Pendahuluan: Ketidakpastian dalam Keamanan Siber Saat Ini
Pemimpin keamanan siber (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 (burnout) 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 (insider threats) 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.
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. Inilah 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.
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.
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.
- 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.
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.
- Efisiensi Analis: Mengotomatisasi tugas manual, sehingga analis dapat menangani lebih banyak ancaman dengan sumber daya yang lebih sedikit.
- Cakupan yang Lebih Luas: Memetakan ke kerangka MITRE ATT&CK untuk mencegah celah deteksi.
- Penghematan Biaya: Mengurangi waktu respons dan dampak insiden, sehingga menghemat biaya operasional.
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.
Kesimpulan
Program threat hunting konvensional sering gagal karena ketergantungan pada aturan statis dan kurangnya konteks perilaku, sehingga melewatkan ancaman halus seperti akses kredensial yang tidak biasa atau pergerakan lateral. Dengan mengadopsi pendekatan terprogram yang mengintegrasikan kerangka MITRE ATT&CK, UEBA, dan AI, organisasi dapat mengungkap ancaman tersembunyi dan memperkuat keamanan mereka. Exabeam membantu tim keamanan berpindah dari reaktif ke proaktif, mengurangi kelelahan analis, dan meningkatkan hasil keamanan secara keseluruhan.
Siap membangun program threat hunting yang lebih cerdas? Unduh Nowhere to Hide: A Programmatic Approach to Threat Hunting dari situs 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!
