Perubahan Strategi Keamanan Siber dalam Menghadapi Ancaman yang Semakin Canggih
Di tengah tantangan keamanan siber yang semakin kompleks dan beragam, banyak organisasi kini menyadari bahwa pendekatan tradisional tidak lagi cukup untuk melindungi data sensitif mereka. Salah satu contoh adalah perusahaan keuangan yang memiliki jumlah data besar namun masih mengandalkan sistem keamanan lama yang rentan memberikan alarm palsu. Hal ini menyebabkan tim IT kesulitan dalam menangani ancaman sebenarnya karena terlalu banyak peringatan yang tidak relevan.
Dalam situasi seperti ini, pendekatan keamanan siber yang bersifat reaktif dinilai tidak efektif. Untuk itu, Trend Micro, sebuah perusahaan pengembang software asal Jepang, menyarankan pergeseran strategi dari sistem yang hanya merespons insiden ke sistem keamanan prediktif. Sistem ini memungkinkan organisasi untuk mengantisipasi ancaman sebelum benar-benar terjadi.
Keterbatasan Sistem Keamanan Tradisional
Sistem Security Information and Event Management (SIEM) konvensional sering digunakan oleh banyak organisasi untuk memantau ancaman siber. Namun, teknologi ini memiliki beberapa keterbatasan. Misalnya, biaya tinggi, kompleksitas sistem, serta jumlah alert yang terlalu banyak, termasuk false positive, membuat pengguna kesulitan dalam mengelola ancaman dengan efisien.
SIEM tradisional juga bergantung pada konfigurasi manual dan parser statis yang tidak fleksibel, sehingga sulit mengikuti kecepatan dan variasi sumber data modern, terutama di lingkungan cloud dan infrastruktur digital yang semakin kompleks. Selain itu, model AI tradisional, termasuk AI generatif, belum sepenuhnya mampu menjawab tantangan ini karena biasanya hanya merespons instruksi manusia.
Pendekatan Agentic SIEM untuk Meningkatkan Efisiensi
Untuk mengatasi masalah tersebut, Trend Micro mengusulkan pemanfaatan Agentic AI. Berbeda dengan AI generatif yang hanya menghasilkan konten berdasarkan perintah pengguna, Agentic AI dapat bertindak secara otonom. Dengan kemampuan ini, AI bisa mengambil keputusan, memecahkan masalah, dan menjalankan tugas tanpa harus selalu dipicu oleh prompt yang diinput manusia.
Agentic AI diterapkan dalam pengembangan Agentic SIEM, yang dirancang untuk mengurangi kebisingan alert dan membantu tim keamanan bekerja lebih efisien. Proses yang sebelumnya memakan waktu berminggu-minggu kini bisa diotomatisasi dan dioptimalkan seiring waktu. Dengan demikian, sistem keamanan tidak hanya bereaksi setelah insiden terjadi, tetapi juga bisa memprediksi dan mengantisipasi ancaman sejak dini.
Digital Twin sebagai Alat Simulasi Serangan
Selain Agentic AI, Trend Micro juga mengadaptasi konsep Digital Twin ke dalam keamanan siber. Digital Twin adalah replika digital dari infrastruktur TI yang diperbarui secara berkala dan sangat mirip dengan sistem aslinya. Dengan Digital Twin, tim keamanan bisa memvisualisasikan risiko, menguji skenario serangan secara aman, dan membuat keputusan cepat berbasis data tanpa mengganggu operasional bisnis.
Melalui simulasi serangan, organisasi dapat menguji skenario seperti ransomware atau gangguan akibat pihak ketiga tanpa menunggu insiden nyata terjadi. Agen-agen AI akan mensimulasikan taktik dan pola serangan di dalam model digital tersebut untuk menguji efektivitas strategi mitigasi yang ada.
Kolaborasi Agentic SIEM dan Digital Twin
Kombinasi antara Agentic SIEM dan Digital Twin diharapkan mampu meningkatkan proses mitigasi menjadi lebih proaktif. Selain itu, kolaborasi ini juga bisa meningkatkan ketahanan, kepatuhan regulasi, dan daya saing organisasi. Menurut Fetra, penerapan Agentic SIEM yang dikombinasikan dengan analisis data juga memungkinkan perusahaan di industri keuangan mematuhi prinsip “secure by design” dan “resilience by architecture”.
Tidak Menggantikan Peran Analis Keamanan
Meskipun Agentic SIEM didukung oleh analisis data dari berbagai sumber, seperti log jaringan, endpoint, cloud, email, dan sistem identitas, Trend Micro menegaskan bahwa teknologi ini tidak dimaksudkan untuk menggantikan peran analis keamanan. Sebaliknya, teknologi ini akan memberdayakan mereka dengan mendistribusikan tugas-tugas rutin seperti penyaringan alert dan investigasi awal kepada agen AI. Sementara itu, analis bisa fokus pada peran yang lebih strategis, seperti perburuan ancaman dan pengambilan keputusan.
Di tengah ancaman siber yang terus berkembang, pendekatan keamanan prediktif menjadi penting agar organisasi tetap bisa menghadapi ancaman dengan lebih efektif dan proaktif.
