True Positive dalam Keamanan Siber: Perbedaan antara revisi
Batch created by Azure OpenAI |
k Text replacement - "keamanan siber" to "Keamanan Siber" |
||
| Baris 1: | Baris 1: | ||
Pada bidang [[ | Pada bidang [[Keamanan Siber]], true positive menjadi ukuran utama dalam menilai efektivitas sistem deteksi ancaman seperti [[intrusion detection system]]. Sistem ini harus mampu mengidentifikasi serangan nyata secara tepat waktu. | ||
== Definisi dalam Konteks Keamanan == | == Definisi dalam Konteks Keamanan == | ||
Revisi terkini sejak 8 Agustus 2025 02.31
Pada bidang Keamanan Siber, true positive menjadi ukuran utama dalam menilai efektivitas sistem deteksi ancaman seperti intrusion detection system. Sistem ini harus mampu mengidentifikasi serangan nyata secara tepat waktu.
Definisi dalam Konteks Keamanan
True positive terjadi ketika sistem mendeteksi adanya serangan yang benar-benar sedang terjadi. Hal ini penting agar tim keamanan dapat segera menindaklanjuti dan meminimalisir kerusakan.
Dampak pada Respons Insiden
Deteksi true positive yang akurat mempercepat respons insiden sehingga ancaman dapat diatasi sebelum meluas. Jika sistem sering gagal mendeteksi serangan nyata, maka risiko kebocoran data dan kerugian finansial akan meningkat.
Pentingnya Mengurangi False Positive
Walaupun true positive penting, sistem juga harus menekan jumlah false positive agar tidak terjadi alarm palsu yang dapat membingungkan tim keamanan dan menurunkan efisiensi kerja.