Dalam dunia keamanan siber modern, kecepatan dan akurasi deteksi ancaman menjadi dua aspek penting yang menentukan efektivitas sistem perlindungan digital. Namun, di tengah meningkatnya kompleksitas infrastruktur IT dan volume ancaman siber yang terus bertambah, muncul satu tantangan besar yaitu false positive cybersecurity.

Fenomena false positive cyber security ini terjadi ketika sistem keamanan mendeteksi aktivitas aman sebagai ancaman berbahaya. Meskipun terlihat sepele, false positive adalah salah satu penyebab utama kelelahan tim keamanan (alert fatigue), pemborosan sumber daya, hingga terhambatnya operasional bisnis. Seiring meningkatnya penggunaan AI, cloud, dan otomasi, pemahaman mendalam tentang arti false positive cyber security, dampaknya,  serta cara mencegahnya menjadi sangat krusial bagi setiap organisasi.

Apa itu False Positive Cybersecurity?

False positive cybersecurity adalah fenomena yang terjadi ketika sistem mendeteksi sesuatu sebagai serangan padahal aktivitas tersebut sepenuhnya aman. Ini adalah hasil deteksi yang keliru, di mana alat keamanan salah menandai aktivitas atau file yang sebenarnya tidak berbahaya. Dalam konteks cyber security, false positive dapat muncul di berbagai lapisan pertahanan: antivirus, firewall, atau intrusion detection system (IDS).

Beberapa contoh false positive cyber security yang umum antara lain adalah sistem DLP (Data Loss Prevention) memblokir pengiriman file antar divisi padahal itu proses sah atau firewall menganggap lalu lintas API internal sebagai port scanning attack.

Fenomena ini sering muncul akibat konfigurasi sistem yang terlalu sensitif, kurangnya data kontekstual, atau ketidakmampuan alat deteksi memahami pola khas lingkungan organisasi.

False Positive vs False Negative, Apa Perbedaannya?

Dalam konteks deteksi ancaman, terdapat istilah false positive dan false negative. Kesalahan tidak hanya terjadi pada false positive. Ada juga kondisi sebaliknya, yaitu false negative. Jika false positive berarti sistem salah mengira sesuatu yang aman sebagai ancaman, maka false negative berarti sistem gagal mendeteksi ancaman yang sebenarnya berbahaya.

Dampak dari false positive antara lain adalah alarm palsu, beban kerja tim meningkat, serta gangguan operasional. Sementara false negative menyebabkan ancaman nyata menjadi tidak terdeteksi dan meningkatkan risiko kebocoran data. Perusahaan perlu menyeimbangkan keduanya dengan melakukan penyesuaian sensitivitas deteksi dan filter serta meningkatkan cakupan dan pembaruan deteksi.

Apa Saja Dampak False Positive untuk Keamanan Siber Perusahan?

False positive dapat memberikan dampak serius terhadap efisiensi, produktivitas, dan keputusan strategis perusahaan. Berikut adalah beberapa dampak yang utama:

Beban Kerja Tim Keamanan Meningkat

Setiap peringatan dari sistem keamanan harus diverifikasi. Jika 80% notifikasi ternyata tidak valid, tim SOC (Security Operations Center) akan kehabisan waktu hanya untuk menganalisis false alert. Terlalu banyak false positive dapat menyebabkan “alert fatigue” atau kondisi di mana analis keamanan kehilangan fokus terhadap ancaman nyata.

Menurunnya Efisiensi dan Kecepatan Respons

Ketika ribuan peringatan masuk setiap hari, waktu respons terhadap ancaman nyata akan turut melambat. Tim keamanan bisa mengabaikan peringatan penting karena terlalu sering menghadapi alarm palsu.

Potensi Gangguan Operasional

Sistem keamanan yang salah mengidentifikasi aplikasi atau koneksi internal sebagai ancaman bisa secara tidak sengaja menghentikan proses bisnis. Misalnya, firewall memblokir koneksi ke server keuangan hanya karena anomali kecil pada trafik rutin.

Hilangnya Kepercayaan terhadap Sistem Keamanan

Semakin sering sistem memberikan peringatan tanpa alasan yang valid, semakin kecil kemungkinan tim menanggapi peringatan berikutnya dengan serius. Ini dapat berisiko membuat ancaman nyata terlewatkan.

Pemborosan Biaya dan Sumber Daya

Verifikasi manual, downtime, dan penurunan produktivitas akibat false alert bisa menambah beban finansial perusahaan. Perusahaan yang tidak mengelola false positive dengan baik akan menghadapi peningkatan biaya operasional dan risiko reputasi yang lebih besar

Bagaimana Cara Mencegah  False Positive Cybersecurity?

Untuk bisa mengurangi false positive, diperlukan strategi yang komprehensif dari segi teknologi, kebijakan, proses, dan kompetensi tim keamanan. Berikut adalah langkah-langkah yang dapat dilakukan:

Lakukan Tuning dan Kalibrasi Sistem Deteksi

Setiap alat keamanan memiliki konfigurasi sensitivitas yang dapat disesuaikan. Gunakan whitelisting untuk aplikasi dan domain terpercaya. Selain itu, revisi aturan deteksi secara berkala agar sesuai dengan pola kerja perusahaan. Hindari juga aturan deteksi yang terlalu umum atau tumpang tindih antar sistem. Langkah ini membantu menyeimbangkan sensitivitas sistem agar tetap akurat tanpa menghasilkan terlalu banyak alarm palsu.

Gunakan Teknologi Berbasis AI dan Machine Learning

Solusi keamanan modern mengandalkan kecerdasan buatan untuk membedakan antara aktivitas normal dan ancaman sebenarnya. AI dapat mempelajari konteks perilaku dari setiap endpoint, proses, dan pengguna, sehingga mampu mengidentifikasi ancaman dengan presisi tinggi tanpa memicu false positive berlebihan. Teknologi ini juga memungkinkan sistem melakukan automated root cause analysis, membantu tim keamanan menemukan sumber masalah secara cepat dan efisien.

Integrasikan Data Observability dan Korelasi Lintas Platform

Korelasi data dari berbagai sumber seperti endpoint, jaringan, dan cloud, membantu memverifikasi keabsahan setiap peringatan. Sistem yang mengandalkan observability menyeluruh dapat menganalisis hubungan antar event sebelum memutuskan apakah aktivitas tertentu benar-benar berbahaya.

Edukasi dan Latih Tim Keamanan

Teknologi tidak akan efektif tanpa SDM yang kompeten. Oleh karena itu, tim SOC perlu dilatih untuk mengenali pola false alert, menganalisis prioritas ancaman, dan menggunakan hasil monitoring untuk memperbaiki konfigurasi sistem. Pelatihan berkelanjutan ini memastikan bahwa setiap anggota tim dapat membedakan antara sinyal bahaya yang valid dan peringatan palsu.

Atasi False Positive Cybersecurity Anda dengan Solusi XDR dari Aplikas Servis Pesona!

False positive merupakan tantangan strategis cyber security yang mempengaruhi produktivitas, efisiensi, dan efektivitas tim keamanan. Oleh karena itu, Anda perlu solusi cerdas yang dapat membedakan ancaman nyata dari aktivitas normal tanpa membebani tim keamanan.

Aplikas Servis Pesona hadir dengan solusi Extended Detection & Response yang dapat menjawab tantangan ini. Dengan dukungan AI dan behavioral analysis otomatis, solusi kami dapat mengurangi false positive secara signifikan, memberikan visibilitas menyeluruh, serta mempercepat deteksi, investigasi, serta respons terhadap ancaman nyata.

Untuk informasi selengkapnya, hubungi marketing@phintraco.com sekarang!

Editor: Irnadia Fardila