Jakarta | Seorang peretas berbahasa Mandarin menggunakan instruksi singkat untuk mengarahkan agen kecerdasan buatan mencari celah keamanan dan menyusup ke situs perusahaan. Temuan ini menunjukkan bagaimana agen AI otonom dapat dimanfaatkan untuk menjalankan operasi siber dengan sedikit arahan, sementara sebagian besar pekerjaan dilakukan secara otomatis. Alih-alih mengendalikan setiap langkah secara langsung, pelaku memberikan perintah ringkas dan membiarkan agen meneruskan tugas yang diminta. Serangan yang terungkap menyasar lebih dari 1.200 situs, sehingga memperlihatkan potensi skala besar ketika otomatisasi diterapkan dalam aktivitas peretasan.
Peneliti ancaman utama Norforge, Snorre Fagerland, mengungkap aktivitas tersebut setelah menemukan bahwa operasi itu menggunakan Cairn, sebuah platform kecerdasan buatan sumber terbuka. Menurut laporan Fagerland, aksi dimulai pada 25 September. Instruksi berbahasa Mandarin yang diberikan kepada agen panjangnya kurang dari 100 karakter. Meski sangat singkat, perintah tersebut cukup untuk mengarahkan sistem menjalankan rangkaian pekerjaan yang berkaitan dengan pencarian kelemahan dan akses ke situs perusahaan. Peran Cairn dalam operasi itu menjadi petunjuk penting bagi peneliti untuk memahami bagaimana alat AI digunakan dalam serangan.
Karakteristik utama aktivitas ini adalah minimnya campur tangan manusia setelah instruksi awal diberikan. Agen AI menjalankan tugas secara mandiri, sehingga pelaku tidak perlu mengawasi atau mengarahkan setiap tindakan satu per satu. Tingkat otomatisasi tersebut membedakan operasi ini dari serangan yang sepenuhnya bergantung pada operator manusia, sekaligus menimbulkan pertanyaan mengenai bagaimana sistem semacam itu dapat disalahgunakan. Temuan Fagerland tidak hanya menyoroti penggunaan teknologi AI sumber terbuka, tetapi juga memperlihatkan bahwa perintah yang sangat ringkas dapat menjadi pemicu bagi proses peretasan yang luas. Bagi organisasi, laporan ini menggarisbawahi pentingnya memantau paparan situs dan menanggapi indikasi penyusupan dengan cepat.
Temuan yang disampaikan peneliti keamanan siber Fagerland menunjukkan bahwa operasi ini memiliki jangkauan lintas negara yang luas. Hingga pekan sebelum laporan diterbitkan, agen-agen AI otonom telah mencoba membobol lebih dari 1.200 situs. Upaya tersebut menyasar organisasi di Amerika Serikat, Kanada, Australia, dan Jepang. Angka ini menggambarkan skala percobaan akses tanpa izin yang terdeteksi, bukan bukti bahwa seluruh situs berhasil ditembus atau bahwa setiap upaya berujung pada pencurian informasi.
Sejumlah perusahaan yang disebut sebagai sasaran berasal dari sektor industri yang berbeda. Deere, produsen alat pertanian, termasuk di nama yang dilaporkan. Begitu pula SharkNinja, perusahaan yang membuat peralatan rumah tangga, serta Cummins, produsen mesin. Penyebutan perusahaan-perusahaan tersebut memberi gambaran bahwa sasaran operasi tidak terbatas pada satu jenis bisnis. Namun, informasi yang tersedia tidak dengan sendirinya memastikan bahwa seluruh sistem perusahaan itu berhasil diakses, mengalami gangguan, atau kehilangan data.
Cakupan geografis yang disebut dalam temuan tersebut juga perlu dipahami secara tepat. Situs-situs yang menjadi sasaran berada di Amerika Serikat, Kanada, Australia, dan Jepang; laporan ini tidak menyatakan bahwa operasi yang dibahas menyasar situs di Indonesia. Perbedaan percobaan membobol dan keberhasilan memperoleh akses penting untuk menjaga konteks angka lebih dari 1.200 situs. Upaya pemindaian atau eksploitasi dapat tercatat sebagai percobaan, tetapi hasil akhirnya bergantung pada pertahanan masing-masing sistem dan bukti yang dapat dikumpulkan penyelidik.
Reuters tidak dapat memastikan sejauh mana rangkaian serangan tersebut mengakibatkan pengambilan data tanpa izin. Karena itu, jumlah situs yang dicoba ditembus tidak seharusnya disamakan dengan jumlah korban kebocoran data yang telah terkonfirmasi. Temuan ini tetap menyoroti besarnya aktivitas yang dapat dijalankan agen AI secara otomatis dan melintasi banyak target, sekaligus menunjukkan batas informasi yang telah diverifikasi mengenai dampak nyata operasi tersebut.
Peretasan yang berhasil dalam operasi ini umumnya membutuhkan waktu sekitar 23 jam, mulai dari pencarian celah hingga kelemahan tersebut berhasil dieksploitasi. Durasi itu menunjukkan bahwa penggunaan agen AI tidak serta-merta membuat seluruh proses berlangsung seketika. Sistem tetap perlu menelusuri sasaran, menguji kemungkinan kelemahan, dan menemukan jalur yang dapat dimanfaatkan. Sebagian upaya juga tidak berhasil, sehingga angka waktu tersebut merujuk pada peretasan yang sukses, bukan pada setiap percobaan. Perbedaan ini penting untuk memahami bagaimana kinerja dan skala operasi itu dilaporkan.
Menurut perkiraan Fagerland, biaya penggunaan token AI untuk operasi tersebut mencapai sekitar US$5.000, atau setara dengan Rp90 juta. Ia memperkirakan biaya sekitar US$50, atau Rp902 ribu, untuk setiap peretasan yang berhasil. Angka-angka ini merupakan estimasi penggunaan token dan biaya per keberhasilan, bukan ukuran seluruh dampak atau kerugian yang mungkin timbul. Sistem yang digunakan diduga memadukan teknologi DeepSeek dari China dengan Claude Code, produk Anthropic. Rincian tersebut menggambarkan dugaan susunan teknologi yang mendukung agen, bukan konfirmasi bahwa setiap tahap serangan sepenuhnya dilakukan oleh satu model.
Contoh alur yang dijabarkan dalam sumber memperlihatkan bagaimana pencarian dapat berlanjut ketika aplikasi publik perusahaan besar tidak menunjukkan kelemahan yang mudah ditemukan. Setelah gagal pada aplikasi tersebut, agen menelusuri catatan digital untuk mencari petunjuk tentang aset lain yang berkaitan dengan perusahaan. Dari sana, sistem menemukan infrastruktur terkait, termasuk panel kendali yang terbuka ke internet. Agen kemudian mengeksploitasi kelemahan dalam pemrosesan data, sehingga server dapat menjalankan perintah berbahaya. Rangkaian ini menunjukkan perpindahan dari sasaran awal ke sistem terkait yang lebih rentan, sekaligus menempatkan pencarian informasi dan eksploitasi teknis sebagai tahapan dalam satu proses.
Dalam menanggapi laporan serangan siber yang melibatkan agen AI otonom, Deere menyatakan telah mengambil langkah-langkah perbaikan. Perusahaan itu juga mengatakan bahwa penyelidikannya sejauh ini tidak menemukan indikasi bahwa informasi sensitif telah diakses. Pernyataan tersebut membatasi klaim pada temuan yang tersedia saat ini; Deere tidak menyatakan bahwa seluruh risiko telah dihilangkan atau memberikan rincian lebih jauh tentang tindakan yang dilakukan.
SharkNinja mengatakan bahwa aktivitas yang dilaporkan menyasar sebuah situs terpisah, yang hanya memuat informasi dukungan produk. Perusahaan itu menyebut ancamannya telah dikendalikan. Dengan demikian, keterangan SharkNinja menjelaskan ruang lingkup situs yang terdampak dan status ancaman menurut perusahaan, tanpa menyatakan bahwa sistem lain ikut diserang ataupun bahwa data pelanggan telah dicuri.
Sementara itu, Cummins menyatakan sedang menyelidiki laporan mengenai dugaan serangan terhadap sebuah situs yang dioperasikan oleh salah satu vendor pihak ketiganya. Pernyataan tersebut merujuk pada laporan yang masih diperiksa, bukan konfirmasi bahwa serangan telah dipastikan. Cummins belum menyampaikan kesimpulan penyelidikan dalam keterangan yang dirangkum di sini.
Respons perusahaan-perusahaan itu muncul di tengah kekhawatiran lebih luas mengenai kemampuan agen AI otonom. Sistem semacam ini dinilai dapat mencari kerentanan dan menjalankan upaya penyusupan dengan sedikit arahan manusia, serta berpotensi mencuri data. Kemampuan untuk melakukan tahapan-tahapan tersebut secara otomatis menimbulkan pertanyaan tentang seberapa besar pengawasan manusia yang diperlukan ketika agen digunakan dalam lingkungan digital. Namun, pernyataan mengenai risiko tersebut tidak dengan sendirinya membuktikan bahwa setiap insiden yang dilaporkan berujung pada pencurian informasi. Fagerland mengatakan temuan itu melampaui perkiraannya tentang tingkat pengawasan manusia yang dibutuhkan. Ia juga menggambarkan perkembangan di bidang ini sebagai sesuatu yang mencengangkan. Penilaian tersebut menyoroti betapa cepatnya kemampuan agen berkembang, sekaligus menggarisbawahi pentingnya membedakan kekhawatiran mengenai potensi teknologi dan fakta yang telah dikonfirmasi dalam penyelidikan masing-masing perusahaan.
Baca juga: DCT CYBEREX SGS 2026 Paparkan Analisis Serangan, Perkuat Pertahanan Siber | Surat Kuasa Bukan Mandat Tanpa Batas: DAF & Partners Resmi Akhiri Kuasa terhadap AD | Marine Force Lampung Uji Kemampuan Tempur Jarak Dekat Serta Serangan Malam Di SGS 2026
