Jakarta: Perusahaan keamanan siber Trend Micro baru ini menggelar rangkaian konferensi yang membahas tren serangan siber global termasuk di kawasan Asean, terutama di bidang perbankan.

Deepfake, salah satu mode kejahatan siber disebut menjadi salah satu ancaman bagi industri perbankan atau finansial. Diakui Deepfake bukan modus kejahatan siber baru, namun dengan sentuhan teknologi AI kini sulit untuk mengenali sebuah konten Deepfake tanpa bantuan keamanan siber.

Deepfake adalah modus kejahatan dengan menggunakan wajah orang lain pada sebuah video yang berbeda. Jika sebelumnya Deepfake kerap digunakan pada konten negatif seperti video porno untuk hoax, kini pada industri perbankan modus Deepfake digunakan penjahat siber untuk lolos dari verifikasi nasabah.
Sapna Sumbly, Director-BFSI Business APAC Trend Micro menuturkan, penjahat siber dengan data nasabah yang berhasil dicuri seperti foto paspor dan sejenisnya digunakan sebagai konten Deepfake untuk menutupi wajah asli pelaku ketika proses verifikasi perbankan, seperti sistem Know-Your-Customer (KYC).

“Kemudian penjahat siber akan melakukan pencurian uang nasabah, maupun mengajukan pinjaman dari bank dengan mengaku sebagai nasabah yang datanya dicuri. Teknologi AI membuat Depfake semakin meyakinkan, dan sulit dibedakan tanpa bantuan deteksi solusi keamanan siber,” jelas Sapna.

Di Indonesia sendiri menurut Sapna topik pembicaraan Deepfake oleh industri perbankan di Tanah Air masih dalam tahap perbincangan dan evaluasi. Mereka masih membutuhkan regulasi yang jelas untuk mengatasi ini.

“Perbankan di Indonesia masih mengevaluasi ini (Deepfake), kesadarannya sebenarnya sudah ada. Kami berusaha meningkatkan awareness mereka dengan menyediakan solusi Trend Micro untuk mendeteksi serangan Deepfake,” jelas Sapna.

Laksana Budiwiyono, Country Manager Trend Micro Indonesia, menambahkan bahwa meskipun awareness di Indonesia terhadap serangan siber tapi sebagian besar perusahaan di berbagai sektor masih butuh waktu lama dalam menangani serangan siber.

Pada data Trend Micro mengenai waktu menangani serangan siber terhitung sejak terdeteksi atau Mean Time To Patch (MTTP) di berbagai benua atau region, Indonesia disebut yang paling lama, yaitu butuh 45 hari sejak serangan siber terdeteksi.

Rata-rata MTTP di berbagai wilayah hanya sekitar 23,9 hari. Laksana menunjukan bahwa Eropa hanya per 26,5 hari untuk mencapai status recovery sementara AMEA dan Amerika masing-masing 28,3 hari dan 32,8 hari. Kawasan Jepang yang jadi basis Trend Micro butuh 36,4 hari.

“Di ASEAN, MTTP yang dibutuhkan berkisar 30 hari, Indonesia 45 hari. Tandanya Indonesia memerlukan waktu 1,5 kali lebih lama dari mayoritas negara di Asia Tenggara,” tegas Laksana. Bagaimana dengan tingkat keamanan siber di Indonesia?

Trend Micro membagi skala tingkat keamanan menjadi tiga level, 0-30 untuk risiko rendah, 31-69 yaitu tingakt medium atau menengah, dan lebih dari 69 artinya tinggi alias berbahaya.

Masih dari data Trend Micro, rata-rata tingkat keamanan siber di Asia Tenggara atau ASEAN disebut pada angka 43,2 nilainya namun Indonesia di nilai 44. “Kalau dilihat rata-ratanya Indonesia sedikit lebih tinggi dari Asia Tenggara,” imbuhnya.

Trend Micro sendiri bukan pemain baru, mereka sudah ada di Indonesia sejak lama. Sejumlah solusi keamanan siber yang mereka miliki cukup banyak termasuk deteksi Deepfake yang juga mengandalkan AI, penggunanya akan mendapatkan notifikasi dan imbauan langkah yang harus diambil jika Deepfake terbukti positif.


dan followChannel WhatsApp Medcom.id

(MMI)

Jakarta: Trend Micro mengumumkan inovasi-inovasi terbaru pada platform enterprise yang berfokus untuk melindungi seluruh area dari ancaman serangan dan fraud berbasis AI yang terus meningkat.

Penelitian Trend Micro menunjukkan bahwa pelaku kejahatan siber memanfaatkan ledakan penggunaan AI di enterprise, yang mengakibatkan peningkatan dramatis ketersediaan tools berbasis AI di dunia kriminal.

Tools ini diklaim lebih murah dan lebih mudah diakses dibanding sebelumnya, sehingga para penjahat dengan berbagai tingkat keahlian dapat dengan mudah melancarkan serangan dalam skala besar untuk mengecoh korban, dengan tujuan pemerasan, pencurian identitas, fraud, atau misinformasi.

“Penelitian terbaru kami mengungkapkan beberapa tools deepfake terbaru yang memudahkan pelaku kejahatan siber, apapun level kemampuannya, untuk melancarkan scam yang merugikan, rekayasa sosial, dan upaya menerobos keamanan. Seperti pergeseran ancaman dan lanskap IT di masa lalu, kami telah melihat tantangan dalam mengamankan AI dan berhasil menghadapinya,” ungkap Kevin Simzer, COO Trend Micro.

Mendeteksi dan menaklukkan metode berbasis AI ini sangat penting supaya kita dapat mengelola risiko permukaan serangan yang ada di enteprise dengan lebih baik dan menurunkan risiko online secara keseluruhan bagi konsumen. Sebanyak 71% dari mereka, menurut survei terkini Trend, memandang deepfake secara negatif dan meyakini bahwa salah satu penggunaan utamanya adalah untuk fraud.

Segera tersedia di platform Trend Micro Vision One, teknologi pendeteksi deepfake terbaru akan menggunakan berbagai metode canggih untuk mendeteksi konten yang dihasilkan oleh AI.

Menurut analis Gartner dan Ayoub, aplikasi GenAI berkualitas tinggi yang sudah tersedia saat ini mampu membuat konten video yang photo-realistic yang dapat menipu atau mengecoh audiens.
Mengingat kemudahan menggunakan tools ini dan kecanggihannya yang semakin meningkat, sangat penting untuk mengembangkan pendekatan metodologis dalam mendeteksi konten deepfake GenAI.

Deepfake menimbulkan risiko yang signifikan bagi enterprise modern dan individu. Deepfake yang tidak terdeteksi dapat menyebabkan dampak finansial, kehilangan pekerjaan, masalah hukum, kerusakan reputasi, pencurian identitas, dan potensi bahaya terhadap kesehatan mental atau fisik.

Dalam studi Trend Micro baru-baru ini, 36% konsumen melaporkan telah mengalami upaya penipuan menggunakan deepfake. FBI sebelumnya juga telah memperingatkan tentang teknologi deepfake yang digunakan bersama dengan panggilan video untuk melakukan business email compromise attack, dan melamar kerja jarak jauh secara curang.

Teknologi ini tidak hanya disalahgunakan untuk meniadakan verifikasi manusia, tetapi juga langkah-langkah keamanan biometrik seperti pengenalan wajah. Penelitian juga menemukan adanya perubahan baru-baru ini yang menunjukkan peningkatan ketertarikan untuk mengeksploitasi model LLM yang ada melalui teknik pembobolan yang inovatif ketimbang mengembangkan tools AI untuk kejahatan.

(MMI)