Technologue.id, Jakarta – Ancaman siber di Asia Pasifik semakin berkembang seiring meningkatnya penggunaan kecerdasan buatan (AI) di berbagai sektor industri. Peneliti dari Global Research and Analysis Team (GReAT) Kaspersky memperingatkan bahwa AI tidak hanya dimanfaatkan perusahaan untuk meningkatkan produktivitas, tetapi juga mulai digunakan kelompok peretas untuk menyusun serangan yang lebih cepat, murah, dan sulit dideteksi.
Salah satu kelompok yang menjadi perhatian adalah SilverFox, kelompok Advanced Persistent Threat (APT) yang disebut sebagai salah satu aktor ancaman paling aktif di kawasan Asia Pasifik.
Peneliti Kaspersky mengungkap, SilverFox kini memanfaatkan popularitas AI dengan menyebarkan aplikasi AI palsu untuk menyusup ke organisasi target. Salah satu modus terbaru adalah mendistribusikan aplikasi Claude palsu untuk sistem operasi Windows, macOS, dan Linux.
Claude sendiri merupakan asisten AI berbasis large language model (LLM) yang dikembangkan Anthropic. Layanan ini dapat membantu pengguna menulis, membuat kode, menganalisis dokumen, hingga menyelesaikan persoalan kompleks.
Menurut Ye Jin, Peneliti Keamanan Utama di Kaspersky GReAT, popularitas layanan AI justru menjadi celah baru yang dimanfaatkan SilverFox.
“SilverFox adalah salah satu kelompok ancaman paling aktif di seluruh kawasan Asia Pasifik. Mereka masuk ke target melalui tiga jalur sederhana: situs web palsu, email phishing, dan file berbahaya yang disebarkan melalui aplikasi pesan sosial,” kata Ye Jin.
Ia menjelaskan, SilverFox menggunakan malware untuk melakukan spionase siber dalam jangka panjang serta mengumpulkan data sensitif dari korban.
“Analisis terbaru kami menunjukkan bahwa mereka sekarang mendistribusikan Claude palsu untuk Windows, macOS, dan Linux, memanfaatkan penggunaan AI di perusahaan untuk meretas pertahanan keamanan target mereka,” lanjutnya.
Aktivitas SilverFox diketahui tidak hanya menyasar satu negara. Kampanye terbaru kelompok ini menargetkan perusahaan di India, Indonesia, Afrika Selatan, dan Rusia, terutama di sektor industri, konsultasi, perdagangan, dan transportasi.
Salah satu modus yang digunakan adalah mengirimkan email phishing yang dibuat menyerupai pemberitahuan resmi terkait audit pajak. Dalam modus lainnya, korban didorong untuk mengunduh arsip yang disebut berisi “daftar pelanggaran pajak”.
Dengan memanfaatkan kesan resmi dan urgensi komunikasi dari lembaga perpajakan, korban diharapkan membuka atau mengunduh file tersebut sehingga rantai serangan dapat dimulai.
Kaspersky mencatat terdapat lebih dari 1.600 email berbahaya yang berkaitan dengan kampanye tersebut sepanjang Januari hingga Februari 2026.
SilverFox juga menggunakan pendekatan serangan bertahap. Kelompok ini memisahkan infrastruktur untuk berbagai tahapan serangan, termasuk menggunakan alamat dan domain berbeda untuk mengirimkan setiap muatan berbahaya.
Strategi tersebut membuat pemblokiran menjadi lebih sulit. Jika salah satu bagian infrastruktur terdeteksi dan diblokir, bagian lain dari rantai serangan masih dapat digunakan.
Data Kaspersky menunjukkan bahwa Asia Pasifik menjadi kawasan yang paling banyak terdampak aktivitas SilverFox. Serangannya disebut jauh lebih tinggi dibandingkan kawasan lain.
China menjadi target utama, dengan lebih dari 90% serangan SilverFox diarahkan ke negara tersebut. Wilayah China daratan sendiri menyumbang sekitar 71% dari keseluruhan serangan.
Selain China, Myanmar, Kamboja, dan Singapura juga menjadi wilayah yang perlu mendapat perhatian karena mengalami aktivitas serangan yang cukup tinggi.
Dari sisi industri, sektor manufaktur menjadi target terbesar dan menyumbang lebih dari sepertiga serangan SilverFox. Setelah itu terdapat sektor IT dan layanan, yang banyak menjadi sasaran phishing terhadap pekerja teknologi.
Sektor kesehatan dan keuangan juga menghadapi risiko tinggi karena menyimpan data serta informasi yang bernilai bagi pelaku kejahatan siber.
Menurut Ye Jin, perkembangan AI membawa perubahan besar dalam dunia keamanan siber. Jika sebelumnya AI lebih banyak digunakan sebagai alat bantu operator manusia, kini muncul ancaman yang memungkinkan AI mengambil keputusan dan menjalankan tahapan serangan secara lebih mandiri.
Salah satu contoh yang disoroti adalah JADEPUFFER, yang disebut sebagai ransomware berbasis LLM pertama dan menjadi contoh penting perkembangan serangan siber berbasis AI.
Dalam kasus yang diungkap Sysdig, agen AI berbahaya tersebut disebut mampu menganalisis kegagalan serangan, memperbaiki pendekatannya, kemudian melancarkan serangan baru hanya dalam 31 detik.
Kecepatan tersebut menunjukkan perubahan signifikan. Penyerang tidak lagi harus melakukan setiap tahapan secara manual karena AI dapat membantu menganalisis kondisi, menentukan langkah berikutnya, dan mengeksekusinya dengan cepat.
“Selain kecepatan, JADEPUFFER juga menunjukkan tingkat otonomi yang belum pernah terjadi sebelumnya. Ini menunjukkan bahwa agen AI sekarang mampu membuat keputusan independen sepanjang proses serangan,” jelas Ye Jin.
Kondisi ini berpotensi mengubah serangan siber yang sebelumnya membutuhkan tim dengan keahlian khusus menjadi operasi yang dapat dilakukan dengan sumber daya jauh lebih sedikit.
Ancaman AI tidak hanya datang dari malware atau aplikasi palsu. Kecerdasan buatan yang digunakan secara sah juga dapat dimanfaatkan sebagai bagian dari serangan.
Salah satu contohnya adalah ChatGPhish, teknik indirect prompt injection yang memanfaatkan fitur AI untuk merangkum konten web.
Dalam skenario tersebut, pelaku menyisipkan instruksi berbahaya ke dalam sebuah halaman web. Korban kemudian meminta asisten AI untuk merangkum halaman tersebut.
AI yang membaca halaman itu dapat secara tidak sengaja memproses instruksi tersembunyi dan meneruskan tautan atau perintah berbahaya kepada pengguna.
Masalahnya, informasi tersebut muncul melalui antarmuka AI yang dipercaya pengguna. Akibatnya, korban dapat lebih mudah menganggap rekomendasi atau tautan yang diberikan AI sebagai sesuatu yang aman.
Teknik seperti ini juga menjadi tantangan bagi sistem keamanan tradisional karena aktivitas tersebut dapat terlihat seperti interaksi normal antara pengguna dengan layanan AI.