Agentic AI merupakan sistem kecerdasan buatan yang tidak hanya mampu menganalisis data, tetapi juga dapat berperilaku secara otonom untuk mendeteksi, menilai, dan merespons ancaman dengan cepat.
Dalam era serangan siber tak lagi terbatas pada upaya manual, hadirnya agentic AI membuka jalan bagi sistem keamanan yang lebih adaptif dan responsif, sekaligus menghadirkan tantangan baru terkait penerapan dan pengamanannya.
Secara fundamental, agentic AI didesain untuk “melihat”, “berpikir”, dan “bertindak” secara mandiri. Hal ini memungkinkan sistem untuk melakukan penyelidikan terhadap kerentanan perangkat lunak dalam hitungan detik, mengumpulkan informasi dari berbagai sumber eksternal, dan kemudian merangkum prioritas masalah yang harus segera diatasi oleh tim keamanan.
Dengan demikian, tim cybersecurity yang sering kali kewalahan oleh volume alert dan kekurangan talenta profesional dapat lebih fokus pada pengambilan keputusan strategis, sementara tugas-tugas rutin seperti triase alert dan analisis risiko diotomatisasi. Tak heran jika perusahaan-perusahaan besar seperti Deloitte dan AWS sudah mulai mengintegrasikan teknologi ini dalam sistem keamanan mereka.
Lebih dari sekadar alat pendeteksi, agentic AI memiliki potensi untuk berubah menjadi kolaborator cerdas bagi para ahli keamanan siber. Pada prakteknya, sistem ini membantu mempercepat alur kerja dengan secara real-time menganalisis situasi, mengumpulkan konteks dari berbagai sumber data, dan mengevaluasi akar penyebab suatu insiden.
Misalnya, dengan menggunakan blueprint AI tertentu, agen-agen ini dapat memeriksa kerentanan baru atau celah keamanan sebelum sempat dimanfaatkan oleh peretas. Teknologi seperti ini tidak hanya mengurangi waktu respons, tetapi juga membantu mengurangi beban kerja yang dapat menyebabkan kelelahan bagi tim operasional.
Di balik keunggulan tersebut, penggunaan agentic AI juga mengundang risiko dan tantangan baru. Karena sistem ini memiliki kemampuan untuk mengakses alat, mengeluarkan output yang dapat memengaruhi sistem lain, serta berinteraksi langsung dengan data sensitif, maka penting untuk memastikan bahwa mereka beroperasi secara aman dan terkendali.
Untuk itu, perusahaan melakukan uji red teaming dan pengujian intensif lainnya pre-deployment guna mengidentifikasi kelemahan, seperti bagaimana agen merespons masukan yang tidak terduga atau serangan manipulasi seperti prompt injection. Pendekatan ini sangat krusial agar sebelum diterapkan secara penuh, agen-agen AI sudah dapat memenuhi standar keamanan dan ketahanan yang ditetapkan.
Seiring dengan peningkatan otonomi agentic AI, implementasi kontrol selama operasional (runtime guardrails) menjadi aspek vital. Teknologi seperti NVIDIA NeMo Guardrails memungkinkan pengembang untuk menetapkan aturan yang dengan jelas menentukan apa yang boleh dan tidak boleh dilakukan oleh sistem.
Pengendalian seperti ini menyediakan lapisan perlindungan tambahan, memastikan bahwa keluaran agen selalu selaras dengan tujuan keamanan perusahaan, serta dapat dengan cepat disesuaikan jika ditemukan perilaku yang tidak diinginkan. Di samping itu, fitur seperti Confidential Computing hadir untuk melindungi data selama proses kerja, sehingga risiko kebocoran data saat pelatihan model maupun selama inferensi dapat diminimalkan.
Infrastruktur pendukung juga memegang peranan penting dalam memastikan keberhasilan penerapan agentic AI. Sistem yang mengoperasikan agen otonom ini harus berbasis arsitektur yang aman, mulai dari data center hingga perangkat edge yang tersebar di berbagai lokasi operasional.
BlueField DPUs, sebagai contoh, menawarkan isolasi dan visibilitas real-time yang membantu mengidentifikasi ancaman pada level infrastruktur. Dengan menerapkan kontrol keamanan secara langsung pada perangkat keras seperti DPUs, risiko penyebaran serangan dapat ditekan secara signifikan, mengurangi kemungkinan kerusakan yang meluas jika terjadi kompromi sistem.
Ketika agentic AI diintegrasikan ke dalam sistem cyber fisik, misalnya pada pabrik atau jaringan infrastruktur kritis, dampaknya semakin terasa. Otomatisasi dalam pengambilan keputusan tidak hanya meningkatkan efisiensi operasional tetapi juga memungkinkan deteksi dini potensi gangguan pada proses produksi.
Dengan kolaborasi antara perusahaan-perusahaan teknologi terkemuka seperti Cisco, CrowdStrike, dan Trend Micro, penguatan sistem keamanan berbasis agentic AI menjadi semakin nyata. Inovasi seperti penggunaan blueprint AI untuk patching perangkat lunak dan pengembangan sistem triase alert menjadi contoh nyata bagaimana teknologi ini dapat diadaptasi untuk berbagai skenario operasional.
Di tengah transformasi digital yang cepat, integrasi agentic AI dalam cybersecurity tidak sekadar menawarkan perbaikan dalam kecepatan dan efisiensi respons terhadap ancaman, tetapi juga membentuk fondasi bagi masa depan pertahanan siber yang lebih cerdas dan resilient.
Dengan peningkatan kolaborasi antarpemain industri dan kemajuan teknologi hukum yang terus mengikuti perkembangan inovasi, era baru cybersecurity yang didukung oleh agentic AI semakin mendekati kenyataan—membuka peluang bagi perlindungan digital yang lebih kuat dan terstruktur.
Cek Berita dan Artikel yang lain di
Google News
Viral! 18 Kampus ternama memberikan beasiswa full sampai lulus untuk S1 dan S2 di Beasiswa OSC. Info lebih lengkap klik : osc.medcom.id
