Integrasi Kecerdasan Buatan Generatif Untuk Analisis dan Mitigasi Data CVE

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah aplikasi berbasis Flask yang mampu melakukan analisis terhadap Common Vulnerabilities and Exposures (CVE) dengan memanfaatkan kecerdasan buatan generatif dari OpenAI. Latar belakang dari penelitian ini adalah kebutuhan yang semakin mendesak akan alat yang mampu menganalisis dan memberikan mitigasi atas kerentanan keamanan siber secara cepat dan akurat. Dalam era digital saat ini, CVE menjadi salah satu referensi utama untuk mengetahui kelemahan sistem keamanan yang ada, sehingga pemahaman yang mendalam tentang CVE sangat penting bagi para praktisi keamanan siber. Gambaran singkat penelitian ini meliputi pengembangan aplikasi web yang terintegrasi dengan OpenAI API untuk memberikan analisis CVE yang komprehensif. Aplikasi ini tidak hanya menampilkan informasi dasar tentang CVE, tetapi juga memberikan analisis mendetail tentang dampak, vektor serangan, dan langkah-langkah mitigasi yang direkomendasikan. Dalam proses pengembangan, aplikasi ini menggunakan framework Flask di sisi backend dan Tailwind CSS di sisi frontend untuk memastikan aplikasi memiliki antarmuka yang ramah pengguna dan mudah dioperasikan. Metodologi yang digunakan dalam penelitian ini mencakup beberapa tahap, mulai dari pengumpulan data CVE terbaru, perancangan dan pengembangan aplikasi, integrasi dengan OpenAI API, hingga pengujian aplikasi. Pengujian dilakukan untuk memastikan bahwa aplikasi dapat memberikan hasil analisis yang akurat dan relevan. Proses pengujian melibatkan evaluasi terhadap kemampuan aplikasi dalam mengambil data CVE, menganalisisnya, dan memberikan rekomendasi mitigasi. Temuan utama dari penelitian ini menunjukkan bahwa aplikasi yang dikembangkan mampu memberikan analisis yang komprehensif dan akurat terhadap CVE. Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi dapat menghasilkan informasi yang mendetail tentang CVE, dampaknya, dan langkah-langkah mitigasi yang perlu diambil. Dengan demikian, aplikasi ini diharapkan dapat menjadi alat yang berguna bagi para praktisi keamanan siber dalam mengidentifikasi dan mengatasi kerentanan keamanan dengan lebih efisien.