TREN.BISNISMARKET.COM - Kekhawatiran mengenai ancaman keamanan siber baru di era kecerdasan buatan (AI) kini mulai terealisasi. Tim peneliti keamanan baru-baru ini mengidentifikasi adanya ransomware pertama yang sepenuhnya dijalankan oleh agen Model Bahasa Besar (LLM).
Perusahaan keamanan cloud, Sysdig, mengungkapkan bahwa ransomware yang dinamakan 'JadePuffer' ini memanfaatkan agen AI otomatis. Agen ini dirancang untuk melakukan serangkaian tindakan berbahaya seperti mendeteksi target, mencuri informasi sensitif, dan bergerak secara lateral di dalam jaringan.
Selain itu, agen AI tersebut juga mampu membangun persistensi, meningkatkan hak akses, hingga melakukan enkripsi data korban. Hal ini menunjukkan tingkat otomatisasi yang belum pernah terjadi sebelumnya dalam serangan siber.
Para peneliti mencatat bahwa agen AI ini memiliki kemampuan adaptif yang mirip dengan operator manusia ketika menghadapi kendala. Kemampuan ini memungkinkan serangan tetap berjalan meskipun ada gangguan dalam proses peretasan.
"Operasi tersebut juga melakukan penyesuaian secara real-time, dengan mencoba kembali langkah-langkah yang gagal menggunakan parameter yang telah disempurnakan. Dalam satu rangkaian proses, sistem beralih dari kegagalan login hingga berhasil menerapkan perbaikan hanya dalam waktu 31 detik," ungkap Sysdig.
JadePuffer dilaporkan mendapatkan akses awal dengan mengeksploitasi kerentanan kode eksekusi remot tak terotentikasi pada Langflow, yaitu CVE-2025-3248. Langflow sendiri merupakan kerangka sumber terbuka yang populer digunakan untuk membangun aplikasi berbasis LLM.
CISA (Certified Information Systems Auditor) mengklasifikasikan celah ini sebagai kerentanan yang telah dieksploitasi dalam serangan yang menargetkan endpoint yang terpapar internet. Sysdig sendiri berhasil menambal celah tersebut pada bulan April dan Mei 2025.
Setelah berhasil mengeksekusi kode melalui kerentanan tersebut, agen AI JadePuffer mulai mengumpulkan data sensitif. Ini termasuk melakukan dump basis data PostgreSQL Langflow, mencari variabel lingkungan, dan mengambil kredensial pengguna.
Sysdig menyoroti bagaimana agen AI ini menunjukkan adaptasi cerdas ketika melakukan enumerasi pada penyimpanan objek MinIO. Jika respons API yang diterima berupa XML alih-alih JSON, payload berikutnya akan menyesuaikan logika penguraian datanya.
