Kecerdasan Buatan Untuk Analisis Hacking dan Kerentanan Sistem Tren dan Implikasi

Abstract

Perkembangan transformasi digital yang pesat telah meningkatkan kompleksitas sistem informasi dan memperluas permukaan serangan siber, sehingga risiko hacking dan eksploitasi kerentanan sistem semakin tinggi. Pendekatan keamanan konvensional berbasis aturan dan tanda tangan terbukti memiliki keterbatasan dalam mendeteksi serangan yang bersifat adaptif, otomatis, dan berbasis anomali. Oleh karena itu, kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) menjadi pendekatan strategis dalam analisis hacking dan identifikasi kerentanan sistem. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tren pemanfaatan AI dalam analisis hacking dan kerentanan sistem serta mengkaji implikasi teknis dan strategis penerapannya dalam keamanan siber modern. Metode penelitian yang digunakan adalah systematic literature review (SLR) dengan pendekatan PRISMA, terhadap 98 artikel ilmiah terpilih yang dipublikasikan pada periode 2020–2025 dari jurnal bereputasi nasional dan internasional. Hasil analisis menunjukkan bahwa metode berbasis AI, khususnya machine learning dan deep learning, secara konsisten memiliki tingkat akurasi deteksi yang lebih tinggi dibandingkan metode konvensional, dengan peningkatan rata-rata sebesar 10–25%. Selain itu, AI terbukti efektif dalam mendeteksi serangan berbasis anomali, zero-day attacks, dan pola serangan kompleks pada lingkungan jaringan, cloud, dan IoT. Namun demikian, penerapan AI juga menghadirkan tantangan, seperti risiko adversarial attacks, keterbatasan interpretabilitas model, dan ketergantungan pada kualitas data pelatihan. Penelitian ini menyimpulkan bahwa AI merupakan komponen kunci dalam sistem keamanan siber modern, namun implementasinya perlu didukung oleh tata kelola, etika, dan desain sistem yang adaptif dan berkelanjutan