Mengidentifikasi titik data yang tidak sesuai dengan cluster utama sebagai anomali.
Evaluasi dan Peningkatan Model
Menggunakan metrik seperti Silhouette Score atau Davies-Bouldin Index untuk mengevaluasi kualitas clustering.
-
Membandingkan hasil dengan metode lain untuk memastikan efektivitasnya.
Tantangan dalam Implementasi Clustering untuk Keamanan Siber
Meskipun algoritma clustering menawarkan banyak keuntungan dalam deteksi anomali jaringan, ada beberapa tantangan yang harus dihadapi:
Akurasi Deteksi: Algoritma clustering dapat menghasilkan false positives jika data latih tidak mencerminkan kondisi nyata jaringan.
Pemilihan Fitur yang Tepat: Tidak semua fitur dalam log jaringan relevan untuk deteksi anomali, sehingga pemilihan fitur yang tepat sangat penting.
Skalabilitas: Jika jumlah data sangat besar, algoritma clustering bisa menjadi lambat atau membutuhkan sumber daya komputasi yang tinggi.
Untuk mengatasi tantangan ini, penelitian lebih lanjut dapat dilakukan dengan menggabungkan clustering dengan teknik lain seperti deep learning atau ensemble learning.
***
Deteksi anomali jaringan menggunakan algoritma clustering merupakan pendekatan yang menjanjikan dalam meningkatkan keamanan siber. Dengan memanfaatkan metode unsupervised learning, sistem dapat secara otomatis mengidentifikasi pola lalu lintas jaringan yang mencurigakan tanpa perlu label awal. Algoritma seperti K-Means, DBSCAN, dan GMM masing-masing memiliki keunggulan dan tantangan tersendiri dalam mengelompokkan data dan menemukan anomali.
