Audit Investigasi Fraud dan Mitigasi Cyber Security Menggunakan AI & Machine Learning (ML)
Audit Investigasi Fraud dan Mitigasi Cyber Security Menggunakan AI & Machine Learning (ML)
Deskripsi
Pelatihan ini dirancang untuk membekali auditor internal, auditor investigatif, risk management, IT audit, dan tim keamanan siber dengan kemampuan melakukan audit investigasi fraud serta mitigasi risiko cyber security menggunakan pendekatan Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning (ML). Peserta akan memahami teknik deteksi anomali, analisis pola fraud, pemantauan aktivitas siber, hingga penerapan AI dalam investigasi digital dan pencegahan serangan siber secara proaktif.
Tujuan
- Memahami konsep dan jenis fraud serta ancaman cyber security terkini.
- Melakukan audit investigasi fraud berbasis data dan digital evidence.
- Menggunakan AI & ML untuk mendeteksi indikasi fraud dan serangan siber.
- Menganalisis anomali transaksi dan perilaku pengguna secara otomatis.
- Menyusun strategi mitigasi fraud dan cyber security berbasis AI.
- Mengintegrasikan hasil audit investigasi ke dalam sistem pengendalian internal.
Materi
- Konsep Dasar Fraud & Cyber Security
- Pengertian dan klasifikasi fraud (internal, eksternal, cyber fraud)
- Tren fraud digital dan kejahatan siber terkini
- Hubungan fraud, teknologi, dan cyber security
- Fraud risk assessment & cyber risk landscape
- Audit Investigasi Fraud
- Perbedaan audit reguler vs audit investigasi
- Tahapan audit investigasi fraud
- Teknik pengumpulan dan analisis bukti digital
- Fraud indicators, red flags, dan behavioral analysis
- Penyusunan hipotesis fraud dan audit trail
- Dasar Artificial Intelligence & Machine Learning untuk Audit
- Konsep AI, ML, dan Data Analytics
- Jenis Machine Learning (supervised, unsupervised, anomaly detection)
- Peran AI dalam audit, fraud detection, dan cyber security
- Keterbatasan dan risiko penggunaan AI dalam audit
- Penerapan AI & ML dalam Deteksi Fraud
- Transaction monitoring berbasis AI
- Anomaly detection pada transaksi keuangan
- Network & relationship analysis untuk fraud syndicate
- Text mining & sentiment analysis (email, chat, log)
- Cyber Security Audit & Investigasi Digital
- Jenis serangan siber (phishing, malware, ransomware, insider threat)
- Audit pengendalian cyber security
- Log analysis dan digital forensic dasar
- Indikator kompromi (Indicators of Compromise/IoC)
- Peran AI dalam cyber threat detection
- AI & ML untuk Mitigasi Cyber Security
- AI-based intrusion detection system (IDS)
- User behavior analytics (UBA)
- Predictive analytics untuk pencegahan serangan
- Automasi respon insiden siber (AI-assisted response)
- Integrasi AI dalam Security Operation Center (SOC)
- Integrasi Audit Fraud & Cyber Security
- Model integrasi audit fraud dan cyber risk
- Continuous auditing & continuous monitoring
- Penyusunan rekomendasi mitigasi berbasis AI
- Pelaporan hasil audit investigasi fraud & cyber incident
- Studi Kasus & Simulasi
- Studi kasus fraud digital dan cyber attack
- Simulasi analisis data transaksi dan log sistem
- Penyusunan laporan audit investigasi berbasis AI
- Diskusi pembelajaran dan best practice
Peserta
Divisi Internal Audit
Divisi Fraud Investigation
Divisi Cyber Security
Divisi Risk Management
Divisi Data Analytics
Divisi IT / TI
Divisi Compliance
Metode
• Pre Test
• Presentasi Materi
• Diskusi
• Studi Kasus
• Post Test
Fasilitas
• Training Amenities
• Peralatan Pelatihan (Tas, Hand Out, Flashdisk, Block Note, Pulpen, Watermark)
• Sertifikat
• Souvenir
• 2x Coffee Break, 1x Lunch