Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 3, Juli (2024),  pp. 1338-1345

## Integerasi Kecerdasan Buatan Generatif Untuk Analisis dan Mitigasi  Data CVE
Pradipta Putra Abimata 1 , Mukhammad Andri Setiawan 2
1,2 Universitas Islam Indonesia, Indonesia E-mail: 1 20523004@students.uii.ac.id, 2 andri@uii.ac.id

## Abstract
The  rise  of  Generative  Artificial  Intelligence  (GAI)  has  opened  new  avenues  for enhancing the analysis and mitigation of Common Vulnerabilities and Exposures (CVEs) –  a  critical  component  in  safeguarding  cyber  systems.  This  research  delves  into  the integration  of  cutting-edge  AI  techniques,  particularly  OpenAI's  GPT-4,  to  tackle  the challenges  posed  by  CVE  data  analysis  and  facilitate  more  effective  vulnerability management.Analyzing  and  staying  up-to-date  with  the  ever-growing  CVE  database maintained by the National Vulnerability Database (NVD) is a daunting task for security professionals.  However,  the  unique  capabilities  of  Generative  AI,  such  as  natural language  processing  and  knowledge  reasoning,  can  greatly  streamline  this  process.  By leveraging AI-powered tools, researchers can extract insights from CVE reports, identify patterns  and  trends,  and  develop  proactive  strategies  to  address  emerging  threats.  The proposed framework employs a combination of the Waterfall method and Blackbox testing to  integrate  Generative  AI into  the  CVE  data  analysis  workflow.  First,  the  SERP  API is used to collect relevant CVE data and metadata from the NVD, which is then processed and  structured  for  AI-driven  analysis.  The  GPT-4  model,  trained  on  a  vast  corpus  of cybersecurity  knowledge,  is  then  utilized  to  generate  comprehensive  summaries,  threat assessments, and mitigation recommendations for each CVE.
Keywords: Generative  Artificial  Intelligence,  Common  Vulnerabilities  and  Exposure, Cyber Security data analysis, SERP API, CVE mitigation

## Abstrak
Penelitian ini mendalami integrasi teknik Kecerdasan Buatan terkini, khususnya GPT- 4 dari OpenAI, untuk mengatasi tantangan yang ditimbulkan oleh analisis data CVE dan memfasilitasi  manajemen  kerentanan  yang  lebih  efektif.Menganalisis  dan  memperbarui basis  data  CVE  yang  terus  berkembang  yang  dikelola  oleh  Basis  Data  Kerentanan Nasional (National Vulnerability Database/NVD) merupakan tugas yang menantang bagi para  profesional  keamanan.  Namun,  kemampuan  unik  Kecerdasan  Buatan  Generatif, seperti  pemrosesan  bahasa  alami  dan  penalaran  pengetahuan,  dapat  menyederhanakan proses  ini  secara  signifikan.  Dengan  memanfaatkan  alat  berbasis  kecerdasan  buatan, para  peneliti  dapat  mengekstrak  wawasan  dari  laporan  CVE,  mengidentifikasi  pola  dan tren,  serta  mengembangkan  strategi  proaktif  untuk  menangani  ancaman  yang muncul.Kerangka  kerja  yang  diusulkan  menggunakan  kombinasi  metode  Waterfall  dan pengujian  Blackbox  untuk  mengintegrasikan  kecerdasan  buatan  generatif  ke  dalam  alur kerja analisis data CVE. Pertama, SERP API digunakan untuk mengumpulkan data CVE yang relevan dan metadata dari NVD, yang kemudian diproses dan disusun untuk analisis berbasis  Kecerdasan  Buatan.  Model  GPT-4,  yang  dilatih  dengan  korpus  pengetahuan keamanan  siber  yang  luas,  kemudian  digunakan  untuk  menghasilkan  ringkasan komprehensif, penilaian ancaman, dan rekomendasi mitigasi untuk setiap CVE.
Kata Kunci: Generative Artificial Intelligence, Common Vulnerabilities and Exposure, Cyber Security data analysis, SERP API, CVE mitigation

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)

## 1. Pendahuluan
Seiring  dengan  berkembangnya  teknologi  informasi,  keamanan  siber  menjadi  aspek krusial  dalam  melindungi  sistem  dari  ancaman  dan  kerentanan.  Salah  satu  komponen penting  dalam  menjaga  keamanan  siber  adalah  identifikasi  dan  mitigasi  Common Vulnerabilities  and  Exposures  (CVEs).  CVEs  merupakan  daftar  umum  dari  kerentanan keamanan  yang  diketahui  di  berbagai  perangkat  lunak,  yang  dikelola  oleh  Nationa l Vulnerability  Database  (NVD).  Dengan  semakin  banyaknya  CVE  yang  tercatat  setiap tahun,  tugas  untuk  menganalisis  dan  mengikuti  perkembangan  CVE  menjadi  semakin sulit  bagi  para profesional  keamanan siber [1].
Dalam  beberapa  tahun  terakhir,  kemajuan  dalam  kecerdasan  buatan  (AI)  telah membuka jalan baru untuk meningkatkan analisis dan mitigasi CVE. Generative Artificia l Intelligence (GAI), seperti model GPT-4 yang dikembangkan oleh OpenAI, menunjukkan potensi  besar  dalam  memproses  dan  menganalisis  data  dalam  jumlah  besar  dengan efisien.  Kemampuan  GAI  dalam  pemrosesan  bahasa  alami  dan  penalaran  pengetahuan dapat  sangat  membantu  dalam  mengidentifikasi  pola  dan  tren  dari  laporan  CVE,  serta memberikan  rekomendasi  mitigasi  yang lebih  efektif  [2], [3].
Tantangan utama dalam pengelolaan CVE adalah volume dan kompleksitas data yang harus  dianalisis  oleh  para  profesional  keamanan  siber.  Setiap  laporan  CVE  mengandun g informasi teknis yang mendetail dan bervariasi, membuat proses  identifikasi dan mitigas i menjadi  tugas  yang  memakan  waktu  dan  rentan  terhadap  kesalahan  manusia.  Tanpa  alat bantu  yang  memadai,  sulit  bagi  tim  keamanan  untuk  tetap  mengikuti  perkembangan ancaman dan merespons dengan cepat [4].
Teori-teori  dalam  analisis  data  dan  pemrosesan  bahasa  alami  menjadi  dasar  dalam penelitian  ini.  Pemrosesan  bahasa  alami  (Natural  Language  Processing)  memungkinkan mesin  untuk  memahami  dan  menginterpretasikan  bahasa  manusia,  sementara  penalaran pengetahuan  (knowledge  reasoning)  membantu  dalam  menghubungkan  informasi  dan membuat  keputusan  yang  berdasar.  Generative  AI,  dengan  kemampuannya  untuk menghasilkan konten yang mirip dengan teks yang ditulis oleh manusia, menyediakan alat yang  kuat  untuk  merangkum  informasi,  mengidentifikasi  pola,  dan  memberikan rekomendasi  berbasis  data [5], [6].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengintegrasikan  teknik  AI  terkini,  khususnya  GPT -4, ke  dalam  proses  analisis  data  CVE  untuk  meningkatkan  efektivitas  dan  efisiens i manajemen  kerentanan.  Dengan  memanfaatkan  API  SERP  untuk  mengumpulkan  data CVE yang  relevan  dari Google dan  data CVE dari  NVD, penelitian  ini  akan memproses dan  menyusun  data  tersebut  untuk  dianalisis  oleh  GPT -4.  Hasilnya  diharapkan  berupa ringkasan  yang  komprehensif,  penilaian  ancaman,  dan  rekomendasi  mitigasi  yang  dapat membantu para profesional keamanan siber dalam menghadapi ancaman yang muncul [7], [8], [9].

## 2. Metodologi Penelitian
Penelitian  ini  dirancang  sebagai  penelit ian  dengan  metodo Waterfall untuk  menguj i efektivitas penggunaan Generative AI dalam analisis dan mitigasi CVE. Metode Waterfall dipilih  untuk  memastikan  setiap  tahap  dilakukan  secara  berurutan  dan  sistematis, memungkinkan pemrosesan data yang terstruktur  dan analisis yang komprehensif. Desain penelitian  ini  membantu  dalam  menghasilkan  data  yang  akurat  dan  valid,  serta memberikan  wawasan  yang  mendalam  tentang  bagaimana  AI  dapat  meningkatkan efisiensi  dalam analisis  CVE.

## 2.1. Pengumpulan  Data
Pengumpulan  data  dilakukan  dari  National  Vulnerability  Database  (NVD) menggunakan  dan API SERP untuk mendapatkan informasi terkini dan relevan mengena i CVE.  Proses  ini  dimulai  dengan  identifikasi  kata  kunci  yang  relevan,  diikuti  dengan penggunaan  API  untuk  mengakses  dan  mengumpulkan  data  beserta  metadata  yan g

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 3, Juli (2024),  pp. 1338-1345
diperlukan. Data yang terkumpul kemudian diverifikasi dan divalidasi untuk memastikan keakuratannya  sebelum  diproses  lebih  lanjut.  Pendekatan  ini  memastikan  bahwa  dataset CVE yang diperoleh  adalah  lengkap  dan siap untuk dianalisis.

## 2.2. Pengolahan Data
Analisis  data  dilakukan  menggunakan  model  GPT-4,  Model  ini  digunakan  untuk Analisis  data  dilakukan  menggunakan  model  GPT -4.  Model  ini  digunakan  untuk menganalisis  data  CVE,  menghasilkan  ringkasan,  penilaian  ancaman,  dan  rekomendas i mitigasi. Proses analisis juga melibatkan  identifikasi pola dan tren yang muncul dari data CVE, yang berguna untuk mengembangkan strategi proaktif dalam menghadapi ancaman keamanan.
Prompt  engineering  merupakan  teknik  yang  sangat  penting  dalam  pengembangan  dan penggunaan model bahasa besar (LLMs) seperti GPT -4. Dengan hanya mengintegrasikan beberapa  elemen  kunci,  seseorang  dapat  merancang  prompt  dasar  yang  memungkinkan LLMs  menghasilkan  jawaban  berkualitas  tinggi.  Dalam  konteks  penelitian  ini,  prompt engineering  digunakan  untuk  memaksimalkan  efisiensi  dan  akurasi  respons  yang dihasilkan  oleh model dalam  analisis  CVE.
a. Model  Introduction  GPT-4 :  Ketika  GPT-4  menerima  input  prompt,  teks  input akan  terlebih  dahulu  diubah  menjadi  token  yang  dapat  diinterpretasikan  dan diproses oleh  model. Token ini kemudian dikelola oleh  lapisan transformer yan g menangkap  hubungan  dan  konteks  mereka.  Di  dalam  lapisan  ini,  mekanisme perhatian  mendistribusikan  bobot  yang  berbeda  ke  token  berdasarkan  relevansi dan  konteksnya.  Setelah  pemrosesan  perhatian,  model  membentuk  representasi dari data  input, yang kemudian didecode kembali menjadi teks yang dapat dibaca manusia  [10].
b. Giving  Instructions :  Metode  memberikan  instruksi,  juga  dikenal  sebagai  re - reading, mengacu pada strategi heuristik membaca manusia. Telah diamati bahwa output  yang  dihasilkan  oleh  GPT-4  cenderung  terlalu  umum  ketika  diberikan instruksi  dasar  tanpa  deskripsi  tambahan.  Oleh  karena  itu,  deskripsi  yang komprehensif  sangat  penting  untuk  mendapatkan  outpu t  yang  lebih  tepat  dan relevan  [10].
c. Be  Clear  and  Precise :  Metode  dasar  kedua  dalam  prompt  engineering  adalah "menjadi  jelas  dan  tepat".  Ini  melibatkan  perumusan  prompt  yang  tidak  ambigu dan spesifik, yang dapat memandu model untuk menghasilkan konten yang  lebih sesuai  dengan  kebutuhan  spesifik  skenario  tertentu,  karena  mengurangi ketidakpastian  model  dan mengarahkannya  ke respons yang benar  [10].
Gambar  1. Contoh Instruksi Tanpa Deskripsi  Tambahan [10]

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Gambar  2. Contoh Instruksi Dengan  Instruksi  Tambahan [10]
d. Role-Prompting :  Role-prompting  melibatkan  memberikan  model  peran  spesifik untuk dimainkan, seperti asisten yang membantu atau pakar yang berpengetahuan luas.  Metode  ini  efektif  dalam  membimbing  respons  model  dan  memastikan bahwa  mereka  sesuai  dengan  output  yang  diinginkan.  Misalnya,  jika  model diminta  bertindak  sebagai  sejarawan,  kemungkinan  besar  model  akan memberikan respons yang lebih rinci dan akurat secara kontekstual ketika ditanya tentang  peristiwa  sejarah  [10].
e. Use of Triple Quotes to Separate : Penggunaan triple quotes adalah teknik dalam prompt  engineering  yang  digunakan  untuk  memisahkan  bagian-bagian  berbeda dari  prompt  atau  untuk  mengenkapsulasi  string  multi-baris.  Teknik  ini  sangat berguna  ketika  menangani  prompt  yang  kompleks  yang  mencakup  beberapa komponen atau ketika prompt itu sendiri  berisi  kutipan  [10].
f. Try Several Times : Karena sifat non-deterministik LLMs, sering kali bermanfaat untuk mencoba beberapa kali saat menghasilkan respons. Teknik ini, yang dikenal sebagai resampling, melibatkan menjalankan model beberapa kali dengan prompt yang  sama  dan  memilih  output  terbaik.  Pendekatan  ini  dapat  membantu mengatasi  variabilitas  bawaan  dalam  respons  model  dan  meningkatkan  peluan g memperoleh  output berkualitas  tinggi  [10].
g. One-Shot or Few-Shot Prompting : One-shot dan few-shot prompting adalah dua teknik  penting  dalam  prompt  engineering.  One-shot  prompting  mengacu  pada metode  di  mana  model  diberikan  satu  contoh  untuk  dipelajari,  sedangkan  few- shot prompting memberikan model beberapa contoh. Pilihan antara one-shot dan few-shot  prompting  sering  bergantung  pada  kompleksitas  tugas  dan  kemampuan model.  Untuk  tugas  yang  sederhana  atau  model  yang  sangat  mampu,  one-shot prompting mungkin cukup. Namun, untuk tugas yang lebih kompleks atau model yang  kurang  mampu,  few-shot  prompting  dapat  memberikan  konteks  dan panduan tambahan, sehingga  meningkatkan  kinerja  model  [10].
Pemilihan prompt dalam  penelitian  ini didasarkan pada kebutuhan untuk mendapatkan jawaban  yang  tepat  dan  komprehensif  dari  model.  Misalnya,  prompt  yang  dirancan g untuk  mendapatkan  analisis  CVE  mencakup  elemen-elemen  spesifik  yang  memastikan model  dapat  memahami  konteks  dan  memberikan  informasi  yang  akurat.  Prompt  seperti "Jelaskan  kerentanan  CVE-2023-1234"  dirancang  untuk  memandu  model  dalam memberikan  penjelasan  terperinci  mengenai  suatu  CVE  tertentu,  termasuk  dampaknya, vektor  serangan,  dan  langkah-langkah  mitigasi  yang  direkomendasikan.  Dengan menerapkan elemen-elemen kunci dalam prompt engineering, model dapat menghasilkan respons yang  lebih relevan dan berguna untuk analisis CVE, sebagaimana didukung oleh penelitian  [11]  yang  menunjukkan  bahwa  prompt  engineering  dapat  meningkatkan performa model bahasa dalam berbagai  tugas.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 3, Juli (2024),  pp. 1338-1345
Dengan  mempertimbangkan  kriteria  yang  telah  diidentifikasi  dalam  penelitian  ini, prompt yang digunakan untuk analisis CVE sudah memenuhi syarat untuk menghasilkan jawaban  yang  tepat  dan  komprehensif.  Berikut  adalah  analisis  bagaimana  setiap  elemen kriteria  terpenuhi  dalam  prompt yang digunakan:
1. Model  Introduction  GPT-4 :  Prompt  yang  digunakan  memastikan  bahwa  mode l GPT-4 menerima input yang jelas dan terstruktur, memungkinkan transformasi teks menjadi token yang dapat diproses dengan baik oleh model. Misalnya, dalam kode berikut, input prompt diubah menjadi  token untuk analisis  CVE.
Gambar  3. Model Intruduction Prompt
2. Giving  Instructions : Prompt  ini  memberikan  instruksi  yang  jelas  kepada  model, memastikan  bahwa  informasi  yang  diberikan  tidak  bersifat  umum  tetapi  spesifik dan terperinci,  seperti  yang ditunjukkan  dalam  bagian  berikut.
Gambar  4. Giving Instruction Prompt
3. Be  Clear  and  Precise :  Penggunaan  prompt  yang  tidak  ambigu  dan  spesifik  untuk memastikan  bahwa  model  menghasilkan  konten  yang  sesuai  dengan  kebutuhan, seperti dalam  contoh.
Gambar  5. Be Clear and Precise Prompt
4. Role-Prompting :  Prompt  ini  memberikan  peran  spesifik  kepada  model, memastikan  bahwa  output  yang  dihasilkan  relevan  dengan  konteks  yan g diinginkan. Sebagai contoh, saat model diminta memberikan analisis sebagai pakar keamanan.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Gambar  6. Role-Prompting Prompt
5. Use of Triple Quotes to Separate : Teknik ini diterapkan untuk memisahkan bagian berbeda  dari  prompt  dan  mengenkapsulasi  string  multi-baris,  seperti  dalam  bagian prompt ini.
Gambar  7. Gambar Use of Triple Quotes to Separate
6. Try  Several  Times :  Pendekatan  ini  diterapkan  melalui  teknik  resampling  untuk menghasilkan  respons  yang  optimal  dari  model,  memastikan  kualitas  output  yan g dihasilkan.
7. One-Shot  or  Few-Shot  Prompting :  Dalam  kode  yang  digunakan,  few-shot prompting diterapkan  untuk memberikan contoh tambahan kepada model, sehingga meningkatkan  akurasi  dan relevansi  output yang dihasilkan.
Dengan menerapkan elemen-elemen kunci  ini dalam prompt engineering, model dapat menghasilkan  respons  yang  lebih  relevan  dan  berguna  untuk  ana lisis  CVE.  Seperti  yang didukung oleh penelitian [11], prompt engineering telah terbukti meningkatkan performa model bahasa dalam berbagai  tugas.
Penelitian yang diterbitkan dalam jurnal terkemuka telah menunjukkan  bahwa prompt engineering  yang  baik  dapat  secara  signifikan  meningkatkan  performa  model  bahasa dalam  menghasilkan  informasi  yang  dapat  diterima  dan  relevan.  Sebagai  contoh, penelitian  yang  dilakukan  jurnal  "Language  Models  are  Few-Shot  Learners" menunjukkan  bahwa  penggunaan  teknik  few-shot  prompting  dapat  meningkatkan kemampuan  model  dalam  memahami  konteks  dan  menghasilkan  respons  yang  sesua i [12].  Selain  itu,  studi  dalam  jurnal  "Exploring  the  Limits  of  Transfer  Learning  with  a Unified  Text-to-Text  Transformer"  menegaskan  pentingnya  penggunaan  prompt  yang jelas  dan  spesifik  untuk  memandu  model  dalam  memberikan  jawaban  yang  akurat  [13]. Dengan mengacu pada penelitian-penelitian  ini, dapat disimpulkan bahwa teknik prompt engineering  yang  diterapkan  dalam  skripsi  ini  didasarkan  pada  metodologi  yang  telah terbukti efektif dalam literatur  ilmiah, memastikan bahwa informasi yang dihasilkan oleh sistem dapat diterima  dan relevan.

## 2.3. Pengujian BlackBox
Pengujian  Blackbox  dilakukan  untuk  menguji  keandalan  dan  efektivitas  hasil  yang dihasilkan  oleh  model  AI  dalam  kondisi  nyata.  Kasus  uji  yang  realistis  disiapkan  untuk mencakup berbagai skenario kerentanan dan ancaman. Hasil analisis model  AI kemudian diuji  terhadap  skenario  ini,  dan  hasil  pengujian  dianalisis  untuk  mengevaluasi  keandalan dan  efektivitas  model.  Pengujian  ini  penting  untuk  memastikan  bahwa  model  AI  dapat memberikan  rekomendasi  mitigasi  CVE yang praktis  dan dapat diandalkan.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)

## 3. Hasil Dan Pembahasan
Berdasarkan penggunaan prompt engineering dalam analisis CVE dengan model GPT - 4,  aplikasi  berhasil  menghasilkan  analisis  yang  mendetail  dan  informatif  terhadap berbagai  CVE,  termasuk  CVE-2022-22965  (Spring4Shell).  Penggunaan  prompt engineering  memastikan  bahwa  model  memberikan  respons  yang  relevan  dan  spesifik, memungkinkan untuk identifikasi detail,  analisis dampak, dan rekomendasi mitigasi yang terperinci.
Tabel 1. Hasil  Anaisis Identifikasi CVE CVE ID CVE-2022-22965 Tingkat Keparahan Kritis Deskripsi Kerentanan ini memengaruhi aplikasi Spring WebFlux yang  berjalan pada JDK 9+. Memungkinkan eksekusi kode jarak jauh (RCE) melalui data binding, berpotensi membahayakan  aplikasi yang  di-deploy pada  Tomcat sebagai file WAR. Aplikasi Spring Boot yang di-deploy sebagai executable jars tidak rentan terhadap exploit ini Tanggal Publikasi 2022-04-01 Tanggal Modifikasi 2023-02-09 Skor CVSS 9.8 Vector String CVSS:3.1/AV/AC/PR/UI/S/C/I/A Referensi Packet Storm Security, Siemens Security Advisory, VMware Tanzu Advisory. Dampak Kerentanan CVE-2022-22965 berdampak pada aplikasi Spring MVC dan Spring WebFlux, terutama saat berjalan di JDK 9 atau lebih baru, dan di- deploy pada Tomcat sebagai file WAR. Potensi Dampak Eksekusi Kode Jarak Jauh (RCE), kompromi sistem, eksfiltrasi data sensitif, gangguan  operasional, dan pencurian properti intelektual. Langkah- Langkah Mitigasi Memperbarui Spring Framework, penyesuaian konfigurasi, manajemen patch, dan pemantauan  merupakan beberapa langkah  yang  direkomendasikan untuk mengurangi risiko eksploitasi. Rekomendasi untuk Organisasi Kebijakan keamanan, pelatihan karyawan,  dan strategi pemantauan merupakan bagian  dari rekomendasi untuk mengelola dan mengurangi risiko keamanan yang  terkait dengan CVE ini.
Hasil analisis menunjukkan bahwa  integrasi prompt engineering dengan model GPT -4 efektif  dalam  menghasilkan  informasi  yang  detail  dan  relevan  terkait  CVE-2022-22965, serta  memfasilitasi  pemahaman  yang  lebih  baik  terhadap  dampak  dan  langkah  mitigas i yang  tepat.  Hal  ini  menegaskan  bahwa  pendekatan  ini  dapat  meningkatkan  kemampuan aplikasi  dalam mengelola  dan merespons keamanan informasi  dengan lebih  efektif.

## 4. Kesimpulan
Penelitian  ini  berhasil  mengembangkan  aplikasi  web  berbasis  Flask  yang  terintegrasi dengan  OpenAI  API  untuk  analisis  CVE.  Aplikasi  ini  menunjukkan  akurasi  yang  tinggi dalam meningkatkan keamanan siber. Implikasi penelitian  ini  mencakup penyediaan alat bantu  yang  efektif  bagi  praktisi  keamanan  maupun  pengguna  umum  untuk  mendeteks i dan menganalisis kerentanan, serta menambah wawasan tentang penggunaan teknologi AI

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 3, Juli (2024),  pp. 1338-1345
dalam  keamanan  informasi.  Namun,  penelitian  ini  juga  memiliki  beberapa  keterbatasan, seperti  dataset  yang  digunakan  terbatas  pada  CVE  yang  tersedia  secara  publik,  dan evaluasi  aplikasi  masih  terbatas  pada  lingkungan  pengujian  dan  belum  diuji  dalam  skala besar. Selain itu, model AI yang digunakan dalam penelitian ini adalah model GPT -4 dari OpenAI  yang  belum  dirancang  khusus  untuk  keamanan  siber,  sehingga  masih  terdapat peluang  untuk  mengembangkan  model  AI  yang  lebih  spesifik  untuk  domain  ini  di  masa depan.

## Daftar Pustaka
[1] National  Vulnerability  Database  (NVD).  (2020).  Common  Vulnerabilities  and Exposures  (CVEs). Diakses  dari:  https://nvd.nist.gov/vuln/data-feeds#cve-search
[2] OpenAI.  (2020).  GPT-4:  Generative  Artificial  Intelligence.  Diakses  dari: https://openai.com/gpt-4/
[3] Kumar,  S.  (2020).  Artificial  Intelligence  in  Cybersecurity:  A  Survey. Journal  of Cybersecurity  and  Information  Systems ,  10(1),  1-15.  DOI:  10.1007/s13388-020- 00244-6.
[4] Zhang,  Y.  (2020).  Natural  Language  Processing  in  Cybersecurity:  A  Review. Journal  of  Information  Security  and  Applications ,  25(3),  1-12.  DOI: 10.1016/j.jisa.2020.02.001.
[5] Kumar,  S.  (2019).  Cybersecurity  Threats  and  Vulnerabilities:  A  Comprehensive Review. Journal  of  Cybersecurity  and  Information  Systems ,  9(2),  1-15.  DOI: 10.1007/s13388-019-00233-4.
[6] Srivastava,  S.  (2019).  Artificial  Intelligence  and  Machine  Learning  in Cybersecurity:  A Survey. Journal of Cybersecurity and Information Systems , 9(1), 1-15. DOI: 10.1007/s13388-019-00232-5.
[7] National  Institute  of  Standards  and  Technology  (NIST).  (2020).  Artificia l Intelligence and Machine Learning in Cybersecurity. Diakses dari:
https://www.nist.gov/cybersecurity/artificial-intelligence-machine-learning- cybersecurity
[8]  Google.  (2020).  Search  Engine  Results  Page  (SERP)  API.  Diakses  dari: https://developers.google.com/custom-search/v1/overview
[9] Kumar, S. (2018). Cybersecurity and  Artificial Intelligence:  A Review. Journal of Cybersecurity  and  Information  Systems ,  8(2),  1-15.  DOI:  10.1007/s13388-018- 00231-4.
[10]   Chen,  B.,  Zhang,  Z.,  Langrené,  N.,  &  Zhu,  S.  (2023).  Unleashing  the  potential  of prompt  engineering  in  Large  Language  Models:  a  comprehensive  review. http://arxiv.org/abs/2310.14735.
[11]   Liu,  X.,  Wang,  J.,  Sun,  J.,  Yuan,  X.,  Dong,  G.,  Di,  P.,  Wang,  W.,  &  Wang,  D. (2023).  Prompting  Frameworks  for  Large  Language  Models:  A  Survey. http://arxiv.org/abs/2311.12785.
[12]   Brown,  T.  B.,  Mann,  B.,  Ryder,  N.,  Subbiah,  M.,  Kaplan,  J.,  Dhariwal,  P., Neelakantan, A., Shyam, P., Sastry, G., Askell,  A., Agarwal, S., Herbert-Voss, A., Krueger, G., Henighan, T., Child, R., Ramesh, A., Ziegler, D. M., Wu, J., Winter, C.,  …  Amodei,  D.  (2020).  Language  Models  are  Few-Shot  Learners. http://arxiv.org/abs/2005.14165.
[13]   Raffel, C., Shazeer, N., Roberts, A., Lee, K., Narang, S., Matena, M., Zhou, Y., Li, W., & Liu, P. J. (2019). Exploring  the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer. http://arxiv.org/abs/1910.10683.