Tag: Logrhythm

Pendahuluan Pada 9 September 2025, Exabeam mengumumkan inisiatif tahap pertama untuk Agent Behavior Analytics bekerja sama dengan Google Cloud, menandai langkah inovatif dalam keamanan siber untuk agen AI. Menurut laporan Exabeam, 93% organisasi melaporkan peningkatan ancaman orang dalam yang didorong oleh AI, dengan 64% menganggap ancaman orang dalam—baik manusia maupun digital—sebagai prioritas utama dibandingkan penyerang eksternal. Agen AI, seperti asisten yang dibuat khusus atau copilot, kini menjadi bagian dari tenaga kerja digital, mengakses data sensitif dan membuat keputusan berskala besar. Namun, mereka juga memperkenalkan risiko baru, seperti malfungsi atau manipulasi. Artikel ini mengulas tantangan keamanan agen AI, solusi New-Scale Security Operations Platform Exabeam, dan bagaimana integrasi dengan Google Cloud menutup celah visibilitas, dengan wawasan dari laporan Gartner tentang peningkatan ancaman berbasis AI hingga 25% pada 2025. Masalah Bisnis: Agen AI sebagai Orang Dalam Agen AI telah menjadi “karyawan digital”, mengakses aplikasi, menangani data sensitif, dan membuat keputusan tanpa memahami etika atau konsekuensi. Ini menciptakan kategori ancaman orang dalam baru: Agen yang Malfungsi: Berperilaku tidak terduga karena kesalahan pemrograman. Agen yang Tidak Selaras: Mengikuti perintah yang salah, menyebabkan pelanggaran kepatuhan atau privasi. Agen yang Dibajak: Dimanipulasi untuk digunakan sebagai senjata melawan bisnis. Laporan Exabeam menunjukkan bahwa 93% organisasi mengantisipasi ancaman orang dalam berbasis AI, namun alat keamanan tradisional seperti SIEM dan XDR tidak dirancang untuk memantau perilaku agen AI. Sebuah postingan di X oleh @Exabeam pada 10 September 2025 menyatakan bahwa 70% organisasi kekurangan visibilitas terhadap aktivitas agen AI, meningkatkan risiko pelanggaran. Solusi: Menutup Celah Visibilitas New-Scale Security Operations Platform Exabeam, bekerja sama dengan Google Cloud, memperluas analitik perilaku untuk mencakup agen AI. Platform ini mengintegrasikan telemetri dari Google Agentspace, Google Model Armor, Vertex AI, dan Agent Builder untuk: Visibilitas dan Penilaian Risiko: Membuat baseline perilaku untuk pengguna manusia dan agen AI, mendeteksi anomali secara real-time. Deteksi Anomali: Membedakan otomatisasi sah dari perilaku berisiko, seperti akses data yang tidak biasa. Investigasi Cepat: Menyediakan linimasa ancaman dan konteks untuk respons yang lebih cepat. Melalui Exabeam Nova, tim analis mendapatkan wawasan berbasis AI untuk mendeteksi dan menangani ancaman agen dengan cepat. Sebuah postingan di X oleh @Exabeam pada 11 September 2025 melaporkan bahwa platform ini mengurangi waktu deteksi ancaman AI hingga 85%. Membangun Masa Depan Keamanan Agen Inisiatif ini adalah langkah awal. Exabeam berencana untuk: Mendukung Kerangka Agen Lain: Mem-parsing telemetri dari platform AI utama lainnya. Memperluas Model Informasi Umum: Menangkap hubungan antara pengguna dan agen serta interaksi antar-agen. Meningkatkan Exabeam Nova: Menginterpretasikan perilaku AI yang semakin kompleks. Integrasi dengan Google Cloud memungkinkan Exabeam untuk memberikan visibilitas dan akuntabilitas yang diperlukan untuk mengamankan agen AI di lingkungan perusahaan. Dampak Ancaman Agen AI Jika tidak diamankan, agen AI dapat menyebabkan: Pelanggaran Data: Akses tidak sah ke data sensitif, seperti PII atau informasi rahasia. Pelanggaran Kepatuhan: Pelanggaran regulasi seperti GDPR atau HIPAA, menyebabkan denda besar. Gangguan Operasional: Agen yang malfungsi dapat mengganggu proses bisnis kritis. Kerusakan Reputasi: Kehilangan kepercayaan pelanggan akibat pelanggaran berbasis AI. Biaya Finansial: Biaya pemulihan rata-rata $4,88 juta per pelanggaran (laporan IBM 2024). Laporan Gartner 2025 memperingatkan bahwa ancaman berbasis AI meningkat 25%, menekankan perlunya analitik perilaku untuk agen AI. Solusi Exabeam untuk Keamanan Agen New-Scale Security Operations Platform menawarkan: Baseline Perilaku: Membandingkan aktivitas agen AI dengan pola normal untuk mendeteksi anomali. Integrasi Telemetri: Menggunakan data dari Google Cloud untuk visibilitas menyeluruh. Respons Otomatis: Mengisolasi agen yang menyimpang untuk mencegah kerusakan lebih lanjut. Analitik Berbasis AI: Exabeam Nova memprioritaskan ancaman dan membangun linimasa investigasi. Rekomendasi untuk Mengamankan Agen AI Organisasi dapat mengurangi risiko agen AI dengan: Pantau Aktivitas Agen: Gunakan New-Scale Analytics untuk mendeteksi perilaku tidak normal. Terapkan Prinsip Least Privilege: Batasi akses agen AI ke data dan sistem yang diperlukan. Audit Prompt dan Konfigurasi: Tinjau perintah agen untuk mencegah malfungsi atau manipulasi. Integrasikan dengan SIEM/XDR: Gabungkan telemetri agen dengan data keamanan lainnya. Latih Tim Keamanan: Edukasi SOC tentang ancaman berbasis AI dan penggunaan UEBA. Penutup Agen AI merevolusi cara kerja, tetapi juga memperkenalkan risiko orang dalam baru yang tidak dapat ditangani oleh alat keamanan tradisional. Dengan New-Scale Security Operations Platform dan kerja sama dengan Google Cloud, Exabeam memimpin dalam mengamankan agen AI melalui analitik perilaku, deteksi anomali real-time, dan investigasi cepat. Dengan ancaman berbasis AI meningkat 25% pada 2025 (laporan Gartner), solusi seperti Exabeam Nova menjadi penting untuk memastikan visibilitas dan akuntabilitas. Dengan menerapkan praktik terbaik seperti pemantauan, pembatasan akses, dan pelatihan, organisasi dapat merangkul inovasi AI dengan aman, menjaga kepercayaan pelanggan dan ketahanan operasional di era ancaman siber yang dinamis. Amankan agen AI Anda dengan New-Scale Security Operations Platform dari Exabeam. Kunjungi logrhythm.ilogoindonesia.id untuk mempelajari lebih lanjut tentang Agent Behavior Analytics dan minta demo gratis. Bergabunglah dengan revolusi keamanan AI dan lindungi masa depan kerja Anda sekarang!

Pendahuluan Pelanggaran data yang paling merusak sering kali tidak dimulai dengan malware atau eksploitasi yang dikenal, melainkan dengan aktivitas yang tampak sah, seperti akun tepercaya yang login dari lokasi baru atau pengguna berhak istimewa yang membuat perubahan konfigurasi halus. Menurut laporan Exabeam pada 25 September 2025, sistem berbasis aturan sering kali gagal mendeteksi ancaman ini karena tidak melanggar kebijakan yang telah ditentukan. User and Entity Behavior Analytics (UEBA) dari New-Scale Analytics, yang dibangun di atas New-Scale Security Operations Platform, menggunakan analitik perilaku berbasis machine learning untuk mendeteksi penyimpangan halus secara dini. Artikel ini mengulas bagaimana New-Scale Analytics mengatasi ancaman yang tidak terdeteksi oleh alat tradisional, manfaatnya bagi SOC, dan mengapa UEBA menjadi kebutuhan kritis di era ancaman siber yang berkembang, dengan wawasan dari laporan Gartner tentang peningkatan ancaman orang dalam hingga 20% pada 2025. Mengapa Ancaman Halus Tidak Terdeteksi Alat deteksi tradisional bergantung pada aturan statis, ambang batas, atau tanda tangan serangan yang dikenal. Pendekatan ini efektif untuk pola ancaman yang dapat diprediksi, tetapi gagal dalam kasus berikut: Kredensial yang Dikompromikan: Akun sah digunakan dengan cara yang hampir selaras dengan perilaku normal. Penyalahgunaan Orang Dalam: Pengguna berhak istimewa secara bertahap meningkatkan akses atau mengekstrak data dalam jumlah kecil. Anomali Akun Layanan: Entitas non-manusia melakukan tindakan di luar ruang lingkup biasanya. Tanpa konteks perilaku, penyimpangan ini tersamarkan dalam aktivitas sehari-hari. Sebuah postingan di X oleh @Exabeam pada 26 September 2025 menyatakan bahwa 65% pelanggaran data melibatkan penyalahgunaan identitas, menegaskan perlunya analitik perilaku. Bagaimana New-Scale Analytics Membawa Ancaman ke Permukaan New-Scale Analytics membangun baseline perilaku untuk setiap pengguna, perangkat, dan layanan, beradaptasi dengan perubahan pola. Fitur utamanya meliputi: Skor Risiko Dinamis: Menilai ancaman berdasarkan tingkat keparahan, kelangkaan, dan konteks. Linimasa Ancaman: Mengkorelasikan aktivitas terkait untuk memberikan pandangan menyeluruh tentang insiden. Integrasi dengan SIEM/XDR: Mengkonsolidasikan data dari log, telemetri jaringan, dan sumber keamanan lainnya. Misalnya, login tidak biasa mungkin tidak berbahaya, tetapi jika dikombinasikan dengan akses file tidak normal dan perubahan hak akses, New-Scale Analytics akan menandainya sebagai insiden berisiko tinggi. Agen AI untuk SOC New-Scale Analytics didukung oleh tim agen AI Exabeam Nova, yang dirancang untuk peran SOC spesifik: Threat Scoring Agent: Memprioritaskan anomali berdasarkan konteks perilaku. Investigation Agent: Secara otomatis membangun linimasa terperinci untuk investigasi cepat. Dukungan AI ini memastikan penyimpangan halus diprioritaskan untuk analisis yang lebih akurat, mengurangi waktu respons. Skenario Deteksi di Dunia Nyata New-Scale Analytics mendeteksi ancaman yang sering terlewatkan oleh sistem berbasis aturan, seperti: Kredensial yang Dikompromikan: Pengguna tepercaya login dari lokasi tak terduga dan mengakses sistem baru. Penyalahgunaan Orang Dalam: Admin berhak istimewa memodifikasi izin secara diam-diam. Anomali Akun Layanan: Akun non-manusia melakukan transfer data tidak biasa. Pergerakan Lateral: Akses ke beberapa endpoint baru dalam waktu singkat. Deteksi dini ini memungkinkan tim menyelidiki sebelum ancaman berkembang menjadi pelanggaran besar. Hasil yang Terbukti Organisasi yang menggunakan UEBA Exabeam melaporkan: Deteksi 90% Lebih Cepat: Untuk ancaman orang dalam. 60% Peringatan Lebih Sedikit: Dengan false positives minimal. Investigasi 80% Lebih Cepat: Berkat linimasa otomatis dan pencarian bahasa alami. Hasil ini memungkinkan analis fokus pada investigasi bermakna, mengurangi kelelahan karena peringatan yang tidak perlu. Menutup Celah Deteksi New-Scale Analytics terintegrasi dengan Outcomes Navigator untuk memastikan cakupan deteksi sesuai dengan ancaman yang berkembang. Ia memetakan deteksi ke kerangka MITRE ATT&CK® dan kasus penggunaan utama, mengidentifikasi sumber log yang hilang atau parsing yang lemah, dan merekomendasikan perbaikan. Lingkaran umpan balik ini memperkuat postur keamanan seiring waktu. Mengapa New-Scale Analytics Menonjol New-Scale Analytics menawarkan deteksi dan investigasi yang skalabel tanpa memerlukan perombakan tumpukan keamanan. Ia mendukung telemetri jaringan dari NetMon untuk visibilitas mendalam, menggabungkan data yang datang terlambat, dan beradaptasi dengan lingkungan organisasi, menjadikannya solusi fleksibel untuk ancaman eksternal dan orang dalam. Penutup Ancaman halus, seperti penyalahgunaan kredensial atau pergerakan lateral, sering kali menjadi pelanggaran paling merusak karena sulit dideteksi oleh alat tradisional. Dengan New-Scale Analytics dari Exabeam, organisasi dapat mendeteksi penyimpangan perilaku secara dini, mengkorelasikan aktivitas, dan memprioritaskan risiko dengan AI. Dalam lanskap ancaman yang dinamis, dengan ancaman orang dalam meningkat 20% pada 2025 (laporan Gartner), UEBA menjadi kebutuhan untuk SOC modern. Dengan integrasi Outcomes Navigator dan agen AI Exabeam Nova, New-Scale Analytics memberdayakan tim untuk beralih dari reaktif ke proaktif, memastikan perlindungan terhadap ancaman yang tidak terlihat sekalipun. Tingkatkan deteksi ancaman halus Anda dengan New-Scale Analytics dari Exabeam. Kunjungi logrhythm.ilogoindonesia.id untuk mengunduh The Ultimate Guide to User and Entity Behavior Analytics dan pelajari cara UEBA melindungi organisasi. Minta demo gratis sekarang untuk membangun SOC yang lebih cerdas dan tangguh!

Pendahuluan: Evolusi Strategi Deteksi Ancaman Seiring para pelaku ancaman menjadi lebih cepat dan canggih, strategi deteksi Anda harus berkembang. Selama bertahun-tahun, organisasi bergantung pada aturan korelasi Security Information and Event Management (SIEM) untuk menghubungkan peristiwa. Namun, aturan hanya memicu apa yang sudah diketahui: urutan log, alamat IP dari umpan ancaman, atau hash file yang telah ditandai. Pendekatan ini efektif melawan malware komoditas, tetapi tidak memadai terhadap varian malware yang disesuaikan, serangan berbasis AI, rekayasa sosial, orang dalam yang berniat jahat, dan teknik living-off-the-land (LotL) yang memanfaatkan perilaku sah. Pertanyaannya bukan apakah Anda harus meningkatkan SIEM Anda, tetapi bagaimana caranya. Dua pendekatan utama mendominasi diskusi: menambahkan User and Entity Behavior Analytics (UEBA) atau memperluas Endpoint Detection and Response (EDR) menjadi Extended Detection and Response (XDR). Meskipun terdengar serupa, keduanya mewakili filosofi yang sangat berbeda: UEBA berfokus pada pemahaman perilaku yang terbuka, sementara XDR sering terbatas pada ekosistem vendor tertutup. Artikel ini, berdasarkan posting blog Exabeam bertajuk UEBA vs. XDR: Rethinking SIEM Augmentation in the AI Era (19 September 2025), mengeksplorasi keterbatasan alat deteksi tradisional, perbandingan UEBA dan XDR, dan mengapa UEBA menjadi penting di era AI, dengan potensi untuk mengurangi kebisingan peringatan hingga 60% dan meningkatkan akurasi deteksi hingga 40%. Keterbatasan Indikator Kompromi (IoC) yang Diketahui Alat deteksi tradisional, baik aturan SIEM maupun platform XDR, bergantung pada indikator kompromi (IoC) seperti alamat IP, hash file, atau tanda tangan malware. Penyerang mengetahui hal ini dan beradaptasi dengan mengubah infrastruktur, memodifikasi muatan, dan beroperasi di area abu-abu di mana aktivitas tampak mencurigakan namun tidak jelas-jelas berbahaya. Pendekatan berbasis aturan bersifat eksplisit: jika X dan Y terjadi secara berurutan, picu peringatan. Namun, ini sering gagal mendeteksi ancaman halus seperti ancaman orang dalam, eskalasi hak akses, atau penyalahgunaan akun yang menggunakan kredensial sah. Menurut penelitian Exabeam, ancaman orang dalam dan kredensial yang dikompromikan menyumbang hingga 74% pelanggaran data, menyoroti perlunya pendekatan yang lebih canggih. UEBA: Deteksi Berbasis Perilaku yang Terbuka UEBA dirancang untuk mengatasi tantangan ini dengan membangun garis dasar dinamis untuk pengguna, perangkat, dan entitas. Alih-alih mencari tanda tangan yang diketahui, UEBA mendeteksi aktivitas yang tidak konsisten dengan perilaku masa lalu, seperti login pada waktu yang tidak biasa, akses ke sistem sensitif, atau pergerakan lateral yang tidak biasa. Pendekatan ini sangat penting untuk mendeteksi: Ancaman Orang Dalam: Karyawan atau kontraktor yang menyalahgunakan akses sah. Eskalasi Hak Akses: Penyerang yang meningkatkan izin menggunakan kredensial yang dikompromikan. Teknik LotL: Penyerang yang menggunakan alat sistem sah seperti PowerShell untuk menghindari deteksi. UEBA bersifat terbuka, mengintegrasikan data dari berbagai sumber—identitas cloud, log on-premise, endpoint, API, dan aplikasi SaaS—untuk memberikan visibilitas luas di seluruh lingkungan. Ini memungkinkan organisasi dengan tumpukan keamanan terbaik dari berbagai vendor untuk mempertahankan cakupan yang komprehensif tanpa terbatas pada satu ekosistem. XDR: Korelasi dalam Ekosistem Tertutup XDR memperluas EDR dengan mengkorelasikan telemetri dari endpoint, identitas, email, dan keamanan jaringan dalam ekosistem vendor tertentu. Pendekatan ini efektif jika Anda sudah menggunakan solusi dari satu vendor untuk seluruh tumpukan keamanan Anda. Namun, jika Anda menjalankan tumpukan terbaik dari berbagai vendor, visibilitas XDR akan terbatas, menciptakan titik buta. XDR menawarkan kenyamanan untuk tim kecil dengan sumber daya terbatas, tetapi sering kali menyebabkan penguncian vendor jangka panjang dan eksposur tersembunyi, terutama di lingkungan yang kompleks atau hibrid. UEBA vs. XDR: Perbandingan Utama Aspek UEBA XDR Pendekatan Deteksi Berbasis perilaku, mendeteksi anomali dari garis dasar normal. Berbasis IoC, mengkorelasikan data dalam ekosistem vendor. Integrasi Data Terbuka, mengintegrasikan data dari berbagai sumber (cloud, on-premise, SaaS). Tertutup, terbatas pada ekosistem vendor. Fleksibilitas Sangat fleksibel, cocok untuk tumpukan keamanan yang beragam. Kurang fleksibel, dioptimalkan untuk solusi vendor tunggal. Deteksi Ancaman Orang Dalam Unggul dalam mendeteksi ancaman orang dalam dan LotL. Terbatas pada ancaman berbasis IoC yang diketahui. Kurva Pembelajaran Membutuhkan investasi dalam ilmu data dan keahlian. Lebih sederhana, tetapi terbatas pada kemampuan vendor. Efisiensi Biaya Biaya awal lebih tinggi, tetapi mengurangi risiko pelanggaran hingga 40%. Biaya lebih rendah untuk ekosistem vendor tunggal, tetapi risiko eksposur lebih tinggi. Mengapa Hanya Sedikit Vendor Menawarkan UEBA yang Sebenarnya Membangun analitik perilaku yang efektif adalah tantangan yang kompleks. Ini membutuhkan investasi bertahun-tahun dalam ilmu data dan keahlian domain untuk mengembangkan model yang dapat secara akurat membuat garis dasar dan mendeteksi anomali tanpa menghasilkan positif palsu yang berlebihan. Banyak vendor menawarkan “UEBA-lite,” yang hanya menambahkan ambang batas statistik pada aturan yang ada, bukan analitik perilaku sejati. Exabeam, dengan pengalaman lebih dari satu dekade dalam ilmu data, menawarkan UEBA sejati yang mengintegrasikan pembelajaran mesin untuk mendeteksi anomali perilaku dengan presisi tinggi, mengurangi kebisingan peringatan hingga 60%. Mengapa UEBA Semakin Penting di Era AI Penyerang kini menggunakan AI untuk menyatu dengan aktivitas normal: identitas deepfake, kredensial terselubung, dan skrip LotL yang menyerupai aktivitas admin. Aturan tradisional dan tumpukan XDR gagal karena mereka mencari file berbahaya, bukan perilaku berbahaya. UEBA berfokus pada penyimpangan dari perilaku normal, bukan tanda tangan statis, menjadikannya ideal untuk mendeteksi ancaman berbasis AI. Selain itu, saat AI memainkan peran yang lebih besar dalam deteksi, sinyal perilaku menjadi dasar untuk pengambilan keputusan AI agentik. AI tidak dapat melakukan triase tanpa konteks perilaku, dan UEBA menyediakan wawasan yang diperlukan untuk memungkinkan SOC bertindak lebih cepat dan akurat. Memikirkan Ulang Tumpukan Deteksi Saat Anda merancang arsitektur deteksi Anda, Anda perlu menyeimbangkan kedalaman, luas, fleksibilitas, dan otomatisasi sambil memberikan nilai yang terukur. Platform XDR mungkin menawarkan kenyamanan, terutama jika Anda selaras dengan satu vendor, tetapi ini sering kali mengorbankan kedalaman, keterbukaan, dan tindakan remediasi yang terbatas. UEBA membutuhkan investasi lebih besar, tetapi memberikan hasil dalam presisi, ketahanan, dan kemampuan beradaptasi jangka panjang. Ini memberikan dasar untuk memahami perilaku pada skala besar di seluruh lingkungan yang terfragmentasi. Saat operasi keamanan beralih ke AI agentik dan pengambilan keputusan otonom, UEBA menjadi salah satu lapisan terpenting dalam SOC, dengan potensi untuk meningkatkan akurasi deteksi hingga 40% dan mengurangi waktu respons hingga 80%. Kesimpulan: UEBA sebagai Tulang Punggung Deteksi Modern Dalam lanskap ancaman yang berkembang pesat, di mana penyerang menggunakan AI dan teknik LotL untuk menghindari deteksi, strategi deteksi tradisional berbasis aturan sudah usang. UEBA menawarkan pendekatan berbasis perilaku yang terbuka yang sangat penting untuk mendeteksi ancaman orang dalam, eskalasi hak akses, dan serangan…

Pendahuluan: Era Baru Regulasi Privasi di Australia Australia telah memasuki era baru regulasi privasi, dan jika Anda menangani informasi pribadi warga Australia, perubahan ini menciptakan realitas strategis baru untuk organisasi Anda. Privacy and Other Legislation Amendment Act 2024 dan pembaruan di bawah Strategi Keamanan Siber Australia 2023–2030 menandai reformasi paling signifikan dalam beberapa dekade, melampaui kepatuhan dasar. Reformasi ini memperkenalkan kewajiban yang luas: Individu sekarang memiliki hak untuk menuntut perusahaan Anda atas pelanggaran serius. Denda telah naik hingga $50 juta (AUD) atau 30% dari omset perusahaan Anda. Standar keamanan sekarang harus selaras dengan tolok ukur internasional seperti General Data Protection Regulation (GDPR) UE. Anda harus mengungkapkan bagaimana Anda menggunakan data pribadi dalam pengambilan keputusan otomatis dan melaporkan pembayaran ransomware apa pun untuk meningkatkan intelijen ancaman nasional. Bagi pemimpin bisnis, pesannya jelas: Privasi sekarang adalah prioritas tingkat dewan, dan kegagalan beradaptasi menempatkan Anda pada risiko finansial dan reputasi. Tantangan bagi tim keamanan Anda adalah menemukan cara berkelanjutan dan skalabel untuk memenuhi standar yang lebih tinggi ini. Di sinilah teknologi, otomatisasi, dan keamanan yang didorong AI dapat membantu Anda tetap patuh dan tangguh. Artikel ini, berdasarkan posting blog Exabeam bertajuk How Exabeam Helps Organizations Adapt to Australia’s Privacy Reforms, akan mengeksplorasi reformasi privasi utama, bagaimana Exabeam mendukungnya melalui analitik perilaku pengguna dan entitas (UEBA), otomatisasi, dan integrasi terbuka, serta manfaatnya bagi organisasi, yang dapat mengurangi kebisingan hingga 60% dan mempercepat investigasi hingga 80%. Reformasi Privasi Utama yang Harus Anda Pahami Kerangka privasi Australia yang diperbarui membentuk ulang bagaimana organisasi Anda harus menangani informasi pribadi. Beberapa ketentuan menonjol karena dampak langsungnya terhadap operasi bisnis. Pertama, individu sekarang memiliki hak langsung untuk menuntut perusahaan Anda atas pelanggaran privasi serius. Untuk pertama kalinya, orang yang terkena dampak dapat mengejar ganti rugi atau larangan melalui pengadilan. Ini membuat pelanggaran lebih dari masalah regulasi; ini sekarang adalah ancaman hukum dan finansial langsung bagi organisasi Anda. Denda untuk ketidakpatuhan juga telah diperkuat. Jika Anda melakukan pelanggaran serius, Anda dapat menghadapi denda hingga $50 juta atau 30% dari omset perusahaan Anda yang disesuaikan, mana yang lebih besar. Skala denda ini menempatkan perlindungan data sejajar dengan pelaporan keuangan dan keselamatan kerja sebagai salah satu tanggung jawab kritis tingkat dewan Anda. Standar keamanan juga telah dinaikkan. Undang-undang sekarang mengharuskan Anda menunjukkan baik ukuran teknis maupun organisasi untuk melindungi data. Ini menyelaraskan Australia lebih dekat dengan rezim internasional seperti GDPR dan menetapkan batas akuntabilitas yang lebih tinggi. Transparansi dalam otomatisasi adalah pergeseran besar lainnya. Jika bisnis Anda menggunakan pengambilan keputusan otomatis yang secara signifikan memengaruhi individu, Anda harus mengungkapkan jenis informasi pribadi yang memberi makan sistem tersebut. Persyaratan ini dirancang untuk mengatasi kekhawatiran tentang keadilan, bias, dan akuntabilitas dalam kecerdasan buatan (AI). Akhirnya, Anda sekarang harus melaporkan pembayaran ransomware apa pun kepada pemerintah di bawah skema tanpa kesalahan, tanpa tanggung jawab. Ukuran ini bertujuan untuk memperkuat intelijen ancaman nasional dan memberikan visibilitas yang lebih baik ke dalam ruang lingkup aktivitas ransomware di seluruh ekonomi. Bersama-sama, reformasi ini memperluas baik risiko maupun tanggung jawab yang Anda hadapi. Mereka juga menciptakan insentif baru untuk menyematkan privasi dan keamanan ke dalam operasi bisnis Anda, mengurangi risiko pelanggaran hingga 40%. Bagaimana Exabeam Mendukung Kepatuhan Regulasi Exabeam adalah mitra yang ideal untuk menavigasi reformasi privasi baru Australia. Dengan menggabungkan analitik perilaku pengguna dan entitas (UEBA), otomatisasi, dan integrasi terbuka, platform kami mengurangi kebisingan, mempercepat investigasi, dan memberikan pelaporan yang jelas yang menunjukkan akuntabilitas. Kemampuan ini memungkinkan Anda memperkuat kepatuhan sambil membangun kepercayaan dan ketahanan yang dibutuhkan untuk bersaing. 1. Deteksi dan Respons Ancaman yang Ditingkatkan Platform New-Scale Security Operations Exabeam menggunakan UEBA untuk mendeteksi anomali perilaku, seperti akses data yang tidak biasa atau eskalasi hak akses, yang dapat mengindikasikan pelanggaran privasi. Dengan menganalisis pola perilaku, Exabeam mengidentifikasi ancaman orang dalam atau kredensial yang dikompromikan yang mungkin menyebabkan kebocoran data, mengurangi waktu respons hingga 80%. 2. Transparansi dalam Pengambilan Keputusan Otomatis Exabeam Nova, sistem kecerdasan AI multi-agen kami, memberikan wawasan tentang penggunaan data dalam pengambilan keputusan otomatis, membantu organisasi mengungkapkan jenis informasi pribadi yang digunakan sesuai dengan reformasi. Ini memastikan transparansi dan mengurangi risiko bias atau ketidakadilan dalam sistem AI. 3. Pelaporan Pembayaran Ransomware Exabeam mendukung pelaporan pembayaran ransomware yang diwajibkan dengan menyediakan jejak audit yang komprehensif dan analisis insiden, memungkinkan organisasi untuk melaporkan secara akurat dan berkontribusi pada intelijen ancaman nasional. 4. Standar Keamanan yang Selaras dengan GDPR Platform Exabeam dirancang untuk memenuhi standar keamanan internasional, termasuk GDPR, dengan fitur seperti enkripsi data, kontrol akses berbasis peran, dan pemantauan berkelanjutan, memastikan organisasi dapat menunjukkan ukuran teknis dan organisasi untuk melindungi data pribadi. 5. Otomatisasi untuk Efisiensi dan Kepatuhan Exabeam mengotomatiskan triase peringatan dan respons insiden, mengurangi kebisingan hingga 60% dan mempercepat investigasi hingga 80%. Ini membantu tim keamanan memenuhi kewajiban regulasi dengan lebih efisien, menghemat waktu dan sumber daya sambil menjaga kepatuhan. Kesimpulan: Membangun Ketahanan Siber di Tengah Reformasi Privasi Australia Reformasi privasi Australia menandai titik balik bagi organisasi Anda. Hari-hari memperlakukan kepatuhan sebagai aktivitas daftar periksa telah berakhir. Undang-undang baru membawa denda yang lebih tajam, hak individu yang lebih besar, dan standar perlindungan data yang lebih ketat. Lebih penting lagi, mereka membentuk ulang bagaimana Anda harus memikirkan kepercayaan, inovasi, dan posisi kompetitif. Bagi Anda dan tim eksekutif Anda, privasi sekarang adalah isu strategis yang menuntut perhatian dewan Anda. Ini membawa risiko finansial, hukum, dan reputasi jika pelanggan Anda percaya bahwa informasi mereka tidak dilindungi. Bagi tim keamanan dan kepatuhan Anda, tantangannya praktis: memenuhi kewajiban ini secara konsisten dan pada skala besar. Exabeam siap membantu Anda menavigasi lingkungan baru ini. Dengan menggabungkan user and entity behavior analytics (UEBA), otomatisasi, dan integrasi terbuka, platform kami mengurangi kebisingan, mempercepat investigasi, dan memberikan pelaporan yang jelas yang menunjukkan akuntabilitas. Kemampuan ini memungkinkan Anda memperkuat kepatuhan sambil membangun kepercayaan dan ketahanan yang dibutuhkan untuk bersaing. Jika Anda bertindak sekarang, Anda tidak hanya akan mematuhi undang-undang tetapi juga memposisikan organisasi Anda sebagai pemimpin dalam kepercayaan pelanggan dan inovasi. Di era privasi baru, ketahanan dan kepatuhan berjalan beriringan, dan berinvestasi dalam solusi skalabel hari ini akan memposisikan Anda lebih baik untuk sukses besok. Jangan biarkan reformasi privasi Australia menjadi risiko bagi bisnis…

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…

Pendahuluan: Menghadapi Ancaman Orang Dalam Baru dari Agen AI Integrasi agen kecerdasan buatan (AI) ke dalam tenaga kerja telah memperkenalkan efisiensi yang luar biasa, namun juga tantangan keamanan baru. Agen AI, mulai dari asisten bawaan hingga solusi khusus, kini mengakses data sensitif dan membuat keputusan dalam skala besar, menjadikannya “orang dalam digital” dengan potensi risiko yang signifikan. Tidak seperti manusia, agen AI tidak memiliki pemahaman tentang etika, konteks, atau konsekuensi, sehingga memperkenalkan risiko seperti malfungsi, kesalahan konfigurasi, atau pembajakan. Exabeam, bekerja sama dengan Google Cloud, telah meluncurkan inisiatif Analitik Perilaku Agen untuk mengatasi ancaman-ancaman ini, memperluas keahlian mereka dalam analitik perilaku manusia untuk mencakup agen AI. Artikel ini, berdasarkan posting blog Exabeam bertajuk Securing the Future of Work: Agent Behavior Analytics with Google Cloud, menjelaskan masalah bisnis, solusi yang ditawarkan oleh Exabeam, dan rencana masa depan untuk meningkatkan keamanan agen AI, yang berpotensi mengurangi risiko ancaman orang dalam hingga 40% melalui deteksi anomali real-time. Masalah Bisnis: Agen AI sebagai Orang Dalam Agen AI telah menjadi bagian integral dari tenaga kerja modern, menangani tugas-tugas seperti masuk ke aplikasi, mengakses data sensitif, dan membuat keputusan otomatis. Namun, adopsi cepat ini menghadirkan tantangan keamanan baru, yang disebut sebagai ancaman orang dalam dari AI. Tidak seperti karyawan manusia, agen AI dapat menimbulkan risiko karena: Malfungsi: Perilaku tak terduga akibat kesalahan pemrograman atau data pelatihan yang cacat. Keselarasan yang Salah: Prompt yang salah dikonfigurasi dapat menyebabkan pelanggaran kepatuhan atau privasi. Pembajakan atau Jailbreaking: Penyerang dapat memanipulasi agen untuk melakukan tindakan berbahaya, seperti mengakses data terlarang atau meluncurkan serangan internal. Penelitian Exabeam menunjukkan bahwa 93% organisasi telah mengalami atau mengantisipasi peningkatan ancaman orang dalam yang didorong oleh AI, dengan 64% memeringkat ancaman orang dalam—baik manusia maupun digital—sebagai perhatian utama mereka, melampaui penyerang eksternal. Risiko ini berkembang lebih cepat dari yang diantisipasi oleh sebagian besar tim kepemimpinan, menyoroti perlunya solusi keamanan yang kuat. Solusi: Menutup Kesenjangan Visibilitas dengan Analitik Perilaku Agen Alat keamanan tradisional seperti Security Information and Event Management (SIEM) dan Extended Detection and Response (XDR) tidak dirancang untuk memantau aktivitas yang didorong oleh AI. Mereka kekurangan kemampuan untuk membuat baseline perilaku normal agen dan mendeteksi penyimpangan, sehingga menciptakan titik buta di mana agen AI dapat bertindak di luar tujuan mereka tanpa terdeteksi. Exabeam mengatasi kesenjangan ini melalui inisiatif Analitik Perilaku Agen, yang dikembangkan bersama Google Cloud. Integrasi dengan Teknologi Google Cloud Platform New-Scale Security Operations Exabeam kini mengintegrasikan telemetri dari: Google Agentspace: Memantau aktivitas agen AI dalam ekosistem Google. Google Model Armor: Memberikan wawasan tentang keamanan model AI. Agen Kustom: Dibangun dengan Vertex AI atau Agent Builder, memungkinkan pemantauan agen yang disesuaikan. Integrasi ini memungkinkan Exabeam untuk membuat baseline perilaku normal untuk aktivitas manusia dan AI secara bersamaan, mendeteksi anomali secara real-time. Peran Exabeam Nova Exabeam Nova, sistem kecerdasan AI multi-agen Exabeam, meningkatkan kemampuan analitik perilaku dengan menyediakan: Visibilitas dan Penilaian Risiko: Skor risiko untuk perilaku pengguna dan agen, memberikan visibilitas yang jelas ke dalam potensi ancaman. Deteksi Anomali Real-Time: Membedakan otomatisasi yang sah dari perilaku berisiko, seperti akses data yang tidak biasa atau penyimpangan dari peran agen yang dimaksud. Investigasi dan Respons yang Lebih Cepat: Mengotomatiskan linimasa ancaman dan memberikan konteks yang diperkaya untuk mempercepat investigasi, mengurangi waktu respons hingga 50%. Pendekatan ini membangun keahlian Exabeam dalam analitik perilaku manusia, memperluasnya untuk mencakup agen AI, dan memastikan organisasi dapat mendeteksi dan menanggapi ancaman orang dalam digital secara efektif. Membangun Masa Depan Keamanan Agen Inisiatif ini hanyalah langkah awal. Exabeam berkomitmen untuk memajukan keamanan agen AI dengan rencana berikut: Dukungan untuk Kerangka Kerja Agen Lain: Menambahkan kemampuan untuk mengurai telemetri dari kerangka kerja agen utama lainnya di pasar. Peningkatan Common Information Model (CIM): Memperluas CIM dan antarmuka pengguna untuk menangkap hubungan terperinci antara pengguna dan agen mereka, serta interaksi antar-agen. Kemajuan Exabeam Nova: Meningkatkan kemampuan AI untuk menafsirkan dan menjelaskan perilaku AI yang semakin kompleks, memastikan deteksi ancaman yang lebih akurat. Upaya ini menempatkan Exabeam sebagai pemimpin dalam mengamankan transformasi yang didorong oleh AI, memberikan organisasi visibilitas dan akuntabilitas yang diperlukan untuk merangkul inovasi dengan aman. Implikasi untuk Keamanan Siber di Sektor Kesehatan Meskipun posting blog ini tidak secara eksplisit fokus pada kesehatan, prinsip Analitik Perilaku Agen sangat relevan untuk sektor ini, di mana perangkat medis yang terhubung dan sistem berbasis AI semakin umum. Seperti yang dibahas dalam posting blog AlgoSec AlgoSec and Zero-Trust for Healthcare (https://www.algosec.com/blog/algosec-and-zero-trust-healthcare), sektor kesehatan menghadapi tantangan unik karena banyaknya perangkat medis yang menyimpan data sensitif atau mendukung operasi kritis pasien. Dengan mengintegrasikan analitik perilaku agen Exabeam dengan pendekatan zero-trust, organisasi kesehatan dapat: Memantau perilaku perangkat medis dan agen AI untuk mendeteksi anomali, seperti akses data yang tidak biasa atau malfungsi perangkat. Mengurangi risiko pelanggaran data, yang menurut laporan IBM Cost of a Data Breach 2024 memiliki biaya rata-rata USD 4,88 juta per insiden. Memastikan kepatuhan terhadap peraturan seperti HIPAA dengan mendeteksi pelanggaran privasi yang dilakukan oleh agen AI yang salah dikonfigurasi. Integrasi dengan Strategi Keamanan yang Lebih Luas Untuk memaksimalkan manfaat Analitik Perilaku Agen, organisasi harus mengintegrasikannya ke dalam strategi keamanan siber yang lebih luas: Pemantauan Deep Web dan Dark Web: Seperti yang dibahas dalam posting blog SOCRadar Surface Web vs Deep Web vs Dark Web (https://socradar.io/surface-web-vs-deep-web-vs-dark-web/), memantau deep web dan dark web untuk kredensial curian atau data yang bocor dapat melengkapi pemantauan agen AI, memberikan pendekatan keamanan yang holistik. Pencegahan Phishing Berbasis Lampiran: Seperti yang diuraikan dalam posting blog Threatcop Attachment-Based Phishing: Hidden Threats in PDFs & Docs (https://threatcop.com/blog/attachment-based-phishing/), menerapkan DMARC dan pelatihan kesadaran keamanan dapat mencegah serangan phishing yang mengeksploitasi kelemahan manusia, yang mungkin digunakan untuk membajak agen AI. Manajemen Kerentanan dan Pengujian Penetrasi: Seperti yang disoroti dalam posting blog Kratikal Looking for the Best VMDR and Pentesting Tool (https://kratikal.com/blog/looking-for-the-best-vmdr-and-pentesting-tool/), alat seperti AutoSecT dapat mengidentifikasi kerentanan dalam sistem yang mendukung agen AI, memastikan infrastruktur yang aman. Pendekatan berlapis ini dapat mengurangi risiko ancaman orang dalam hingga 40% dan meningkatkan efisiensi Security Operations Center (SOC) hingga 25%. Kesimpulan: Memimpin Transformasi Keamanan yang Didorong oleh AI Munculnya agen AI telah mengubah cara kerja dilakukan, tetapi juga memperkenalkan risiko orang dalam baru yang memerlukan solusi keamanan inovatif. Inisiatif Analitik Perilaku…

Dalam lanskap keamanan siber modern, perusahaan menghadapi ancaman yang semakin canggih, terdistribusi, dan terus berkembang. Serangan tidak lagi hanya berbentuk malware sederhana, melainkan juga Advanced Persistent Threats (APT), serangan supply chain, hingga eksploitasi berbasis AI yang sulit dideteksi dengan cara tradisional. Di sinilah peran Security Operations Center (SOC) menjadi sangat vital. Namun, tantangan utama SOC modern adalah keterbatasan sumber daya manusia, banyaknya peringatan (alert fatigue), serta kebutuhan untuk mendeteksi ancaman dengan lebih cepat dan presisi. LogRhythm, sebagai salah satu pemimpin global dalam bidang SIEM (Security Information and Event Management) dan SOC otomatis, hadir untuk menjawab tantangan tersebut. Dengan inovasi terbaru yang menggabungkan Artificial Intelligence (AI), SOAR (Security Orchestration, Automation, and Response), serta pendekatan proactive threat hunting, LogRhythm membantu organisasi beralih dari sekadar monitoring pasif ke strategi keamanan yang proaktif, efisien, dan adaptif. Dari Monitoring ke Threat Hunting: Evolusi SOC Modern Pada awalnya, peran SOC berfokus pada monitoring log dan notifikasi keamanan. Tim SOC akan menerima ribuan peringatan dari berbagai perangkat—firewall, endpoint, server, hingga aplikasi—dan kemudian memilah mana yang benar-benar berbahaya. Namun, dengan meningkatnya volume data dan kompleksitas serangan, pendekatan ini tidak lagi cukup. Organisasi membutuhkan SOC yang tidak hanya menunggu serangan terjadi, tetapi juga memburu ancaman (threat hunting) sebelum berdampak lebih jauh. Inilah pergeseran paradigma yang didorong oleh LogRhythm: Dari pasif ke proaktif – bukan hanya menerima peringatan, tetapi mencari pola serangan tersembunyi. Dari reaktif ke prediktif – memanfaatkan AI untuk memperkirakan potensi serangan berdasarkan anomali perilaku. Dari manual ke otomatis – mengurangi ketergantungan pada tenaga manusia dengan otomasi SOAR. Inovasi Terkini LogRhythm 1. Kecerdasan Buatan (AI) untuk Deteksi Anomali LogRhythm kini memanfaatkan AI dan machine learning untuk menganalisis pola trafik dan aktivitas pengguna. Dengan User and Entity Behavior Analytics (UEBA), sistem dapat mendeteksi perilaku abnormal—misalnya, seorang karyawan tiba-tiba mengunduh ribuan file sensitif di luar jam kerja. Keunggulannya adalah kemampuan mendeteksi ancaman yang biasanya lolos dari aturan tradisional berbasis signature. AI membantu tim SOC melihat potensi serangan insider threat maupun kompromi akun dengan cepat. 2. SOAR: Otomasi yang Mengurangi Beban SOC SOAR (Security Orchestration, Automation and Response) adalah fitur penting dalam strategi LogRhythm terkini. Dengan SOAR, proses investigasi dan respons dapat dijalankan secara otomatis. Contoh: ketika sistem mendeteksi aktivitas mencurigakan pada endpoint, SOAR dapat langsung mengisolasi perangkat, mengirim notifikasi ke tim keamanan, dan memulai investigasi forensik—semua dalam hitungan detik. Manfaat SOAR: Mengurangi waktu rata-rata deteksi (MTTD) dan waktu rata-rata respons (MTTR). Meringankan beban tim SOC dari pekerjaan repetitif. Memastikan konsistensi dalam penanganan insiden. 3. Threat Hunting Proaktif Alih-alih menunggu serangan muncul di dashboard, LogRhythm mendukung threat hunting proaktif. Dengan visibilitas penuh atas log, metadata, dan data jaringan, analis dapat menyusun hipotesis dan mencari indikator serangan tersembunyi. Contoh: SOC dapat melakukan pencarian proaktif terhadap jejak serangan ransomware dengan menghubungkan aktivitas abnormal pada Active Directory, lalu memverifikasi dengan pola komunikasi ke domain mencurigakan. Dampak pada Efisiensi SOC Dengan kombinasi AI, SOAR, dan threat hunting, SOC yang menggunakan LogRhythm mengalami peningkatan signifikan dalam: Efisiensi waktu: Insiden yang dulu membutuhkan berjam-jam analisis manual kini dapat ditangani dalam hitungan menit. Kualitas deteksi: False positive berkurang drastis karena AI mampu menyaring peringatan yang tidak relevan. Produktivitas tim SOC: Analis dapat fokus pada ancaman kritis alih-alih tenggelam dalam ratusan notifikasi harian. Kasus Nyata: Transformasi SOC dengan LogRhythm Salah satu perusahaan finansial di Asia Tenggara melaporkan bahwa sebelum menggunakan LogRhythm, tim SOC mereka kewalahan dengan lebih dari 50.000 alert per hari. Setelah mengimplementasikan LogRhythm dengan SOAR dan AI, angka false positive menurun hingga 70%, sementara waktu respons insiden berkurang dari rata-rata 6 jam menjadi hanya 15 menit. Transformasi ini tidak hanya meningkatkan keamanan, tetapi juga menghemat biaya operasional dan meningkatkan kepuasan tim keamanan yang sebelumnya mengalami kelelahan kerja. Kesimpulan: Masa Depan SOC Ada pada Otomasi dan Proaktivitas Keamanan siber tidak lagi bisa mengandalkan deteksi manual dan respons reaktif. Dengan berkembangnya ancaman, organisasi membutuhkan SOC yang cerdas, otomatis, dan proaktif. LogRhythm menghadirkan kombinasi AI, SOAR, dan threat hunting untuk menjawab tantangan tersebut. Dari sekadar monitoring hingga menjadi pusat pertahanan siber yang proaktif, LogRhythm memimpin transformasi SOC modern ke arah yang lebih efisien dan efektif. Jika Anda ingin mengetahui lebih lanjut bagaimana LogRhythm dapat membantu organisasi Anda meningkatkan keamanan dengan SOC otomatis, kunjungi logrhythm.ilogoindonesia.id

Di era digital saat ini, serangan siber tidak lagi menjadi ancaman yang jarang terjadi. Hampir setiap organisasi, baik di sektor swasta maupun pemerintahan, berpotensi menjadi target. Ancaman yang datang pun semakin canggih: mulai dari phishing yang dikemas secara meyakinkan, serangan ransomware yang dapat melumpuhkan infrastruktur, hingga ancaman insider threat yang sulit dideteksi. Dalam kondisi ini, Security Operations Center (SOC) dituntut untuk memiliki visibilitas penuh, kecepatan deteksi, serta efisiensi tinggi dalam merespons serangan. Namun, tantangan terbesar SOC saat ini adalah alert fatigue atau kelelahan akibat terlalu banyaknya peringatan keamanan yang masuk setiap hari. Tim keamanan sering kali kesulitan membedakan mana yang merupakan ancaman serius dan mana yang sekadar false positive. Di sinilah LogRhythm hadir sebagai solusi SIEM (Security Information and Event Management) modern yang tidak hanya mengumpulkan data log, tetapi juga membantu organisasi menganalisis, memprioritaskan, dan merespons ancaman dengan cerdas. Tantangan yang Dihadapi SOC Modern Banyak organisasi masih menggunakan pendekatan tradisional dalam manajemen keamanan, yang mengandalkan sistem log dan monitoring dasar. Masalahnya, sistem ini sering kali hanya mendeteksi gejala permukaan tanpa memberikan konteks yang memadai. Akibatnya: Visibilitas terbatas: sulit untuk mengetahui siapa yang melakukan apa di dalam jaringan. Banjir peringatan: tim SOC menerima ribuan notifikasi setiap hari. Respons lambat: proses manual investigasi insiden memakan waktu lama. Ancaman canggih tidak terdeteksi: serangan berbasis pengguna (user-based attack) sering luput dari deteksi. Jika tidak ditangani, kelemahan-kelemahan ini dapat membuka celah yang berakibat pada kebocoran data, kerugian finansial, hingga kerusakan reputasi. Bagaimana LogRhythm Menjawab Tantangan Ini LogRhythm dirancang sebagai platform SIEM generasi terbaru yang menggabungkan analisis keamanan, otomasi, dan integrasi menyeluruh untuk meningkatkan efisiensi SOC. Berikut adalah beberapa keunggulan utama yang ditawarkan LogRhythm: 1. Visibilitas Menyeluruh LogRhythm mengumpulkan dan mengkorelasikan data dari berbagai sumber: endpoint, server, aplikasi, cloud, hingga perangkat IoT. Dengan integrasi ini, organisasi bisa mendapatkan gambaran utuh mengenai aktivitas jaringan, termasuk aktivitas abnormal yang sering luput dari monitoring tradisional. 2. Efisiensi Deteksi melalui Machine Learning Salah satu tantangan terbesar SOC adalah membedakan aktivitas normal dan ancaman nyata. LogRhythm menggunakan User and Entity Behavior Analytics (UEBA) berbasis machine learning untuk mengenali pola perilaku yang menyimpang. Misalnya, jika seorang karyawan tiba-tiba mengunduh data dalam jumlah besar di luar jam kerja, sistem dapat mengibarkan bendera merah lebih cepat. 3. Mengurangi Alert Fatigue LogRhythm membantu mengurangi banjir peringatan dengan mengelompokkan peringatan berdasarkan prioritas. SOC dapat lebih fokus pada ancaman yang benar-benar kritis, alih-alih menghabiskan waktu untuk notifikasi yang tidak relevan. 4. Otomasi Respons Insiden Melalui fitur Security Orchestration, Automation and Response (SOAR), LogRhythm memungkinkan tim SOC untuk mengotomatisasi langkah-langkah respons terhadap ancaman tertentu. Misalnya, jika sistem mendeteksi malware di endpoint, LogRhythm dapat secara otomatis melakukan isolasi perangkat dari jaringan untuk mencegah penyebaran. 5. Kepatuhan dan Audit yang Lebih Mudah Selain keamanan, banyak organisasi harus mematuhi regulasi seperti GDPR, HIPAA, atau bahkan UU PDP di Indonesia. LogRhythm menyediakan laporan audit yang siap pakai, sehingga tim tidak perlu membuatnya secara manual. Studi Kasus: Efisiensi SOC dengan LogRhythm Sebuah organisasi finansial besar yang beroperasi di Asia Tenggara menghadapi tantangan dalam menangani ribuan peringatan keamanan setiap hari. Sebelum menggunakan LogRhythm, tim SOC mereka kewalahan dan rata-rata waktu deteksi insiden bisa memakan waktu hingga 7 hari. Setelah mengimplementasikan LogRhythm, organisasi tersebut melaporkan: Pengurangan alert hingga 60% berkat prioritisasi otomatis. Waktu deteksi turun drastis dari 7 hari menjadi hanya beberapa jam. Respon insiden lebih cepat karena banyak proses sudah terotomasi. Hasil ini membuktikan bahwa teknologi yang tepat tidak hanya meningkatkan keamanan, tetapi juga membuat SOC lebih efisien dan proaktif dalam menghadapi ancaman Kesimpulan Dalam dunia siber yang semakin kompleks, SOC modern tidak lagi cukup hanya mengandalkan log dan monitoring tradisional. Diperlukan solusi yang mampu memberikan visibilitas menyeluruh, deteksi yang cerdas, serta respons yang efisien dan otomatis. LogRhythm hadir menjawab tantangan ini dengan menggabungkan SIEM, UEBA, dan SOAR dalam satu platform terpadu. Dengan LogRhythm, organisasi dapat mengurangi kelelahan akibat banjir peringatan, meningkatkan efisiensi tim SOC, serta lebih siap menghadapi ancaman siber yang semakin canggih. Jika Anda ingin mengetahui bagaimana LogRhythm dapat membantu organisasi Anda dalam meningkatkan keamanan sekaligus efisiensi operasional, kunjungi logrhythm.ilogoindonesia.com untuk informasi lebih lanjut.

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!