ANALISIS RESIKO KEAMANAN JARINGAN KOMPUTER DENGAN PEMANFAATAN TEKNOLOGI DETEKSI INTRUSI

Perkembangan teknologi informasi dan meningkatnya jumlah pengguna internet telah memperbesar kompleksitas serta risiko ancaman keamanan jaringan. Berbagai serangan seperti Denial-of-Service (DoS), Distributed Denial-of-Service (DDoS), MAC Clone, Man-in-the-Middle (MiTM), serta kerentanan aplikasi web seperti Cross-Site Scripting (XSS) dan SQL Injection menjadi ancaman utama terhadap ketersediaan, integritas, dan kerahasiaan data. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis jenis-jenis ancaman keamanan jaringan dan mengkaji implikasinya terhadap kebutuhan pengembangan Sistem Deteksi Intrusi (Intrusion Detection System/IDS) yang adaptif. Metode yang digunakan adalah studi literatur terhadap penelitian dan publikasi ilmiah yang relevan. Hasil analisis menunjukkan bahwa serangan modern bersifat multivektor dan sering memanfaatkan berbagai celah secara bersamaan, sehingga mekanisme keamanan tradisional tidak lagi memadai. Oleh karena itu, diperlukan IDS yang mampu melakukan analisis trafik secara real-time dan mendeteksi anomali. Penelitian ini menyimpulkan bahwa integrasi IDS dengan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin dapat meningkatkan akurasi deteksi dan memperkuat ketahanan jaringan.