International Seminar: Cybersecurity, AI, and Digital Interactive Design.

Departemen Teknologi Informasi ITS, bekerjasama dengan Aptikom Jawa Timur dan UMSIDA, menyelenggarakan Seminar Internasional pada tanggal 19 September 2023, dengan topik: Cybersecurity, AI, dan Digital Interactive Design.

Acara dibuka oleh Bapak Iswanto Dekan Fakultas Saintek UMSIDA dan Bapak Maulidi perwakilan Aptikum Jawa Timur, kemudian dilanjutkan dengan materi oleh Hatma Suryotrisongko kepala lab Smart City & Cybersecurity ITS.

Kemudian, Prof. Yasuo Musashi dari Kumamoto University, Japan, menyampaikan materi dengan judul: “Cybersecurity Study and Indonesian Students”. Beliau memaparkan hasil penelitian yang beliau kerjakan bersama mahasiswa beliau dari Indonesia: Nanang Syahroni (PENS), Irwan A. Kautsar (UMSIDA), Harry Susanto (BAPETEN), Hatma Suryotrisongko (ITS) dan Setia Juli Irzal Ismail (ITB/Telkom University).

Untuk sistem e-learning (Misalkan: Moodle), beliau meneliti metode berbagi/sharing materi yang sesuai dengan kondisi internet di negara berkembang (seperti Indonesia), yang memiliki keterbatasan bandwith/koneksi internet. Beliau juga mengusulkan desain information security risk assessment untuk implementasi di Badan Pengawas Tenaga Nuklir Indonesia.

Mengenai cybersecurity (keamanan siber), beliau menulis review literature dan membuat peta taksonomi dan indentifikasi gap riset, kemudian membuat model ML (Machine Learning) untuk sistem deteksi Botnet DGA (domain generation algorithm), dengan mengintegrasikan XAI (eXplainable Artificial Intelligence) dan OSINT (Open Source Intelligence) untuk berbagi CTI (Cyber Threat Intelligence). Botnet adalah ancaman keamanan siber yang terkenal berbahaya, yang menggunakan malware (bot) yang saling berhubungan dengan server perintah dan kontrol (C&C/Command and Control) untuk menyebabkan banyak serangan siber yang serius.

Kemudian, beliau juga mengkaji Adversarial Machine Learning (AML) dan Quantum Machine Learning (QML) pada sistem deteksi Botnet DGA tersebut. QML adalah adopsi komputasi kuantum dalam aplikasi kecerdasan buatan (AI), karena kekuatan komputasi kuantum dapat memberikan keuntungan dalam berbagai tugas AI/Machine Learning. Metode Hybrid Quantum dan Classical Deep Learning dikembangkan untuk deteksi Botnet DGA. Dan dilanjutkan dengan evaluasi performa dan metode improvement pada robustness terhadap serangan AML.

Dan belum lama ini, beliau juga meneliti metode deteksi malware dengan pendekatan Self-Supervise Learning dan Image Representation. Di Kumamoto University, beliau terlibat aktif di CSIRT (Computer Security Incident Response Team) dan manajemen IT kampus. Belum lama ini, beliau diberikan tugas untuk menyusun guidelines/pedoman penggunaan Generative AI (seperti ChatGPT) pada kegiatan akademik di Kumamoto University. Beliau berbagi banyak pengalaman dan inspirasi yang bisa diadopsi oleh civitas akademika (dosen dan mahasiswa) di ITS maupun beberapa praktisi cybersecurity yang juga diundang untuk menghadiri acara ini.

Kemudian, seminar dilanjutkan dengan pemaparan oleh Bu Rizka Wakhidatus Sholikah. Beliau menyampaikan bahwa jumlah penyandang disabilitas di Indonesia saat ini mencapai 8.5% populasi atau sekitar 22 juta jiwa. Beberapa tahun terakhir pemerintah telah memberikan perhatian lebih kepada penyandang disabilitas dengan memberikan fasilitas umum yg ramah disabilitas, seperti huruf braile pada lift, garis kuning penunjuk jalan (guiding block) untuk tuna netra pada trotoar, toilet khusus difabel dsb.

Beliau dan tim ITS ingin berkontribusi dalam membantu kaum disabilitas untuk dapat belajar, bersosialisasi, dan mengerti lingkungan sekitar seperti kebanyakan orang lainnya dengan memanfaatkan teknologi Artificial Intelligence. Beberapa aplikasi yg telah beliau buat antara lain adalah aplikasi sign language translation dan pengenalan ekspresi wajah untuk anak dengan autisme. Aplikasi sign language translation dibuat untuk menerjemahkan bahasa isyarat BISINDO (Bahasa Isyarat Indonesia) kedalam teks bahasa Indonesia. Penelitian ini dilatarbelakangi masih sedikitnya masyarakat normal yg memahami dan mengerti bahasa isyarat. Hal tersebut berakibat pada sulitnya kaum tunanetra dan tunawicara dalam berkomunikasi dengan orang biasa. Model penerjemahan dibuat dengan menggunakan metode transfer learning dari arsitektur YOLOv5s. Aplikasi dapat menerjemahkan 78 jenis isyarat tangan seperti alfabet, kata ganti orang (saya, kamu, kita), dan beberapa kata yang umum dipergunakan sehari-hari ( tolong, maaf, terima kasih, dsb).

Aplikasi kedua membuat pengenalan ekspresi wajah sebagai sarana pembelajaran ekspresi untuk anak dengan autisme. Anak dengan autisme memiliki kesulitan dalam mengenali ekspresi wajah, tidak hanya ekspresinya sendiri tetapi juga ekspresi orang lain disekitarnya. Model pengenalan ekspresi dibuat dengan berbasis pada arsitektur VGG-16 dengan beberapa modifikasi seperti penambahan batch normalization dan dropout layer. Aplikasi dapat menampilkan hasil pengenalan ekspresi wajah dalam bentuk teks dan emoji dari ekspresi wajah yang sedang ditangkap oleh kamera. Beliau berharap dengan adanya aplikasi ini beliau dapat berkontribusi dalam membantu meningkatkan kemampuan bersosialisasi dan belajar bagi penyandang disabilitas.

Dan terakhir, pemaparan materi disampaikan oleh Bapak Irwan Alnarus Kautsar selaku kepala pusat studi Digital Interactive Design UMSIDA.