Laporan Lansekap Ancaman AI Tahunan 2026 KELA: AI Menjadi Senjata dan Target

Kecerdasan buatan tidak lagi hanya membantu pelaku kejahatan siber bekerja lebih cepat – itu semakin menjadi peserta aktif dalam serangan yang canggih. Itulah kesimpulan utama dari Laporan Lansekap Ancaman AI Tahunan 2026 KELA, yang berargumen bahwa keamanan siber telah memasuki era baru di mana AI agen, model bahasa besar sumber terbuka, dan teknik serangan otonom secara dramatis mengubah cara kejahatan siber dilakukan. Laporan tersebut menggambarkan lanskap ancaman di mana AI mempercepat segala sesuatu dari penemuan kerentanan dan operasi ransomware hingga kampanye phishing dan espionase perusahaan, sambil secara bersamaan menciptakan permukaan serangan baru untuk pembela untuk diamankan.

Munculnya Serangan Siber Otonom

Selama bertahun-tahun, AI sebagian besar berfungsi sebagai alat produktivitas untuk pengembang, profesional keamanan, dan pelaku serangan. KELA berargumen bahwa 2026 menandai pergeseran mendasar dari asisten AI ke sistem AI yang mampu melakukan tujuan multi-langkah dengan keterlibatan manusia yang terbatas. Alih-alih hanya menghasilkan kode atau menjawab pertanyaan, sistem ini dapat mengidentifikasi kerentanan, menganalisis perangkat lunak, menghubungkan eksploitasi bersama, meningkatkan privilegi, dan membantu sepanjang siklus serangan dengan kecepatan luar biasa.

Sementara demonstrasi awal dari kemampuan ini berasal dari model frontier propietary, KELA percaya bahwa masalah jangka panjang yang lebih besar adalah adopsi cepat model sumber terbuka seperti DeepSeek, Qwen, dan Kimi. Karena model ini dapat di-host sendiri, dimodifikasi, dan dibebaskan dari batasan keamanan, kelompok kriminal tidak lagi bergantung pada penyedia AI komersial dan dapat membangun sistem AI ofensif sepenuhnya di bawah kendali mereka sendiri.

Jendela Pembaruan Menghilang

Mungkin prediksi laporan yang paling mengkhawatirkan adalah apa yang disebut Penemuan dan Eksploitasi Kerentanan Otonom (AVDE). Secara tradisional, organisasi memiliki waktu berharga antara pengungkapan publik kerentanan dan penyebaran luas eksploitasi yang berfungsi. Jendela itu memungkinkan tim keamanan untuk menguji patch dan mengamankan sistem sebelum pelaku serangan dapat memanfaatkannya.

AI agen mengancam untuk menghilangkan keuntungan itu. Alih-alih hanya bergantung pada kerentanan yang sudah diketahui sebelumnya, sistem ini dapat menganalisis basis kode yang sangat besar, menalar melalui logika perangkat lunak yang kompleks, mengidentifikasi cacat, memvalidasi mereka secara otomatis, dan menghasilkan kode eksploitasi jauh lebih cepat daripada peneliti manusia. Begitu patch perangkat lunak menjadi publik, sistem AI dapat merekayasa balik untuk menentukan kerentanan yang mendasarinya, secara dramatis mengompresi waktu yang tersedia bagi pembela untuk merespons. Apa yang dulunya terjadi selama berbulan-bulan sekarang dapat terjadi dalam hitungan jam.

Grup Ransomware Mengintegrasikan AI ke Dalam Operasi Harian

Alih-alih menggantikan operator manusia, AI menjadi pengganda kekuatan untuk organisasi ransomware.

Salah satu contoh yang disoroti dalam laporan memeriksa komunikasi bocor yang diduga terkait dengan grup ransomware yang dikenal sebagai TheGentlemen. Menurut analisis KELA, anggota menggunakan AI untuk mempercepat pengembangan perangkat lunak, memecahkan masalah infrastruktur, menganalisis log, memperbaiki kode berbahaya, menyusun negosiasi tebusan, memproses data perusahaan yang dicuri, dan membangun alat internal. Percakapan tersebut menunjukkan bahwa operator melihat AI sebagai akselerator operasional yang secara signifikan meningkatkan efisiensi di hampir setiap tahap kampanye mereka, bahkan jika pengawasan manusia masih diperlukan.

Hal ini mencerminkan tren yang lebih luas di seluruh ekosistem kejahatan siber, di mana AI semakin berfungsi sebagai anggota tim lainnya daripada hanya sebagai alat lain.

Operasi Negara Menggunakan Teknologi Otonom

Laporan tersebut juga berargumen bahwa grup ancaman persisten lanjutan mulai mengotomatisasi sebagian besar operasi mereka.

Studi kasus menggambarkan kampanye espionase yang dikaitkan dengan kelompok China-aligned GTG-1002, yang diduga mengotomatisasi antara 80% dan 90% dari alur kerja intrusi. Menurut KELA, AI menangani penemuan kerentanan, generasi eksploitasi, eskalasi privilegi, pergerakan lateral, dan prioritas data dengan keterlibatan manusia yang minimal. Apakah operasi ini berasal dari aktor negara atau kelompok kejahatan siber terorganisir, laporan tersebut menunjukkan bahwa AI semakin menjadi lapisan eksekusi yang bertanggung jawab untuk melaksanakan serangan yang semakin kompleks.

Penyerang Belajar Menggunakan AI

Salah satu konsep laporan yang paling menarik adalah apa yang disebut KELA sebagai “Vibe Hacking.”

Alih-alih mencoba untuk melewati model AI dengan prompt jailbreak yang jelas, penyerang semakin memanipulasi AI dengan membingkai aktivitas berbahaya sebagai tugas yang sah. Alih-alih menginstruksikan AI untuk mengabaikan aturan keamanannya, mereka membujuknya bahwa ia berpartisipasi dalam pengujian keamanan yang sah, pengembangan perangkat lunak, atau pemecahan masalah internal. Begitu AI menerima konteks itu, ia mungkin dengan rela melakukan tindakan yang mendukung operasi ofensif.

KELA mendokumentasikan beberapa contoh yang melibatkan asisten pengkodean AI dan server Protokol Konteks Model, menggambarkan bagaimana prompt yang dirancang dengan hati-hati dapat membujuk agen AI untuk memeriksa file sensitif, mengungkap rahasia, atau mengeksekusi bagian dari rantai serangan sambil percaya bahwa mereka melakukan pekerjaan yang sah.

Rekayasa Sosial Menjadi Lebih Meyakinkan

Kecerdasan buatan juga mengubah salah satu metode serangan keamanan siber yang paling lama: rekayasa sosial.

Laporan tersebut menggambarkan pasar bawah tanah yang berkembang di mana penjahat menjual platform phishing yang ditenagai AI, sistem phishing suara multibahasa, layanan deepfake, teknologi cloning suara, dan alat pengumpulan kredensial yang dibantu AI. Beberapa layanan mengiklankan kemampuan untuk melakukan ratusan panggilan otomatis sambil meniru perwakilan layanan pelanggan yang nyata, lengkap dengan dukungan multibahasa dan kemampuan percakapan yang realistis.

Penawaran ini secara signifikan mengurangi keahlian teknis yang diperlukan untuk meluncurkan serangan yang meyakinkan, memungkinkan penjahat untuk membeli kemampuan canggih melalui layanan berlangganan daripada mengembangkannya secara internal.

Infostealer Sekarang Mencuri Pengetahuan Organisasi

Salah satu pengamatan laporan yang paling penting melibatkan evolusi malware infostealer.

Secara historis, infostealer berfokus pada kata sandi, cookie browser, dompet cryptocurrency, dan token autentikasi. Malware modern semakin membidik apa yang KELA sebut sebagai “lapisan kognitif” penggunaan AI. Alih-alih hanya mencuri kredensial, penyerang sekarang mencari perpustakaan prompt, file memori AI, percakapan yang di-cache, alur kerja otomatisasi, instruksi bisnis, dan konteks yang persisten yang disimpan oleh asisten AI.

Hal ini mengubah sifat kompromi secara keseluruhan. Stasiun kerja yang terinfeksi tidak lagi hanya mengungkapkan kredensial akses – itu mungkin mengungkapkan bagaimana organisasi beroperasi, alasan di balik keputusan bisnis, alur kerja propietary, perencanaan strategis, arsitektur perangkat lunak, dan pengetahuan internal yang dikumpulkan melalui bulan-bulan kerja yang dibantu AI.

Laporan tersebut memperkirakan bahwa KELA mengamati lebih dari satu juta mesin unik yang terinfeksi selama hanya empat bulan pertama tahun 2026, sambil juga mendokumentasikan pertumbuhan terus-menerus malware yang berfokus pada macOS yang menargetkan pengembang dan eksekutif.

Cookies Sesi Menjadi Lebih Berharga Daripada Kata Sandi

KELA berargumen bahwa sesi AI yang diautentikasi secara cepat menjadi target premium bagi pelaku kejahatan siber.

Alih-alih mencuri nama pengguna dan kata sandi, penyerang semakin mencari cookie sesi browser yang memungkinkan mereka untuk melewati autentikasi multifaktor sepenuhnya. Begitu mereka mendapatkan akses ke sesi AI yang diautentikasi, mereka mungkin mewarisi tidak hanya percakapan tetapi juga alat pengembang yang terhubung, layanan cloud, repositori kode, alur kerja otomatisasi, dan integrasi perusahaan.

Laporan tersebut mendokumentasikan pasar bawah tanah yang berkembang yang didedikasikan khusus untuk membeli, memvalidasi, dan menjual kembali sesi platform AI yang diautentikasi, menunjukkan bahwa perampasan sesi mungkin menjadi salah satu cara paling efektif untuk mengompromikan lingkungan perusahaan yang ditenagai AI.

Infrastruktur AI Menjadi Permukaan Serangan

Ketika organisasi mengirimkan lapisan orkestrasi AI, titik akhir inferensi, basis data vektor, server Protokol Konteks Model, dan agen otonom, pelaku kejahatan siber mengadaptasi upaya pengintaian mereka sesuai.

Alih-alih hanya memindai aplikasi web tradisional, penyerang semakin mencari infrastruktur AI yang terbuka yang dapat memberikan akses langsung ke model, API, kredensial cloud, atau sistem otomatisasi perusahaan. KELA menyoroti platform ofensif yang dapat mengotomatisasi penemuan internet-lebar layanan AI yang terbuka sebelum memvalidasi dan mengorganisir kredensial yang dicuri menjadi intelijen yang dapat digunakan segera.

Hasilnya adalah ekosistem kejahatan siber di mana pengintaian, pengumpulan kredensial, eksploitasi, dan analisis pasca-kompromi menjadi semakin otomatis, secara dramatis mengurangi hambatan keterampilan yang diperlukan untuk meluncurkan serangan yang canggih.

Membela Era Agensi

KELA menyimpulkan bahwa organisasi tidak dapat hanya mengandalkan strategi pertahanan tradisional karena AI terus mempercepat laju serangan siber. Alih-alih, perusahaan harus menganggap bahwa agen AI, perpustakaan prompt, toko memori, alur kerja otonom, dan identitas mesin sekarang merupakan aset kritis yang memerlukan tingkat perlindungan yang sama seperti yang pernah disediakan untuk server, kredensial, dan basis data.

Pesan utama dari Laporan Lansekap Ancaman AI Tahunan 2026 KELA adalah bahwa kecerdasan buatan mengubah keamanan siber dari kedua arah. AI memberdayakan pembela dengan kemampuan baru, tetapi juga mengubah ekonomi dan kecepatan kejahatan siber. Ketika bisnis mengintegrasikan AI lebih dalam ke dalam operasi mereka, mengamankan tidak hanya infrastruktur mereka tetapi juga pengetahuan, konteks, dan pengambilan keputusan otonom yang tertanam dalam sistem AI mereka mungkin menjadi salah satu tantangan keamanan siber yang paling mendefinisikan dekade ini.

juga mengubah ekonomi dan kecepatan kejahatan siber. Asalkan bisnis mengintegrasikan AI lebih dalam ke dalam operasi mereka, mengamankan tidak hanya infrastruktur mereka tetapi juga pengetahuan, konteks, dan pengambilan keputusan otonom yang tertanam dalam sistem AI mereka mungkin menjadi salah satu tantangan keamanan siber yang paling mendefinisikan dekade ini.