Pendahuluan: Ketidakpastian dalam Keamanan Siber Saat Ini
Para chief information security officer (CISO) dan tim pusat operasi keamanan (SOC) di seluruh dunia menghadapi ketidakpastian yang semakin besar di tingkat kepemimpinan dan kelelahan yang meluas di kalangan analis. Tingkat kelelahan mencapai rekor tertinggi, dengan 84% profesional keamanan siber melaporkan mengalaminya, namun banyak tim masih kesulitan menentukan apakah mereka mendeteksi ancaman yang paling berisiko. Saat ditanya tentang ancaman orang dalam atau pergeseran perilaku yang halus, banyak pemimpin tidak dapat mengatakan dengan yakin apakah alat mereka mampu menangkapnya.
Artikel ini, berdasarkan laporan Exabeam bertajuk Why Your Threat Hunting Program Might Be Failing (13 Agustus 2025), akan mengeksplorasi mengapa metode deteksi konvensional terus gagal dan bagaimana pendekatan modern yang terprogram dapat membantu mengungkap aktivitas tersembunyi serta memperkuat keamanan organisasi. Jika Anda masih bergantung pada peringatan berbasis aturan atau alur kerja warisan, saatnya memeriksa ulang pendekatan Anda. Dengan mengadopsi analitik perilaku dan AI, organisasi dapat mengurangi kejenuhan peringatan hingga 60% dan mempercepat investigasi hingga 80%, mengubah SOC dari reaktif menjadi proaktif.
Saat Ancaman Tidak Terlihat Seperti Ancaman
Tidak setiap pelanggaran dimulai dengan serangan brute force atau domain mencurigakan. Kadang-kadang, itu adalah karyawan tepercaya yang secara tidak sengaja menyambungkan USB drive, kontraktor yang menggunakan kredensial valid untuk mengakses data sensitif, atau sesi VPN yang tampak tidak berbahaya tetapi menyembunyikan sesuatu yang jauh lebih berbahaya.
Banyak ancaman paling merusak saat ini bersifat halus dan lambat bergerak. Mereka sering melibatkan kredensial yang dikompromikan atau aktivitas orang dalam dan menyatu dengan perilaku normal, sehingga sulit dideteksi. Ancaman ini beroperasi dari dalam, menyatu dengan aktivitas normal. Ini adalah mengapa lebih banyak tim keamanan harus mengevaluasi bagaimana mereka mendekati threat hunting. Jika alat Anda hanya dibangun untuk mendeteksi indikator kompromi (IoC) yang dikenal dan menangkap serangan yang jelas, kemungkinan Anda melewatkan ancaman nyata. Gartner sekarang merekomendasikan keamanan berbasis identitas dan deteksi anomali perilaku untuk mengatasi ancaman ini, karena metode tradisional sering gagal menangkap perilaku yang halus seperti akses kredensial yang tidak biasa atau pergerakan lateral yang lambat.
Mengapa Threat Hunting Konvensional Gagal
Banyak SOC masih bergantung pada aturan, tanda tangan, dan IoC dasar untuk mendeteksi ancaman. Metode ini efektif untuk serangan yang dikenal tetapi sering melewatkan taktik yang lebih halus, terutama ketika penyerang menggunakan kredensial valid atau bergerak secara lateral tanpa memicu peringatan yang jelas. Masalahnya melampaui volume data—itu berasal dari kurangnya konteks yang berarti. Artefak terisolasi seperti alamat IP atau hash file berubah sering dan menawarkan wawasan terbatas tentang bagaimana ancaman berperilaku setelah berada di dalam jaringan. Analis akhirnya mengejar peringatan yang mungkin tidak mencerminkan risiko aktual.
Lebih penting lagi, anomali berbasis perilaku seperti akses tak terduga ke sistem sensitif atau inkonsistensi login sering kali tidak terdeteksi. Ini adalah tanda-tanda yang mengindikasikan ancaman orang dalam atau kredensial yang dikompromikan, tetapi metode konvensional tidak dirancang untuk menangkapnya. Jika SOC Anda masih bergantung pada aturan korelasi dasar dan alat deteksi yang tersebar, mungkin saatnya bertanya apakah pendekatan saat ini dirancang untuk ancaman yang Anda hadapi. Menurut laporan Exabeam, 64% organisasi menganggap ancaman orang dalam sebagai risiko lebih besar daripada serangan eksternal, menekankan perlunya pendekatan berbasis perilaku untuk mengungkap ancaman halus.
Pendekatan Modern untuk Threat Hunting
Untuk mengatasi kegagalan ini, Exabeam merekomendasikan pendekatan threat hunting yang terprogram, yang menggabungkan kerangka MITRE ATT&CK, analitik perilaku, dan AI untuk mendeteksi ancaman yang halus. Langkah-langkah utama meliputi:
- Pemetaan MITRE ATT&CK: Selaraskan upaya deteksi dengan kerangka ATT&CK untuk mengidentifikasi celah cakupan dan memprioritaskan ancaman berisiko tinggi, mengurangi kesenjangan deteksi hingga 25%.
- Analitik Perilaku: Gunakan User and Entity Behavior Analytics (UEBA) untuk membangun garis dasar perilaku normal dan mendeteksi penyimpangan seperti akses tidak biasa atau eskalasi hak akses.
- Dukungan AI Agentik: Agen AI seperti yang ada di Exabeam Nova mengotomatisasi tugas seperti ringkasan kasus, prioritisasi risiko, dan rekomendasi tindakan, sehingga mengurangi kelelahan analis dan mempercepat respons hingga 80%.
Pendekatan ini mengubah threat hunting dari reaktif menjadi proaktif, memungkinkan tim untuk mendeteksi ancaman sebelum menyebabkan kerusakan. Dengan mengintegrasikan UEBA dan AI, organisasi dapat mengungkap ancaman yang tersembunyi di balik perilaku yang tampak normal, seperti akses kredensial yang tidak biasa atau pergerakan lateral yang lambat.
Manfaat Pendekatan Terprogram
Pendekatan threat hunting terprogram memberikan manfaat nyata:
- Deteksi yang Lebih Akurat: Mengurangi noise dan fokus pada ancaman prioritas tinggi dengan konteks perilaku, meningkatkan akurasi deteksi hingga 40%.
- Efisiensi Analis: Mengotomatisasi tugas manual, sehingga analis dapat menangani lebih banyak ancaman dengan sumber daya yang lebih sedikit, menghemat waktu investigasi hingga 80%.
- Cakupan yang Lebih Luas: Memetakan ke kerangka MITRE ATT&CK untuk mencegah celah deteksi, memastikan perlindungan terhadap taktik penyerang yang berkembang.
- Penghematan Biaya: Mengurangi waktu respons dan dampak insiden, sehingga menghemat biaya operasional hingga 30%.
Organisasi yang menerapkan pendekatan ini melaporkan peningkatan signifikan dalam kemampuan deteksi ancaman orang dalam dan kredensial yang dikompromikan, yang sering kali mewakili hingga 74% pelanggaran data.
Mengapa Ini Penting Bagi Anda
Dalam era di mana ancaman orang dalam melampaui serangan eksternal, dengan 84% profesional keamanan siber mengalami kelelahan, pendekatan threat hunting yang terprogram bukan lagi pilihan, melainkan keharusan. Jika tim Anda menghabiskan lebih banyak waktu untuk merespons daripada mendeteksi, Anda tidak sendirian. Banyak SOC dibangun di sekitar model warisan yang tidak pernah dirancang untuk menangani ancaman identitas-driven yang kompleks. Namun, hal itu bisa berubah dengan pendekatan yang tepat. Dengan AI, analitik perilaku, dan pemetaan MITRE ATT&CK, organisasi dapat mengurangi kejenuhan peringatan hingga 60% dan mempercepat investigasi hingga 80%, mengubah SOC dari reaktif menjadi proaktif.
Kesimpulan: Memberikan Kejelasan di Tengah Ketidakpastian
Ketidakpastian di tingkat kepemimpinan dan kelelahan analis adalah tantangan umum di SOC saat ini, tetapi dengan pendekatan threat hunting yang terprogram, organisasi dapat mengungkap ancaman halus dan memperkuat keamanan mereka. Dengan mengintegrasikan kerangka MITRE ATT&CK, UEBA, dan AI, tim dapat bergerak dari reaktif ke proaktif, mengurangi kelelahan analis, dan meningkatkan hasil keamanan secara keseluruhan. Exabeam membantu organisasi mencapai hal ini melalui platform New-Scale Security Operations, yang memberikan visibilitas, konteks, dan otomatisasi yang dibutuhkan untuk mendeteksi ancaman sebelum menyebabkan kerusakan.
Siap membangun program threat hunting yang lebih cerdas dengan iLogo Indonesia? Unduh Nowhere to Hide: A Programmatic Approach to Threat Hunting dari situs resmi Logrhythm.ilogoindonesia.id untuk mempelajari cara menyelaraskan deteksi dengan kerangka ATT&CK, memanfaatkan analitik perilaku untuk mengungkap ancaman halus, dan berpindah dari investigasi satu kali ke proses threat hunting yang berulang dan skalabel. Jelajahi New-Scale Security Operations Platform Exabeam untuk demo dan mulai tingkatkan pertahanan Anda hari ini!
