Kaspersky Temukan Pemanfaatan AI untuk Pengembangan Malware Otonom

Peneliti keamanan Global Research and Analysis Team (GReAT) Kaspersky mengungkapkan penggunaan kecerdasan buatan (AI) oleh peretas jahat untuk mengembangkan program jahat atau malware dalam acara Kaspersky Academic Summit di Jakarta Pusat, Rabu (19/8/2026).

Sebagaimana dilansir dari Detik iNET, keberadaan teknologi AI saat ini memperkecil kesenjangan keterampilan teknis di antara para pengembang perangkat lunak jahat serta mempercepat durasi proses peretasannya.

"Ini mempermudah pembuatan malware yang dapat digunakan untuk melancarkan serangan terhadap korban. Pada dasarnya, penggunaan AI dalam pembuatan malware memperkecil kesenjangan terkait keterampilan pengembang dan kemampuan operasional, sekaligus mempercepat prosesnya," terang Fareed Fauzi Mohamad Radzi, Peneliti Keamanan di Global Research and Analysis Team (GReAT) Kaspersky.

Akses publik yang luas terhadap sistem AI memicu peningkatan keahlian bahasa pemrograman di kalangan penyerang siber secara berkelanjutan dari tahun ke tahun.

"Kemudian pada tahun 2023, kita melihat AI mulai berperan sebagai asisten dalam pengembangan malware. Lalu pada tahun 2024, AI membantu mereka melancarkan serangan terhadap korban. Selanjutnya pada tahun 2025, AI tertanam langsung di dalam kode malware itu sendiri untuk menjalankan serangan," jelas Fareed.

Dunia siber diproyeksikan bakal memasuki babak pengembangan malware berbasis agen yang memungkinkan proses penciptaan program perusak berjalan secara otonom penuh tanpa campur tangan manusia.

"Menurut Fareed, pada tahun 2026 kita akan menyaksikan banyak perkembangan. Kita akan memasuki era yang disebut pengembangan malware berbasis agen atau agentic malware development, di mana proses pembuatan malware berjalan sepenuhnya secara otonom dari awal hingga akhir," lanjut Fareed.

Kelompok ransomware FunkSec menjadi salah satu contoh kasus nyata yang memanfaatkan AI guna memproduksi alat serangan pemblokiran layanan atau Distributed Denial of Service (DDoS).

"Kita bisa melihat bagaimana mereka memanfaatkannya untuk membuat alat-alat mereka. Kami menemukan berbagai indikator atau artefak, seperti command yang sangat panjang dan mendetail, nama variabel yang sangat deskriptif, dan sebagainya," ungkap Fareed.

Identifikasi artefak peretasan berbasis AI dapat dilakukan peneliti melalui analisis efisiensi penanganan galat, kerumitan instruksi kode, hingga keberadaan emotikon di dalam struktur data malware.

"Kami juga sering menemukan banyak simbol emoji di dalam kode mereka; saat kami melakukan reverse engineering pada malware yang ditemukan, kami melihat adanya emoji-emoji tersebut," aku Fareed.

Meskipun mempermudah peretasan, penggunaan AI dalam pemrograman malware sering kali meninggalkan celah keamanan berupa kekeliruan sintaksis dan halusinasi sistem.

"Dalam artian kode tersebut menyajikan modul palsu, pustaka palsu, serta API yang tidak nyata kepada pembuat malware. Inilah jenis-jenis artefak yang dapat kita amati dalam kode saat menganalisis malware tersebut," tandas Fareed.