MENDESAIN SISTEM PENCEGAHAN INTRUSI YANG FLEKSIBEL DAN ADAPTIF UNTUK MENANGANI BERBAGAI JENIS ANCAMAN PADA SISTEM OPERASI WINDOWS
Kata Kunci:
Sistem Pencegahan Intrusi (IPS), Windows, Keamanan Siber, Kecerdasan Buatan, Pembelajaran Mesin, Malware, Ransomware, PhishingAbstrak
Penelitian ini mengembangkan sistem pencegahan intrusi (IPS) yang fleksibel dan adaptif untuk menangani beragam ancaman keamanan pada sistem operasi Windows. Metodologi mencakup analisis ancaman, evaluasi kebutuhan sistem, dan perancangan arsitektur terintegrasi. IPS yang dihasilkan terdiri dari komponen deteksi menggunakan machine learning dan signature-based detection, komponen analisis memanfaatkan big data analytics dan analisis perilaku, serta komponen respons dengan sistem berbasis aturan dan respons otomatis. Sistem ini dilengkapi mekanisme pembelajaran dinamis, arsitektur modular, dan kustomisasi kebijakan. Integrasi dengan fitur keamanan Windows meningkatkan efektivitas perlindungan secara keseluruhan. Hasil penelitian menunjukkan potensi signifikan dalam memberikan perlindungan yang lebih komprehensif terhadap ancaman keamanan yang terus berkembang pada Windows.
This research develops a flexible and adaptive intrusion prevention system (IPS) to handle diverse security threats on Windows operating systems. The methodology includes threat analysis, system requirements evaluation, and integrated architecture design. The resulting IPS consists of a detection component using machine learning and signature-based detection, an analysis component utilizing big data analytics and behavioral analysis, and a response component with a rule-based system and automated response. The system features dynamic learning mechanisms, modular architecture, and policy customization. Integration with Windows security features increases the overall effectiveness of protection. The results show significant potential in providing more comprehensive protection against evolving security threats on Windows.
