Secara keseluruhan, penelitian yang dilakukan oleh Nguyen, Hoang, Dam, dan Ghose melalui pengembangan GAVulExplainer menunjukkan kemajuan signifikan dalam bidang prediksi kerentanan perangkat lunak. Dengan meningkatkan transparansi model prediksi berbasis graf, GAVulExplainer memberikan solusi terhadap masalah interpretasi hasil yang sering kali menghalangi adopsi model kecerdasan buatan di industri. Data empiris menunjukkan bahwa alat ini secara konsisten menghasilkan hasil yang lebih baik dibandingkan metode lainnya, seperti yang terlihat dari rata-rata fidelity yang lebih rendah.
Dari perspektif praktis, implikasi dari penelitian ini sangat relevan untuk dunia industri, di mana keamanan perangkat lunak menjadi isu utama. Dengan kemampuan untuk memberikan penjelasan yang jelas terhadap prediksi kerentanan, GAVulExplainer dapat membantu meningkatkan kepercayaan pengguna dan mempercepat adopsi teknologi prediksi kerentanan berbasis deep learning. Tantangan yang dihadapi ke depan mungkin terletak pada implementasi skala besar dan integrasi dengan sistem yang sudah ada.
Kesimpulannya, artikel ini tidak hanya memperkenalkan sebuah alat yang inovatif tetapi juga menyoroti pentingnya keterbukaan dan interpretabilitas dalam sistem kecerdasan buatan. Dengan pendekatan yang fleksibel dan terbukti lebih akurat, GAVulExplainer berpotensi menjadi terobosan besar dalam bidang keamanan siber di masa depan.
Referensi
Nguyen, H. Q., Hoang, T., Dam, H. K., & Ghose, A. (2024). Graph-based explainable vulnerability prediction. Information and Software Technology, 177, 107566. https://doi.org/10.1016/j.infsof.2024.107566
