/06/2024 ; Published: 30/06/2024
[4] K.  Kunci,  “Dampak  Larutan  Asam  Sulfat  (H2SO4)  dan  Asam  Klorida  (HCl)  Terhadap  Laju  Korosi  baja  karbon  sedang dengan perlakuan Waktu Bervariasi,” J. Kolaborasi Sains Dan Ilmu Terap. .
[5] R. Telambanua, “Dampak Sistem Wide-Body Aircraft pada Penerbangan,” J. Kolaborasi Sains Dan Ilmu Terap. .
[6] R. L. Sianturi, “Eksperimen dan simulasi Transien Suhu Pahat intan pada pemesinan Titanium (Ti-64l-4V)”.
[7] A.  Simangunsong,  R.  M.  Simanjorang,  and  H.  Fahmi,  “Penerapan  Metode  Composite  Performance  Index  Dalam  Seleksi Penerimaan  Calon  Laboran,” J.  Sist.  Inf.  Tek.  Inform.  Dan  Teknol.  Pendidik. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  41–48,  Aug.  2022,  doi: 10.55338/justikpen.v1i2.8.
[8] K. Kunci, “Prediksi Keadaan Tegangan Sisa Dekat Permukaan untuk Benda Uji yang Dibulatkan Keras Menggunakan Model Nonlinier Berbasis Data”.
[9] K. Kunci, “Pengaruh Pola Deteriorasi Heterogen Spasial Terhadap Kekuatan dan Daktilitas Pilar Jembatan Beton Bertulang yang Terkorosi”.
[10]  H. Salma, “Hubungan antara Aktivitas Truk Batubara dan Konsentrasi Partikulat di Udara Provinsi Jambi,” vol. 2, 2023.