DailyFX.ID — Kecerdasan buatan (AI) kini semakin berperan dalam memperkuat teknik serangan siber yang sudah ada, memperluas lanskap ancaman siber di Asia Pasifik. Laporan Cyber Threat Landscape Report terbaru menunjukkan bahwa meskipun AI canggih mempermudah serangan kompleks, penyerang masih mengandalkan teknik ‘living off the land’ yang sulit dibedakan dari aktivitas sah. AI bertindak sebagai penguat kemampuan, bukan pengganti taktik dan metode serangan yang sudah ada.

AI secara signifikan mempercepat industrialisasi ransomware. Kemampuannya memungkinkan kelompok ransomware memperluas skala operasi dengan mempercepat proses pengintaian, identifikasi kerentanan, dan pembuatan umpan phishing yang lebih meyakinkan. “Hal ini membuat serangan dapat dilakukan lebih cepat, lebih canggih, dan lebih mudah diulang. Dampaknya berbeda di setiap kawasan,” kata Adithya Nugraputra, Head of Consulting PT Ensign InfoSecurity Indonesia.

Laporan tersebut juga mencatat peningkatan aktivitas ransomware dua kali lipat pada 2025, dengan 18 kelompok ransomware terkemuka menargetkan kawasan Asia Pasifik. Di Australasia dan Asia Timur, aktivitas ransomware masing-masing meningkat lebih dari 600% dan 400%, didorong oleh kelompok ransomware yang paling berpengalaman dan berkemampuan tinggi.

Sementara itu, pencurian data kini semakin menggantikan enkripsi sebagai pendorong utama tujuan serangan siber. Perangkat edge, infrastruktur akses jarak jauh, dan pemasok pihak ketiga tetap menjadi jalur masuk umum ke dalam organisasi, seringkali dengan memanfaatkan kerentanan yang tidak diperbaiki selama bertahun-tahun.

Kawasan ASEAN mencatat tingkat aktivitas hacktivisme tertinggi (19,1%) di antara tiga kawasan yang disurvei. Target serangan telah meluas, tidak lagi terbatas pada organisasi pemerintah, tetapi juga mencakup berbagai layanan dan infrastruktur penting, termasuk penyedia utilitas, energi, transportasi, dan telekomunikasi. Sektor perbankan, keuangan, asuransi, manufaktur, industri, serta telekomunikasi, media, dan teknologi tetap menjadi yang paling banyak ditargetkan karena nilai data dan pentingnya operasi mereka.

Layanan bisnis dan profesional juga menjadi sasaran di ASEAN karena sektor ini berperan sebagai pengolah informasi penting dan pemasok bagi banyak organisasi besar. Di Indonesia, Badan Siber dan Sandi Negara (BSSN) mencatat 5,5 miliar serangan siber sepanjang 2025, meningkat lebih dari tujuh kali lipat dibandingkan rata-rata tahunan periode 2020-2024. Kementerian Komunikasi dan Digital (Komdigi) melaporkan kerugian masyarakat akibat penipuan digital mencapai Rp7,5 triliun. Banyak organisasi masih belum memiliki kesiapan memadai untuk menghadapi serangan siber.

“Model AI canggih telah menunjukkan kemampuan untuk menjalankan berbagai tahapan rangkaian serangan siber dengan lebih cepat dan biaya yang lebih rendah. Ancaman ini semakin meningkat seiring menyempitnya kesenjangan kemampuan antar-model, dan biaya tidak lama lagi bukan menjadi penghalang bagi pelaku ancaman siber,” ujar Adithya.

Meskipun risiko yang ditimbulkan oleh AI canggih belum sepenuhnya dipahami, organisasi perlu memperkuat fondasi keamanan siber. Prioritas harus diberikan pada pemindaian dan penerapan patch pada aset yang dapat diakses dari internet, serta pengujian dan validasi pertahanan terhadap model AI terbaru. “Dengan kemampuan AI canggih yang terus diperbarui dalam siklus sekitar dua bulan, kontrol keamanan tidak dapat terus mengandalkan pendekatan yang statis,” tambah Adithya.

Serangan Siber yang Ofensif

Laporan terbaru dari Ensign InfoSecurity (Ensign), perusahaan layanan keamanan siber pure-play di Asia Pasifik, mengungkapkan bahwa model AI canggih sudah mampu menjalankan berbagai tahapan rangkaian serangan siber terhadap organisasi. Temuan ini menunjukkan kemampuan serangan siber ofensif semakin mudah diakses karena model AI canggih dapat menurunkan biaya, waktu, dan tingkat keahlian teknis yang dibutuhkan.

Penelitian Ensign terhadap 10 model AI canggih menemukan bahwa kemampuan model dari Timur dan Barat semakin mendekati satu sama lain. Hal ini berpotensi menjadikan biaya sebagai faktor penentu utama bagi pelaku kejahatan siber, bukan lagi kemampuan.

Temuan ini merupakan bagian dari edisi ketujuh Ensign 2026 Cyber Threat Landscape Report, yang menggabungkan hasil layanan keamanan siber Ensign di kawasan regional, threat intelligence, penanganan insiden siber, serta keterlibatan Ensign dalam ekosistem keamanan siber internasional. Edisi ini memuat temuan dari AI Cyber Range Assessment milik Ensign, yang mengevaluasi kemampuan ofensif model AI canggih dan implikasinya terhadap pertahanan siber.

Aspek Ekonomi dalam Serangan Siber

Sejak awal 2026, Ensign mengembangkan AI Range, sebuah lingkungan pengujian keamanan siber yang dirancang untuk menguji dan memahami kapabilitas model AI canggih melalui berbagai skenario serangan siber. Lebih dari 150 model AI yang tersedia secara umum telah dievaluasi, dan 10 model terpilih untuk pengujian lebih mendalam.

Dalam penilaian tersebut, 10 model ini berperan sebagai pelaku ancaman siber tingkat lanjut dan secara berurutan diberikan delapan tujuan serangan yang sama. Di antara model yang diuji, GPT-5.6 Sol milik OpenAI, Claude Opus 4.8 milik Anthropic, dan GLM 5.2 milik Z.AI menunjukkan performa terbaik, masing-masing mencapai tingkat keberhasilan tinggi pada tujuh dari delapan tujuan serangan. Z.AI GLM-5.2 menunjukkan performa ofensif yang sebanding dengan GPT 5.6 dengan biaya operasional sekitar seperlima. Sejumlah model dari Timur dengan biaya operasional lebih rendah secara konsisten memberikan kemampuan yang lebih tinggi jika dibandingkan kapabilitas per dolar. Kesepuluh model berhasil memperoleh akses awal di lingkungan pengujian yang terkontrol.

Temuan ini memperkuat kebutuhan organisasi untuk mempersiapkan kemungkinan bahwa pertahanan pada perimeter jaringan dapat ditembus. Namun, tingkat keandalan model menurun ketika bergerak lebih jauh ke dalam lingkungan organisasi. Setidaknya separuh dari model yang diuji mengalami kesulitan dalam mencuri kredensial dan berpindah antar-sistem. Sementara itu, tidak ada model yang mencapai tingkat keberhasilan tinggi dalam menghindari Endpoint Detection and Response (EDR) saat serangan berlangsung.

“Hasil pengujian melalui Ensign Cyber AI Range menunjukkan bahwa meskipun model AI canggih sudah mampu menjalankan berbagai tahapan serangan siber, kemampuan deteksi dan respons yang efektif masih dapat menjadi hambatan yang berarti setelah akses awal berhasil diperoleh. Kontrol identitas yang kuat, segmentasi jaringan, dan pemantauan perilaku dapat mempersulit penyerang untuk bergerak lebih jauh dan memanfaatkan akses awal untuk memperluas serangan ke sistem lain,” kata Adithya.