Tampaknya masuk akal jika semakin banyak kegiatan kita di dunia ini yang menggunakan Internet maka semakin tinggi pula kesadaran kita akan adanya website palsu. Namun kenyataannya tidak demikian. Sebagian besar orang masih belum mampu menentukan keaslian sebuah website, sehingga menimbulkan kerugian keuangan yang sangat besar. Itulah yang menyebabkan para anggota Artificial Intelligence Lab dari University of Arizona (UA), bersama-sama dengan seorang alumni UA, mendapat penghargaan tertinggi dari MIS Quarterly untuk penelitian mereka.
Para anggota tim Eller College of Management dari Universitas Arizona
Sebuah artikel lanjutan dari tim tersebut yang berjudul, “Mendeteksi Website Palsu: Kontribusi Teori Pembelajaran Statistik” diterbitkan tahun lalu dalam sebuah edisi majalah MIS Quarterly atau MISQ. Sebagai sebuah jurnal tinjauan sejawat yang terkemuka dalam bidang sistem informasi manajemen, MISQ kemudian menjadikan artikel tersebut sebagai artikel terbaik pada tahun 2010.
“Untuk dimuat MISQ saja sangat sulit, dan artikel ini kemungkinan merupakan paper teknik pertama yang menerima hadiah sebagai paper terbaik,” kata Hsinchun Chen, direktur Artificial Intelligence Lab, UA, yang juga merupakan salah seorang dari lima penulis paper yang pertama.
MISQ akan memberi penghargaan secara resmi kepada para peneliti tersebut di Shanghai , China
“Topik tentang pendeteksian website palsu tersebut dan juga pendekatan komputasional kami dipandang sebagai kontribusi utama. Topik ini mempunyai relevansi yang besar bagi dunia industri, masyarakat, dan penduduk secara general,” kata Chen, yang juga merupakan guru besar Sistem Infromasi Manajemen pada McClelland.
“Penghargaan ini bukanlah untuk saya semata, atau untuk lab saya, tetapi juga untuk jurusan kami,” katanya, seraya menambahkan bahwa tujuan akhir dari tim mereka adalah transfer teknologi.
Alumni UA Ahmed Abbasi, sekarang merupakan asisten profesor bidang teknologi informasi di Universitas Virginia
Dalam penelitian tersebut, tim tersebut menggunakan prototipe tersebut dan beberapa sistem deteksi lainnya untuk mengevaluasi keaslian dari 900 website.
Adalah mudah menentukan keaslian sebuah website dengan memeriksa apakah URL-nya hanya “http” ketika semestinya harus “https,” ketika website tersebut di-update yang terakhir kalinya, jika security key-nya hilang atau jika gambar-gambarnya tampak diberi pixel (pixilated) dengan cara yang tidak biasa.
Tim tersebut menemukan bahwa sistem yang mereka buat tersebut—yang dibuat berdasarkan teknologi pembelajaran statistik, yang mengevaluasi akumulasi data dalam jumlah yang besar—lebih cakap mendeteksi situs-situs imitasi dan situs-situs yang direka-reka dengan keahlian, kata Abbasi, yang memperoleh gelar doktoralnya dala bidang sistem manajemen informasi dari UA pada tahun 2008.
Perbedaan utama antara prototipe tersebut dengan sistem lainnya? Sistem yang mereka buat ini mengandalkan perangkat fraud cues (tanda-tanda pemalsuan) yang maha kaya.
Tim tersebut mengembangkan lima kategori yang mengandung ribuan cues (petunjuk), dan menemukan bahwa hasil terbaik diperoleh ketika menggunakan ribuan cue yang sangat ketara dan di-embed secara mendalam, seperti penempatannya, panjangnya URL, jumlah link, tipe-tipe karakter dalam situs tersebut dan seberapa tuntas “frequently asked questions” dalam situs tersebut dirinci, di antara fitur-fitur lainnya.
Asal-muasal proyek tersebut didapat di luar Artificial Intelligence Lab, di mana Abbasi mengembangkan rumus matematika yang akhirnya digunakan oleh tim tersebut ketika bekerja sebagai pimpinan proyek dan rekanan peneliti. Dia melanjutkan pekerjaan tersebut setelah dia mendapat jabatan dalam fakultas di Universitas Wisconsin -Milwaukee
“Ini menciptakan kesadaran yang lebih tinggi akan sebuah masalah yang sudah cukup lama ada dan hingga kini masih menjadi sebuah isu ketika penggunaan Internet untuk pelbagai keperluan semakin meningkat—perbankan online, petunjuk kesehatan dan informasi medis online,” kata Abbasi.
Mengingat hakikat penipuan dalam dunia online yang mudah sekali menyebar, maka kemampuan mendeteksi validitas sebuah situs adalah krusial, kata Abbasi. Dia juga menunjuk pada sebuah hasil peneltian yang menunjukkan bahwa pendeteksian situs palsu dan isu-isu keamanan lainnya yang dilakukan orang akurasinya kurang dari 60 persen
“Masalah yang kami hadapi ini cukup besar. Situs-situs palsu adalah bagian terbesar dari kasus penipuan lewat Internet yang beromset hingga miliaran dolar, dan ini adalah kerugian keuangan … yang dampak sosialnya tidak bisa kita hitung,” kata Abbasi. “Itulah motivasi kami secara keseluruhan. Pemalsuan ini sangat menguntungkan bagi para penipu, dan masih terus mengalir melalui celah-celah kelemahan kita.”
Sekarang ini, Chen dan lebih dari selusin kolaboratornya masih terus melanjutkan penyidikan akan situs-situs palsu tersebut. Sementara itu, Abbasi sedang melakukan investigasi tentang kemampuan orang mendeteksi situs-situs palsu dengan bantuan dana hibah dari National Science Foundation.
Abbasi mengatakan mengembangkan sistem pendeteksian yang lebih baik memerlukan teknologi pembelajaran statistik yang maju yang menggunakan cue-cue dalam jumlah yang lebih besar. Yang juga penting adalah menghilangkan persepsi yang sudah lama diyakini tentang bagaimana bentuk situs-situs palsu tersebut semestinya.
“Ide melindungi dari level depan telah lama muncul,” kata Abbasi, seraya menambahkan bahwa perusahaan-perusahaan telah mulai menggunakan software yang bisa mendeteksi situs-situs palsu secara lebih baik. “Tapi kita belum sampai pada titik yang akan kita capai, dan masih ada banyak potensi pengembangan ke depan.” (July 26, 2011 By La Monica Everett-Haynes)
Posts
Post a Comment