Meningkatkan Keamanan B2B dengan Teknologi Machine Learning

Meningkatkan Keamanan B2B dengan Teknologi Machine Learning

Dalam era digital yang semakin berkembang, e-commerce menjadi salah satu sektor utama yang memanfaatkan teknologi informasi secara optimal. Khususnya dalam platform Business-to-Business (B2B), keamanan transaksi merupakan hal krusial yang tidak boleh diabaikan. Menurut laporan dari Grand View Research, pasar keamanan siber global diperkirakan mencapai nilai $223 miliar pada tahun 2022, dan angka ini diproyeksikan tumbuh sebesar 12,3% setiap tahunnya selama periode 2023-2030. Salah satu ancaman yang paling signifikan adalah phishing, yaitu bentuk penipuan siber yang dirancang untuk mencuri informasi sensitif, seperti data pribadi dan kredensial keuangan, melalui situs web palsu yang meniru situs resmi. Di Indonesia sendiri, serangan phishing terus meningkat, dengan lebih dari 34.622 serangan tercatat dalam kurun waktu lima tahun terakhir.

Artikel ilmiah yang ditulis oleh Azzam Fawwaz Mahmud dan Setia Wirawan dari Universitas Gunadarma menunjukkan bahwa teknologi machine learning, khususnya algoritma Random Forest, dapat menjadi solusi efektif dalam mendeteksi phishing website. Berdasarkan studi tersebut, Random Forest memiliki akurasi sebesar 83,4%, menjadikannya metode terbaik dibandingkan Decision Tree dan K-Nearest Neighbors (KNN). Dengan semakin tingginya transaksi online, terutama di sektor B2B, penerapan teknologi ini dapat menjadi kunci untuk meningkatkan kepercayaan antar pelaku bisnis, sekaligus menjaga integritas data yang dipertukarkan.

Bagian ini memberikan fondasi penting bagi para pelaku e-commerce B2B untuk mempertimbangkan keamanan siber sebagai prioritas utama dalam operasional mereka. Implementasi machine learning tidak hanya mengurangi risiko serangan phishing, tetapi juga memberikan perlindungan berkelanjutan terhadap ancaman siber lainnya yang kian kompleks.

***

Dalam konteks e-commerce Business-to-Business (B2B), keamanan siber memiliki peran vital dalam menjaga kelancaran transaksi bisnis dan melindungi informasi sensitif. Berbeda dengan model Business-to-Consumer (B2C), transaksi B2B umumnya melibatkan volume data yang lebih besar dan nilai transaksi yang jauh lebih tinggi, sehingga potensi kerugian akibat serangan siber pun lebih signifikan. Menurut laporan Federal Bureau of Investigation (FBI), kerugian global akibat serangan siber mencapai lebih dari $10 miliar pada tahun 2022. Angka ini menunjukkan betapa besar risiko yang dihadapi oleh pelaku bisnis, terutama di sektor B2B, yang mengelola transaksi bernilai tinggi secara terus-menerus.

Azzam Fawwaz Mahmud dan Setia Wirawan dalam penelitiannya menawarkan solusi praktis melalui penerapan machine learning untuk mendeteksi phishing website. Di tengah meningkatnya kompleksitas serangan phishing, teknologi machine learning, terutama algoritma Random Forest, mampu belajar dari data yang ada dan secara otomatis mendeteksi pola berbahaya pada URL. Dalam penelitian mereka, model yang menggunakan Random Forest mencapai akurasi 83,4% dengan tingkat presisi dan recall yang sama-sama berada pada angka 86%. Dibandingkan dengan Decision Tree dan K-Nearest Neighbors (KNN), yang hanya mencapai akurasi masing-masing sebesar 83,3% dan 48,2%, Random Forest terbukti lebih andal dalam mendeteksi situs phishing.

Dari perspektif praktis, platform e-commerce B2B dapat mengintegrasikan teknologi ini ke dalam sistem mereka sebagai lapisan keamanan tambahan. Misalnya, model machine learning dapat diimplementasikan dalam bentuk ekstensi browser atau perangkat lunak khusus yang secara otomatis memeriksa URL dan menandai situs yang mencurigakan. Hal ini memungkinkan bisnis untuk menghindari kerugian yang disebabkan oleh phishing website, yang kerap kali sulit dideteksi oleh pengguna biasa. Berdasarkan data Kaspersky Security Network, Indonesia mencatat 1,6 juta serangan phishing hanya dalam kuartal keempat 2020, menjadikannya ancaman terbesar di Asia Tenggara. Oleh karena itu, penerapan teknologi machine learning dalam deteksi phishing menjadi sangat relevan untuk menjaga kelangsungan bisnis.

Lebih jauh lagi, keamanan berbasis machine learning ini tidak hanya menawarkan solusi untuk ancaman yang sudah dikenal, tetapi juga memiliki kemampuan untuk terus berkembang seiring dengan munculnya ancaman baru. Algoritma seperti Random Forest dapat diperbarui secara berkala dengan dataset yang lebih mutakhir, yang memungkinkan model tersebut untuk beradaptasi terhadap tren serangan siber terbaru. Dengan begitu, platform e-commerce B2B tidak hanya dapat melindungi transaksi hari ini, tetapi juga siap menghadapi tantangan keamanan di masa depan.

***

Melihat potensi ancaman phishing yang terus meningkat, terutama dalam ekosistem e-commerce B2B, langkah-langkah preventif berbasis teknologi menjadi semakin mendesak. Penelitian yang dilakukan oleh Azzam Fawwaz Mahmud dan Setia Wirawan menunjukkan bahwa penerapan machine learning, khususnya algoritma Random Forest, dapat menjadi solusi utama dalam mendeteksi dan mencegah serangan phishing. Dengan tingkat akurasi mencapai 83,4%, teknologi ini telah terbukti lebih efektif dibandingkan metode lain, seperti Decision Tree dan KNN. Implementasi teknologi semacam ini akan sangat bermanfaat bagi pelaku bisnis yang ingin memastikan keamanan transaksi mereka di tengah meningkatnya risiko serangan siber.

Sebagai penutup, e-commerce B2B harus menjadikan keamanan siber sebagai prioritas utama dalam strategi bisnis mereka. Dengan mengadopsi teknologi machine learning, bisnis tidak hanya dapat melindungi aset mereka dari ancaman phishing, tetapi juga meningkatkan kepercayaan mitra bisnis dan klien mereka. Melalui pengembangan dan peningkatan terus-menerus, solusi berbasis machine learning akan mampu mengatasi ancaman siber yang semakin canggih di masa depan.

Referensi

Mahmud, A. F., & Wirawan, S. (2024). Deteksi Phishing Website menggunakan Machine Learning Metode Klasifikasi. Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi, 13(4), 1368-1380. https://doi.org/10.32520/stmsi.v13i4.3456