Text
Prediksi risiko cyber melalui analisis big data pada media sosial menggunakan statistical machine learning
Sebagai proses alamiah dalam mencapai titik ekuilibrium, perkembangan ekonomi digital akan selalu diikuti oleh peningkatan risiko keamanan cyber. Penelitian ini membahas analisis big data percakapan media sosial Twitter dengan tipe data yang tidak terstruktur untuk menghasilkan model yang dapat memprediksi terjadinya risiko cyber. Risiko cyber yang dimaksud berupa keberhasilan serangan exploit terhadap kerentanan sistem informasi yang dipublikasikan pada situs kerentanan global cvedetails.com common vulnerabilities and exposures (CVE). Eksplorasi aspek kualitatif dan kuantitatif atas data yang bersumber dari Twitter dan CVE dilakukan dengan menggunakan metode pemodelan algoritmik statistical machine learning. Prediksi dihasilkan melalui perbandingan beberapa model klasifikasi yang dipilih dari sepuluh algoritma yang paling banyak digunakan dalam data mining berdasarkan hasil survey yang dilakukan oleh IEEE pada International Conference on Data Mining tahun 2006. Hasil prediksi terbaik dihasilkan oleh model algoritma Artificial Neural Networks dengan tingkat akurasi 96,73%. Model prediksi dapat dimanfaatkan oleh perusahaan asuransi dengan produk perlindungan risiko cyber untuk mengurangi potensi penyebaran klaim. Model juga dapat dimanfaatkan oleh perusahaan umum untuk mitigasi risiko cyber secara efektif dan efisien dengan menghindari tejadinya situasi false-negatives error pengelolaan risikoAda tabel
Ketersediaan
| Call Number | Location | Available |
|---|---|---|
| T 199/17 | PSB lt.2 - Karya Akhir | 1 |
| Penerbit | Jakarta Program Studi Magister Manajemen Fakultas Ekonomi dan Bisnis UI., 2017 |
|---|---|
| Edisi | - |
| Subjek | Social media Risk analysis Big Data Cyber risk |
| ISBN/ISSN | - |
| Klasifikasi | - |
| Deskripsi Fisik | xiii, 89 p. : il. ; 30 cm |
| Info Detail Spesifik | - |
| Other Version/Related | Tidak tersedia versi lain |
| Lampiran Berkas | Tidak Ada Data |